DS_INTERVIEW_LIB Telegram 1084
Почему некоторые исследователи считают, что предсказуемость модели может вредить пользовательскому доверию, даже если её точность объективно высока

Парадоксально, но если модель ведёт себя слишком «предсказуемо» или «механически», люди могут терять к ней доверие — особенно если они чувствуют, что она не учитывает нюансы ситуации. Это проявляется в системах рекомендаций, медицинских ассистентах и даже чат-ботах. Люди ожидают от ИИ не только точности, но и понимания контекста и эмпатии.

Конкретные примеры:

➡️ Медицинские системы:
Если пациент видит, что система всегда даёт один и тот же совет независимо от деталей, он решит, что ей нельзя доверять — даже если совет корректный.


➡️ Рекомендательные алгоритмы:
Чрезмерно логичные или зацикленные рекомендации (например, «ты посмотрел фильм про космос — вот ещё 50 таких») вызывают раздражение и ощущение, что «модель тупит».


➡️ Диалоговые агенты:
Если ответы слишком шаблонны, люди не верят, что модель действительно "понимает". Лучше меньше точности, но больше контекстуальности.


Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍1



tgoop.com/ds_interview_lib/1084
Create:
Last Update:

Почему некоторые исследователи считают, что предсказуемость модели может вредить пользовательскому доверию, даже если её точность объективно высока

Парадоксально, но если модель ведёт себя слишком «предсказуемо» или «механически», люди могут терять к ней доверие — особенно если они чувствуют, что она не учитывает нюансы ситуации. Это проявляется в системах рекомендаций, медицинских ассистентах и даже чат-ботах. Люди ожидают от ИИ не только точности, но и понимания контекста и эмпатии.

Конкретные примеры:

➡️ Медицинские системы:
Если пациент видит, что система всегда даёт один и тот же совет независимо от деталей, он решит, что ей нельзя доверять — даже если совет корректный.


➡️ Рекомендательные алгоритмы:
Чрезмерно логичные или зацикленные рекомендации (например, «ты посмотрел фильм про космос — вот ещё 50 таких») вызывают раздражение и ощущение, что «модель тупит».


➡️ Диалоговые агенты:
Если ответы слишком шаблонны, люди не верят, что модель действительно "понимает". Лучше меньше точности, но больше контекстуальности.


Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/1084

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

So far, more than a dozen different members have contributed to the group, posting voice notes of themselves screaming, yelling, groaning, and wailing in various pitches and rhythms. Joined by Telegram's representative in Brazil, Alan Campos, Perekopsky noted the platform was unable to cater to some of the TSE requests due to the company's operational setup. But Perekopsky added that these requests could be studied for future implementation. 3How to create a Telegram channel? In 2018, Telegram’s audience reached 200 million people, with 500,000 new users joining the messenger every day. It was launched for iOS on 14 August 2013 and Android on 20 October 2013. The main design elements of your Telegram channel include a name, bio (brief description), and avatar. Your bio should be:
from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM American