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2025-02-06 发布于广东
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可解释性对用户接受AI用于知识创造的影响研究

可解释性对用户接受AI用于知识创造的影响研究（1）．．．．．．．．．．．．4

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究方法与框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

可解释性概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1可解释性的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2可解释性在AI领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3可解释性与用户接受度的关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

AI用于知识创造的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1AI在知识创造中的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2现有AI知识创造工具的特点与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3可解释性在AI知识创造中的应用潜力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

用户接受AI用于知识创造的影响因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1技术因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1.1可解释性水平．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1.2系统易用性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1.3知识质量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2人文因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.1用户认知．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2.2用户信任．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.3用户期望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3社会因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3.1社会文化背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.3.2法规政策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3.3市场需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

可解释性对用户接受AI用于知识创造的影响机制．．．．．．．．．．．．．30

5.1可解释性对用户认知的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2可解释性对用户信任的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.3可解释性对用户期望的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.4可解释性对用户行为的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

可解释性提升策略与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.1提高AI算法的可解释性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.2优化用户界面设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.3加强用户教育与培训．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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