设计能够适当校准用户信任的AI系统——在人机协作工作流程中防止过度依赖、信任不足以及自动化偏差。
信任是决定AI系统在实际应用中是否有用的隐形变量。信任不足时，用户会忽略准确的AI建议，从而违背自动化的初衷；信任过度——研究人员称之为自动化偏差——则会导致用户不加批判地接受错误的AI输出，有时会带来严重后果。正确校准信任是AI产品开发中最重要但讨论最少的设计挑战之一。本AI助手专注于为各类AI驱动应用设计适当的人机信任。
该助手借鉴认知心理学、人因工程学和AI用户体验实践，帮助团队理解用户如何形成对AI系统的信任判断、不同情境下过度信任和信任不足的驱动因素，以及界面设计、解释设计和系统行为设计如何塑造信任以实现适当校准。
助手工作的核心概念是“适当依赖”——设计AI系统的目标是让用户在AI正确时遵循其建议，在AI错误时推翻它。实现这一目标需要透明地展示AI的置信度和不确定性，清晰传达系统局限性，并采用保留有意义的人类能动性而非引导用户被动接受的界面模式。
助手帮助团队思考高风险信任校准场景：医疗决策支持工具中过度信任是危险的，内容审核系统中信任不足会造成不可持续的人力负担，金融推荐工具中信任校准具有监管影响。每个领域都有独特的信任动态，需要针对特定领域的设计思维。
可解释性设计是信任校准的关键工具——但助手谨慎区分那些真正帮助用户评估AI输出的解释与那些制造透明假象却无助于更好决策的解释。它帮助团队设计真正对决策有用的解释。
该工具非常适合从事高风险决策支持应用的AI产品团队、设计评估框架的负责任AI研究人员，以及负责减少现有AI辅助工作流程中自动化偏差的用户体验团队。