DOI: https://doi.org/10.1007/s10009-026-00840-6
تاريخ النشر: 2026-02-01
المؤلف: Magnus Liebherr وآخرون
الموضوع الرئيسي: التفاعل بين الإنسان والآلات والسلامة
نظرة عامة
تقدم الورقة فحصًا شاملاً للثقة والموثوقية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على طبيعتها الديناميكية والسياقية. تعرف المفاهيم الأساسية مثل الثقة، والموثوقية، والثقة المعايرة، التي تحدث عندما تتماشى ثقة المستخدم مع الموثوقية الفعلية لنظام في سيناريو محدد. يبرز المؤلفون أن هذه المعايرة تتأثر بتجارب المستخدم، وأداء النظام، والعوامل السياقية، ويقترحون مقاييس متنوعة لقياس الثقة والموثوقية، بما في ذلك التقارير الذاتية الذاتية والتقييمات السلوكية الموضوعية.
تحدد المناقشة التحديات الكبيرة في تحقيق الثقة المعايرة، وخاصة الحاجة إلى أن تتكيف الأنظمة مع مستويات الثقة المتقلبة بمرور الوقت والتوازن بين الثقة المعرفية والعاطفية. كما تشير الورقة إلى الصعوبات في تقييم الموثوقية عبر سيناريوهات متنوعة، حيث تفتقر العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي حاليًا إلى الشفافية والصلابة اللازمة. علاوة على ذلك، تؤكد على أهمية الاعتبارات الأخلاقية والعدالة في الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية. يدعو المؤلفون إلى التعاون بين التخصصات لتطوير أطر عمل أكثر فعالية للثقة والموثوقية، مقترحين أن تركز الأبحاث المستقبلية على تحسين طرق التقييم وتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتكيف لضمان تكاملها الآمن والمفيد في المجتمع.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة مفهوم الثقة المتطور، وخاصة في سياق التفاعلات بين الإنسان والآلة، الذي أصبح بارزًا مع ظهور الأنظمة الذاتية والأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. كانت الثقة تقليديًا متجذرة في العلوم الاجتماعية، لكنها أصبحت الآن حاسمة في مجالات ذات مخاطر عالية مثل الرعاية الصحية، والمالية، والقيادة الذاتية، حيث تؤثر على اعتماد النظام، وجودة التفاعل، والسلامة. تبرز الورقة المخاطر المزدوجة للثقة المنخفضة والثقة المفرطة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أهمية الثقة المعايرة – حيث تتماشى ثقة المستخدم مع موثوقية النظام.
يهدف المؤلفون إلى تقديم نظرة شاملة على الأبحاث الحالية، والتحديات، والحلول المحتملة المتعلقة بالثقة والموثوقية في أنظمة الذكاء الاصطناعي المدفوعة بالبيانات. يحددون مساهماتهم، التي تشمل إطار عمل لفهم التفاعل الديناميكي بين الثقة والموثوقية، وتعريفات صارمة، ونماذج تقييم، وتوصيات لأصحاب المصلحة مثل مطوري الأنظمة وصانعي السياسات. هيكل الورقة مفصل، مع تخصيص الأقسام اللاحقة للتعريفات، وتحديات التقييم، والعوامل السببية التي تؤثر على الثقة، والآثار المترتبة على المعايير والإرشادات، مما culminates في خارطة طريق للبحوث المستقبلية. كما تم تضمين مسرد لتسهيل فهم المصطلحات المستخدمة.
مناقشة
في هذا القسم، يستكشف المؤلفون الطبيعة متعددة الأبعاد للثقة، والموثوقية، والثقة المعايرة، وخاصة في سياق التفاعلات البشرية مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. تُعرف الثقة على أنها استعداد المستخدم للاعتماد على نظام بناءً على توقعاتهم لسلوكه في سيناريو معين، بينما تشير الموثوقية إلى قدرة النظام على تلبية متطلبات المستخدم في ذلك السيناريو. يؤكد المؤلفون أن الثقة بطبيعتها ذات طابع شخصي وتتأثر بالتقييمات المعرفية والعوامل العاطفية، بينما الموثوقية هي خاصية موضوعية للنظام. يقترحون أن الثقة المعايرة تحدث عندما تتماشى ثقة المستخدم مع الموثوقية الفعلية للنظام، مما يبرز الطبيعة الديناميكية لمعايرة الثقة المتأثرة بتجارب المستخدم وأداء النظام.
تناقش المناقشة أيضًا الآثار المترتبة على الثقة المنخفضة والثقة المفرطة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تؤدي الثقة المنخفضة إلى فرص ضائعة وتعاون غير فعال، بينما قد تؤدي الثقة المفرطة إلى أخطاء حرجة بسبب الاعتماد المفرط على قدرات الذكاء الاصطناعي. يدعو المؤلفون إلى فهم دقيق لديناميات الثقة، مقترحين أن تلعب الجوانب المعرفية والعاطفية أدوارًا كبيرة في تشكيل ثقة المستخدم. يدعون إلى مزيد من البحث في الثقة العاطفية، خاصة في سياقات التكنولوجيا، ويقترحون أنه يجب تقييم الموثوقية من خلال المبادئ المعمول بها، مثل تلك التي وضعتها المفوضية الأوروبية، لضمان نشر الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. بشكل عام، يوفر القسم إطار عمل شاملاً لفهم الثقة والموثوقية في الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على الحاجة إلى الثقة المعايرة لتعزيز مشاركة المستخدم وفعالية النظام.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10009-026-00840-6
Publication Date: 2026-02-01
Author(s): Magnus Liebherr et al.
Primary Topic: Human-Automation Interaction and Safety
Overview
The paper provides a comprehensive examination of trust and trustworthiness in AI systems, emphasizing their dynamic and contextual nature. It defines key concepts such as trust, trustworthiness, and calibrated trust, which occurs when user trust aligns with the actual trustworthiness of a system in a specific scenario. The authors highlight that this calibration is influenced by user experiences, system performance, and contextual factors, and they propose various metrics for measuring trust and trustworthiness, including subjective self-reports and objective behavioral assessments.
The discussion identifies significant challenges in achieving calibrated trust, particularly the need for systems to adapt to fluctuating trust levels over time and the balance between cognitive and emotional trust. The paper also notes the difficulties in assessing trustworthiness across diverse scenarios, as many AI systems currently lack the necessary transparency and robustness. Furthermore, it underscores the importance of ethical considerations and fairness in AI, especially in high-risk domains like healthcare and autonomous driving. The authors advocate for interdisciplinary collaboration to develop more effective frameworks for trust and trustworthiness, suggesting that future research should focus on refining assessment methods and designing adaptable AI systems to ensure their safe and beneficial integration into society.
Introduction
The introduction of this paper addresses the evolving concept of trust, particularly in the context of human-machine interactions, which has gained prominence with the rise of autonomous and AI-enabled systems. Traditionally rooted in social sciences, trust is now critical in high-stakes fields such as healthcare, finance, and autonomous driving, where it influences system adoption, interaction quality, and safety. The paper highlights the dual risks of under-trust and over-trust in AI systems, emphasizing the importance of calibrated trust—where user trust aligns with system trustworthiness.
The authors aim to provide a comprehensive overview of existing research, challenges, and potential solutions related to trust and trustworthiness in data-driven AI systems. They outline their contributions, which include a framework for understanding the dynamic interplay between trust and trustworthiness, rigorous definitions, assessment models, and recommendations for stakeholders such as system developers and policymakers. The structure of the paper is detailed, with subsequent sections dedicated to definitions, assessment challenges, causal factors influencing trust, and implications for standards and guidelines, culminating in a roadmap for future research. A glossary is also included to facilitate comprehension of the terminology used.
Discussion
In this section, the authors explore the multifaceted nature of trust, trustworthiness, and calibrated trust, particularly in the context of human interactions with AI systems. Trust is defined as the user’s willingness to depend on a system based on their expectations of its behavior in a given scenario, while trustworthiness refers to the system’s ability to meet user requirements in that scenario. The authors emphasize that trust is inherently subjective and influenced by cognitive evaluations and emotional factors, whereas trustworthiness is an objective property of the system. They propose that calibrated trust occurs when a user’s trust aligns with the actual trustworthiness of the system, highlighting the dynamic nature of trust calibration influenced by user experiences and system performance.
The discussion also addresses the implications of under-trust and over-trust in AI systems. Under-trust can lead to missed opportunities and ineffective collaboration, while over-trust may result in critical errors due to an overreliance on AI capabilities. The authors advocate for a nuanced understanding of trust dynamics, suggesting that both cognitive and emotional aspects play significant roles in shaping user trust. They call for further research into emotional trust, particularly in technology contexts, and propose that trustworthiness should be assessed through established principles, such as those outlined by the EU Commission, to ensure responsible AI deployment. Overall, the section provides a comprehensive framework for understanding trust and trustworthiness in AI, emphasizing the need for calibrated trust to enhance user engagement and system effectiveness.