論文の概要: Human and AI Trust: Trust Attitude Measurement Instrument
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21535v1
- Date: Fri, 24 Oct 2025 15:01:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.513125
- Title: Human and AI Trust: Trust Attitude Measurement Instrument
- Title（参考訳）: 人間とAIの信頼:信頼度測定器
- Authors: Retno Larasati,
- Abstract要約: 本稿では,信頼度測定器の開発と検証について述べる。
この装置は、AIシステムに対する信頼姿勢を測定するために、人間とAIのインタラクションを研究するために明確に作られた。
私たちがこのスケールを開発するために用いたユースケースは、AI医療支援システムの文脈にあった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the current progress of Artificial Intelligence (AI) technology and its increasingly broader applications, trust is seen as a required criterion for AI usage, acceptance, and deployment. A robust measurement instrument is essential to correctly evaluate trust from a human-centered perspective. This paper describes the development and validation process of a trust measure instrument, which follows psychometric principles, and consists of a 16-items trust scale. The instrument was built explicitly for research in human-AI interaction to measure trust attitudes towards AI systems from layperson (non-expert) perspective. The use-case we used to develop the scale was in the context of AI medical support systems (specifically cancer/health prediction). The scale development (Measurement Item Development) and validation (Measurement Item Evaluation) involved six research stages: item development, item evaluation, survey administration, test of dimensionality, test of reliability, and test of validity. The results of the six-stages evaluation show that the proposed trust measurement instrument is empirically reliable and valid for systematically measuring and comparing non-experts' trust in AI Medical Support Systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)技術の現在の進歩と、そのより広範な応用により、信頼はAIの使用、受け入れ、デプロイメントに必要な基準と見なされる。
人間中心の視点から信頼を正しく評価するためには、ロバストな測定器が不可欠である。
本稿では,16項目の信頼尺度からなる信頼度測定器の開発と検証プロセスについて述べる。
この装置は、人間とAIの相互作用を研究するために、人間(専門家以外の)視点からAIシステムに対する信頼姿勢を測定するために、明示的に構築された。
私たちがこのスケールを開発するために用いたユースケースは、AI医療支援システム(特に癌/健康予測)の文脈にあった。
尺度開発(測定項目開発)と検証(測定項目評価)には,項目開発,項目評価,調査管理,寸法試験,信頼性試験,妥当性試験の6つの研究段階があった。
6段階評価の結果,提案した信頼度測定器は,AI医療支援システムにおける非専門家の信頼度を定量的に測定し,比較するために有効であることがわかった。
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