arXiv · cs.AI· G. Elisabeta Marai, Marc Baaden, Michael Behrisch, Michael Krone, Pere-Pau Vázquez·· 1 天前
AI数据可视化研究议程：支持信任与健康怀疑
Healthy skepticism in AI: a data visualization research agenda
arXiv:2610.09740v1阅读论文 PDF ↗
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作者：G. Elisabeta Marai, Marc Baaden, Michael Behrisch, Michael Krone, Pere-Pau Vázquez
首次提交：2026-10-07 17:31
研究任务与主要进展
该研究议程提出，AI数据可视化应同时支持人们对AI模型及其使用方式的信任与健康怀疑。面对人类对AI结果日益过度依赖的风险，数据可视化还应帮助缺乏批判性思考意愿的用户审视模型能力、应用机会与潜在风险。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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