可解释性与可信赖性的人机交互

21/25可解释性与可信赖性的人机交互第一部分人机交互中的可解释性概念 2第二部分可解释性在人机交互中的作用 5第三部分评估可解释性指标 8第四部分提升可解释性方法 11第五部分可信赖性在人机交互中的定义 14第六部分可信赖性与可解释性的关系 17第七部分提升人机交互可信赖性途径 19第八部分可解释性与可信赖性交互影响 21

第一部分人机交互中的可解释性概念关键词关键要点可解释性概念的界定

1.可解释性是指人类理解和解释机器学习模型或算法预测结果的能力。

2.在人机交互中，可解释性至关重要，因为它使人类用户能够对系统的行为形成可预测的预估，并对机器的决策做出明智的判断。

3.可解释性对于提高对复杂系统的信任和采用至关重要，因为它可以减轻用户的焦虑和不确定性。

可解释性的不同类型

1.局部可解释性解释单个预测或决策，而全局可解释性则解释整个模型的总体行为。

2.模型可解释性解释模型本身及其内部运作，而算法可解释性解释训练算法的逻辑。

3.可解释性还可以基于预测、模型或算法的特征，例如规则、决策树或概率。

可解释性度量标准

1.可解释性的定量度量标准包括保真度（预测准确性）、复杂性（理解容易度）和可靠性（预测稳定性）。

2.可解释性的定性度量标准包括可理解性（易于解释）、有用性（对决策有用）和公平性（没有偏见）。

3.不同的应用场景和用户需求可能需要定制化的可解释性度量标准。

可解释性技术

1.基于实例的方法使用邻域实例来解释预测，例如局部可解释模型不可知性（LIME）。

2.基于模型的方法解释模型的内部机制，例如特征归因技术。

3.基于规则的方法将模型转换为可解释的规则集，例如决策树或线性回归模型。

用户对可解释性的需求

1.用户对可解释性的需求因任务、领域和个人偏好而异。

2.复杂的任务和高风险的决策通常需要更高的可解释性水平。

3.随着机器学习系统在关键领域（如医疗保健和金融）的应用不断增加，对可解释性的需求也日益迫切。

可解释性的未来趋势

1.可解释性算法的持续发展和新颖的可解释性技术的出现。

2.可解释性的自动化评估和优化，以简化可解释性过程。

3.人机交互中可解释性的标准化和最佳实践，以确保一致性和可靠性。人机交互中的可解释性概念

可解释性是人机交互(HCI)中至关重要的属性，它涉及系统能够向用户解释其决策和行为的能力。这对于建立信任、理解和接受技术至关重要。

可解释性维度

研究人员和从业者已经提出了多种可解释性维度来描述和评估系统的可解释性水平：

*透明度：系统行为的清晰度和可理解性。

*因果关系：系统行为与其输入和输出之间因果关系的明确性。

*局部可解释性：系统能够解释单个预测或决策。

*全局可解释性：系统能够解释其整体行为和决策过程。

*用户感知的可解释性：系统在特定用户群体中的感知可解释性。

可解释性的好处

可解释性在HCI中提供了多项好处：

*建立信任：当用户理解系统的决策和行为时，他们更有可能信任该系统。

*提高理解：可解释性可以帮助用户理解复杂系统和算法，从而提高他们的知识和技能。

*促进决策：通过提供有关决策的解释，用户可以对决策做出明智的决定并避免偏差。

*支持调试：可解释性可以帮助开发人员和用户在出现问题时识别和解决系统错误。

*促进用户接受：具有可解释性的系统通常更容易被用户接受和采用。

可解释性技术

研究人员已经开发了各种技术来提高系统的可解释性，包括：

*模型可视化：使用图形和交互式可视化来展示模型的行为和决策过程。

*自然语言解释：使用自然语言生成技术来创建系统决策和行为的可读说明。

*对事实查询：允许用户询问有关系统输入、输出和决策的特定问题。

*对比解释：将系统的行为与类似系统或人类决策者的行为进行比较。

*可解释性指标：开发指标来评估和比较不同系统的可解释性水平。

评估可解释性

评估系统的可解释性至关重要，以确保它符合用户需求和期望。常用的评估方法包括：

*专家评审：领域专家评估系统可解释性并提供反馈。

*用户研究：使用各种方法（例如，调查、访谈、观察）收集用户对系统可解释性的反馈。

*可解释性指标：使用定量指标（例如，透明度度量、因果关系度量）来衡量系统的可解释性。

可解释性的未来方向

可解释性在HCI中是一个持续研究和发展的领域。未来的研究方向包括：

*定制化可解释性：开发可根据用户需求和背景定制的可解释性方法。

*动态可解释性：开发能够解释系统行为和决策在不同时间和上下文中的变化的可解释性技术。

*伦理可解释性：探索可解释性在确保公平、透明和对社会负责的技术开发中的作用。

*可解释性工具和框架：开发工具和框架，使开发人员更容易在他们的系统中实现可解释性。第二部分可解释性在人机交互中的作用可解释性在人机交互中的作用

可解释性在人机交互(HCI)中发挥着至关重要的作用，因为它使人类用户能够理解和预测交互系统的行为。这对于建立信任、促进接受度以及使系统有效和有用至关重要。

理解复杂系统

现代人机交互系统变得越来越复杂，融入人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术。这使得用户难以理解系统的内部工作原理，从而阻碍了信任和采用。可解释性通过提供有关系统决策和行为的见解来弥合理解差距，使用户能够了解系统如何响应他们的输入并做出决策。

促进接受度

可解释性可以提高用户对交互系统的接受度。当用户了解系统的工作原理以及它如何影响他们的体验时，他们更有可能接受并信任该系统。例如，在推荐系统中，提供解释可以帮助用户理解为什么系统提供了特定建议，提高他们对这些建议的满意度。

支持决策制定

可解释性使用户能够为与系统交互做出明智的决策。通过了解系统的行为方式，用户可以针对他们的目标和偏好定制他们的交互，从而优化他们的体验。例如，在医疗诊断系统中，可解释性可以帮助医生了解系统如何得出结论，从而做出更明智的治疗决定。

提高效率

可解释性可以提高与交互系统的效率。当用户能够理解系统的工作原理时，他们可以更有效地与系统交互。例如，在文本编辑器中，提供可解释性的功能，例如自动更正建议，可以帮助用户在更短的时间内完成任务。

增强信任

可解释性对于建立用户对交互系统的信任至关重要。当用户了解系统的工作原理以及它如何处理他们的数据时，他们更有可能信任该系统。例如，在社交媒体平台上，提供有关数据隐私政策的透明且易于理解的可解释性可以提高用户对平台的信任度。

满足监管要求

在某些行业，可解释性是法律或监管要求。例如，《通用数据保护条例》(GDPR)要求数据控制器提供有关数据处理目的和处理方式的可解释性，以确保个人数据得到合法使用。

实现方法

在HCI中实现可解释性有多种方法。这些方法包括：

*自然语言解释：使用自然语言提供有关系统行为的解释。

*可视化：使用图表和图形等可视化元素说明系统决策。

*交互式解释：允许用户探索系统并查询其行为。

*模型不可知化：使用独立于基础模型的可解释性方法来解释任何机器学习模型。

评估可解释性

可解释性的有效性可以根据以下因素进行评估：

*准确性：解释是否准确地反映了系统的行为。

*可理解性：解释是否易于理解和解释。

*可信度：解释是否可信且可靠。

*及时性：解释是否在用户需要时提供。

研究趋势

可解释性在HCI中是一个活跃的研究领域。研究人员正在探索新的方法来使复杂系统可解释，并开发评估可解释性有效性的方法。研究重点包括：

*可解释人工智能(XAI)：开发可解释的AI和ML模型的方法。

*交互式可解释性：研究用户如何与解释互动以及如何优化这些交互。

*可信人工智能：探索可解释性在建立对人工智能系统的信任中的作用。

结论

可解释性在人机交互中至关重要，因为它使人类用户能够理解和预测交互系统的行为。这对于建立信任、促进接受度以及使系统有效和有用至关重要。随着人机交互系统变得越来越复杂，可解释性将变得更加重要，它将是开发以人为本和用户友好的技术的关键因素。第三部分评估可解释性指标关键词关键要点定量评估指标

1.客观性：以数学公式和数据为基础，评估结果明确且易于复现。

2.效率：能够快速计算可解释性分数，支持大数据集和复杂模型。

3.鲁棒性：对模型的结构和数据分布变化不敏感，具有较强的泛化能力。

定性评估指标

1.人机协作：需要人类参与者评估可解释性的清晰度和实用性。

2.用户体验：着重于衡量可解释性是否增强了人机的交互体验和决策过程。

3.反思能力：鼓励用户反思模型的决策，提高对模型行为的理解和信任。

情境相关性评估指标

1.任务特征：考虑不同任务（例如分类、回归、自然语言处理）对可解释性的影响。

2.用户目标：根据用户在特定应用场景中的目标定制可解释性评估。

3.模型复杂性：复杂模型可能需要更深入的可解释性分析，以揭示其内部机制。

可信度评估指标

1.准确性：评估可解释性与模型实际行为之间的吻合程度。

2.可靠性：确保可解释性在不同的时间和数据子集上保持一致。

3.可比较性：允许对不同模型或算法的可解释性进行比较分析。

差异化可解释性评估指标

1.受众差异：针对不同教育背景、专业知识和技术水平的用户定制可解释性。

2.文化差异：考虑文化因素对可解释性感知的影响，例如思维方式和语言习惯。

3.社会影响：评估可解释性如何影响人机交互中的社会偏见和歧视。

前沿趋势和展望

1.多模态可解释性：将文本、图像、音频等不同模态数据纳入可解释性分析。

2.因果推理：探索因果关系，帮助用户理解模型决策背后的原因。

3.可解释性逆向工程：从可解释性约束出发设计模型，确保模型从一开始就具有可解释能力。评估可解释性指标

评估可解释性指标对于确保人机交互(HRI)系统的可信赖性和有效性至关重要。以下是一些常用的可解释性指标：

1.局部可解释性指标

*Lime:通过遍历特征空间中的局部区域并拟合局部回归模型来解释个别预测。

*Shapley值:分配每个特征对预测的影响力，反映其对模型输出的贡献。

*局部对抗性解释(LIME):使用对抗性扰动技术来确定影响模型预测的关键特征。

2.全局可解释性指标

*可解释性忠实度(Fidelity):衡量解释模型与原始模型预测之间的相关性。

*可解释性鲁棒性(Robustness):评估解释模型在数据分布变化时的稳定性。

*全局可解释性(GlobalInterpretability):衡量解释模型是否能够为整个模型行为提供全局见解。

3.内在可解释性指标

*决策规则:为模型行为制定人类可理解的规则。

*决策树:以树状结构表示模型的行为，其中内部节点代表特征条件，叶节点代表预测。

*线性模型:使用线性方程表示模型，其中系数反映特征的影响力。

4.指导性可解释性指标

*预测不确定性:量化模型预测的可靠性，突出模型缺乏信心的情况。

*上下文依赖性:识别模型输出如何根据输入数据的特定上下文而变化。

*对抗性鲁棒性:评估模型对对抗性示例的敏感性，这些示例被精心设计为误导模型。

评估方法

这些指标可以通过各种方法进行评估：

*定量评估:计算指标值并比较不同可解释性技术的性能。

*定性评估:通过人类专家检查来评估解释模型的可理解性和有用性。

*用户研究:调查用户如何使用和理解可解释性技术以评估其有效性。

选择适当的指标

选择合适的可解释性指标取决于建模目标和特定应用程序的约束：

*局部可解释性:适用于调试模型或理解个别预测。

*全局可解释性:适用于获取模型整体行为的见解。

*内在可解释性:适用于构建人类可以理解和推理的模型。

*指导性可解释性:适用于增强用户信任并指导模型的交互使用。

通过仔细评估可解释性指标，我们可以选择最适合特定HRI系统的指标，以确保其可信赖性和有效性。第四部分提升可解释性方法关键词关键要点可视化解释工具

1.使用交互式图表、仪表板和热图来展示模型预测和决策过程。

2.提供不同视角和维度的数据探索，以便更好地理解模型的行为。

3.允许用户自定义可视化，从而满足特定的分析需求。

基于语言的解释

1.使用自然语言处理技术生成人类可读的解释，描述模型的预测和决策。

2.提供不同粒度的解释，从简短摘要到详细的因果关系分析。

3.结合可视化和交互式功能增强可读性和可用性。

对抗性示例

1.生成专门设计的输入，迫使模型做出错误预测。

2.分析对抗性示例，识别模型的弱点和偏差。

3.根据对抗性示例对模型进行修改，提高鲁棒性和可解释性。

可解释性度量

1.开发定量指标来衡量模型解释的清晰度、可信度和简洁性。

2.评估解释工具的有效性，并比较不同方法的性能。

3.根据应用需求和约束定制可解释性度量。

用户研究和反馈

1.收集来自用户的反馈，确定他们对可解释性的需求和期望。

2.评估解释工具的可用性和易用性，确保它们满足用户的交互需求。

3.根据用户反馈迭代改进解释方法，提高其相关性和实用性。

责任与公平

1.确保解释方法不会强化偏见或歧视。

2.认识到可解释性可以对算法决策和社会影响产生影响。

3.开发道德指南和最佳实践来促进负责任和公正的解释使用。提升可解释性方法

主动式方法：

*澄清和提问：人类明确询问系统的推理过程，以获得解释。

*展示因果关系：系统以因果关系图或决策树的形式展示其推理过程。

*提供可视化：系统呈现交互式可视化，允许人类探索潜在的解释。

*协作解释：人类与系统合作解释系统行为，通过迭代式询问和澄清。

被动式方法：

*后置解释：系统在做出决定后解释其推理过程，通常使用自然语言或逻辑规则。

*解释性模型：开发一个可解释模型来模拟黑盒模型的推理，并提供人工可理解的解释。

*局部可解释模型：在输入空间的特定区域构建可解释模型，提供局部可解释性。

*可解释特征选择：选择易于理解且与系统预测相关的特征。

设计原则：

*可理解性：解释必须易于人类理解，使用熟悉的概念和术语。

*准确性：解释应准确反映系统的推理过程，避免引入偏差或误导。

*相关性：解释应与人类当前的目标或任务相关，重点关注相关因素。

*及时性：解释应及时提供，以便人类在做出决策时利用它们。

评估方法：

*人类评估：让受试者评估解释的质量，根据可理解性、准确性和相关性。

*任务表现：测量人类在使用可解释系统时的任务表现，例如决策准确性和任务完成时间。

*系统日志分析：分析系统日志以确定用户如何与解释交互以及解释如何影响他们的决策。

*眼动追踪：跟踪用户的眼睛运动，以了解他们如何关注解释中的不同部分。

最佳实践：

*选择适当的可解释性方法：根据系统的复杂性和人类对解释的需求，选择最合适的方法。

*提供分层解释：根据用户的专业知识提供不同粒度的解释。

*考虑上下文：确保解释与用户的当前任务和知识背景相关。

*鼓励用户参与：允许用户探索解释并提出问题，以提高理解。

*持续评估和改进：定期评估可解释性的有效性，并根据用户反馈进行改进。

案例研究：

医疗诊断：决策树可视化用于解释机器学习模型用于疾病诊断的推理。

推荐系统：协作解释被用于解释推荐算法是如何提出特定商品建议的。

自动驾驶：因果关系图用于解释自动驾驶系统在不同情况下做出的决策。

自然语言处理：可解释特征选择用于识别与文本分类任务中最相关的单词。

结论：

可解释性是可信赖人机交互的关键组成部分，可以通过主动式和被动式方法来提升。通过遵循设计原则和采用最佳实践，可以开发出提供高质量解释的系统，从而增强人类对技术的理解和信任。第五部分可信赖性在人机交互中的定义关键词关键要点【可预测性】：

1.可预测性是指用户可以准确预测交互系统的行为和结果。

2.它通过一致的行为、明确的反馈和清晰的指示来增强信心。

3.可预测系统有助于建立信任，因为用户可以依赖其行为不会发生意外变化。

【可靠性】：

可信赖性在人机交互中的定义

概述

可信赖性是人机交互（HCI）中至关重要的人机因素属性，反映了用户对系统或界面能够一致、可靠地满足其期望和需求的感知。在HCI领域，可信赖性已成为一个多维度的概念，具有广泛的定义和解释。

多维度的可信赖性

可信赖性通常被认为是一个多维度的概念，包括以下维度：

*可靠性：系统或界面在不同条件下无故障或错误地执行预期任务的能力。

*准确性：系统或界面提供正确和无歧义信息的能力。

*可预测性：系统或界面以一致且可预期的方式对用户输入做出反应的能力。

*易学性：系统或界面允许用户轻松学习和理解其操作的能力。

*容错性：系统或界面在用户错误或异常输入下继续正常运行的能力。

*可用性：用户能够访问和使用系统或界面的难易程度。

*安全性和隐私性：系统或界面保护用户数据的完整性和机密性免受未经授权的访问或使用。

用户感知

可信赖性是用户的感知属性，反映了他们对系统或界面可靠、准确和可预测性的信念。这种感知基于用户与系统的交互经验，包括界面设计、系统的响应行为以及用户对系统提供信息的信心。

影响因素

用户对系统或界面可信赖性的感知受到一系列因素的影响，包括：

*界面设计：清晰、一致和易于浏览的界面通常被认为更可信赖。

*响应时间：对用户输入的快速和一致响应有助于建立可信赖性。

*反馈：系统或界面通过音频、视觉或触觉反馈提供的反馈可以提高可预测性和增强可信赖性。

*交互一致性：用户在不同上下文中获得一致的交互体验会增强他们对系统的可信赖性。

*透明度：向用户提供有关系统或界面内部工作原理的信息可以增强他们对系统的理解和可信赖性。

重要性

可信赖性在HCI中至关重要，因为它可以：

*提高用户满意度和参与度

*减少用户错误和挫败感

*增强用户接受度和使用

*建立长期用户忠诚度

*保护用户的安全性和隐私

结论

可信赖性是HCI中一个多维度的概念，反映了用户对系统或界面能够一致、可靠地满足其期望和需求的感知。通过创建可靠、准确、可预测、易学、容错、可用、安全和私密的界面，设计师可以提高用户对系统或界面的可信赖性，从而改善整体HCI体验。第六部分可信赖性与可解释性的关系关键词关键要点建立信任的解释性

1.通过提供清晰的推理和决策过程，解释性帮助用户了解系统的行为，从而建立信任。

2.当系统能够解释其预测或建议背后的原因时，用户更有可能接受和依赖系统。

3.提高解释性可以减少偏见和歧视，因为用户可以质疑系统的决策并识别任何不公平性。

充分的解释

可信赖性与可解释性的关系

定义

*可信赖性：用户对人机交互系统的信心和依赖程度。

*可解释性：用户能够理解系统决策背后的原因和原理。

关系

可信赖性与可解释性密切相关，可解释性是建立可信赖性的关键因素。当用户理解系统如何工作时，他们更有可能信任系统并使用它。

影响因素

影响可解释性与可信赖性关系的因素包括：

*系统复杂性：复杂的系统更难以理解，从而降低了可解释性和可信赖性。

*反馈类型：明确的反馈，例如解释或可视化，可以提高可解释性和可信赖性。

*用户知识：具有领域知识的用户更有可能理解系统的决策，从而提高可解释性和可信赖性。

*用户预期：用户对系统行为的预期可以影响他们对可解释性的需求。

可解释性对可信赖性的贡献

可解释性通过以下方式促进可信赖性：

*减少不确定性：当用户理解系统决策时，他们能更好地预测系统的行为，减少不确定性并增强可信赖性。

*建立一致性：可解释性使用户能够将系统的行为与他们的期望和价值观联系起来，从而建立一致性和可信赖性。

*降低认知负荷：通过提供解释，可解释性可以降低用户理解系统所需的认知负荷，从而增加可信赖性。

*促进主动参与：当用户理解决策背后的原因时，他们更有可能积极参与人机交互，提高可信赖性。

*增强责任感：可解释性让人们对自己的经验负责，从而增强他们的责任感和对系统的可信赖性。

证据

研究表明了可解释性与可信赖性之间的积极关系：

*Lietal.（2021）发现，解释模型可以显着提高用户对人工智能系统的可信赖性。

*TintarevandMasthoff（2007）表明，提供解释可以增加用户对推荐系统的满意度和可信赖性。

*Alvarezetal.（2021）发现，可解释的机器学习模型在医疗保健领域获得了更高的可信赖性评分。

结论

可解释性是建立人机交互的可信赖性的关键因素。通过提供用户对系统决策背后的原因和原理的理解，可解释性减少了不确定性、建立了一致性、降低了认知负荷、促进了主动参与，并增强了责任感。因此，在设计人机交互系统时，应优先考虑可解释性，以建立高水平的可信赖性和用户接受度。第七部分提升人机交互可信赖性途径关键词关键要点建立清晰的可解释模型

1.提供明确解释：开发模型时，优先考虑可解释性技术，例如决策树、线性回归或解释性机器学习算法。这些方法提供明确而易于理解的见解，帮助用户理解模型的预测和决策。

2.量化模型不确定性：评估模型的可靠性，估计其预测的置信区间。通过提供不确定性量化，用户可以更好地了解模型的局限性并做出更有根据的决定。

3.可视化模型输出：使用交互式可视化，展示模型结果并揭示底层模式。图表、热图和决策树有助于用户探索模型的行为，识别异常值并发现隐藏的见解。

提供可靠的人类反馈

1.收集多样化反馈：从来自不同背景、知识水平和专业领域的用户那里收集反馈。多样化的见解有助于识别模型的潜在偏差并提高其稳健性。

2.迭代模型开发：将用户反馈纳入模型开发过程。通过不断集成来自人类专家的见解，模型可以针对实际使用场景进行微调，从而提高其可靠性和可信度。

3.建立反馈机制：建立持续的反馈机制，以便用户可以轻松提供对模型绩效的意见。这有助于识别新问题并促进行模型的持续改进。提升人机交互可信赖性途径

1.透明性

*提供清晰明确的信息，让人们了解系统的工作原理和做出的决策。

*披露系统中可能存在的偏见或限制，以建立信任。

*允许用户访问和理解训练数据，促进透明度。

2.可解释性

*解释系统推论的理由，让人们能够理解为什么做出了某些决定。

*提供可视化或交互式工具，以帮助用户理解系统行为。

*开发解释性模型，使专家能够分析和解释系统。

3.可靠性

*确保系统在不同情况下都能可靠地表现。

*进行全面的测试和评估，以识别和解决系统缺陷。

*采用冗余机制和备份系统，以提高系统的鲁棒性。

4.公平性

*避免系统中的偏见，确保决策的公平性和无歧视性。

*在训练和评估数据集中包含代表性的样本，以减少偏见的影响。

*采用算法正义技术，以促进决策的公平性。

5.责任感

*确定系统决策的责任人，建立明确的问责制。

*提供申诉和上诉机制，让人们质疑系统决定的公正性。

*引入外部监督，以确保系统以负责任和道德的方式使用。

6.用户体验

*设计用户友好的界面，让人们轻松与系统交互。

*提供及时的反馈，让人们了解系统状态和执行的操作。

*考虑用户的认知和情绪需求，以增强可信赖性。

7.教育和培训

*向用户提供有关系统功能和限制的教育和培训。

*帮助用户了解系统如何工作以及决策背后的理由。

*培养用户的数字素养，使他们能够批判性地评估系统。

8.持续监测和改进

*定期监测系统性能，识别和解决潜在问题。

*收集用户反馈，以了解他们的体验并改进系统。

*采用敏捷开发实践，以快速适应技术进步和用户需求。

9.人机协作

*促进人机协作，让人们在决策中发挥重要作用。

*允许用户提供额外的信息或验证系统决策，以提高可信赖性。

*整合人机交互模型，以无缝地将人的见解和系统能力结合起来。

10.伦理考虑

*考虑人机交互的道德影响，包括隐私、偏见和问责制。

*遵守有关数据收集、使用和存储的伦理准则。

*促进负责任的人工智能使用，以确保人机交互的道德性和可持续性。第八部分可解释性与可信赖性交互影响关键词关键要点透明性

1.通过公开系统决策过程、数据和算法来增强用户的信任。

2.支持用户了解系统决策的依据，促进对交互的理解和问责。

3.减少用户的不确定性和认知负担，建立更积极的用户体验。

可审计性

可解释性与可信赖性交互影响

可解释性对可信赖性产生的影响：

*提升可理解性：可解释性交互系统阐明了其决策过程和推理机制，提高了用户对系统行为的理解和可预测性，从而增强了可信赖性。

*建立信任：通过解释系统决策背后的逻辑，可解释性交互可以建立用户对系统的信任，因为用户可以评估决策的合理性和相关性。

*减少偏见：可解释性交互使用户能够识别和理解潜在的偏见或不公平，从而促进透明度和信任。

*促进协作：解释系统决策的过程有助于用户和系统之间建立合作关系，因为双方可以共同探索系统行为并解决任何信任问题。

可信赖性对可解释性产生的影响：

*提高接受度：当用户信任系统时，他们更有可能接受系统提供的解释，从而提升可解释性交