根据论文，人们决定是否查看解释时主要基于哪些效用？
工具性效用、享乐性效用和认知性效用。
Not All Explanations Are Sought: Information-Seeking Psychology for Human-Centered XAI
（翻译）并非所有解释都为人所求：以人为中心的可解释AI中的信息寻求心理学
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2608.27464: Not All Explanations Are Sought: Information-Seeking Psychology for Human-Centered XAI
AI 摘要
这篇立场论文主张，以人为中心的可解释AI（HCXAI）应融入信息寻求心理学。研究基于Sharot和Sunstein的框架，认为人们会依据工具性、享乐性和认知性三类预期效用来决定是否查看解释，这些判断受控制错觉、自动化偏差、不切实际乐观、影响偏差、过度自信和确认偏差等影响。过度或不足的信息寻求会导致注意力分散或风险被忽视，尤其是在智能体AI系统中。作者呼吁设计应使解释不仅可用，而且被用户主动寻求。
AI 问答
论文指出哪些认知偏差会影响对解释效用的判断？
控制错觉、自动化偏差、不切实际的乐观、影响偏差、过度自信和确认偏差。
论文对智能体AI系统的可解释性设计有何建议？
应支持用户理解级联行动、评估风险并决定何时干预，设计目标是使解释被用户主动寻求而非仅可用。
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