arXiv cs.LG· Jingyao Wu, Mohammad Tariqul Islam, Per R{\aa}dberg Nagb{\o}l, Julie Gerlings, Giovanni Leoni, Georgiana Fryza, Lars Pilegaard Thomsen, Jakob Mainz·· 3 小时前AI 评分22
谁的标准答案？以人为本的 AI 应拥抱人类解读的模糊性
Whose Ground Truth? Embracing Ambiguity in Human-Centered AI
AI 导读
一篇被 NeurIPS 2026 Trustworthy AI for Good Workshop 接收的立场论文呼吁，以人为本的 AI 应转向建模人类合理解读的整个空间，而非将人类标注的差异通过聚合消解或当作噪声。作者主张区分有意义的模糊性与标注噪声，并认为这一视角应指导 AI 系统的表示、学习、评估、部署与治理。
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