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自治系统在我们的社会中扮演着越来越重要的角色，但是，由于他们期望应对一系列社会，法律或技术挑战，并且基于NEU-MENAL网络的AI系统尚无法为许多这些挑战提供保证。尤其重要的是，这些系统是黑匣子决策者，侵蚀了人类的监督，竞争和代理机构。为了解决这一特殊问题，我的论文着重于将社会解释的AI与认知方法和自然语言处理整合到以室外用户访问的方式来阐明自主系统的内部过程。i提出了一种基于多代理系统中反事实模拟的决策的因果解释生成模型。我还计划将CEMA与更广泛的自然语言处理管道整合在一起，以支持针对性和个性化的解释，以解决人们的认知偏见。我希望我的研究能够通过建立更值得信赖的AI来对公众接受自主代理人产生积极影响。
通过对话和解释迈向值得信赖的自主系统
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