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随着自动化机器学习 (AutoML) 系统在复杂程度和性能方面不断进步，了解这些框架中人机交互 (HCI) 的“如何”和“为什么”变得非常重要，包括当前的和预期的。这样的讨论对于最佳系统设计是必要的，利用先进的数据处理能力来支持涉及人类的决策，但它也是识别不断提高的机器自主性水平所带来的机遇和风险的关键。在此背景下，我们重点关注以下问题：(i) 对于最先进的 AutoML 算法来说，HCI 目前是什么样子，特别是在开发、部署和维护阶段？(ii) AutoML 框架内对 HCI 的期望是否因不同类型的用户和利益相关者而异？(iii) 如何管理 HCI，以便 AutoML 解决方案获得人类的信任和广泛接受？(iv) 随着 AutoML 系统变得更加自主并且能够从复杂的开放式环境中学习，HCI 的基本性质会发生变化吗？为了考虑这些问题，我们将 HCI 中的现有文献投射到 AutoML 领域；到目前为止，这种联系基本上还没有得到探索。为此，我们回顾了包括用户界面设计、人为偏见缓解和对人工智能 (AI) 的信任等主题。此外，为了严格衡量 HCI 的未来，我们考虑了 AutoML 如何在有效开放的环境中体现。这
人类与自动化机器学习系统交互的角色和模式
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