摘要 本文探讨了人工智能在增强迪拜化妆品行业商业创新和创造力方面可以发挥的作用。该行业面临的许多关键事实问题包括个性化、供应链优化、产品配方、营销和品牌推广——这些问题仍然是道德和私密的。所解决的概念问题与创造力与自动化之间的平衡、数据质量和偏见、跨学科协作和变革管理有关。本文旨在了解人工智能驱动的解决方案如何有助于应对这些挑战,并成为迪拜化妆品行业创新的驱动力。本文考虑了以前关于人工智能在多个业务功能中的应用的相关文献,以及将人工智能与创造力和创新联系起来的一些概念框架。在这方面,混合方法将利用问卷、访谈和案例研究来分析人工智能采用、人工智能能力、数据驱动的决策和认知增强之间的相互联系,因为它们会影响企业的创新和创造力。这项研究可能会为迪拜化妆品公司带来重要的见解;同时,它将补充现有关于新兴技术如何帮助在商业活动中注入创新的文献。
摘要研究表明,非专家用户倾向于过度信任或不信任人工智能系统。当人工智能应用于医疗保健时,这引起了人们的担忧,患者信任不可靠系统的建议或完全不信任可靠系统的建议可能会导致致命事故或错过医疗保健机会。先前的研究表明,解释可以帮助用户对人工智能系统的信任做出适当的判断,但如何在医疗支持场景中为非专家用户设计人工智能解释界面仍然是一个悬而未决的研究挑战。本文探讨了一个基于阶段的参与式设计过程,以在人工智能医疗支持场景中为非专家开发一个值得信赖的解释界面。值得信赖的解释是一种帮助用户对医疗保健是否信任人工智能系统做出深思熟虑的判断的解释。本文的目的是确定可以有效地为值得信赖的解释界面的设计提供信息的解释组件。为了实现这一目标,我们进行了三次数据收集,研究了专家和非专家对人工智能医疗支持系统解释的看法。然后,我们开发了一个用户心理模型、一个专家心理模型和一个目标心理模型,描述了非专家和专家如何理解解释,他们的理解有何不同,以及如何将它们结合起来。基于目标心理模型,我们提出了一套 14 条解释设计指南,用于可信的人工智能医疗系统解释,这些指南考虑到了非专家用户的需求、医疗专家的实践和人工智能专家的理解。