人机共同解释：负责任AI的诠释学视角
原文标题：Human-AI Co-Interpretation for Responsible AI: A Hermeneutic Perspective
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该论文从哲学诠释学角度，探讨了LLM输出在需要文本证据和规范标准的工作中被误用的问题，提出“解释错位”概念。论文提出了设计原则，以构建人机共同解释的结构，并区分了模型生成与诠释学理解，为法律、教育等领域提供了负责任的AI使用框架。
- 问题
- LLM 输出被用于法律、教育等需文本证据与规范标准的工作，却常被当作定论，导致责任缺失。
- 方法
- 从哲学诠释学提出解释错位概念，将模型输出视为候选解读，推导人机共同解释的设计原则。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为高风险领域部署 LLM 提供保留来源、范围与替代解读的框架，避免把生成文本当作已定含义。
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