论文主要质疑了 AI 开发中的什么常见假设？
论文质疑传统机器学习和 AI 系统通常假设存在单一、确定的基准真相，并把人类标注差异通过聚合处理或视为噪声。
Whose Ground Truth? Embracing Ambiguity in Human-Centered AI
（翻译）谁的基准真相？在人本 AI 中拥抱模糊性
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2610.10805: Whose Ground Truth? Embracing Ambiguity in Human-Centered AI
AI 摘要
这篇 arXiv 立场论文讨论人本 AI 中“基准真相”的假设问题，认为许多任务中的人类解释具有合理的多义性，不应简单聚合为单一标签。作者主张建模可能的人类判断解释空间，并区分有意义的模糊性与标注噪声，以影响 AI 的表示、学习、评估、部署和治理。
AI 问答
作者提出应如何处理人类解释中的差异？
作者主张建模合理人类判断的解释空间，同时区分有意义的模糊性与标注噪声，而不是将多样解释压缩成单一目标。
这篇论文被接收至哪个活动？
页面显示该论文被 NeurIPS 2026 Trustworthy AI for Good Workshop 接收。
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