---
title: "Divergenz: A formal account of AI trustworthiness: Connecting intrinsic and perceived trust"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 34
tags:
  - divergenz
---
# Divergenz: A formal account of AI trustworthiness: Connecting intrinsic and perceived trustworthiness in an operational schematization

**Paper:** Bisconti (2024)
**Paper-ID:** 34

## Entscheidungen

| | Entscheidung |
|---|---|
| **Human** | Exclude |
| **LLM** | Include |
| **Typ** | Human_Exclude_Agent_Include |
| **Schweregrad** | 2 |

## Kategorie-Vergleich

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies |  | Nein | **X** |
| Generative_KI |  | Nein | **X** |
| Prompting |  | Nein | **X** |
| KI_Sonstige |  | Ja | **X** |
| Soziale_Arbeit |  | Ja | **X** |
| Bias_Ungleichheit |  | Ja | **X** |
| Gender |  | Nein | **X** |
| Diversitaet |  | Ja | **X** |
| Feministisch |  | Nein | **X** |
| Fairness |  | Ja | **X** |

## LLM-Reasoning

> Paper erfüllt beide Kriterien: (1) TECHNIK: KI_Sonstige=Ja (NLP für Risikobewertung, algorithmische Systeme im Sozialbereich); (2) SOZIAL: Soziale_Arbeit=Ja (Child Protective Services), Bias_Ungleichheit=Ja (racial bias, automated discrimination), Diversitaet=Ja (Black/Latinx families), Fairness=Ja (bias in risk scoring). Empirische Studie mit substantiellem Fokus auf diskriminatorische Auswirkungen von ML-Systemen in der Jugendhilfe.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM dehnt die Kategorie 'Soziale_Arbeit' und 'Bias_Ungleichheit' auf ein philosophisches Paper über KI-Trustworthiness aus, das zwar Child Protective Services erwähnt, aber keine empirische Studie mit Feldforschung in der Sozialen Arbeit darstellt. Die Kategorien werden basierend auf thematischer Relevanz statt tatsächlicher disziplinärer Zugehörigkeit angewendet.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Human-Exclusion: Duplicate

