Die Studie untersucht, wie effektiv menschliche und maschinelle Erklärungen sind, um Vorhersagen von Großsprachmodellen zu erklären und zu verstehen, insbesondere wenn die Vorhersagen falsch sind.
Beide Gruppen zeigen unangemessenes Vertrauen in Zahlen, aber aus unterschiedlichen Gründen.