Human-Centered AI কী এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

import random
random.seed(7)

def generate_ai_outcomes(n, accuracy):
    # প্রতিটি এন্ট্রি True মানে AI সেই ক্ষেত্রে সঠিক ছিল
    return [random.random() < accuracy for _ in range(n)]

# পর্যায় ১: পরিচিত পরিস্থিতি, AI অ্যাকুরেসি ৯০%
phase1 = generate_ai_outcomes(25, 0.90)
# পর্যায় ২: নতুন, কম-পরিচিত পরিস্থিতি -- AI অ্যাকুরেসি হঠাৎ কমে ৫৫%
phase2 = generate_ai_outcomes(25, 0.55)
outcomes = phase1 + phase2

def naive_user_accepts(outcomes, window=3):
    # সরল হিউরিস্টিক: গত `window`-টি সঠিক হলে পরেরটা বিনা-যাচাইয়ে গ্রহণ করো
    decisions = []
    for i in range(len(outcomes)):
        if i < window:
            accept_without_check = False  # শুরুতে যথেষ্ট ইতিহাস নেই
        else:
            recent = outcomes[i-window:i]
            accept_without_check = all(recent)
        decisions.append(accept_without_check)
    return decisions

decisions = naive_user_accepts(outcomes)

def error_rate_when_trusting(outcomes, decisions):
    trusted = [outcomes[i] for i in range(len(outcomes)) if decisions[i]]
    if not trusted:
        return 0.0
    wrong = sum(1 for ok in trusted if not ok)
    return wrong / len(trusted) * 100

phase1_decisions = decisions[:25]
phase2_decisions = decisions[25:]

err1 = error_rate_when_trusting(phase1, phase1_decisions)
err2 = error_rate_when_trusting(phase2, phase2_decisions)

print(f"পর্যায় ১ (পরিচিত, AI অ্যাকুরেসি ~৯০%): {sum(phase1_decisions)}/25 বার বিনা-যাচাইয়ে বিশ্বাস করা হলো")
print(f"  -> সেই বিশ্বাস করা সিদ্ধান্তগুলোর ভুলের হার: {err1:.1f}%")
print(f"\nপর্যায় ২ (নতুন পরিস্থিতি, AI অ্যাকুরেসি ~৫৫%): {sum(phase2_decisions)}/25 বার বিনা-যাচাইয়ে বিশ্বাস করা হলো")
print(f"  -> সেই বিশ্বাস করা সিদ্ধান্তগুলোর ভুলের হার: {err2:.1f}%")