Изображение 51.png
Люди проявляют внимание и осторожность относительно фактической эффективности использования ИИ в каждом конкретном случае. Фото: Midjourney

Предположим, вам сказали, что инструмент ИИ может точно предсказать будущее некоторых акций, которыми вы владеете. Как бы вы отнеслись к его использованию? Теперь представьте, что вы устраиваетесь на работу в компанию, где отдел кадров использует систему ИИ для отбора резюме. Вам было бы комфортно с этим?

Новое исследование показывает, что люди не испытывают ни полного энтузиазма, ни полного пренебрежения к ИИ. Вместо того, чтобы разделиться на два противоположных лагеря — технооптимистов и технокритиков — большинство людей судят об ИИ на основе его практической эффективности в конкретных ситуациях.

«Мы предполагаем, что ИИ будет оцениваться положительно, когда он будет восприниматься как превосходящий людей и когда персонализация не будет важным фактором в контексте принятия решений», — сказал Джексон Лу, профессор кафедры трудовых и организационных исследований в Школе менеджмента имени Слоуна Массачусетского технологического института, соавтор нового исследования. «Напротив, люди будут стремиться избегать ИИ, если хотя бы одно из этих двух условий не выполняется. Только при выполнении обоих условий ИИ будет по-настоящему оцениваться положительно».

Новая теоретическая основа предлагает идеи

Реакции человека на ИИ долгое время были предметом жарких споров, и результаты, казалось бы, противоречивы. Знаменитое исследование 2015 года на тему «избегания алгоритмов» показало, что люди менее терпимы к ошибкам ИИ, чем к ошибкам человека. Между тем, известное исследование 2019 года обнаружило «оценку алгоритмов», то есть люди предпочитают советы ИИ советам человека.

Чтобы примирить эти противоречивые выводы, команда Лу провела метаанализ 163 предыдущих исследований, сравнивающих предпочтения ИИ и человека. Они изучили, подтверждают ли данные теоретическую модель «Компетенция-Персонализация» — то есть, в данном контексте как воспринимаемая компетентность ИИ, так и потребность в персонализации влияют на предпочтения людей в отношении ИИ или людей.

В этих 163 исследованиях команда проанализировала более 82 000 ответов в 93 отдельных «контекстах принятия решений» — например, чувствовали ли участники себя комфортно, когда ИИ используется для диагностики рака. Результаты подтвердили, что теоретическая модель имеет четкую объяснительную ценность для человеческого выбора.

«Метаанализ подтверждает нашу теоретическую основу. Оба измерения важны: люди судят о том, лучше ли ИИ, чем люди, справляется с определенной задачей и требует ли задача персонализации. Людям нравится ИИ только тогда, когда они думают, что он лучше, чем люди, и задача не требует персонализации», — сказал профессор Лу.

«Суть в том, что одних только высоких возможностей недостаточно, чтобы люди оценили ИИ. Персонализация также важна», — добавил он.

Например, люди склонны отдавать предпочтение ИИ для обнаружения мошенничества или обработки больших данных — областей, где ИИ превосходит людей по скорости и масштабу, и где персонализация не нужна. И наоборот, они неохотно используют ИИ в психотерапии, собеседованиях при приеме на работу или медицинской диагностике — областях, где, по их мнению, люди лучше понимают их личные обстоятельства.

«У людей есть фундаментальное желание, чтобы их считали уникальными и разными личностями. ИИ часто воспринимается как безличный и роботизированный. Несмотря на то, что ИИ обучается на большом количестве данных, люди все еще чувствуют, что ИИ не может понять их собственные обстоятельства. Им нужен врач, работодатель-человек, который может видеть их различия», — сказал профессор Лу.

Контекст тоже имеет значение: от осязаемости до проблем безработицы

Исследование также показало, что на принятие ИИ влияют и многие другие факторы. Например, люди склонны больше ценить ИИ, если это осязаемый робот, а не невидимый алгоритм.

Экономический контекст также имеет значение. В странах с низким уровнем безработицы ИИ воспринимается более позитивно.

«Это имеет смысл. Если вы беспокоитесь о том, что вас заменит ИИ, то это трудно принять», — сказал Лу.

На данный момент профессор Лу продолжает изучать сложное и постоянно меняющееся отношение человека к ИИ. Хотя он не видит в этом метаанализе конец истории, он надеется, что фреймворк «Компетенция-Личность» станет полезным инструментом для понимания того, как люди оценивают ИИ в разных контекстах.

«Мы не говорим, что компетентность и персонализация — единственные два фактора, но, согласно результатам анализа, эти два фактора играют большую роль в формировании отношения людей к ИИ и людям во многих контекстах», — заключил профессор Лу.

В исследовании приняли участие ученые из Массачусетского технологического института, Университета Сунь Ятсена, Шэньчжэньского университета и Фуданьского университета (Китай), а финансирование было получено от Национального фонда естественных наук Китая.

(По данным новостей Массачусетского технологического института)

Источник: https://vietnamnet.vn/chung-ta-that-su-danh-gia-ai-nhu-the-nao-2417023.html