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Beyond Mere Algorithm Aversion: Are Judgments About Computer Agents More Variable?
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AI
DOI：10.1177/00936502241303588.png)
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摘要
En 中文
已有研究报道了算法厌恶现象，表现为对犯错的计算机的评判比犯相同错误的人类更严厉。两项在线研究（N=67，N=252）检验了在参照性沟通任务中是否也能获得类似效应。参与者被要求根据据称来自人类或AI来源的书面描述来识别日本汉字字符。关键在于，描述要么存在缺陷（模糊不清），要么没有缺陷。研究同时记录了实验过程中的即时测量数据以及关于信息来源的前后问卷数据。研究1发现存在算法厌恶模式，但也指出了相反的“算法优势”效应：AI（对比人类）的模糊描述被评价得更负面，而非模糊描述被评价得更正面，表明对AI来源的评判可能表现出更大的变异性。研究2检验了这一预测。尽管人类和AI来源在即时测量上无显著差异，问卷数据揭示了几种与变异性解释一致的模式。
Keyword:
algorithm aversion
algorithm benefit
referential communication
AI source
human source
期刊
IF:
3.2
论文数:
151
被引数:
6.0K
机构
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