timingdeptry
Thành viên
Một nghiên cứu mới phát hiện rằng mọi người không hoàn toàn nhiệt tình hay hoàn toàn phản đối AI. Thay vì rơi vào hai thái cực của những người lạc quan về công nghệ và những người phản đối, họ đánh giá một cách tỉ mỉ hiệu quả thực tế của việc sử dụng AI trong từng trường hợp cụ thể.
Bài báo, có tựa đề “Sự phản đối hay đánh giá cao AI? Một khung lý thuyết về khả năng–cá nhân hóa và một đánh giá phân tích tổng hợp”, được công bố trên tạp chí Psychological Bulletin. Bài báo có tám đồng tác giả, bao gồm Lu, giáo sư tại Khoa Quản trị Công việc và Tổ chức tại MIT Sloan School of Management.
Khung lý thuyết mới mang lại cái nhìn sâu sắc
Phản ứng của con người đối với AI từ lâu đã là chủ đề tranh luận rộng rãi, thường đưa ra những kết quả dường như trái ngược nhau. Một bài báo có ảnh hưởng năm 2015 về “sự phản đối thuật toán” cho thấy rằng mọi người ít khoan dung hơn với các lỗi do AI tạo ra so với lỗi của con người. Trong khi đó, một bài báo năm 2019 về “sự đánh giá cao thuật toán” được chú ý rộng rãi cho thấy mọi người thích nhận lời khuyên từ AI hơn là từ con người.
Để giải quyết những kết quả trái ngược này, Lu và các đồng tác giả đã thực hiện phân tích tổng hợp 163 nghiên cứu trước đây so sánh sở thích của mọi người đối với AI và con người. Nhóm nghiên cứu đã kiểm tra liệu dữ liệu có hỗ trợ “Khung Khả năng–Cá nhân hóa” mà họ đề xuất hay không — ý tưởng rằng trong một ngữ cảnh nhất định, cả khả năng nhận thức của AI và nhu cầu cá nhân hóa đều định hình sở thích của chúng ta đối với AI hoặc con người.
Qua phân tích hơn 82.000 phản ứng từ 163 nghiên cứu, nhóm nghiên cứu xác nhận rằng khung lý thuyết này giải thích chính xác cách mọi người đưa ra lựa chọn.
Ông bổ sung: “Điểm mấu chốt ở đây là khả năng nhận thức cao không đảm bảo sự đánh giá cao AI. Cá nhân hóa cũng quan trọng.”
Ví dụ và bối cảnh thực tế
Ví dụ, mọi người có xu hướng ủng hộ AI khi nói đến việc phát hiện gian lận hoặc sắp xếp dữ liệu lớn — những lĩnh vực mà khả năng của AI vượt xa con người về tốc độ và quy mô, và không yêu cầu cá nhân hóa. Nhưng họ lại chống đối AI trong các bối cảnh như trị liệu, phỏng vấn xin việc, hoặc chẩn đoán y tế, nơi họ cảm thấy con người có khả năng nhận ra hoàn cảnh riêng của họ tốt hơn.
Nghiên cứu cũng phát hiện ra các yếu tố khác ảnh hưởng đến sở thích của cá nhân đối với AI. Ví dụ, sự đánh giá cao AI rõ ràng hơn đối với robot hữu hình so với các thuật toán vô hình.
Bối cảnh kinh tế cũng đóng vai trò quan trọng. Ở các quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp thấp, sự đánh giá cao AI rõ ràng hơn.
Kết luận và hướng đi trong tương lai
Lu đang tiếp tục nghiên cứu thái độ phức tạp và thay đổi của con người đối với AI. Mặc dù ông không coi phân tích tổng hợp hiện tại là lời kết luận cuối cùng về vấn đề này, nhưng ông hy vọng rằng Khung Khả năng–Cá nhân hóa sẽ cung cấp một góc nhìn có giá trị để hiểu cách mọi người đánh giá AI trong các bối cảnh khác nhau.