人口统计学对跨认知领域的人工智能信任的影响:统计学观点
Abdullah A Alasmari1, Reshaa F Alruwaili1, Rasmiah F Alotaibi2
1Department of Psychology, College of Social Sciences, Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University(IMSIU), Riyadh, Saudi Arabia.
公众对人工智能 (AI) 的信任随着熟悉和技术使用而增长. 然而,年龄影响信任,老年人表现出更多的怀疑,特别是在医疗保健决策方面.
科学领域:
- 人与计算机的互动.
- 人工智能伦理学 人工智能伦理学
- 社会科学 社会科学 社会科学
背景情况:
- 人工智能 (AI) 融入决策正在各个部门迅速增加.
- 了解公众对人工智能的信任对于其道德和有效部署至关重要.
- 现有的研究强调需要探索影响人工智能信任的因素.
研究的目的:
- 量化分析人口因素 (年龄,性别),人工智能熟悉度和技术使用如何影响公众对人工智能的信任.
- 通过各种认知任务来检查这些影响,包括记忆回忆,问题解决和医学决策.
- 确定信任的关键预测因素和人工智能感知中的差异.
主要方法:
- 对335名参与者的调查数据进行定量分析.
- 结构方程建模 (SEM) 用于评估变量之间的关系.
- 在不同的人工智能应用环境中调查信任.
主要成果:
- 熟悉人工智能和频繁使用技术显著预测更高的信任.
- 年龄是一个重要因素,老年参与者表现出更多的怀疑,特别是在医疗决策方面.
- 观察到信任方面的性别差异,但不如与年龄相关的差异那么明显.
- SEM模型解释了对人工智能的信任差异的43%.
结论:
- 人工智能系统需要在技术上健全,对用户多样性敏感,以便有效集成.
- 个性化和背景意识的信任建设策略是必不可少的.
- 建议包括设计适应性,以用户为中心的AI,并加强公众教育,以培养信任和减少怀疑.
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