我們?yōu)槭裁床幌嘈潘惴ǎ?/h1>

發(fā)布時間：2021-5-28　瀏覽次數：962

為什么很多人都不相信人工智能（AI）的算法，拒絕AI帶來的巨大便利？

人工智能（AI）推動了風險感知的信任程度

算法似乎總是正確的，但現實總是充滿了不確定性——投資、開車、做手術、評估工作以及申請大學offer都充滿了太多的變化因素。

那么，人們是否愿意求助于人工智能，以獲得更好的結果呢？近期發(fā)表在《心理科學》雜志上的一項研究發(fā)現：人們還沒有準備好接受人工智能的計算結果。

芝加哥大學的Berkeley J. Dietvorst和Soaham Bharti說：

“這些結果表明，人們不愿意在固有的不確定領域采納AI算法并不是因為人們在等待技術改進，或者等待更好的算法�！�

”鑒于投資、醫(yī)療決策和其他領域天生就存在很多的不確定性，因此人們在這些領域使用人工智能的可能性就更低，哪怕是目前最好的算法�！�

我們知道，人工智能算法確實優(yōu)于人類的預測，人工智能使用的工具更先進，遵循的規(guī)則更合理，錯誤率都比人類更低。

研究人員說：“拒絕采用這些（優(yōu)于人類）的算法會帶來更高的成本。例如，很多人都不敢使用自動駕駛技術……盡管研究表明，自動駕駛系統(tǒng)挽救了成千上萬人的生命�！�

拒絕人工智能是因為他幾乎不犯錯

那么，是什么阻止了人們對人工智能的接納程度，反而偏愛人類自己的技能和本能？

研究人員認為，這其中的原因在于我們相信自己會對不確定的決定承擔更多風險，我們不相信計算機會為我們承擔這種風險。因為人工智能一旦犯錯，他們的錯誤就更加的顯眼，哪怕人工智能犯錯的情況非常罕見。

Dietvorst和Bharti在談及相關的決策風險時說：

“我們建議人們逐漸降低預測誤差的敏感性，即，漸漸不再挑剔預測的準確性，并且接受一定程度的誤差。這會讓人們偏愛那些近乎完美的方案（即，一個幾乎沒有錯誤的方法）�！�

“與之相反，當人們覺得算法不可能產生近乎完美的答案時，他們往往會選擇風險更高、往往表現較差的決策方法（如人類判斷）。”

研究人員通過9項實驗發(fā)現：“人們覺得近乎完美的預測（可能產生的最好的預測，幾乎沒有誤差）之間存在的主觀差異更大，而誤差較大的預測之間的主觀差異卻相對較小�！�

也就是說，預測越是精確，人們越是需要更高的準確度；當誤差較大時，反而會更能夠馬馬虎虎的接受。

研究結果顯示，人們不太可能在難以預測的（隨機或方程）領域中選擇最佳的決策者，相反，他們自認為的近乎完美選擇更可能來自于自己的喜好，而且選擇結果有很大的差異。最終導致了人們在不確定的領域中選擇那些風險更大、結果較差的決策者（例如人為判斷）的傾向。

研究人員總結說：“這些結果表明，說服人們在固有的不確定領域使用算法。并非意味著拿出更好的技術或出現更好的算法�！�

這種拒絕人工智能的行為會帶來巨大的影響，因為如果人們不愿意通過人工智能預測不確定性的話，這些領域就無法利用技術進步獲得更多的收益�！�

機器有道德嗎？

最近的另一篇文章探討了無人駕駛的困境。

在這種困境中，自動駕駛的車輛必須在道路上做出高風險的道德決定，例如，應該傷害誰、拯救誰（例如行人或乘客）。

Julian De Freitas等人認為，這些擔憂會擾亂工程和政策決策。

他說：”我們教人類如何開車時，不會讓駕駛員被迫進行選擇——不會告訴他應該殺了誰。這是因為計劃一個不可能、無法察覺和無法控制的情況會擾亂我們訓練新司機的目標——盡量減少傷害任何人�！�

研究人員說，這樣的目標同樣適用于自動駕駛系統(tǒng)。

本文來自于心理學空間網