佩恩表示，了解人們?nèi)绾闻c支持人工智能的機(jī)器進(jìn)行交互，并利用這些知識(shí)來(lái)增進(jìn)人們對(duì)人工智能的信任，可以幫助我們與越來(lái)越多的機(jī)器人，聊天機(jī)器人和其他智能機(jī)器和諧相處。國(guó)家研究員。在本期《計(jì)算機(jī)媒介傳播雜志》上發(fā)表的一篇論文中，S。Shyam Sundar，唐納德·貝利薩里奧大學(xué)傳播學(xué)院的媒體效應(yīng)教授James P. Jimirro以及媒體效應(yīng)研究實(shí)驗(yàn)室的聯(lián)合主任提出了一種研究AI的方法或框架，可以幫助研究人員更好地研究人們?nèi)绾闻c人工智能或人與AI交互(HAII)進(jìn)行交互。

“這是試圖系統(tǒng)地研究人工智能可能在心理上影響用戶的所有方式，尤其是在信任方面，” Sundar說，他也是賓州州立計(jì)算與數(shù)據(jù)科學(xué)研究所(ICDS)的子公司。“希望本文先進(jìn)的理論模型將為研究人員提供一個(gè)框架和一個(gè)詞匯，以研究AI的社會(huì)心理影響。”

Sundar說，該框架確定了AI開發(fā)人員可以專注于獲得信任和改善用戶體驗(yàn)的兩條路徑(線索和操作)。提示是可以觸發(fā)人們一系列精神和情感反應(yīng)的信號(hào)。

他解釋說：“提示路線是基于關(guān)于AI外觀或表面效果的表面指標(biāo)。”

Sundar補(bǔ)充說，有幾個(gè)線索會(huì)影響用戶是否信任AI。提示可以像使用類似人類的功能一樣明顯，例如某些機(jī)器人擁有的人臉，或者像Siri和Alexa這樣的虛擬助手使用的類似于人類的聲音。

其他提示可能更微妙，例如界面上的說明解釋了設(shè)備的工作方式，例如Netflix解釋了為什么向觀眾推薦某部電影時(shí)。

但是，根據(jù)Sundar的說法，這些提示中的每一個(gè)都可以觸發(fā)不同的思維捷徑或啟發(fā)式方法。

“當(dāng)人工智能被用戶識(shí)別為機(jī)器而不是人類時(shí)，就像在現(xiàn)代聊天機(jī)器人中經(jīng)常發(fā)生的那樣，它會(huì)觸發(fā)“機(jī)器啟發(fā)式”，或者一種思維捷徑，使我們自動(dòng)應(yīng)用對(duì)機(jī)器的所有刻板印象Sundar說：“我們可能認(rèn)為機(jī)器是精確的，但我們也可能認(rèn)為計(jì)算機(jī)和機(jī)器冷酷無(wú)情。”這些刻板印象反過來(lái)決定了我們對(duì)AI系統(tǒng)的信任程度。

Sundar建議飛機(jī)上的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是AI過度信任會(huì)導(dǎo)致負(fù)面影響的一個(gè)例子。飛行員可能會(huì)自動(dòng)信任自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，以至于他們放松了警惕，沒有為飛機(jī)性能突然變化或需要他們干預(yù)的故障做好準(zhǔn)備。他引用了這種“自動(dòng)化偏差”來(lái)表明我們對(duì)機(jī)器性能的高度信任。

另一方面，人工智能也可能對(duì)某些人產(chǎn)生負(fù)面偏見。

Sundar說：“自動(dòng)化偏差的反面是算法厭惡。” “有些人之所以討厭，是因?yàn)樗麄冞^去可能被算法燒死，現(xiàn)在對(duì)AI深信不疑。他們可能被'deepfake'愚弄了，這些東西是使用AI技術(shù)制作的虛構(gòu)視頻，或者弄錯(cuò)了或從電子商務(wù)網(wǎng)站推薦產(chǎn)品，或者感到AI窺探到他們先前的搜索和購(gòu)買中而侵犯了他們的隱私。”

Sundar建議開發(fā)人員特別注意他們可能為用戶提供的提示。

“如果您在界面上提供清晰的提示，則可以幫助塑造用戶的響應(yīng)方式，但是如果您提供的提示不明確，則可以讓用戶的先前經(jīng)驗(yàn)以及有關(guān)算法的傳統(tǒng)理論或幼稚的概念接手，桑達(dá)爾說。

Sundar表示，除了提供提示之外，AI與人互動(dòng)的能力還可以塑造用戶體驗(yàn)。他稱這為“行動(dòng)路線”。