Un studiu recent dezvăluie că oamenii ar putea fi mai dispuși să aibă încredere în computere decât în ​​semenii lor, mai ales dacă o sarcină devine prea dificilă. Descoperirile oamenilor de știință de la Universitatea din Georgia au fost publicate în jurnalul ”Scientific Reports”, Nature.

De la alegerea următoarei melodii din lista dvs. de redare până la alegerea mărimii potrivite a pantalonilor, oamenii se bazează din ce în ce mai mult pe sfaturile algoritmilor pentru a le ajuta să ia decizii de zi cu zi și să-și simplifice viața.

”Algoritmii sunt capabili să facă un număr mare de sarcini, iar numărul pe care sunt capabili să le facă se extinde practic în fiecare zi”, a spus Eric Bogert, doctorand la Terry College of Business Departamentul de Management al Sistemelor Informatice, scrie greekreporter.com. 

Sarcinile grele sunt încredințate algoritmilor

Bogert a adăugat: ”Se pare că există o tendință de a te baza mai mult pe algoritmi, pe măsură ce o sarcină devine mai grea și acest efect este mai puternic decât părtinirea de a te baza pe sfaturile altor oameni.”

Bogert a lucrat cu profesorul de sisteme informatice și management Rick Watson și profesorul Aaron Schecter la lucrare, care susține că ”oamenii se bazează mai mult pe algoritmi decât pe influența socială, atunci când sarcina devine mai dificilă”.

Studiul lor, care a implicat 1.500 de persoane care evaluează fotografii, face parte dintr-un proiect mai larg de lucru care analizează cum și când oamenii lucrează cu algoritmi pentru a procesa informații și pentru a lua decizii.

Pentru acest studiu, echipa a cerut voluntarilor să numere numărul de oameni dintr-o mulțime într-o fotografie și a oferit sugestii care au fost generate de un alt grup de persoane, în timp ce alte sugestii au fost generate de un algoritm.

Pot oamenii și computerele să aibă încredere unul în celălalt?

Pe măsură ce numărul de oameni din fotografie a crescut, numărarea lor a devenit mai dificilă, iar oamenii erau mai susceptibili să urmeze sugestia generată de un algoritm, decât să se numere sau să urmeze ”înțelepciunea mulțimii”, a spus Schecter.

Schecter a explicat că alegerea numărării ca sarcină de probă a fost una importantă, deoarece numărul de persoane din fotografie face ca sarcina să fie obiectiv mai dificilă pe măsură ce crește. Este, de asemenea, tipul de sarcină la care specialiștii se așteaptă ca algoritmii să se priceapă. 

”Aceasta este o sarcină la care oamenii percep că un computer va fi bun, chiar dacă ar putea fi mai supus părtinirii”, a spus Schecter.

Algoritmii de recunoaștere facială au fost analizați în ultimii ani, deoarece utilizarea lor a dezvăluit părtiniri culturale în modul în care au fost construiți, care pot cauza inexactități atunci în cazul potrivirii chipurilor cu identitățile sau selectarea candidaților calificați pentru un loc de muncă, a spus Schecter.

  Fiți la curent cu ultimele noutăți. Urmăriți DCNews și pe Google News