25-01-29 Den snabba spridningen av artificiell intelligens har fått människor att undra: vem är mest benägen att anamma AI i sitt dagliga liv? Många antar att det är de tekniskt kunniga – de som förstår hur AI fungerar – som är mest ivriga att ta till sig det.
Överraskande nog visar vår nya forskning (publicerad i Journal of Marketing) finner motsatsen. Personer med mindre kunskap om AI är faktiskt mer öppna för att använda tekniken. Vi kallar denna skillnad i användnigsbenägehet för "lägre kunskap-högre mottaglighet - sambandet".
Sambandet gäller för olika grupper, situationer och till och med länder. Till exempel har vår analys av data från marknadsundersökningsföretaget Ipsos som sträcker sig över 27 länder visat att människor i länder med lägre genomsnittlig AI-kunskap är mer mottagliga för AI-användning än de i länder med högre kunskap.
På samma sätt visar vår undersökning av amerikanska studenter att de med mindre förståelse för AI är mer benägna att ange att de använder den för olika jobb som akademiska uppgifter.
Anledningen till denna koppling ligger i hur AI nu utför uppgifter som vi en gång trodde bara människor kunde göra. När AI skapar ett konstverk, skriver ett innerligt svar eller spelar ett musikinstrument kan det kännas nästan magiskt – som om det går in på mänskligt territorium.
Naturligtvis har AI faktiskt inte mänskliga egenskaper. En chatbot kan generera ett empatiskt svar, men den känner ingen empati. Personer med mer teknisk kunskap om AI förstår detta.
De vet hur algoritmer (uppsättningar av matematiska regler som används av datorer för att utföra särskilda uppgifter), träningsdata (som används för att förbättra hur ett AI-system fungerar) och beräkningsmodeller fungerar. Detta gör tekniken mindre mystisk.
Å andra sidan kan de med mindre förståelse se AI som magiskt och respektingivande. Vi föreslår att denna känsla av magi gör dem mer öppna för att använda AI-verktyg.
Våra studier visar att denna koppling mellan lägre kunskap och högre mottaglighet är starkast för att använda AI-verktyg på områden som människor förknippar med mänskliga egenskaper, som att ge emotionellt stöd eller rådgivning. När det gäller uppgifter som inte framkallar samma känsla av mänskliga egenskaper – som att analysera testresultat – är mönstret det omvända. Personer med högre AI-kunskap är mer mottagliga för dessa användningsområden eftersom de fokuserar på AI:s effektivitet, snarare än några "magiska" egenskaper.
Det handlar inte om förmåga, rädsla eller etik
Intressant nog kvarstår denna koppling mellan lägre kunskap och högre mottaglighet även om personer med lägre AI-kunskap är mer benägna att se AI som mindre kapabel, mindre etisk och till och med lite skrämmande. Deras öppenhet för AI verkar bero på deras känsla av förundran över vad den kan göra, trots dessa upplevda nackdelar.
Detta resultat ger nya insikter om varför människor reagerar så olika på ny teknik. Vissa studier visar att konsumenter föredrar ny teknik, ett fenomen som kallas "algoritmuppskattning", medan andra visar skepticism, eller "algoritmaversion". Vår forskning pekar på uppfattningar om AI:s "magiskhet" som en nyckelfaktor som formar dessa reaktioner.
Dessa insikter utgör en utmaning för beslutsfattare och utbildare. Ansträngningar för att öka AI-kunskapen kan oavsiktligt dämpa folks entusiasm för att använda AI genom att få det att verka mindre magiskt. Detta skapar en knepig balans mellan att hjälpa människor att förstå AI och att hålla dem öppna för dess användning.
För att få ut det mesta av AI:s potential måste företag, utbildare och beslutsfattare hitta denna balans. Genom att förstå hur uppfattningar om "magi" formar människors öppenhet för AI kan vi bidra till att utveckla och distribuera nya AI-baserade produkter och tjänster som tar hänsyn till hur människor ser på AI och hjälper dem att förstå fördelarna och riskerna med AI.
Och helst kommer detta att ske utan att orsaka förlust av den vördnad som inspirerar många människor att ta till sig denna nya teknik.
Chiara Longoni, Associate Professor, Marketing and Social Science, Bocconi University; Gil Appel, Assistant Professor of Marketing, School of Business, George Washington University, and Stephanie Tully, Associate Professor of Marketing, USC Marshall School of Business, University of Southern California
Denna artikel är återpublicerad från The Conversation under en Creative Commons-licens. Läs ursprungliga artikeln.