Źródła dostarczają wielu spostrzeżeń na temat tego, jak ekonomia behawioralna pomaga zrozumieć interakcje między ludźmi a AI:
- AI może być zaprojektowana do wykorzystywania powszechnych ludzkich uprzedzeń: Systemy AI mogą być projektowane w taki sposób, aby wykorzystywać „heurystyki i uprzedzenia” – mentalne skróty, które ludzie często stosują przy podejmowaniu decyzji – w celu wpływania na wybory użytkowników. Koncepcja ta, znana w ekonomii behawioralnej jako „nudging,” obejmuje techniki takie jak:
- Heurystyka reprezentatywności: Algorytmy AI w mediach społecznościowych mogą tworzyć bańki informacyjne, wzmacniając istniejące uprzedzenia poprzez rekomendowanie treści zgodnych z postrzeganą grupą społeczną użytkownika.
- Heurystyka dostępności: Poprzez prezentowanie pewnych punktów widzenia lub informacji jako pierwszych (kotwiczenie), AI może kształtować postrzeganie użytkownika.
- Konformizm społeczny: Systemy AI mogą wyróżniać popularne produkty lub opinie, zachęcając użytkowników do dostosowania się do postrzeganych norm społecznych.
- Wyjaśnialność jest kluczem do zaufania: Aby AI była naprawdę użyteczna, użytkownicy muszą rozumieć, w jaki sposób systemy AI podejmują decyzje. Poziom przejrzystości wymagany do zbudowania zaufania będzie się różnił w zależności od zastosowania i poziomu ryzyka związanego z danym systemem.
- Rozważania etyczne mają kluczowe znaczenie: Wykorzystanie AI do wpływania na zachowanie budzi szereg kwestii etycznych, w tym:
- Autonomia: Czy stosowanie „nudgingu” przez AI narusza autonomię użytkowników?
- Przejrzystość: Czy użytkownicy powinni być świadomi, że systemy AI są wykorzystywane do wpływania na ich decyzje?
- Uprzedzenia: Jak możemy zagwarantować, że systemy AI nie będą utrwalać istniejących uprzedzeń społecznych?
- Manipulacja: Jakie są etyczne granice wykorzystywania AI do wpływania na zachowanie użytkowników?
- Ekonomia behawioralna dostarcza narzędzi do badania tych kwestii etycznych: Metodologie eksperymentalne stosowane w ekonomii behawioralnej mogą być wykorzystywane do badania, jak ludzie wchodzą w interakcje z systemami AI i jak różne wybory projektowe wpływają na zachowanie użytkowników. Badania te mogą wspierać projektowanie systemów AI, które są zarówno skuteczne, jak i etyczne.
- Sama koncepcja manipulacji jest złożona i wymaga starannego rozważenia: Nie istnieje jedna, uniwersalnie uzgodniona definicja „manipulacji,” a różne jej konceptualizacje mają różne implikacje dla projektowania systemów AI. Na przykład niektóre definicje skupiają się na intencjach osoby wpływającej, podczas gdy inne koncentrują się na mechanizmie wpływu, takim jak omijanie racjonalności lub poleganie na ukrytych informacjach. Wybór konkretnej definicji nie jest jedynie kwestią semantyczną; ma realne konsekwencje dla tego, jak projektujemy i regulujemy systemy AI.
