Los consejos de expertos en inteligencia artificial (IA) pueden ser tan influyentes como los de expertos humanos, según un equipo de investigadores de Penn State. Sin embargo, Tanto los portadores humanos como los robóticos de malas noticias pueden encontrar que pierden influencia cuando sus opiniones negativas son contrarias a una multitud positiva.

En un estudio, Los investigadores descubrieron que las máquinas que generan recomendaciones, o expertos en inteligencia artificial, eran tan influyentes como los expertos humanos cuando los expertos en inteligencia artificial recomendaban qué foto debería agregar un usuario a su perfil comercial en línea. Sin embargo, Tanto los expertos en inteligencia artificial como en humanos no cambiaron sus opiniones si sus comentarios eran negativos y iban en contra de la opinión popular entre otros usuarios. dijo S. Shyam Sundar, James P. Jimirro Catedrático de Efectos en los Medios de la Facultad de Comunicaciones Donald P. Bellisario y codirector del Laboratorio de Investigación de Efectos en los Medios.

Sundar, quien también es un afiliado del Instituto de Ciencias Computacionales y de Datos de Penn State (ICDS), dijo que los hallazgos pueden mostrar que hay momentos en que la opinión de la multitud, también llamada efecto vagón, puede superar las opiniones de los expertos, ya sean IA o humanos. Agregó que tanto los expertos en inteligencia artificial como los humanos con una evaluación positiva en una foto de perfil comercial pudieron influir en la evaluación de la foto por parte de los usuarios. Sin embargo, si a los expertos no les gustó la fotografía y la multitud ofreció una evaluación positiva de la misma, la influencia de los expertos se desvaneció.

Dado que las personas utilizan cada vez más las redes sociales para buscar comentarios, Las señales que sugieren opiniones de expertos y el efecto de la cadena pueden ser factores importantes para influir en las decisiones. según Jinping Wang, Candidato a doctorado en comunicación de masas y primer autor del estudio.

"Hoy en día, a menudo recurrimos a plataformas en línea para obtener opiniones de otras personas, como nuestros pares y expertos, antes de tomar una decisión, "dijo Wang." Por ejemplo, podemos recurrir a esas fuentes cuando queremos saber qué películas ver, o qué fotos subir a las plataformas de redes sociales ".

Los expertos en IA suelen ser menos costosos que los expertos humanos y también pueden trabajar las 24 horas del día. cuales, Wang sugiere, podría hacerlos atractivos para las empresas en línea.

Los investigadores también encontraron que el estado del grupo de la IA, en este caso, se designó el origen nacional — no pareció afectar la aceptación de una persona de su recomendación. En expertos humanos, sin embargo, un experto de un origen nacional similar que ofreció una evaluación negativa de una fotografía tendía a ser más influyente que un experto humano de un país desconocido que ofreció una calificación negativa similar de una fotografía.

Si bien los hallazgos que sugieren el estado del grupo pueden no afectar si una persona valora el juicio de los expertos en inteligencia artificial suena como una buena noticia, Sundar sugiere que los mismos prejuicios culturales todavía podrían estar funcionando en el experto en inteligencia artificial, pero podrían estar ocultos en los datos de programación y entrenamiento.

"Puede ser tanto bueno como malo, porque todo depende de lo que alimente a la IA, ", dijo Sundar." Si bien es bueno tener fe en la capacidad de la IA para trascender los prejuicios culturales, debemos tener en cuenta que si entrena a la IA en imágenes de una cultura, podrían dar recomendaciones engañosas sobre imágenes destinadas a su uso en otros contextos culturales ".

Los investigadores, que informan de sus hallazgos en una próxima edición de Computadoras en el comportamiento humano , reclutó a 353 personas a través de un servicio de crowdsourcing en línea para participar en el estudio. Los participantes fueron seleccionados al azar para ver una captura de pantalla de un sitio web que ofrecía a los usuarios recomendaciones para sus fotos de perfil comercial. También se les dijo a los participantes que el sitio web permitía comentarios de otros usuarios de la plataforma, además de calificadores expertos. Las capturas de pantalla representan las diversas condiciones estudiadas por los investigadores, incluyendo si los evaluadores expertos eran humanos o IA, si su retroalimentación fue positiva o negativa y si la fuente del evaluador provino de un identidad nacional diferente o desconocida.

En el futuro, los investigadores planean investigar más profundamente la dinámica de grupo de influencia y examinar si el género del experto juega un papel en influir en la opinión.