A medida que cambia el status quo, perdonamos cuando los algoritmos no están confundidos

Los nuevos inventos, como la impresión, la compañía magnética, las máquinas de vapor, las calculadoras e Internet, pueden crear cambios radicales en nuestra vida diaria. Muchas de estas nuevas tecnologías se encuentran con cierto escepticismo de aquellos que vivieron a través de la transición.

Durante los últimos 30 años, vimos que observamos nuestra relación dramáticamente en Internet; básicamente se cambió a medida que buscamos, recordamos y aprendimos información; Cómo evaluamos y creemos en la información; Y, recientemente, a medida que encontramos y nos comunicamos con la inteligencia artificial.

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A medida que aparecen nuevas tecnologías y formas de llevar a cabo cosas, solucionamos sus defectos y errores y los juzgamos con dureza de lo que ya estamos familiarizados. Estos miedos no son injustificados. Hoy, las discusiones importantes continúan en torno a la responsabilidad, la ética, la transparencia y la equidad en el uso de la IA.

Pero, ¿cuántas de nuestras aversiones se trata realmente de la tecnología y cuánto se guió por incomodidad para mantenerse del status quo?

Aversión al algoritmo

Como estudiante médico en psicología cognitiva, estudio el juicio humano y la toma de decisiones, con un enfoque en evaluar los errores y cómo el contexto, como el status quo, puede dar forma a nuestro sesgo.

En su investigación con los psicólogos cognitivos Jonathan A. Fugesang y Derek J. Koeher, probamos cómo las personas evalúan los errores que los cometieron en relación con las personas versus los algoritmos dependiendo de lo que vean como una norma.

A pesar de los registros del algoritmo “, superan constantemente a las personas en varias predicciones y tareas, cuando el Paul Meehl afirmó que las simples predicciones de los médicos capacitados, después de todo, la responsabilidad del profesional.

Esta resiliencia temprana continúa resonando en una investigación más nueva, lo que muestra que cuando el algoritmo está mal, las personas tienden a juzgar y castigar bruscamente que cuando una persona comete el mismo error. Este fenómeno ahora se llama algoritmo de aversión.

El algoritmo de Aversia es cuando las personas juzgan un algoritmo bruto por el mismo error que una persona puede cometer. (Alex Shuper / Unsplash +) Definición de la convención

Examinamos este sesgo, pidiendo a los participantes que evalúen los errores que eran humanos o algoritmo. Antes de ver el error, les contamos a qué opción se consideraba común, descrita como históricamente dominante, ampliamente utilizada y generalmente depende de eso en ese escenario.

Medio juicio, por la tarea, dijo que la gente tradicionalmente lo hace. En la segunda mitad, atendimos los roles, lo que indica que el papel tradicionalmente ha hecho un agente algorítmico.

Cuando las personas se enmarcan como una norma, las personas han sido más afiladas por errores de errores algorítmicos. Pero cuando los algoritmos fueron abolidos como una norma, las evaluaciones de las personas se transfirieron. Ahora eran errores algorítmicos más indulgentes y más fuertes en las personas que cometen los mismos errores.

Esto sugiere que las personas pueden tener menos conexiones con los algoritmos versus las personas, y más hace algo encajado en su imagen mental para hacer las cosas. En otras palabras, somos más tolerantes cuando el culpable es también el status quo. Y tenemos claro los errores que provienen de lo que se siente nuevo o desconocido.

Intuición, sombra y escepticismo

Sin embargo, las explicaciones para la aversión al algoritmo continúan teniendo un significado intuitivo. Por ejemplo, el portador de la decisión humana podría considerar los tonos de la vida real como un sistema algorítmico que nunca podría.

¿Pero esta aversión realmente se trata solo de la no limitación de las tecnologías algorítmicas? ¿O la parte de la residencia está arraigada en algo extendido, algo sobre pasar de un status quo a otro?

Estos problemas, observados a través de la lente histórica de las relaciones humanas con tecnologías pasadas, nos llevaron a revisar los supuestos conjuntos sobre por qué las personas a menudo son algoritmos escépticos y menos indulgentes.

Los signos de esa transición nos rodean. Después de todo, las discusiones sobre IA no ralentizaron su adopción. Y durante varias décadas, Algoritamić Tech ya ha ayudado a moverse con el tráfico, encontramos fechas, revelando fraude, recomiendo música y películas e incluso lo ayudamos a diagnosticar enfermedades.

Y aunque muchos estudios documentan el algoritmo de aversión, reciente también muestran la apreciación de los algoritmos, donde las personas realmente prefieren o eliminan los consejos algorítmicos en diferentes situaciones diferentes.

Todo se apoya más en los algoritmos, especialmente cuando son más rápidos, más fáciles y se ven iguales (o más) confiables. A medida que esta dependencia crece, continúe con cómo vemos tecnologías como la IA, y sus errores, parece inevitable.

Esta transición de la aversión abierta a un aumento de la tolerancia sugiere que la forma en que juzgamos los errores puede tener menos que ver con quién los hace y más con lo que estamos acostumbrados.