Advies van experts op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) kan net zo invloedrijk zijn als van menselijke experts, volgens een team van onderzoekers van Penn State. Echter, zowel menselijke als robotachtige dragers van slecht nieuws kunnen merken dat ze hun invloed verliezen wanneer hun negatieve meningen in strijd zijn met een positieve menigte.

In een onderzoek, onderzoekers ontdekten dat machines die aanbevelingen genereren - of AI-experts - net zo invloedrijk waren als menselijke experts toen de AI-experts aanraadden welke foto een gebruiker zou moeten toevoegen aan hun online bedrijfsprofiel. Echter, zowel AI- als menselijke experts gaven geen krimp als hun feedback negatief was en tegen de populaire mening van andere gebruikers inging, zei S. Shyam Sundar, James P. Jimirro Hoogleraar media-effecten aan het Donald P. Bellisario College of Communications en mededirecteur van het Media Effects Research Laboratory.

Sundar, die ook een filiaal is van Penn State's Institute for Computational and Data Sciences (ICDS), zei dat de bevindingen kunnen aantonen dat er momenten zijn waarop de mening van de menigte - ook wel het bandwagon-effect genoemd - de mening van experts kan verslaan, of ze nu AI of mens zijn. Hij voegde eraan toe dat zowel door AI aangedreven als menselijke experts met een positieve evaluatie van een bedrijfsprofielfoto de eigen beoordeling van de foto door gebruikers konden beïnvloeden. Echter, als experts de foto niet mooi vonden en de menigte er een positieve beoordeling van gaf, de invloed van de experts nam af.

Omdat mensen steeds vaker sociale media gebruiken om feedback te zoeken, aanwijzingen die de mening van deskundigen en het bandwagon-effect suggereren, kunnen belangrijke factoren zijn bij het beïnvloeden van beslissingen, volgens Jinping Wang, een promovendus in massacommunicatie en eerste auteur van de studie.

"Vandaag de dag, we wenden ons vaak tot online platforms voor meningen van andere mensen, zoals onze collega's en experts, voordat we een beslissing nemen, "zei Wang. "Bijvoorbeeld, we kunnen ons tot die bronnen wenden als we willen weten welke films we moeten bekijken, of welke foto's je moet uploaden naar sociale-mediaplatforms."

AI-experts zijn vaak goedkoper dan menselijke experts en kunnen ook 24 uur per dag werken, die, Wang suggereert, kunnen ze aantrekkelijk maken voor online bedrijven.

De onderzoekers ontdekten ook dat de groepsstatus van de AI, in dit geval nationale afkomst werd aangewezen - leek geen invloed te hebben op de aanvaarding van de aanbeveling door een persoon. Bij menselijke experts echter, een expert van een vergelijkbare nationale afkomst die een negatieve beoordeling van een foto gaf, had doorgaans meer invloed dan een menselijke expert uit een onbekend land die een vergelijkbare negatieve beoordeling van een foto gaf.

Hoewel bevindingen die de status van een groep suggereren misschien niet van invloed zijn op de vraag of een persoon het oordeel van AI-experts waardeert, klinkt als goed nieuws, Sundar suggereert dat dezelfde culturele vooroordelen mogelijk nog steeds aan het werk zijn bij de AI-expert, maar ze kunnen verborgen zijn in de programmeer- en trainingsgegevens.

"Het kan zowel goed zijn - als slecht - omdat het allemaal afhangt van wat je de AI voedt, "zei Sundar. "Hoewel het goed is om vertrouwen te hebben in het vermogen van AI om culturele vooroordelen te overstijgen, we moeten in gedachten houden dat als je de AI traint op foto's uit één cultuur, ze zouden misleidende aanbevelingen kunnen geven over foto's die bedoeld zijn voor gebruik in andere culturele contexten."

De onderzoekers, die hun bevindingen rapporteren in een aankomend nummer van Computers in menselijk gedrag , rekruteerde 353 mensen via een online crowdsourcingdienst om deel te nemen aan het onderzoek. De deelnemers werden willekeurig geselecteerd om een ​​screenshot te zien van een website die gebruikers aanbevelingen voor hun zakelijke profielfoto's bood. De deelnemers kregen ook te horen dat de website feedback van andere gebruikers van het platform toestond, naast deskundige beoordelaars. De screenshots vertegenwoordigden de verschillende omstandigheden die door de onderzoekers werden bestudeerd, inclusief of de deskundige beoordelaars mens of AI waren, of hun feedback positief of negatief was en of de bron van de beoordelaar afkomstig was van een vergelijkbare, andere of onbekende nationale identiteit.

In de toekomst, onderzoekers zijn van plan de groepsdynamiek van beïnvloeding nader te onderzoeken en na te gaan of het geslacht van de expert een rol speelt bij het beïnvloeden van de mening.