Какие факторы способствуют принятию искусственного интеллекта? Систематический обзор

Ожидается, что в течение следующего десятилетия агенты искусственного интеллекта (ИИ) проникнут в большинство отраслей, вызвав личностный, промышленный и социальный переход к новой технологии. В результате в последние годы резко возрос интерес к принятию пользователями технологий ИИ и исследованиям в этой области. Однако существующие исследования представляются разрозненными и не имеют систематического обобщения, что ограничивает наше понимание принятия пользователями технологий ИИ. Для восполнения этого пробела в литературе мы провели систематический обзор в соответствии с рекомендациями Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, используя пять баз данных: EBSCOhost, Embase, Inspec (платформа Engineering Village), Scopus и Web of Science. Статьи должны были посвящаться одновременно принятию технологии пользователями и технологии ИИ. Принятие определялось как поведенческое намерение или готовность использовать, покупать либо опробовать товар или услугу. В результате поиска в базах данных было выявлено 7912 статей. В обзор были включены 60 статей. В большинстве исследований (n = 31) определение ИИ в статьях отсутствовало, а в 38 исследованиях ИИ не был определён для участников. Расширенная модель принятия технологий (Technology Acceptance Model, TAM) была наиболее часто использовавшейся теорией для оценки принятия пользователями технологий ИИ. Воспринимаемая полезность, ожидаемая производительность, установки, доверие и ожидаемая лёгкость использования значимо и положительно предсказывали поведенческое намерение, готовность и поведение, связанное с использованием ИИ, в различных отраслях. Однако в некоторых культурных контекстах потребность в человеческом контакте, по-видимому, не может быть воспроизведена или заменена ИИ независимо от воспринимаемой полезности или воспринимаемой простоты использования. Поскольку большинство методологических подходов, представленных в литературе, основывались на данных самоотчётов, необходимы дальнейшие исследования с использованием натуралистических методов для валидации теоретической модели или моделей, наилучшим образом предсказывающих внедрение технологий ИИ.