Повышение ставок: оценка влияния значимости решений на поведение пользователей при опоре на рекомендации в процессе принятия решений человеком и искусственным интеллектом

Взаимодействие человека и искусственного интеллекта часто рассматривается как способ повышения качества принятия решений в условиях высокой значимости последствий, однако влияние повышения ставок и несовершенства искусственного интеллекта на стратегии принятия решений изучено недостаточно. Исследование такого поведения в реалистичных условиях затруднено, поскольку оценки, основанные на прикладных задачах, требуют значительных затрат, опираются на участие экспертов или не предусматривают существенных последствий ошибок принятия решений. Для решения этой проблемы мы представляем Blockies — параметрический генератор наборов данных для задач визуальной диагностики — и проводим эмпирическое исследование того, как воспринимаемая значимость решений влияет на калибровку и поведение при опоре на рекомендации искусственного интеллекта. Результаты показывают, что повышение ставок приводит к более длительному обдумыванию, но к менее точной калибровке доверия к рекомендациям: по мере увеличения времени принятия решения участники всё чаще следовали ошибочным советам искусственного интеллекта. Эти результаты показывают, что увеличение усилий в условиях более высоких ставок не обязательно улучшает калибровку доверия к рекомендациям, и подчёркивают важность учёта значимости решений при оценке процесса принятия решений человеком и искусственным интеллектом.