Por qué el efecto Bandwagon supera los consejos de expertos humanos y AI

Según los investigadores, los consejos de expertos en inteligencia artificial pueden ser tan influyentes como los de expertos humanos.

Sin embargo, tanto los portadores humanos como los robóticos de malas noticias pueden descubrir que pierden influencia cuando sus opiniones negativas son contrarias a una multitud positiva, según un nuevo estudio.

Los investigadores encontraron que las máquinas que generan recomendaciones, o expertos en inteligencia artificial, fueron tan influyentes como los expertos humanos cuando los expertos en inteligencia artificial recomendaron qué foto debería agregar un usuario a su perfil comercial en línea.

Pero tanto los expertos en IA como los humanos no pudieron emitir opiniones si sus comentarios fueron negativos y fueron en contra de la opinión popular entre otros usuarios, dice S. Shyam Sundar, profesor de efectos de los medios en el Colegio de Comunicaciones Donald P. Bellisario, codirector de los medios Laboratorio de Investigación de Efectos, y un afiliado del Instituto de Ciencias Computacionales y de Datos (ICDS) en Penn State.

Los hallazgos pueden mostrar que hay momentos en que la opinión de la multitud, también llamada efecto de carro, puede superar las opiniones de los expertos, ya sean AI o humanos, dice Sundar.


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Tanto los expertos humanos como los expertos en inteligencia artificial con una evaluación positiva en una imagen de perfil empresarial pudieron influir en la propia evaluación de los usuarios de la foto, dice. Sin embargo, si a los expertos no les gustó la fotografía y la multitud ofreció una evaluación positiva, la influencia de los expertos disminuyó.

Debido a que las personas utilizan cada vez más las redes sociales para buscar retroalimentación, las señales que sugieren opiniones de expertos y el efecto del carro pueden ser factores importantes para influir en las decisiones, según el primer autor Jinping Wang, un candidato a doctorado en comunicación de masas.

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

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

Los investigadores también encontraron que el estado de grupo de la IA, en este caso, se designó el origen nacional, no parecía afectar la aceptación de una recomendación por parte de una persona. Sin embargo, en expertos humanos, un experto de origen nacional similar que ofreció una evaluación negativa de una fotografía tendió 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 IA parece una buena noticia, Sundar sugiere que lo mismo sesgos culturales aún podría estar trabajando en el experto en inteligencia artificial, pero podrían estar ocultos en los datos de programación y capacitación.

"Puede ser tanto bueno como malo, porque todo depende de lo que alimentes a la IA", dice Sundar. "Si bien es bueno tener fe en la capacidad de AI para trascender los prejuicios culturales, tenemos que tener en cuenta que si capacitas a AI en imágenes de una cultura, podrían darte recomendaciones engañosas sobre imágenes destinadas a ser utilizadas en otros contextos culturales".

Los investigadores reclutaron a 353 personas a través de un servicio de crowdsourcing en línea para participar en el estudio. Los investigadores seleccionaron al azar a los participantes para ver una captura de pantalla de un sitio web que ofrecía a los usuarios recomendaciones para sus fotos de perfil de negocios.

Los investigadores también dijeron a los participantes que el sitio web permitía comentarios de otros usuarios de la plataforma, además de evaluadores expertos. Las capturas de pantalla representaban las diversas condiciones que estudiaron los investigadores, incluso si los evaluadores expertos eran humanos o IA; si sus comentarios fueron positivos o negativos; y si la fuente del evaluador provino de una identidad nacional similar, diferente o desconocida.

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

La investigación aparece Computers in Human Behavior.

Estudio original

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