मानव विशेषज्ञों और AI से बैंडवागन इफेक्ट क्यों सलाह देता है

मानव विशेषज्ञों और AI से बैंडवागन इफेक्ट क्यों सलाह देता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञों की सलाह मानव विशेषज्ञों की तरह ही प्रभावशाली हो सकती है, शोधकर्ताओं की रिपोर्ट।

हालांकि, एक बुरी खबर के अनुसार, बुरी खबर के मानवीय और रोबोटिक वाहक दोनों प्रभावित हो सकते हैं, क्योंकि उनकी नकारात्मक राय सकारात्मक भीड़ के विपरीत होती है।

सिफारिशें उत्पन्न करने वाली मशीनें- या एआई विशेषज्ञ-मानव विशेषज्ञ के रूप में प्रभावशाली थे जब एआई विशेषज्ञों ने सिफारिश की कि उपयोगकर्ता को अपने ऑनलाइन व्यापार प्रोफ़ाइल में कौन सी तस्वीर जोड़ना चाहिए, शोधकर्ताओं ने पाया।

लेकिन एआई और मानव विशेषज्ञ दोनों ही राय को विफल करने में विफल रहे यदि उनकी प्रतिक्रिया नकारात्मक थी और अन्य उपयोगकर्ताओं के बीच लोकप्रिय राय के खिलाफ गई, एस श्याम सुंदर, डोनाल्ड पी। बेलिसारियो कॉलेज ऑफ कम्युनिकेशंस, मीडिया के सह-निदेशक में मीडिया प्रभावों के प्रोफेसर। प्रभाव अनुसंधान प्रयोगशाला, और पेन स्टेट में कम्प्यूटेशनल और डेटा साइंसेज (ICDS) के लिए संस्थान के एक सहयोगी।

निष्कर्ष यह दिखा सकते हैं कि ऐसे समय होते हैं जब भीड़ की राय, जिसे बैंडवागन प्रभाव भी कहा जाता है, विशेषज्ञों की राय को हरा सकती है चाहे वे एआई हो या मानव, सुंदर कहते हैं।

वे कहते हैं कि एआई-पावर्ड और ह्यूमन एक्सपर्ट्स दोनों एक बिजनेस प्रोफाइल पिक्चर पर सकारात्मक मूल्यांकन करते हैं, फोटो के उपयोगकर्ताओं के स्वयं के आकलन को प्रभावित करने में सक्षम थे, वे कहते हैं। हालांकि, अगर विशेषज्ञों को तस्वीर पसंद नहीं आई और भीड़ ने इसका सकारात्मक मूल्यांकन किया, तो विशेषज्ञों का प्रभाव कम हो गया।

क्योंकि लोग राय जानने के लिए सोशल मीडिया का इस्तेमाल कर रहे हैं, ऐसे विशेषज्ञ सुझाव देते हैं और बैंडवागन प्रभाव, निर्णय को प्रभावित करने में महत्वपूर्ण कारक हो सकते हैं, पहले लेखक जिनपिंग वांग के अनुसार, जनसंचार में डॉक्टरेट उम्मीदवार।


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"आजकल, हम अक्सर अन्य लोगों से राय के लिए ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म की ओर रुख करते हैं - जैसे कि हमारे साथी और विशेषज्ञ - निर्णय लेने से पहले," वांग कहते हैं। उदाहरण के लिए, हम उन स्रोतों की ओर रुख कर सकते हैं जब हम यह जानना चाहते हैं कि कौन सी फिल्में देखनी हैं या क्या तस्वीरें सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर अपलोड करने के लिए। ”

एआई विशेषज्ञ अक्सर मानव विशेषज्ञों की तुलना में कम महंगे होते हैं और वे 24 घंटे काम भी कर सकते हैं, जो कि वांग का सुझाव है, हो सकता है कि वे ऑनलाइन व्यवसायों से अपील कर सकें।

शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि एआई के समूह की स्थिति - इस मामले में, राष्ट्रीय मूल नामित किया गया था - किसी व्यक्ति को इसकी सिफारिश की स्वीकृति को प्रभावित नहीं करता था। मानव विशेषज्ञों में, हालांकि, एक समान राष्ट्रीय मूल के एक विशेषज्ञ ने एक अज्ञात देश से एक मानव विशेषज्ञ की तुलना में अधिक प्रभावशाली होने के लिए एक तस्वीर के नकारात्मक मूल्यांकन की पेशकश की, जो एक तस्वीर की इसी तरह की नकारात्मक रेटिंग की पेशकश करता है।

जबकि निष्कर्ष जो समूह की स्थिति का सुझाव देते हैं, यह प्रभावित नहीं कर सकता है कि क्या कोई व्यक्ति एआई विशेषज्ञों के फैसले को अच्छी खबर की तरह मानता है, सुंदर बताते हैं कि वही सांस्कृतिक पक्षपात अभी भी एआई विशेषज्ञ में काम पर हो सकता है, लेकिन वे प्रोग्रामिंग और प्रशिक्षण डेटा में छिपा हो सकता है।

सुंदर कहते हैं, "यह अच्छा और बुरा दोनों हो सकता है - क्योंकि यह सब एआई को खिलाने पर निर्भर करता है।" "जबकि सांस्कृतिक पूर्वाग्रहों को पार करने के लिए एआई की क्षमता में विश्वास करना अच्छा है, हमें यह ध्यान रखना होगा कि यदि आप एआई को एक संस्कृति से चित्रों पर प्रशिक्षित करते हैं, तो वे अन्य सांस्कृतिक संदर्भों में उपयोग के लिए बनाई गई तस्वीरों पर भ्रामक सिफारिशें दे सकते हैं।"

शोधकर्ताओं ने अध्ययन में भाग लेने के लिए एक ऑनलाइन क्राउडसोर्सिंग सेवा के माध्यम से 353 लोगों की भर्ती की। शोधकर्ताओं ने प्रतिभागियों को एक वेबसाइट के स्क्रीनशॉट को देखने के लिए बेतरतीब ढंग से चुना है जो उपयोगकर्ताओं को उनके व्यावसायिक प्रोफ़ाइल फ़ोटो के लिए सिफारिशें देते हैं।

शोधकर्ताओं ने प्रतिभागियों को यह भी बताया कि वेबसाइट ने विशेषज्ञ चूहे के अलावा, मंच के अन्य उपयोगकर्ताओं से प्रतिक्रिया की अनुमति दी है। स्क्रीनशॉट ने शोधकर्ताओं द्वारा अध्ययन की गई विभिन्न स्थितियों का प्रतिनिधित्व किया, जिसमें विशेषज्ञ चूहे मानव या एआई थे; उनकी प्रतिक्रिया सकारात्मक थी या नकारात्मक; और क्या रैटर का स्रोत समान, अलग, या अज्ञात राष्ट्रीय पहचान से आया है।

भविष्य में, शोधकर्ताओं ने समूह की गतिशीलता की जांच करने की योजना बनाई है प्रभाव अधिक गहराई से और जाँच करें कि क्या विशेषज्ञ का लिंग राय को प्रभावित करने में भूमिका निभाता है।

अनुसंधान प्रकट होता है मानव व्यवहार कंप्यूटर.

मूल अध्ययन

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