Os conselhos de especialistas em inteligência artificial (IA) podem ser tão influentes quanto os de especialistas humanos, de acordo com uma equipe de pesquisadores da Penn State. Contudo, Tanto os portadores humanos quanto os robóticos de más notícias podem descobrir que perdem influência quando suas opiniões negativas são contrárias a uma multidão positiva.

Em um estudo, os pesquisadores descobriram que as máquinas que geram recomendações - ou especialistas em IA - eram tão influentes quanto especialistas em IA quando os especialistas em IA recomendavam qual foto um usuário deveria adicionar ao seu perfil de negócios online. Contudo, os especialistas em IA e humanos não conseguiam mudar as opiniões se o feedback deles fosse negativo e fosse contra a opinião popular entre outros usuários, disse S. Shyam Sundar, James P. Jimirro Professor de Efeitos de Mídia na Faculdade de Comunicações Donald P. Bellisario e codiretor do Laboratório de Pesquisa de Efeitos de Mídia.

Sundar, que também é afiliado do Penn State's Institute for Computational and Data Sciences (ICDS), disse que as descobertas podem mostrar que há momentos em que a opinião da multidão - também chamada de efeito bandwagon - pode superar as opiniões de especialistas, sejam eles IA ou humanos. Ele acrescentou que especialistas com tecnologia de IA e humanos com uma avaliação positiva em uma imagem de perfil de negócios foram capazes de influenciar a avaliação dos próprios usuários sobre a foto. Contudo, se os especialistas não gostaram da fotografia e a multidão ofereceu uma avaliação positiva dela, a influência dos especialistas diminuiu.

Como as pessoas estão usando cada vez mais as mídias sociais para buscar feedback, dicas que sugerem opiniões de especialistas e o efeito do movimento podem ser fatores importantes para influenciar as decisões, de acordo com Jinping Wang, doutorando em comunicação de massa e primeiro autor do estudo.

"Hoje em dia, muitas vezes recorremos a plataformas online para obter opiniões de outras pessoas, como nossos colegas e especialistas, antes de tomar uma decisão, "disse Wang." Por exemplo, podemos recorrer a essas fontes quando queremos saber quais filmes assistir, ou quais fotos enviar para plataformas de mídia social. "

Os especialistas em IA costumam ser mais baratos do que os humanos e também podem trabalhar 24 horas por dia, que, Wang sugere, pode torná-los atraentes para empresas online.

Os pesquisadores também descobriram que o status do grupo da IA ​​- neste caso, origem nacional foi designada - não parece afetar a aceitação de uma pessoa de sua recomendação. Em especialistas humanos, Contudo, um especialista de origem nacional semelhante que ofereceu uma avaliação negativa de uma fotografia tendeu a ser mais influente do que um especialista humano de um país desconhecido que ofereceu uma avaliação negativa semelhante de uma fotografia.

Embora as descobertas que sugerem o status do grupo possam não afetar se uma pessoa valoriza o julgamento de especialistas em IA soam como boas notícias, Sundar sugere que os mesmos preconceitos culturais ainda podem estar em ação no especialista em IA, mas eles podem estar ocultos nos dados de programação e treinamento.

"Pode ser bom - e ruim - porque tudo depende de como você alimenta a IA, "disse Sundar." Embora seja bom ter fé na capacidade da IA ​​de transcender os preconceitos culturais, temos que ter em mente que, se você treinar a IA em imagens de uma cultura, eles poderiam dar recomendações enganosas sobre fotos destinadas ao uso em outros contextos culturais. "

Os pesquisadores, que relatam suas descobertas em uma próxima edição da Computadores no comportamento humano , recrutou 353 pessoas por meio de um serviço de crowdsourcing online para participar do estudo. Os participantes foram selecionados aleatoriamente para ver uma captura de tela de um site que oferecia recomendações aos usuários para suas fotos de perfil de negócios. Os participantes também foram informados de que o site permitia feedback de outros usuários da plataforma, além de avaliadores especializados. As imagens representavam as várias condições estudadas pelos pesquisadores, incluindo se os avaliadores especialistas eram humanos ou IA, se o feedback deles foi positivo ou negativo e se a fonte do avaliador veio de um semelhante, identidade nacional diferente ou desconhecida.

No futuro, os pesquisadores planejam investigar a dinâmica do grupo de influência mais profundamente e examinar se o gênero do especialista desempenha um papel na influência da opinião.