Pesquisas recentes em machine learning revelam que a confiança e a cooperação entre humanos diminuem significativamente ao interagirem com modelos de IA. Uma nova investigação mostra que comportamentos sociais são impactados pela presença de AI, refletindo uma aversão em interações algorítmicas.
Contexto da pesquisa
O estudo foi conduzido por pesquisadores liderados por Fabian Dvorak e publicado na PNAS Nexus. Utilizando jogos experimentais, eles exploraram como indivíduos realizam decisões sociais em ambientes que exigem tanto raciocínio racional quanto moral.
Método proposto
Os pesquisadores aplicaram uma série de jogos clássicos de dois jogadores, incluindo o Jogo do Ultimato, o Jogo de Confiança Binária, o Dilema do Prisioneiro, o Jogo da Caça ao Veado e o Jogo de Coordenação. As interações ocorreram online com 3.552 participantes e o modelo de linguagem ChatGPT. Essa abordagem permitiu uma análise aprofundada das dinâmicas sociais em contextos de interação humano-IA.
Resultados e impacto
Os resultados indicaram que os jogadores apresentaram menor equidade, confiança e cooperação ao interagirem com uma IA. Mesmo sabendo que as recompensas seriam destinadas a um humano real, a presença do modelo resultou em reações adversas nas interações. Os dados mostram que a experiência anterior com ChatGPT não mitigou esses efeitos. Participantes frequentemente escolhiam delegar decisões à IA, especialmente quando o outro jogador desconhecia essa delegação. A pesquisa sugere que essa resistência a interações com IA é um exemplo do fenômeno de aversão a algoritmos.
“Os resultados refletem uma aversão social ao interagir com uma IA, um fenômeno maior que impacta decisões sociais.”
(“The results reflect a dislike of socially interacting with an AI, an example of the broader phenomenon of algorithm aversion.”)— Fabian Dvorak, Pesquisador, PNAS Nexus
Esta pesquisa abre portas para investigações futuras sobre como maximizar a colaboração entre humanos e máquinas em diferentes contextos sociais. Entender essas dinâmicas pode ser crucial para o desenvolvimento de sistemas de IA mais eficazes e aceitáveis socialmente.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
