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考虑到这一点，我们实验的结果提出了几个关键含义。我们的数据弥补了研究中的一个重要空白，因为现有的大部分工作都比较了对人工智能工具或人类提供者提供的金融建议的信任差异。我们的实验超越了所述的信任，关注对来自各种来源的投资建议的反应行为（尽管是在模拟环境中）。此外，增加“混合”条件使我们能够初步了解投资者如何响应来自未来潜在投资建议状态的建议——“混合”来源。最后，我们的数据表明，加拿大人信任人工智能系统生成的投资建议，因为我们没有观察到人类和人工智能条件在遵守方面有任何实质性差异。这强调了持续确保提供投资建议和推荐的人工智能系统基于公正、高质量的数据，并最终增强散户投资者体验的必要性。
人工智能与零售投资：用例和实验研究
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