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人工智能决策委托的决定因素：目标设定理论 Hyunmin Jeon iamhyunmin@g.hongik.ac.kr；Hyewon Lee，dws9318@gmail.com；Jonghwa Park jonghwapark@knu.ac.kr；Martin Kang；martin.kang@lmu.edu；Dong-Heon Kwak dkwak@kent.edu 人工智能 (AI) 工具的日益融合，引起了人们对了解影响用户将任务委托给 AI 系统的决策因素的兴趣 (Candrian & Scherer, 2022; Turel & Kalhan, 2023)。AI 委托涉及将任务、决策或解决问题的责任分配给 AI 系统，使它们能够在指定参数内自主或半自主运行 (Baird & Maruping, 2021)。这种授权使组织能够简化运营、提高效率并将人力资源分配给更具战略性的活动（Candrian & Scherer，2022 年）。目标设定理论（Locke & Latham，2002 年）可以应用于 AI 授权的研究，提供理论视角来探索清晰、具有挑战性和定义明确的目标如何影响将任务委派给 AI 的有效性和可能性。然而，目标设定相关因素如何影响用户将任务委派给 AI 的决定仍不清楚，特别是当通过信息系统领域内既定的框架考虑时（例如，Loock 等人，2013 年；Pan 等人，2024 年）。本研究调查了目标清晰度、难度和承诺如何影响这些委派决定。我们对不同的 AI 用户（例如 ChatGPT 和 Grammarly）进行了多项研究调查，以研究这些与目标相关的因素如何影响将任务委派给 AI 的可能性。这些发现为设计符合用户目标和期望的 AI 系统提供了宝贵的见解。参考文献 Baird, A., & Maruping, LM (2021)。下一代 IS 使用研究：委托给代理 IS 工件和从代理 IS 工件委托的理论框架。MIS Quarterly，45 (1), 315-341。
人工智能决策委托的决定因素
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