人工智能 (AI) 及其与社会的关系已成为社会科学研究的一个越来越有趣的课题。然而，将社会理论应用于人工智能领域的跨学科和实证研究仍然严重缺乏。我们在此旨在阐明人类与自主系统之间的相互作用，并分析道德惯例，这些惯例是这些相互作用的基础，并导致冲突和合作的时刻。为此，我们采用了惯例经济学 (EC)，它最初是在涉及人类、物体和机器的生产和管理的经济过程中开发的。我们从三个相关的文本源创建一个数据集，并对其内容进行定性探索。然后，我们在这个数据集上训练机器学习 (ML) 分类器组合，平均分类准确率为 83.7%。对预测惯例的定性和定量评估表明，工业惯例和灵感惯例往往在人工智能领域共存。这是首次使用 ML 分类器研究不同 AI 相关文本类型的 EC。我们对更大数据集的分析对社会科学尤其有益。