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超越推荐：人工智能辅助决策中不同人工智能角色影响的探索性研究
人工智能 (AI) 越来越多地被用于各种决策任务，通常作为推荐者，提供 AI 认为正确的建议。然而，最近的研究表明，这可能会削弱人类的分析思维，导致人类对 AI 的过度依赖，从而削弱人机团队的协同作用。相比之下，群体决策中的人类顾问扮演着各种角色，例如分析替代方案或批评决策者以鼓励他们的批判性思维。这种角色的多样性尚未在 AI 辅助中得到实证探索。在本文中，我们研究了三个 AI 角色：推荐者、分析者和魔鬼代言人，并评估了它们在两个 AI 性能水平上的影响。我们的结果显示了每个角色在任务执行、依赖适当性和用户体验方面的不同优势和局限性。值得注意的是，推荐者角色并不总是最有效的，特别是如果 AI 性能水平较低，分析者角色可能更可取。这些见解为根据不同情况设计具有自适应功能角色的 AI 助手提供了有价值的启示。
2022 年年度报告
* 净推荐值是一种衡量客户满意度的方法。我们调查了 NGen 项目合作伙伴和计划参与者，以 0 到 10 的评分标准询问他们向他人推荐我们服务的可能性。净推荐值是通过从推荐者（得分为 9 和 10）的数量中减去贬损者（得分为 6 或以下）的数量来计算的。
谁影响了公众感染 COVID-19 的意愿......
背景：2019 冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗的接受度受值得信赖的推荐者的影响。这项调查研究了越南七组推荐者对 COVID-19 疫苗的公众参考、担忧和信任。材料和方法：2021 年 4 月 16 日至 7 月 16 日期间对 1,579 名参与者进行了横断面调查。使用自填问卷收集了参与者对政府官员、雇主、医生、护士、药剂师、年长家庭成员和宗教领袖提出的疫苗接种建议的参考、担忧和回应。结果：信任率从 18.5% 到 89.1% 不等。信任率最高的是政府 (89.1%) 和医生 (85.9%)。如果药剂师 (45.5%)、护士 (44.7%)、雇主 (42.4%)、年长家庭成员 (28.1%) 和宗教领袖 (18.4%) 推荐疫苗，不到一半的参与者会接受疫苗。只有 37.6% 的参与者认为疫苗对他们来说是安全的，而 57% 的人不确定。大多数参与者会等待并观察人们对疫苗的反应后再接种疫苗（91.5%），更愿意在公立医院接种疫苗（88.6%），并担心疫苗的有效性（86.9%）和副作用（76.4%），而 61.8% 的人担心疫苗成本。结论：关注个人利益并依靠政府、医生和社会榜样将使疫苗广告活动更有效。如果需要每年接种疫苗，那么为社区提供负担得起的疫苗将是一个合适的长期解决方案，以确保越南等资源匮乏国家的疫苗接种覆盖率。需要进一步研究公众参考疫苗接种中心的原因，这可能有助于提高他们接种疫苗的信心，无论环境如何。
适应人类偏好对人机协作信任的影响
我们展示了在人机协作任务中适应人类偏好对信任的影响。团队执行一项任务，其中机器人充当人类的动作推荐者。假设人类和机器人的行为基于他们试图优化的某种奖励函数。我们使用一种新的人类信任行为模型，该模型使机器人能够在与人类互动的过程中使用贝叶斯逆强化学习实时学习并适应人类的偏好。我们提出了三种机器人与人类互动的策略：非学习者策略，其中机器人假设人类的奖励函数与机器人的相同；非自适应学习者策略，学习人类的奖励函数以进行性能评估，但仍优化自己的奖励函数；自适应学习者策略，学习人类的奖励函数以进行性能评估，并优化这个学过的奖励函数。结果表明，适应人类的奖励函数会使机器人获得最高的信任。