Влияние ИИ на принятие решений: фреймворк '2-Step Agent'

Всё больше сфер деятельности опираются на поддержку принятия решений человеком с помощью прогнозов, генерируемых моделями искусственного интеллекта. Однако мы до сих пор не до конца понимаем, как внедрение этих технологий влияет на процесс принятия решений. В данной работе представлен универсальный вычислительный фреймворк – "2-Step Agent", который моделирует эффекты принятия решений при помощи ИИ.

Моделирование процесса принятия решений

В основе фреймворка лежат байесовские методы причинно-следственного вывода. Они позволяют моделировать два ключевых этапа: влияние прогноза ИИ на новую информацию на убеждения рационального байесовского агента и, как изменение этих убеждений влияет на принятие решения и последующий исход.

Результаты моделирования

Используя этот фреймворк, авторы провели серию симуляций, которые показали, что даже одно неверное априорное убеждение может привести к тому, что поддержка принятия решений с помощью ИИ даст худшие результаты, чем отсутствие этой поддержки.

Потенциальные риски и необходимость обучения

Полученные результаты выявляют ряд потенциальных ловушек при использовании ИИ для поддержки принятия решений. Это подчеркивает необходимость тщательной документации моделей и правильного обучения пользователей для эффективного и безопасного использования таких систем.