Auf einen Blick
- Quelle
- Pinski, Adam and Benlian (2023). AI Knowledge: Improving AI Delegation through Human Enablement. Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. doi:10.1145/3544548.3580794
- Wie sie durchgeführt wurde
- Die Teilnehmenden wurden in zwei Gruppen geteilt. Eine Gruppe lernte zuerst, wie KI funktioniert und wo menschliches Urteil danebenliegt. Danach wählten beide, welche Aufgaben sie einer KI übergeben. Randomisiertes Experiment. Menschen wurden per Zufall der Arbeit mit oder ohne das Werkzeug zugeteilt, und die beiden Gruppen wurden verglichen.
- Wer teilnahm
- 111 Teilnehmende in zwei Gruppen.
- Wo
- Ein kontrolliertes Experiment eines universitären Forschungsteams in Deutschland.
“We find that AI knowledge-enabled humans align their delegation decisions more closely with their assessment of how suitable a task is for humans or AI.” [Wir stellen fest, dass Menschen mit KI-Wissen ihre Entscheidungen über das Abgeben von Aufgaben enger daran ausrichten, wie gut eine Aufgabe ihrer Einschätzung nach zu Menschen oder zu KI passt.]
Was sie fand
- Menschen übergeben Aufgaben oft ungeschickt an KI: Sie behalten Aufgaben, die die KI besser erledigen würde, und geben Aufgaben ab, die sie selbst besser erledigen würden.
- Wer zuerst gelernt hatte, wie KI funktioniert, richtete seine Wahl enger danach aus, wie gut jede Aufgabe zu einem Menschen oder zu einer KI passte.
- So getroffene Entscheidungen führten zu besseren Ergebnissen bei der Aufgabe.
- Dasselbe Wissen senkte die erklärte Absicht, KI später zu nutzen.
Wann das Ergebnis gilt
Die Teilnehmenden konnten Aufgabe für Aufgabe wählen, ob sie die Arbeit selbst erledigen oder abgeben. Das Ergebnis gilt dort, wo Beschäftigte diese Wahl haben.
Grenzen
- Eine einzige Sitzung, keine echte Arbeit über längere Zeit.
- Die geringere Bereitschaft, KI zu nutzen, war eine erklärte Absicht. Die Studie verfolgte nicht, was die Menschen später taten.
Praktiken, die sich auf diese Studie stützen
Diese Studie stützt:
- Schulen Sie die Beschäftigten an den Werkzeugen, die Sie tatsächlich gewählt haben Zeigen Sie allen Nutzenden, was Ihr gewähltes KI-Werkzeug ist, wo es danebenliegt und was sie prüfen müssen. Nutzen Sie Ihre eigenen Aufgaben und Regeln, geben Sie Zeit zum Üben und beziehen Sie Aushilfen und Zeitarbeitskräfte ein. Zuerst · Aufwand: mittel (Wochen, einige Personen)
- Testen Sie für jede Art von Aufgabe, ob ein Mensch mit KI besser ist als jeder allein Gehen Sie nicht davon aus, dass ein Mensch zusätzlich zur KI oder KI zusätzlich zum Menschen das beste Ergebnis bringt. Testen Sie es für jede Art von Aufgabe, bevor Sie den Prozess festlegen. Als Nächstes · Aufwand: mittel (Wochen, einige Personen)
- Prüfen Sie das KI-Wissen, statt die Beschäftigten sich selbst einschätzen zu lassen Menschen schätzen ihre eigenen Fähigkeiten schlecht ein. Um herauszufinden, was Ihre Beschäftigten über KI wissen, nutzen Sie einen kurzen Wissenstest oder eine zweite Meinung, nicht nur eine Selbsteinschätzung. Als Nächstes · Aufwand: mittel (Wochen, einige Personen)
Diagnoseinstrumente zu dieser Studie
- Wie sehr vertrauen die Beschäftigten einem bestimmten KI-System? Trust in Automation Scale, short form (S-TIAS) Die Menschen, die dieses System nutzen · 3 Fragen, oder 12 in der Langfassung Frei nutzbar und anpassbar
- Was wissen die Beschäftigten über KI? Scale of Artificial Intelligence Literacy for All (SAIL4ALL) Beschäftigte, die jeweils einen Test machen · 56 Fragen in 4 Teilen. Jeder Teil lässt sich einzeln nutzen Frei nutzbar und anpassbar