W skrócie
Trzy pytania o to, na ile osoba ufa konkretnemu systemowi AI. Istnieje wersja długa z 12 pytaniami. Używaj jej dla jednego nazwanego narzędzia i pamiętaj, że więcej zaufania nie zawsze znaczy lepiej.
Dla osoby, która prowadzi diagnozę: kierownika HR lub operacji, wewnętrznego zespołu projektowego albo zewnętrznego konsultanta.
Co mierzy
Na ile osoba ufa jednemu systemowi AI, który wskażesz: na przykład asystentowi w dziale obsługi klienta albo narzędziu do prognoz.
Zaufanie i stosunek do AI to różne rzeczy. Można lubić AI w ogóle i nie ufać narzędziu na własnym biurku, i mieć ku temu dobre powody.
Jak używać
- Nazwij system we wstępie do ankiety.
- Zapytaj ludzi, którzy go używają.
- Porównaj wynik zaufania z tym, jak często system ma rację. Wysokie zaufanie do słabego narzędzia to ryzyko. Niskie zaufanie do dobrego narzędzia to marnotrawstwo.
- Spójrz na wynik według zadań. Człowiek z AI nie zawsze wypada lepiej niż każde z nich osobno.
Czego nie mierzy
- Czy zaufanie jest zasłużone. Wysoki wynik może znaczyć, że narzędzie jest dobre. Może też znaczyć, że ludzie przestali je sprawdzać. Przegląd badań nad zaufaniem do AI dowodzi, że celem jest zaufanie dopasowane do tego, jak niezawodny jest system, a nie zaufanie maksymalne.
- Stosunku do AI w ogóle.
- Umiejętności. Ludzie, którzy rozumieją, jak działa AI, lepiej wybierają, co jej powierzyć.
Jak to sprawdzono
Skala z 12 pytaniami jest używana do systemów zautomatyzowanych od 2000 roku. W 2025 roku zespół badawczy w Australii sprawdził ją dla kilku rodzajów AI i zbudował krótką wersję z trzema pytaniami. W czterech badaniach wersja krótka zgadzała się z innymi miarami zaufania i miała wartość prognostyczną.
Licencja i dostęp
Artykuł z 2025 roku jest w otwartym dostępie na licencji CC BY 4.0 i zawiera obie wersje. Żadna inna wersja językowa nie jest ustalona.
Alternatywy
Inne narzędzia do podobnego zadania i kiedy lepiej wybrać każde z nich.
- Jak pozytywnie pracownicy patrzą na AI w ogóle? AI Attitude Scale (AIAS-4) Wybierz je, gdy chcesz poznać stosunek do AI w ogóle, a nie zaufanie do jednego systemu. Pracownicy, każdy o własnych poglądach · 4 pytania Bezpłatne, można dostosować
- Jakie pozytywne i negatywne poglądy na AI mają pracownicy? General Attitudes towards Artificial Intelligence Scale (GAAIS) Wybierz je, gdy chcesz pełniejszego obrazu poglądów pozytywnych i negatywnych. Pracownicy, każdy o własnych poglądach · 20 pytań albo 10 w wersji skróconej Bezpłatne; przed zmianami zapytaj autorów
Szczegóły
- Sprawdzenie
- Wersja długa to dawno ugruntowana skala. Jeden zespół sprawdził ją ponownie dla AI i zbudował wersję krótką w czterech badaniach, a wyniki się potwierdziły. Żaden niezależny zespół nie sprawdził jeszcze wersji krótkiej.
- Czego dotyczy
- Osoba
- Jak zbiera się odpowiedzi
- Ankieta, w której każda osoba odpowiada o jednym nazwanym systemie AI.
- Długość
- 3 pytania; wersja długa 12 pytań
- Koszt
- Bezpłatne
- Licencja
- CC BY 4.0Możesz tłumaczyć i dostosowywać pytania z artykułu z 2025 roku, jeśli podasz autorów.
- Języki
- Angielski
- Autorzy
- McGrath and colleagues, 2025
Źródła
- McGrath, Lack, Tisch and Duenser (2025). Measuring trust in artificial intelligence: validation of an established scale and its short form. Frontiers in Artificial Intelligence. doi:10.3389/frai.2025.1582880
- Lockey, Gillespie, Morrill and Pool (2024). Trust in Artificial Intelligence: A Critical Systematic Review. Academy of Management Proceedings. doi:10.5465/amproc.2024.14990abstract
Powiązane badania na tej stronie
- Wiedza o tym, jak działa AI, poprawia decyzje o tym, co jej przekazać 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.
- Kiedy człowiek z AI wygrywa z każdym z nich osobno: 106 eksperymentów Vaccaro, Almaatouq and Malone (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8(12), 2293–2303.