В исследовании приняли участие 1,5 тыс. человек. Авторы провели несколько экспериментов. Сначала участников попросили посмотреть на серию изображений и определить, сколько людей было на каждом снимке. Постепенно задача усложнялась: испытуемым показывали снимки со всё бОльшим количеством людей.
По мере того как количество людей на изображениях росло, испытуемые отвечали всё менее уверенно. Исследователи предложили им сверить свои варианты с ответами, которые давали другие участники эксперимента, и с ответами, которые, как им сказали, получил компьютерный алгоритм.
В результате исследователи обнаружили, что по мере усложнения задачи и роста собственной неуверенности люди с большей вероятностью доверяли алгоритмам, согласовывая свои ответы с данными компьютера, а не мнением других людей.
«По итогам трех зарегистрированных онлайн-экспериментов мы обнаружили, что по мере усложнения задачи люди больше полагаются на алгоритмические советы, чем на социальное влияние», ― отмечают авторы работы.
Этот эффект сохранялся даже с учетом разных способностей испытуемых к счету, уверенности других людей в собственных ответах, а также в зависимости от того, получали испытуемые только один источник подсказок или видели сразу оба ответа.
Как отмечает TNW, исследование еще раз подчеркнуло проблему, которая все чаще обсуждается по мере развития систем искусственного интеллекта. Дело в том, что алгоритмы, давно зарекомендовавшие себя в решении логических задач, пока хороши далеко не везде, отмечает издание.
Одним из таких примеров как раз является задача анализа снимков. Компьютер с трудом идентифицирует объекты на изображениях, особенно когда снимки зашумлены и нет четких разделительных линий между предметами.
Таким образом, данные, полученные учеными из Университета Джорджии, отчетливо показывают, что люди склонны довольно часто полагаться на решения алгоритмов, не всегда критически оценив их истинные возможности, добавляет издание.