您信任AI做出重要决定的多远？研究表明统计素养形状的信任

从量身定制的Netflix建议到个性化的Facebook供稿，人工智能（AI）熟练地提供与我们的偏好和过去行为相匹配的内容。但是，虽然一两个餐厅的小费很方便，但是如果AI-Algorithm负责您的医学专家或新员工，您会有多舒适？

现在，南澳大利亚大学的一项新研究表明，大多数人更有可能相信在赌注较低的情况下，AI（例如音乐建议），但在高风险情况下（例如医疗决策）信任AI的可能性较小。

但是，那些统计素养差或对AI的熟悉程度很少的人与对批判性决定的算法相同。

这项研究是出版在日记中人工智能的前沿。

研究人员评估了20个国家 /地区的近2,000名参与者的回应，发现统计素养对信任的影响有所不同。知道AI-Algorithm通过基于模式的预测（但也具有风险和偏见）来工作的人更加持怀疑态度，但在高风险情况下，在低风险情况下却较少。

他们还发现老年人人们通常，在日本，美国和英国等高度工业化国家中的人们和算法都更加谨慎。

了解人们如何以及何时信任AI-Algorithm是必不可少的，尤其是当社会继续引入和采用机器学习技术时。AI的采用率急剧上升，现在有72％的组织在其业务中使用AI。

首席作家，人工认知专家Fernando Marmolejo-Ramos博士说，智能技术被用来外包决策的速度超过了我们的理解，以成功地将它们整合到社会中。

“算法在我们的生活中越来越有影响卫生保健甚至正义，” Marmolejo-Ramos博士说。

“但是使用算法来帮助做出决定意味着应该对它们的可靠性充满信心。这就是为什么了解什么影响人们对算法决策的信任是如此重要。我们的研究发现，在低赌注的情况下，例如餐厅的建议或音乐选择，具有较高统计素养水平的人更有可能信任算法。

“然而，当赌注很高时，对于健康或就业等事物而言，相反的情况是正确的；那些具有更好统计理解的人不太可能对算法充满信心。”

UNISA的佛罗伦萨·加布里埃尔（Florence Gabriel）博士说，应该集中精力促进一般人群中的统计和AI素养，以便人们可以更好地判断何时信任算法的决定。

“ AI生成的算法Gabriel博士说：“仅与数据和编码一样好。我们只需要查看最近禁止DeepSeek即可掌握算法如何根据其构建的内容产生偏见或风险的数据之上。

“另一方面，当通过可信赖和透明的来源（例如为南澳大利亚学校的定制构建Edchat Chatbot）开发出算法时，它更容易受到信任。学习这些区别很重要。人们需要更多地了解如何了解如何了解算法有效，我们需要找到与用户需求和疑虑相关的清晰，简单的方式来实现此问题的方法。

“人们关心算法的作用以及它如何影响它们。我们需要清晰，无术的解释，与用户的关注和环境保持一致。这样，我们可以帮助人们负责任地与AI互动。”