論文の概要: New contexts, old heuristics: How young people in India and the US trust online content in the age of generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02522v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 00:35:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:30:11.748117
• Title: New contexts, old heuristics: How young people in India and the US trust online content in the age of generative AI
• Title（参考訳）: 新しい文脈、古いヒューリスティックス:インドとアメリカの若者が生成AI時代のオンラインコンテンツをいかに信頼するか
• Authors: Rachel Xu, Nhu Le, Rebekah Park, Laura Murray, Vishnupriya Das, Devika Kumar, Beth Goldberg,
• Abstract要約: 生成型AI(genAI)が主流になるのと同じように、若者(18～24歳)がオンラインコンテンツをいかに信頼しているかを検討した。 参加者は「感情均衡」を維持するためのモード間で反射的に移動した ユーザの異なる情報モードに適合するように設計されたリテラシー介入が最も効果的であると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5235143203977018
• License:
• Abstract: We conducted in-person ethnography in India and the US to investigate how young people (18-24) trusted online content, just as generative AI (genAI) became mainstream. We found that when online, how participants determined what content to trust was shaped by emotional states, which we term "information modes." Our participants reflexively shifted between modes to maintain "emotional equilibrium," and eschewed engaging literacy skills in the more passive modes in which they spent the most time. We found participants imported trust heuristics from established online contexts into emerging ones (i.e., genAI). This led them to use ill-fitting trust heuristics, and exposed them to the risk of trusting false and misleading information. While many had reservations about AI, prioritizing efficiency, they used genAI and habitual heuristics to quickly achieve goals at the expense of accuracy. We conclude that literacy interventions designed to match users' distinct information modes will be most effective.
• Abstract（参考訳）: インドとアメリカでは、ジェネレーティブAI(genAI)が主流になるのと同じように、若者(18～24歳)がオンラインコンテンツをいかに信頼しているかを調査した。 オンラインでは、参加者が信頼すべきコンテンツが感情状態によって形成されているかを判断する方法が、情報モード(information modes)と呼ばれることがわかった。 参加者は「感情均衡」を維持するためのモード間で反射的に移動し、最も多くの時間を過ごす受動的モードにおいて、有能なリテラシースキルを駆使した。 参加者は、確立したオンラインコンテキストから新興(genAI)へ信頼ヒューリスティックを輸入した。 この結果、彼らは不適合な信頼のヒューリスティックを使用し、偽りや誤解を招く情報を信頼するリスクにさらされた。 多くの人がAIを予約し、効率を優先していたが、彼らはGenAIと習慣的ヒューリスティックを使って精度を犠牲にして素早く目標を達成した。 ユーザの異なる情報モードに適合するように設計されたリテラシー介入が最も効果的であると結論付けている。

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