論文の概要: Misalignments in AI Perception: Quantitative Findings and Visual Mapping of How Experts and the Public Differ in Expectations and Risks, Benefits, and Value Judgments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01459v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 12:51:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:50:52.135859
- Title: Misalignments in AI Perception: Quantitative Findings and Visual Mapping of How Experts and the Public Differ in Expectations and Risks, Benefits, and Value Judgments
- Title（参考訳）: AI知覚におけるミスアライメント:予測、リスク、利益、価値判断における専門家と公衆の関心の定量的発見と視覚マッピング
- Authors: Philipp Brauner, Felix Glawe, Gian Luca Liehner, Luisa Vervier, Martina Ziefle,
- Abstract要約: 本研究は,一般の公立および学術的AI専門家が,71のシナリオにおいてAIの能力と影響をどう認識するかを検討する。
参加者は、予測される確率、認識されるリスクと利益、全体的な感情(または価値)の4つの次元で各シナリオを評価した。
専門家は高い確率を予測し、低いリスクを知覚し、有用性を報告し、非専門家と比較してAIに対する好意的な感情を表現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20971479389679332
- License:
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is transforming diverse societal domains, raising critical questions about its risks and benefits and the misalignments between public expectations and academic visions. This study examines how the general public (N=1110) -- people using or being affected by AI -- and academic AI experts (N=119) -- people shaping AI development -- perceive AI's capabilities and impact across 71 scenarios, including sustainability, healthcare, job performance, societal divides, art, and warfare. Participants evaluated each scenario on four dimensions: expected probability, perceived risk and benefit, and overall sentiment (or value). The findings reveal significant quantitative differences: experts anticipate higher probabilities, perceive lower risks, report greater utility, and express more favorable sentiment toward AI compared to the non-experts. Notably, risk-benefit tradeoffs differ: the public assigns risk half the weight of benefits, while experts assign it only a third. Visual maps of these evaluations highlight areas of convergence and divergence, identifying potential sources of public concern. These insights offer actionable guidance for researchers and policymakers to align AI development with societal values, fostering public trust and informed governance.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は多様な社会的領域を変革し、そのリスクと利益、そして公的な期待と学術的ビジョンの相違について批判的な疑問を提起している。
この研究は、サステナビリティ、ヘルスケア、仕事のパフォーマンス、社会的分断、芸術、戦争を含む71のシナリオにおいて、一般大衆(N=1110) -- AIの使用または影響を受けている人々 -- と学術AI専門家(N=119) -- AI開発を形作る人々 -- がAIの能力と影響を認識しているかを調査する。
参加者は、予測される確率、認識されるリスクと利益、全体的な感情(または価値)の4つの次元でシナリオを評価した。
専門家は高い確率を予測し、低いリスクを知覚し、有用性を報告し、非専門家と比較してAIに対する好意的な感情を表現する。
リスク・ベネフィットのトレードオフは、公共が利益の重さの半分のリスクを割り当てているのに対して、専門家は3分の1のリスクを割り当てている。
これらの評価のビジュアルマップは、収束と分散の領域を強調し、公共の関心事の潜在的な源を特定する。
これらの洞察は、研究者や政策立案者に対して、AI開発を社会的価値と整合させ、公的信頼と情報的ガバナンスを促進するための実用的なガイダンスを提供する。
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