論文の概要: Barriers to AI Adoption: Image Concerns at Work

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18582v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 18:50:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.910214
• Title: Barriers to AI Adoption: Image Concerns at Work
• Title（参考訳）: AI採用の障壁 - 職場でのイメージ上の懸念
• Authors: David Almog,
• Abstract要約: 私は、労働者がAIへの依存が評価者に見える場合、低いレートでAIレコメンデーションを採用することに気付きました。 労働者がAIに大きく依存することを恐れていることが、労働者自身の判断に対する自信の欠如を示唆していることを示す、インセンティブに適合する新しい方法を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concerns about how workers are perceived can deter effective collaboration with artificial intelligence (AI). In a field experiment on a large online labor market, I hired 450 U.S.-based remote workers to complete an image-categorization job assisted by AI recommendations. Workers were incentivized by the prospect of a contract extension based on an HR evaluator's feedback. I find that workers adopt AI recommendations at lower rates when their reliance on AI is visible to the evaluator, resulting in a measurable decline in task performance. The effects are present despite a conservative design in which workers know that the evaluator is explicitly instructed to assess expected accuracy on the same AI-assisted task. This reduction in AI reliance persists even when the evaluator is reassured about workers' strong performance history on the platform, underscoring how difficult these concerns are to alleviate. Leveraging the platform's public feedback feature, I introduce a novel incentive-compatible elicitation method showing that workers fear heavy reliance on AI signals a lack of confidence in their own judgment, a trait they view as essential when collaborating with AI.
• Abstract（参考訳）: 労働者の認識に関する懸念は、人工知能(AI)との効果的なコラボレーションを抑えることができる。 大規模なオンライン労働市場での実験で、私は450人の米国拠点のリモートワーカーを雇い、AIレコメンデーションによる画像分類の仕事を完成させました。 労働者は、人事評価者のフィードバックに基づいて、契約延長の見通しによってインセンティブを得た。 労働者はAIへの依存度が評価対象に反映されている場合、低いレートでAIレコメンデーションを採用することで、タスクのパフォーマンスが測定不能に低下することがわかった。 この効果は、労働者がAI支援タスクで期待された精度を評価するよう明示的に指示されたことを知っていながら、保守的な設計にもかかわらず存在する。 このAI依存の削減は、評価者がプラットフォーム上での労働者の強いパフォーマンス履歴について再確認されたとしても継続し、これらの懸念が緩和されるのがいかに難しいかを強調している。 このプラットフォームのパブリックフィードバック機能を活用することで、労働者がAIに大きく依存することを恐れることによって、自分たちの判断に対する自信の欠如が示される、新たなインセンティブ互換のエレケーション手法を導入します。

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