論文の概要: Accuracy Standards for AI at Work vs. Personal Life: Evidence from an Online Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13283v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 19:13:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.613533
• Title: Accuracy Standards for AI at Work vs. Personal Life: Evidence from an Online Survey
• Title（参考訳）: 職場におけるAIの精度基準と個人生活:オンライン調査から
• Abstract要約: 我々は、AIを活用したツールをプロフェッショナルとパーソナルのコンテキストで使う際に、人々がいかに正確さと引き換えにするかを研究する。 現代のAIシステムは許容できるが識別できない出力を生成できるため、我々は「正確性」を文脈固有の信頼性として定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study how people trade off accuracy when using AI-powered tools in professional versus personal contexts for adoption purposes, the determinants of those trade-offs, and how users cope when AI/apps are unavailable. Because modern AI systems (especially generative models) can produce acceptable but non-identical outputs, we define "accuracy" as context-specific reliability: the degree to which an output aligns with the user's intent within a tolerance threshold that depends on stakes and the cost of correction. In an online survey (N=300), among respondents with both accuracy items (N=170), the share requiring high accuracy (top-box) is 24.1% at work vs. 8.8% in personal life (+15.3 pp; z=6.29, p<0.001). The gap remains large under a broader top-two-box definition (67.0% vs. 32.9%) and on the full 1-5 ordinal scale (mean 3.86 vs. 3.08). Heavy app use and experience patterns correlate with stricter work standards (H2). When tools are unavailable (H3), respondents report more disruption in personal routines than at work (34.1% vs. 15.3%, p<0.01). We keep the main text focused on these substantive results and place test taxonomy and power derivations in a technical appendix.
• Abstract（参考訳）: 我々は、AIベースのツールをプロフェッショナルと個人のコンテキストで採用するために使用する場合の精度と、それらのトレードオフの決定要因、AI/アプリが利用できない場合の対処方法について研究する。 現代のAIシステム(特に生成モデル)は許容できるが識別できない出力を生成するため、我々は「正確さ」を文脈固有の信頼性として定義する。 オンライン調査(N=300)では、両方の精度項目(N=170)の回答者のうち、高い精度(トップボックス)が24.1%、個人生活が8.8%である(+15.3 pp; z=6.29, p<0.001)。 このギャップは、より広いトップ2ボックス定義(67.0% vs. 32.9%)と完全な1-5順序尺度(平均3.86 vs. 3.08)の下では大きいままである。 アプリの重い使用と経験パターンは、より厳格な作業標準(H2)と相関します。 ツールが利用できない場合(H3)、回答者は仕事よりも個人的なルーチンが混乱していると報告している(34.1%対15.3%、p<0.01)。 我々は、これらの実体的な結果に焦点をあてた本文を維持し、技術的付録にテスト分類とパワー導出を配置する。

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