論文の概要: Uneven Use, Similar Trust Generative AI in Denmark and Romania
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37348v1
- Date: Tue, 27 Oct 2026 14:50:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.665004
- Title: Uneven Use, Similar Trust Generative AI in Denmark and Romania
- Title（参考訳）: Uneven Use, デンマークとルーマニアにおける類似の信頼生成AI
- Abstract要約: この論文は、EUの最高かつ最低のGenAIユーザーであるデンマークとルーマニアを比較します。
公的な信頼と制度的な信頼の違いがAIの信頼の違いと一致するかどうかを問う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI (GenAI) has spread unevenly across Europe, and it is unclear whether higher use brings higher trust. This paper compares Denmark and Romania, the EU's highest and lowest GenAI users, and asks whether the difference in public and institutional trust between them corresponds to the difference in trust in AI. Drawing on trust, technology-acceptance and digital-divide theory, it is a descriptive, contrasting-case analysis of harmonised data: GenAI usage comes from Eurostat, trust in AI more generally from the KPMG/Melbourne global study and public and institutional trust from the Standard Eurobarometer. In 2025, 48.4% of Danes aged 16-74 had used GenAI in the past three months, against 17.8% of Romanians. Use falls with age and rises with education in both countries, and the relative gaps are far larger in Romania; the patterns remain visible within the published age-by-education categories. Trust in AI does not follow usage: Romanians trust AI as much as Danes or slightly more, although Denmark leads by 28 to 45 percentage points on trust in government, parliament and the legal system. The Denmark-Romania comparison thus does not support a simple country-level correspondence between general institutional trust and trust in AI; in KPMG's pooled model, trust in AI is tied most closely to confidence in AI governance. The observed usage difference is more consistent with disparities in general digital skills and opportunities for work- and education-related use than with differences in trust. However, the available data cannot identify the independent effects of these factors. The results rest on two cases and non-identical constructs, and call for comparable microdata and disclosure experiments.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)はヨーロッパ全体に不均一に普及しており、高い利用がより高い信頼をもたらすかどうかは不明だ。
本稿は、EUの最高および最低のGenAIユーザーであるデンマークとルーマニアを比較し、それらの公的な信頼と制度的な信頼の差がAIの信頼の差に一致するかどうかを問う。
GenAIの使用はEurostatから、より一般的にはKPMG/メルボルン国際研究から、そして標準ユーロバロメーターからの公的および制度的信頼から来ています。
2025年、デンマーク人の48.4%が過去3ヶ月でGenAIを使用しており、ルーマニア人は17.8%だった。
使用は年齢とともに減少し、両国の教育とともに増加し、相対的なギャップはルーマニアでははるかに大きい。
ルーマニア人はデンマークほどAIを信頼しているが、デンマークは政府、議会、法体系に対する信頼を28から45ポイントリードしている。
したがって、デンマークとルーマニアの比較は、一般的な機関的信頼とAIに対する信頼の間の単純な国レベルの対応をサポートしない。
観察された利用状況の違いは、信頼の相違よりも、一般的なデジタルスキルの相違や仕事や教育関連の利用機会と一致している。
しかし、利用可能なデータはこれらの要因の独立した影響を特定できない。
結果は2つのケースと非識別的構造に依存し、同等のマイクロデータと開示実験を要求される。
関連論文リスト
- Is the education gap in generative AI use smaller than the internet's was at a similar level of use? Evidence from 16 European countries [2.199781594442351]
新しい技術は通常、より正式な教育を受けた人々によって採用される。
本稿では,2025年における生成的AI利用の教育ギャップが,同じ国のインターネットのギャップよりも小さいか大きいのかを問う。
16歳から74歳の個人によるICT利用に関する世論調査データを使用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-26T19:14:18Z) - In Generative AI We (Dis)Trust? Computational Analysis of Trust and Distrust in Reddit Discussions [1.2991144814543598]
本稿では,GenAIにおける信頼と不信に関する最初の計算的研究について述べる。
代表的なサンプルのクラウドソースアノテーションと分類モデルを組み合わせて分析を行った。
信頼と不信は時間とともにほぼバランスを取り、主要なモデルリリースにシフトしています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-17T19:33:57Z) - Revisiting Trust in the Era of Generative AI: Factorial Structure and Latent Profiles [5.109743403025609]
信頼は、人々が人工知能(AI)を採用し、どのように依存するかを形作る最も重要な要素の1つです。
既存の研究の多くは、システムの信頼性、正確性、使いやすさに重点を置いて、機能の観点から信頼度を測定している。
本研究では,GenAIにおける信頼の合理性と関係性の両方を捉えるための新しい尺度であるHuman-AI Trust Scale(HAITS)を導入し,検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-11T12:39:53Z) - Enriching Moral Perspectives on AI: Concepts of Trust amongst Africans [2.9108763024251805]
アフリカ25カ国のプロフェッショナルおよび/または教育的関心を持つ157人を調査した。
ほとんどの回答者は、ナミビアとガーナのアフリカにおける信頼とAIに関するワークショップと関連があった。
我々の研究は、AI設計、利用、ガバナンスのアフリカの社会現実において、信頼が実践され、経験されている方法について、より実証的な研究を動機付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-18T12:04:40Z) - Do LLMs trust AI regulation? Emerging behaviour of game-theoretic LLM agents [61.132523071109354]
本稿では、異なる規制シナリオ下での戦略選択をモデル化する、AI開発者、規制当局、ユーザ間の相互作用について検討する。
我々の研究は、純粋なゲーム理論エージェントよりも「悲観的」な姿勢を採用する傾向にある戦略的AIエージェントの出現する振る舞いを特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-11T15:41:21Z) - Human Trust in AI Search: A Large-Scale Experiment [0.07589017023705934]
生成的人工知能(GenAI)は、購入するもの、投票方法、健康に影響を及ぼす。
生成的検索デザインが人間の信頼に因果的影響を及ぼす研究はない。
我々は7カ国で12,000の検索クエリを実行し、80,000のリアルタイムGenAIと従来の検索結果を生成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-08T21:12:41Z) - Could AI Trace and Explain the Origins of AI-Generated Images and Text? [53.11173194293537]
AI生成コンテンツは、現実の世界ではますます普及している。
敵は、大規模なマルチモーダルモデルを利用して、倫理的または法的基準に違反した画像を作成するかもしれない。
ペーパーレビュアーは、大きな言語モデルを誤用して、真の知的努力なしにレビューを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-05T20:51:54Z) - A Diachronic Perspective on User Trust in AI under Uncertainty [52.44939679369428]
現代のNLPシステムは、しばしば未分類であり、ユーザの信頼を損なう確実な誤った予測をもたらす。
賭けゲームを用いて,信頼を損なう事象に対するユーザの信頼の進化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T14:41:46Z) - Formalizing Trust in Artificial Intelligence: Prerequisites, Causes and
Goals of Human Trust in AI [55.4046755826066]
我々は、社会学の対人信頼(すなわち、人間の信頼)に着想を得た信頼のモデルについて議論する。
ユーザとAIの間の信頼は、暗黙的あるいは明示的な契約が保持する信頼である。
我々は、信頼できるAIの設計方法、信頼が浮かび上がったかどうか、保証されているかどうかを評価する方法について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-15T03:07:23Z) - Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration
in AI-Assisted Decision Making [53.62514158534574]
ケース固有のモデル情報を明らかにする特徴が、信頼度を調整し、人間とAIのジョイントパフォーマンスを向上させることができるかどうかを検討する。
信頼スコアは、AIモデルに対する人々の信頼を校正するのに役立ちますが、信頼の校正だけでは、AI支援による意思決定を改善するには不十分です。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-07T15:33:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。