To trust or not to trust? An assessment of trust in AI-based systems: Concerns, ethics and contexts

计算机科学 组分(热力学) 可信赖性 人工智能应用 代表(政治) 职位(财务) 公众信任 明示信任 人工智能 知识管理 心理学 业务 公共关系 政治学 计算机安全 法学 物理 热力学 政治 财务
作者
Nessrine Omrani,Giorgia Rivieccio,Ugo Fiore,Francesco Schiavone,Sergio García-Agreda
出处
期刊:Technological Forecasting and Social Change [Elsevier BV]
卷期号:181: 121763-121763 被引量:232
标识
DOI:10.1016/j.techfore.2022.121763
摘要

Artificial intelligence (AI) characterizes a new generation of technologies capable of interacting with the environment and aiming to simulate human intelligence. The success of integrating AI into organizations critically depends on workers' trust in AI technology. Trust is a central component of the interaction between people and AI, as incorrect levels of trust may cause misuse, abuse or disuse of the technology. The European Commission's High-level Expert Group on AI (HLEG) have adopted the position that we should establish a relationship of trust with AI and should cultivate trustworthy AI. This article investigates the links between trust in AI, concerns related to AI use, and the ethics related to such use. We used data collected in 2019 from more than 30,000 individuals across the EU28. The data focuses on living conditions, trust, and AI uses and concerns. An econometric model is used. The endogenous variable is an ordered measure of trust in AI. We use an ordered logit model to highlight the factors associated with an increased level of trust in AI in Europe. The results show that many concerns related to AI use are linked to AI trust, and the ability to try out AI applications will also have an impact on initial trust. To enhance trust, practitioners can try to maximize the technological features in AI systems. The representation of the AI as a humanoid or a loyal pet (e.g., a dog) will facilitate initial trust formation. Moreover, findings reveal an unequal degree of trust in AI across countries.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ZZQ完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
学术大咖发布了新的文献求助10
1秒前
pbear发布了新的文献求助10
1秒前
诚心熊猫完成签到 ,获得积分10
2秒前
Echo发布了新的文献求助10
2秒前
跳跃的凌文完成签到 ,获得积分10
2秒前
Chang发布了新的文献求助10
3秒前
能干煎蛋完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
陶醉新之发布了新的文献求助10
3秒前
17发布了新的文献求助10
3秒前
安子关注了科研通微信公众号
4秒前
4秒前
aw完成签到,获得积分10
4秒前
文轩完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
852应助石榴汁的书采纳,获得10
5秒前
5秒前
6秒前
臣四水儿完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
zxh完成签到,获得积分10
7秒前
不黑不黑发布了新的文献求助20
7秒前
上官若男应助Youyou采纳,获得10
8秒前
8秒前
科研通AI6.4应助xiaohululu采纳,获得10
8秒前
能干煎蛋发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
小車月发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
Lau完成签到,获得积分10
9秒前
Ava应助谨慎的元冬采纳,获得30
9秒前
zz完成签到,获得积分10
9秒前
cc发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
Tarius完成签到,获得积分10
10秒前
菠萝冰棒完成签到 ,获得积分10
10秒前
唔昂wang发布了新的文献求助30
10秒前
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
The Great Hymn to Šamaš 500
Moody's Ratings Rising AI spending narrows the gap, but US hyperscalers retain edge over Chinese peers 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7695603
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9256102
关于积分的说明 20000825
捐赠科研通 7270082
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3292521
关于科研通互助平台的介绍 2448209
邀请新用户注册赠送积分活动 2298160