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使用語音助手的人尤其容易看到AI對社會產(chǎn)生積極影響

倩倩 ? 來源:百度粉絲網(wǎng) ? 2020-09-10 15:28 ? 次閱讀

幾十年來,好萊塢已經(jīng)擺脫了我們的恐懼,因?yàn)槿藗儞?dān)心諸如2001年的HAL這樣的人工智能:《太空漫游》和《終結(jié)者》中的天網(wǎng)可能有一天控制我們甚至消滅人類。

但是那是那時(shí)。如今,我們擁有更親切,更溫和的現(xiàn)實(shí)生活中的AI,例如iPhone的Siri和亞馬遜的Alexa。根據(jù)由特拉華大學(xué)研究人員小組進(jìn)行的一項(xiàng)新調(diào)查顯示,我們中的許多人都非常樂意將這項(xiàng)技術(shù)納入我們的日常生活中。

本月發(fā)布的調(diào)查結(jié)果顯示,幾乎所有美國人中有一半說他們使用了語音激活的個(gè)人助理,例如Siri或Alexa。使用此類助手的人特別有可能支持開發(fā)AI(63%)和公共研究經(jīng)費(fèi)(46%),而那些不使用這些服務(wù)的人則顯示較少的支持(分別為51%和37%)。此外,使用語音助手的人尤其容易看到AI對社會產(chǎn)生積極影響,并對技術(shù)充滿希望。

這項(xiàng)研究的共同作者之一,UD傳播教授Paul Brewer說:“越來越多的美國人在日常生活中使用私人助理,這可能有助于為更廣泛地接受AI鋪平道路。” “與Siri或Alexa交談的人們總體上尤其支持AI。”

對于這項(xiàng)由查爾斯·科赫基金會(Charles Koch Foundation)資助的研究,該調(diào)查是由國家意見研究中心于2020年3月17日至27日進(jìn)行的。在線訪問了NORC AmeriSpeak小組中1,900名美國成年居民的全國代表性樣本。結(jié)果按年齡,性別,教育程度,種族/民族,居住權(quán),電話狀態(tài)和人口普查部門加權(quán),以反映美國人口價(jià)值。

調(diào)查發(fā)現(xiàn),經(jīng)常觀看科幻節(jié)目和電影的美國人中,有67%的人認(rèn)為我們應(yīng)該做更多的事情來發(fā)展AI。同時(shí),不看科幻小說的人中有55%傾向于開發(fā)AI技術(shù)。狂熱的科幻小說觀看者也更有可能說AI將有益而不是傷害社會。

布魯爾說:“我們發(fā)現(xiàn)科幻小說迷特別喜歡開發(fā)AI技術(shù)。” “當(dāng)您考慮科幻電影中對AI的負(fù)面描述時(shí),這尤其令人著迷。”

然而,調(diào)查顯示,更廣泛地使用AI技術(shù)并不一定會轉(zhuǎn)化為熟悉度。大多數(shù)美國人只對AI略有了解。大約四分之一(27%)的人表示他們對AI有很多了解,而超過一半(59%)的人說他們對此有所了解。其余的13%的人對AI一無所知。

該調(diào)查結(jié)果顯示,美國人希望非政治性的專家來管理AI。公眾信任大學(xué),技術(shù)公司和軍方的專家來處理AI,但他們不信任聯(lián)邦政府。在開發(fā)和使用AI方面,幾乎四分之三的美國人(73%)信任大學(xué)研究人員。大多數(shù)人還信任技術(shù)公司(占61%)和美國軍方(占60%)來開發(fā)和使用AI。但是,只有35%的美國人信任華盛頓的政府。

布魯爾說:“對政府的高度不信任是值得注意的,特別是與對法規(guī)的支持形成對比。我的直覺是,這反映了傳統(tǒng)的反政府和反人士對政府的廣泛不信任。”

政治學(xué)與國際關(guān)系學(xué)教授戴維·威爾遜(David Wilson)說,在與人工智能的信任上,公眾可能需要關(guān)于誰,如何以及為什么的更具體的問題。

威爾遜說:“這些擔(dān)憂反映出人們的不信任程度,但也希望看到更多的人工智能使用。” “這些緊張關(guān)系使AI從根本上具有政治性,隨著技術(shù)的進(jìn)步,研究人員應(yīng)繼續(xù)監(jiān)視公眾的態(tài)度。”

有一些黨派分歧,但是這個(gè)問題現(xiàn)在似乎并沒有被兩極分化-不像說氣候變化或現(xiàn)在的COVID。布魯爾說,鑒于共和黨和民主黨領(lǐng)導(dǎo)人之間在這個(gè)問題上沒有明顯的分歧,這是有道理的。

威爾遜說,盡管這項(xiàng)研究挖掘了一些典型的領(lǐng)域,例如游擊黨的分歧和性別差距,但由于它專注于政治信息的各種決定因素,因此它也開辟了新局面。

他說:“我們不僅研究與信任,普遍支持或反對有關(guān)的問題,而且還測試了AI的構(gòu)架與恐怖或溫和圖像之間的關(guān)系。” “這些類型的創(chuàng)新可以幫助我們更好地預(yù)測個(gè)人在態(tài)度不強(qiáng)時(shí)如何填補(bǔ)有關(guān)AI的知識空白。”

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