Исследователи проанализировали использование ИИ, использующего машинное обучение, в качестве помощника при принятии решений. Результаты опубликованы в журнале Management Science. Исследователи из Европейской школы менеджмента и технологий в Берлине показали, что использование на рабочем месте прогностического ИИ, основанного на машинном обучении, повышает точность принимаемых решений. Но в большинстве случаев оно также заставляет людей прилагать больше когнитивных усилий.

Исследователи использовали модель машинного обучения для выявления различий в точности, предрасположенности и уровнях когнитивных усилий, прилагаемых людьми для принятия решений. Ученые сравнивали решения, которые люди принимали самостоятельно, и с помощью прогнозов и рекомендаций, полученных от ИИ.

Анализ показал, что хотя использование ИИ всегда повышает общую точность принимаемых решений, он также может увеличить вероятность определенных типов ошибок — ложного срабатывания. При этом людей, работающие вместе с компьютерной системой, для принятия решения должны совершить когнитивное усилие, чтобы оценить свою собственную информацию и сравнить рекомендации машины со своими выводами. Исследователи обнаружили, что особенно сильно нагрузка на человека возрастает в условиях ограниченного времени. Поэтому использование ИИ для ускорения процесса принятия решений (например, при быстрой диагностике большого количества пациентов) может иметь неприятные последствия и фактически увеличить, а не уменьшить когнитивные усилия человека.

Машины могут выполнять определенные задачи с невероятной точностью благодаря своей невероятной вычислительной мощности, в то время как люди, принимающие решения, гибки и адаптивны, но ограничены своими когнитивными способностями — их навыки дополняют друг друга. Но люди должны с осторожностью относиться к обстоятельствам использования машин и понимать, когда это эффективно, а когда нет, – Тамера Боячи, профессор Европейской школы менеджмента и технологий и соавтор исследования.

Исследователи заявляют, что их выводы вселяют надежду и предостережение тем, кто хочет внедрить машины в работу. Средняя точность улучшается, когда вывод ИИ подтверждает ожидаемое. В этом случае частота совершения ошибок уменьшается, и человек становится более «эффективным». Но в других ситуациях, когда речь идет о маловероятных событиях, использование ИИ ведет к ошибкам и дополнительной нагрузке на сотрудников.