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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 209 - 212 (4page)
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With advances in computational algorithms, artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms are frequently adopted by recent technologies for making decisions in various domains (e.g., a self-driving car, digital healthcare, retail, manufacturing). However, AI systems may also make imprecise or biased decisions when biased data are used for the training algorithms. The current study aims to examine human responses to unfair (i.e., biased) decisions made by AI and human agents in the context of social ultimatum split game (SUSG). Specifically, in this study, we investigate whether a) the game players of SUSG will perceive the unfair decisions made by AI as fairer than the unfair decisions made by humans; b) perceived fairness of decisions will influence perceived trustworthiness of the game agent; and c) perceived trustworthiness will consequently determine game players’ willingness to replay the game with the agent (i.e., adoption intention). In addition, given that the explainability of AI algorithms is known to positively influence perceived fairness of the AI system (Shin, 2020), the current research explores d) if explaining the intentionality behind decisions (i.e., algorithms) will moderate the fairness perception of game players.
목차
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