主要观点总结
本文研究了人工智能（AI）与人类交互如何改变人类感知、情感和社会判断背后的过程，进而加剧人类偏见。作者通过一系列实验（N=1401）发现，与有偏见的AI互动会放大人类偏见，这种效应比人与人互动时更为显著。实验结果表明，AI在训练于有偏见的人类数据上时，其偏见会被放大，且这种偏见会被人类进一步内化，形成“滚雪球效应”。此外，参与者往往没有意识到AI影响的程度，从而更容易受其左右。研究还揭示了真实世界中的生成式AI系统，如Stable Diffusion，会放大社会不平等，并诱导人类偏见。
关键观点总结
关键观点1: AI与人类交互如何改变人类判断
实验揭示了与有偏见的AI互动会放大人类偏见，这种效应比人与人互动时更为显著。
关键观点2: AI偏见如何被人类内化
AI的偏见被人类进一步内化，形成“滚雪球效应”，即小的判断失误会不断升级，变成更大的错误。
关键观点3: 参与者对AI影响的意识
参与者往往没有意识到AI影响的程度，从而更容易受其左右。
关键观点4: 真实世界中的生成式AI如何诱导人类偏见
Stable Diffusion等生成式AI系统放大了社会不平等，并诱导人类偏见。
文章预览
Nature Human Behaviour新鲜出炉的一篇文章，速速来和小可爱们分享~ 文章超长，建议先码后看！ Glickman, M., & Sharot, T. (2024). How human–AI feedback loops alter human perceptual, emotional and social judgements. Nature Human Behaviour. https://doi.org/10.1038/s41562-024-02077-2 摘要 人工智能（AI）技术正在迅速发展，增强了人类在金融、医学等多个领域的能力。尽管其优势众多，但人工智能系统在感知到情感等多个领域都可能会表现出有偏见的判断。在本文中，作者开展了一系列实验 （N=1401） ，揭示了人与AI的交互如何改变人类感知、情感和社会判断背后的过程，进而加剧人类的偏见。与人际交互相比，这种偏见的加剧效应更为显著，原因既在于AI系统倾向于放大偏见，也在于人类对AI系统的认知方式。参与者往往没有意识到AI影响的程度，从而更容易受其左右。这些发现揭示了一种机制
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