L’équilibre entre efficacité et responsabilité dans l’intégration de l’IA : quels impacts sur la performance et la dépendance ?
Alors que l’intelligence artificielle se déploie dans divers secteurs, il est essentiel d’étudier les impacts psychologiques d’une dépendance excessive à ces systèmes. Cette étude examine comment différents formats d’assistance par chatbot (instructions uniquement, réponses uniquement, et combinaison d’instructions et de réponses) influencent les performances et la dépendance des utilisateurs au fil du temps. Dans le cadre de deux expériences, les participants ont effectué des tests de raisonnement à l’aide d’un chatbot, « Cogbot », offrant différents niveaux de détails explicatifs et de réponses directes.
Dans l’expérience 1, les participants recevant des réponses directes ont montré une plus grande confiance à l’égard du chatbot que ceux recevant des instructions, ce qui correspond à l’hypothèse pratique qui privilégie l’efficacité plutôt que l’explicabilité.
L’expérience 2 a introduit des problèmes de transfert avec des conseils erronés de l’IA, révélant que la dépendance initiale à l’égard des réponses directes nuisait aux performances des tâches suivantes lorsque l’IA se trompait, ce qui confirme les inquiétudes concernant la complaisance envers l’automatisation.
Les résultats indiquent que si les solutions d’IA axées sur l’efficacité améliorent les performances immédiates, elles risquent d’entraîner une assimilation excessive et une baisse de la vigilance, ce qui conduit à une baisse significative des performances lorsque la précision de l’IA faiblit. À l’inverse, les conseils explicatifs n’ont pas amélioré de manière significative les résultats en l’absence de réponses directes.
Ces résultats mettent en évidence la dynamique complexe entre l’efficacité et la responsabilité de l’IA, suggérant que l’adoption responsable de l’IA nécessite de trouver un équilibre entre une fonctionnalité rationalisée et des mesures de protection contre une dépendance excessive…
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