演算法厭惡「：人們更偏好控制錯覺

公眾號/ 綠墨水社區

本文改寫自HARVARD BUSINESS REVIEW，作者是Berkeley J. Dietvorst, Joseph P. Simmons 和 Cade Massey。

計算機驅動的演算法越來越擅長做出決策和提供預測，他們的評估往往比人類的評估更好。然而儘管已經得到證實存在這種優越性，研究表明，人們往往選擇依靠自己的判斷。那些對演算法有過一些經驗並且發現它們不完美的人尤其如此。研究人員稱這種「演算法厭惡」。

一項新的研究探索了減少這種厭惡的方法：讓人們修改機器的結果。研究人員推測說：「讓人們使用演算法的好處可能會超過與降低演算法性能相關的成本。」他們認為，即使是一個稍微有缺陷的數學驅動決策也可能比人類的預測更準確。為了檢驗這個理論，研究人員進行了一系列的實驗，在實驗中，學生對標準化考試成績進行了預測。一方面，一些學科被要求在他們自己的預測和統計模型之間進行選擇，而另一些則直接給出了這個選擇，但是允許修改統計預測高達10分。大約四分之三可以進行結果調整人選擇依靠模型決策，相比之下，只有三分之一不能進行調整的人選擇依靠模型決策。在另一個實驗中，允許參與者修改演算法預測結果，但僅限於兩點的調整; 令人驚訝的是，這並沒有減少他們依賴模型的意願。

研究人員認為，即使印記很小，人們也很重視在自己的預測上留下自己的印記。

完成預測後，參與者回答了問題。 他們的反應表明，能夠修改演算法結果的人比僅參與預測過程的人更加滿意。

他們也認為演算法比他們獨立，直觀的預測要好。有研究者寫道：「這表明可以通過給予人一些控制權力，甚至很微小，也可以減少演算法厭惡。」

ABOUT THE RESEARCH:

「Overcoming Algorithm Aversion: People Will Use Imperfect Algorithms If They Can (Even Slightly) Modify Them,」 by Berkeley J. Dietvorst, Joseph P. Simmons, and Cade Massey (Management Science, forthcoming)

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