AI and decision-making under risk

: a behavioural study exploring how large language models may affect our risk preferences

Resumo

A presente dissertação investiga o papel da IA, em particular dos Large Language Models, na influência de comportamentos de risco num contexto de tomada de decisão, colocando a hipótese de uma difusão de responsabilidade nas interações humano-IA. Foi utilizado um ensaio aleatório-controlado, em que os participantes completaram uma tarefa de elicitação de risco - a Bomb Risk Elicitation Task – ao longo de duas rondas sequenciais. Os participantes foram assistidos por um chatbot de IA durante a tarefa ou colocados num grupo de controlo sem assistência de IA. Foram recolhidas medidas como a Confiança e as Atitudes em relação à IA, bem como a aversão geral ao risco, para servirem de variáveis de controlo. O Locus de Controlo dos participantes também foi medido para testar diretamente a hipótese da difusão da responsabilidade. Um total de 138 participantes completou a experiência online. Os resultados indicam que a assistência da IA teve um efeito significativo nas preferências de risco dos participantes, particularmente na segunda ronda da tarefa. Em particular, o resultado da primeira ronda mostrou ser um fator importante nesta dinâmica. Entre os que não tiveram sucesso na primeira ronda, os participantes do grupo de controlo apresentaram uma maior aversão ao risco na ronda subsequente, um padrão que não foi observado no grupo assistido pela IA. Análises indicaram que a confiança na IA e um locus externo de controlo moderaram marginalmente este efeito, sugerindo uma difusão da responsabilidade com a IA. Resultados adicionais sugerem o efeito racional que a assistência da IA teve nos participantes. Em particular, a proporção de participantes com preferência neutra ao risco aumentou de 6% no grupo de controlo para 28% no grupo de tratamento, indicando uma aproximação à tomada de decisão racional com a assistência da IA. Os resultados sugerem que a assistência da IA pode alterar as preferências de risco, potencialmente através de mecanismos de aumento de confiança ou difusão de responsabilidade. Esta dissertação contribui para a compreensão da integração humano-IA e sublinha a necessidade de mais estudos para esclarecer estes efeitos e explorar as suas implicações na tomada de decisões em situações envolvente risco.

Data de atribuição	15 nov. 2024
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Filipa de Almeida (Supervisor)