Decoding blame

: the effect of humanizing AI on responsibility attribution in financial decision-making

Resumo

A crescente integração da inteligência artificial (IA) no setor financeiro oferece novas oportunidades de automação, mas também desafia os modelos tradicionais de consultoria centrados no ser humano. Conselheiros-robot estão a ser substituídos nas interações presenciais com o cliente; assim, torna-se fundamental compreender como os seres humanos atribuem responsabilidade nestas decisões conjuntas entre humanos e IA. Talvez um fator potencial nesses julgamentos será o antropomorfismo: a tendência de atribuir características humanas, como emoções ou intenções, a objectos não humanos como a IA. Esta dissertação investiga como sinais de design antropomórfico e os resultados das decisões (sucesso vs. fracasso) afetam a atribuição da responsabilidade em decisões financeiras assistidas por IA. Com base na teoria da atribuição, foi conduzida uma experiência com um delineamento 2×2 (N = 366), na qual os participantes interagiram com um assistente virtual financeiro. Após o atendimento, avaliaram em que medida atribuíram responsabilidade à IA e a si próprios pelo resultado. Os resultados mostram que os participantes, em geral, atribuíram mais responsabilidade a si mesmos do que à IA. Contrariamente às expectativas, uma IA mais humanizada não aumentou significativamente a responsabilidade atribuída a ela. Os resultados indicam que a atribuição da responsabilidade depende de múltiplos fatores internos e externos, como a complexidade da tarefa e locus de controle. Adicionalmente, a valência dos resultados influenciou apenas a responsabilidade atribuída à IA, e não aos participantes. Em síntese, os resultados evidenciam os complexos mecanismos psicológicos envolvidos na tomada de decisão interativa entre humanos e sistemas de IA.

Data de atribuição	25 jun. 2025
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Cristina Soares Pacheco Mendonça (Supervisor)