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QUICK REVIEW

[論文レビュー] Artificial Intelligence across Europe: A Study on Awareness, Attitude and Trust

Teresa Scantamburlo, Àtia Cortés|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2023
Ethics and Social Impacts of AISocial Sciences被引用数 3
ひとこと要約

本研究では、8か国における4,006人の応答者を対象に、検証済みのアンケート調査手法(PAICE)を用いて、ヨーロッパ市民の人工知能(AI)に関する認識、態度、信頼の状況を調査した。自らのAI知識を低めに評価しているにもかかわらず、半数以上がAIに対して非常に肯定的な態度を示しているが、透明性や規制の欠如が懸念され、信頼が損なわれている。これにより、信頼できるAIエコシステムを構築するためには、倫理的ガバナンス、公的教育、包摂的政策コミュニケーションの強化が不可欠であることが示された。

ABSTRACT

This paper presents the results of an extensive study investigating the opinions on Artificial Intelligence (AI) of a sample of 4,006 European citizens from eight distinct countries (France, Germany, Italy, Netherlands, Poland, Romania, Spain, and Sweden). The aim of the study is to gain a better understanding of people's views and perceptions within the European context, which is already marked by important policy actions and regulatory processes. To survey the perceptions of the citizens of Europe we design and validate a new questionnaire (PAICE) structured around three dimensions: people's awareness, attitude, and trust. We observe that while awareness is characterized by a low level of self-assessed competency, the attitude toward AI is very positive for more than half of the population. Reflecting upon the collected results, we highlight implicit contradictions and identify trends that may interfere with the creation of an ecosystem of trust and the development of inclusive AI policies. The introduction of rules that ensure legal and ethical standards, along with the activity of high-level educational entities, and the promotion of AI literacy are identified as key factors in supporting a trustworthy AI ecosystem. We make some recommendations for AI governance focused on the European context and conclude with suggestions for future work.

研究の動機と目的

  • ヨーロッパ市民の多様な国別文脈におけるAIに関する認識、態度、信頼を評価すること。
  • AI技術および規制についての実際の理解と、一般市民の認識との間のギャップを特定すること。
  • 技術的楽観主義に裏付けられた知識の欠如、政策との断絶、AI教育への関与の低さといった社会的トレンドが、信頼できるAIの開発にどのように影響するかを検討すること。
  • 認識、態度、信頼の3つの次元からなるAIに関する一般市民の認識を測定するための新しいアンケート調査法(PAICE)を検証すること。
  • 政策、教育、コミュニケーション戦略の特定を通じて、AIガバナンスを強化し、一般の信頼と包摂性を高めることを目的とする。

提案手法

  • 4,006人のヨーロッパ市民を母集団として、8か国にまたがる層別抽出サンプルを対象に、コンピュータ支援ウェブインタビュー(CAWI)法を用いてデータ収集を行った。
  • 新規に開発されたアンケート、PAICE(Perceptions on AI by the Citizens of Europe)は、認識、態度、信頼の3つの主要次元を有する。
  • 統計的妥当性の検証には、ポリコリック相関行列を用いた探索的要因分析および斜交回転を用いた主軸仮定法を用い、内部構造と信頼性を評価した。
  • 記述統計および推論統計を用いて、国、年齢、性別ごとの回答を分析し、群間比較にはp値を報告した。
  • AIのさまざまな分野(例:医療、人事、監視)における認識の微細な側面を捉えるために、リッカート尺度、二値、多選式の項目を含んだ。
  • 再現性および再利用を目的として、補足データ(完全なアンケート本文、回答表、人口統計的構成)を公開した。
Figure 1: Responses to Likert scale items associated with awareness. Low-scale values (1 and 2) are represented by red-like colors, while high-scale values (4 and 5) are represented by blue-like colors. Item Q7 is split into sub-items regarding the perceived presence of AI in ten different sectors.
Figure 1: Responses to Likert scale items associated with awareness. Low-scale values (1 and 2) are represented by red-like colors, while high-scale values (4 and 5) are represented by blue-like colors. Item Q7 is split into sub-items regarding the perceived presence of AI in ten different sectors.

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1ヨーロッパ市民の間で、国ごとのAIに関する自己評価された認識の水準はどの程度か?
  • RQ2医療、人事、監視などの異なる応用分野において、AIに対する態度はどのように変動するか?
  • RQ3一般市民のAIシステムに対する信頼を最も強く影響する要因は何か。また、どの機関が最も信頼できると見なされているか?
  • RQ4知識が乏しいにもかかわらずAIに楽観的である、政策活動から離れている、教育への関与が低いといった社会的トレンドが、信頼できるAIの実現にどのような障壁をもたらすか?
  • RQ5PAICEアンケートは、ヨーロッパの多様な人口集団において、AIに関する一般市民の認識を測定するうえで、信頼性と妥当性を有しているか?

主な発見

  • 62%以上の回答者が、AIが日常生活に影響を与えていると回答した。これは、前回の調査と比較して10ポイント上昇し、AIの関連性が高まっていることを示している。
  • 自らの知識を低く評価しているにもかかわらず、52.3%の回答者がAIに対して非常に肯定的な態度を示した。ただし、人事管理など感受性の高い分野では、この評価が著しく低下した。
  • 大学および研究機関が、国家政府やテック企業を上回り、責任あるAI利用を確保する上で最も信頼できる機関と評価された。
  • PAICEアンケートは良好な内部整合性と十分な妥当性を示し、認識、態度、信頼の各次元における一般市民のAI認識測定に有効であることが裏付けられた。
  • 一般市民の認識とEU政策努力との間に顕著な乖離が認められ、多くの市民が既存の規制枠組みや倫理指針を把握していないことがわかった。
  • 本研究では、3つの主要な社会的トレンドを同定した。第一に、知識が乏しいにもかかわらずAIに楽観的である傾向。第二に、公共のAI政策から離脱している状況。第三に、AI教育への参加が低い状態。これらのトレンドは、信頼できるかつ包摂的なAIエコシステムの構築にリスクをもたらしている。
Figure 2: Responses to Likert scale items associated with attitude. Low-scale values (1 and 2) are represented by red colors, while high-scale values (4 and 5) are represented by blue colors. Item Q8 is split in sub-items regarding the attitude towards AI in ten different sectors.
Figure 2: Responses to Likert scale items associated with attitude. Low-scale values (1 and 2) are represented by red colors, while high-scale values (4 and 5) are represented by blue colors. Item Q8 is split in sub-items regarding the attitude towards AI in ten different sectors.

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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。