[論文レビュー] Artificial Intelligence (AI) and IT identity: Antecedents Identifying with AI Applications

Rasha Alahmad, Lionel Robert|arXiv (Cornell University)|May 15, 2020

Knowledge Management and Sharing参考文献 58被引用数 15

ひとこと要約

本研究は、ITアイデンティティ理論を基盤として、AIシステムへの帰属意識が業務パフォーマンスに与える影響を調査する。AIへの帰属意識は、業務役割アイデンティティと組織アイデンティティによって有意に予測され、それがAIツールを活用する労働者の業務パフォーマンスを向上させることを示している。

ABSTRACT

In the age of Artificial Intelligence and automation, machines have taken over many key managerial tasks. Replacing managers with AI systems may have a negative impact on workers outcomes. It is unclear if workers receive the same benefits from their relationships with AI systems, raising the question: What degree does the relationship between AI systems and workers impact worker outcomes? We draw on IT identity to understand the influence of identification with AI systems on job performance. From this theoretical perspective, we propose a research model and conduct a survey of 97 MTurk workers to test the model. The findings reveal that work role identity and organizational identity are key determinants of identification with AI systems. Furthermore, the findings show that identification with AI systems does increase job performance.

研究の動機と目的

• 職場における自動化の拡大が進む中で、AIシステムへの帰属意識が業務パフォーマンスに与える影響を検討すること。
• 特にITアイデンティティの構成概念に注目して、AIシステムへの帰属意識の先行要因を明らかにすること。
• 人間のマネージャーと同様に、労働者がAIシステムからも同様の利益を得られるかどうかの理解の欠落を解消すること。
• AIと人間の労働関係にITアイデンティティ理論を適用した理論的モデルを検証すること。
• AIシステムと対話する際のアイデンティティの役割が、作業者アウトカムに与える影響を実証的に示すこと。

提案手法

• ITアイデンティティ理論に基づいた研究モデルを構築し、業務役割アイデンティティと組織アイデンティティをAIシステムへの帰属意識に結びつける。
• Amazon Mechanical Turk（MTurk）から抽出した97名の参加者を対象に、オンライン調査を実施し、アイデンティティの構成と業務パフォーマンスに関するデータを収集した。
• 構造方程式モデリング（SEM）を用いて、アイデンティティの次元とAIへの帰属意識との間の仮説的関係を検証した。
• 自己報告尺度を用いて、AIシステムとの感情的・認知的整合性を測定し、AIへの帰属意識を測定した。
• 検証済みの尺度を用いて業務役割アイデンティティと組織アイデンティティを測定し、構成概念の妥当性を確保した。
• AIへの帰属意識が、業務パフォーマンスの向上に果たす中間的役割を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 業務役割アイデンティティと組織アイデンティティは、AIシステムへの帰属意識をどの程度予測できるか？
• RQ2 AIシステムへの帰属意識は、AIツールを活用する労働者の業務パフォーマンスにどのように影響するか？
• RQ3 AIへの帰属意識は、アイデンティティの構成と業務パフォーマンスの関係において、中間的役割を果たすか？
• RQ4 個々のアイデンティティの次元によって、AIへの帰属意識に有意な差が生じるか？
• RQ5 ITアイデンティティの構成概念は、AI補強型の職場環境における作業者アウトカムをどのように説明できるか？

主な発見

• 業務役割アイデンティティはAIシステムへの帰属意識を有意に予測しており、役割に不可欠であると自認する人々ほど、AIツールへの帰属意識が高まる傾向にある。
• 組織アイデンティティもAIシステムへの帰属意識に有意に影響を与え、組織への帰属意識が高いほど、AI技術との整合性が高まる傾向にある。
• AIシステムへの帰属意識は、業務パフォーマンスに肯定的かつ有意な影響を与えることが判明しており、感情的・認知的整合性が高いほど、作業者の成果が向上することが示された。
• 本研究では、AIへの帰属意識がアイデンティティの構成と業務パフォーマンスの関係を中間化するという仮説的モデルが裏付けられた。
• 自動化環境であっても、アイデンティティに基づく要因が、作業者の関与度と効果性を左右することが明らかになった。
• 本モデルは、AIへの帰属意識と業務パフォーマンスの分散の大部分を説明しており、予測妥当性が強いことが示された。