[論文レビュー] The Threats of Artificial Intelligence Scale (TAI). Development, Measurement and Test Over Three Application Domains

Kimon Kieslich, Marco Lünich+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 12, 2020

Artificial Intelligence in Healthcare and Education参考文献 51被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、認識、予測、助言、意思決定の各機能レベルにおいて、AIに対する分野特異的脅威認識を測定することを目的とした心理測定的尺度であるAIの脅威（TAI）尺度を紹介する。ドイツ語のオンライン調査（N=891）において、融資発足、求職者採用、医療治療の分野で妥当性が確認された。TAI尺度は高い内部整合性と因子妥当性を示し、意思決定機能を有するAIが最も脅威として認識されていることが判明。分野ごとの認識の差は顕著であった。

ABSTRACT

In recent years Artificial Intelligence (AI) has gained much popularity, with the scientific community as well as with the public. AI is often ascribed many positive impacts for different social domains such as medicine and the economy. On the other side, there is also growing concern about its precarious impact on society and individuals. Several opinion polls frequently query the public fear of autonomous robots and artificial intelligence (FARAI), a phenomenon coming also into scholarly focus. As potential threat perceptions arguably vary with regard to the reach and consequences of AI functionalities and the domain of application, research still lacks necessary precision of a respective measurement that allows for wide-spread research applicability. We propose a fine-grained scale to measure threat perceptions of AI that accounts for four functional classes of AI systems and is applicable to various domains of AI applications. Using a standardized questionnaire in a survey study (N=891), we evaluate the scale over three distinct AI domains (loan origination, job recruitment and medical treatment). The data support the dimensional structure of the proposed Threats of AI (TAI) scale as well as the internal consistency and factoral validity of the indicators. Implications of the results and the empirical application of the scale are discussed in detail. Recommendations for further empirical use of the TAI scale are provided.

研究の動機と目的

• 機能的自律性と分野特異性を考慮した、AIの脅威認識を細分化し、適応可能な測定尺度を開発すること。
• AI研究分野における脅威認識を測定するための正確で文脈に即したツールの不足を解消すること。
• 融資発足、求職者採用、医療治療の3つの異なるAI応用分野において、尺度の信頼性と妥当性を検証すること。
• AIの機能（認識、予測、助言、意思決定）と応用分野に基づいて、脅威認識がどのように変化するかを検討すること。
• 今後の研究における一般大衆のAI脅威認識に関する標準的で実証的妥当性を持つ道具を提供すること。

提案手法

• TAI尺度は、恐怖訴求に関する心理的文献に基づき、AIの機能的自律性に応じた脅威認識の差を明確にすることを目的に構築された。
• 非代表的なオンラインパネルから891名のドイツ参加者に対して、標準化されたオンラインアンケートが実施された。
• 尺度は、認識、予測、助言、意思決定の4つのAI機能レベルにおける脅威認識を測定する項目を含む。
• 要因分析により、TAI尺度の多次元的構造が確認され、その因子妥当性が裏付けられた。
• 信頼性はCronbachのアルファを用いて評価され、全分野で妥当な内部整合性が示された。
• 尺度は3つの異なるAI応用文脈に適応・適用され、分野特異的感受性の検証が行われた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特定の応用分野内において、認識、予測、助言、意思決定の各機能レベルにおけるAIの脅威認識はどのように異なるか？
• RQ2 融資発足、求職者採用、医療治療といった分野間で、AIの脅威認識はどの程度異なるか？
• RQ3 TAI尺度は、多様なAI応用文脈において十分な内部整合性と因子妥当性を示すか？
• RQ4 自己報告のAI恐怖と脅威認識はどのように関連しているか？また、脅威認識は実際の恐怖を信頼できる代理指標として機能できるか？
• RQ5 TAI尺度は、測定精度を維持したまま、異なるAI応用分野に柔軟に適応可能か？

主な発見

• TAI尺度は高い内部整合性と因子妥当性を示し、多様なAI応用分野における信頼できる測定ツールとしての使用が裏付けられた。
• 意思決定機能を有するAIに対して脅威認識が最も高かったことから、人間の自律性の喪失が脅威認識の主要因であると考えられる。
• 脅威認識は分野によって顕著に異なり、融資発足と求職者採用は医療治療よりも脅威として強く認識された。
• 医療治療分野では、認識および予測に係るAIアプリケーションはわずかに脅威として認識されたことから、分野特異的なリスク認識パターンが明らかになった。
• 分野の文脈を制御しても、AIの機能に応じた脅威認識の差を尺度が的確に捉えていた。
• 脅威認識は自己報告のAI恐怖を信頼できる予測要因として示し、調査研究において恐怖の代理指標としての使用が有効であることを裏付けた。