AI 与人类建议能否减轻自私行为的惩罚？基于心理学视角的 AI 伦理实验

人们在做出决策时越来越依赖 AI 建议。有时，此类建议会促进自私行为。当个体遵从促进自私的 AI 建议时，他们会被如何看待和惩罚？为了研究这个问题，我们基于社会心理学理论，结合了机器行为和行为经济学方法。在一项预注册的、有财务激励的实验中，评估者可以惩罚真实的决策者，这些决策者 (i) 接受了 AI、人类或无建议。建议 (ii) 鼓励自私或亲社会行为，决策者 (iii) 表现出自私行为，或者在对照条件下表现出亲社会行为。评估者还向决策者及其建议者分配责任。结果显示，(i) 亲社会行为受到的惩罚很少，而自私行为受到的惩罚要多得多。聚焦于自私行为，(ii) 与未接受建议相比，在亲社会建议后自私行为受到更严厉的惩罚，而在自私建议后受到更宽容的对待。最后，(iii) 尽管与人类建议相比，自私的决策者在遵循 AI 建议时被视为更负责任，但两种建议来源之间的惩罚并没有差异。总体而言，行为和建议内容塑造了惩罚，而建议来源则没有。