人类与算法审计员: 实体类型与模糊性对人类不诚实行为的影响
综合经济学
2025-07-22 v1 经济学
摘要
虽然大多数现有文献聚焦于人类与算法系统在咨询角色中的交互,但关于人类在由自动化系统执行的监控或验证过程中的行为研究仍十分缺乏.本研究考察了当不真实陈述的检测由机器而非人类执行时,人类不诚实行为的变化情况,以及验证过程模糊性对不诚实行为的影响.我们设计了一个激励性实验,采用修改的掷骰子范例:参与者私下观察随机结果并报告,报告更高的数值可获得更大的经济奖励.概率性验证过程引入检测风险与惩罚,实验设计包括验证实体 (人类 vs. 机器) 和验证过程模糊性 (透明 vs. 模糊) 两种处理条件.结果显示,在透明验证规则下,作弊程度在人类和机器审计员之间不存在显著差异.然而,在模糊条件下,当机器进行验证时,作弊程度显著升高,这减少了部分作弊的现象,但导致行为极化化,即要么完全诚实,要么最大化夸大报告.相同的现象也出现在将机器实体与透明/模糊验证规则进行比较时.这些发现凸显了算法不透明性在验证情境中的行为影响.虽然机器可在透明条件下作为有效且高效的审计员,但其黑箱特性若与模糊的验证过程相结合,可能会无意中激励更严重的不诚实行为.这些见解对设计自动化监督系统具有实际意义,包括税务审计、合规以及工作场所监控等.
引用
@article{arxiv.2507.15439,
title = {Human vs. Algorithmic Auditors: The Impact of Entity Type and Ambiguity on Human Dishonesty},
author = {Marius Protte and Behnud Mir Djawadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.15439},
year = {2025}
}