AIは人間よりも偏りが少ないと見なされるのはいつか？社会的な不公平感、差別体験、性別に基づく意思決定における比較的偏りの判断

自動化された意思決定（ADM）が高リスクの領域に組み込まれる中で、ユーザーがその公平性を人間の意思決定（HDM）と比較してどう認識するかを理解することは重要です。本研究では、認識された社会的な不公平感と性別による差別の個人的経験が、HDMとADMの間の認識された偏りのギャップを調節するかどうか、またこのギャップがADMに対する態度を予測するかどうかを検証しました。506人の韓国成人を対象にしたウェブベースの調査では、法、金融、採用、教育の4つの領域にわたってHDMとADMにおける性別の偏見が評価されました。線形混合モデルにより、参加者はすべての領域でADMをHDMよりも一貫して性別に偏らないと認識しており、ギャップは採用と教育で最も大きかったことが明らかになりました。この比較的偏りの利点は、認識された社会的な不公平感によって調節されましたが、個人的な差別体験によっては調節されませんでした。その利点の大きさはADMに対するより好意的な態度を有意に予測していました。研究結果は、アルゴリズムによる意思決定に対する公の好みが、個人の経験ではなく社会的公平性の体系的評価に基づいていることを示唆しています。