何時人類推薦比人工智慧推薦效果來的好？

DoNotPay是一家美國新創公司，於2015年推出世界首位機器人律師，透過人工智慧技術提供免費法律服務。如果同意讓機器人律師出庭辯護，會員只需透過藍牙耳機連結DoNotPay的APP即可聆聽法庭辯論內容，並在耳機取得回應與指令，只要如實陳述接收的內容即可。若敗訴，DoNotPay還會承擔敗訴的費用，並且會員還能獲得100萬美元。

儘管此項服務看起來相當吸引人，但實際接受率仍不高。這可能是因為一般消費者對於人工智慧的認知還不夠深入，認為人工智慧無法像人類一樣依據個人特徵與情況進行調整，提供量身訂製的建議。當消費者有獨特的偏好時，他們更偏向接受人類的建議。

波士頓大學的基婭拉·隆戈尼教授與維吉尼亞大學的盧卡·西安教授進行了兩個研究，驗證了這一概念（研究整理如下表1）。[1]

在功利目標的條件下，參與者認為人工智慧不適合推薦符合他們獨特喜好的內容，因為人工智慧的推薦通常更偏重於功利感知而較少考慮享樂感知。但在享樂目標下，只要人工智慧和人類的混合模式，它們的表現就能夠和人類推薦系統一樣好。

基於這樣的研究結果，我們是否會看到未來越來越多的混合推薦模式，它們同時整合人工智慧和人類推薦，以提供更加理性和感性的方案呢？

作者：陳苡任（台科大企管系博士）、羅凱揚（台科大企管系博士）

繪圖者：謝瑜倩

[1] Longoni, Chiara and Cian, Luca (2022), “Artificial Intelligence in Utilitarian vs. Hedonic Contexts: The “Word-of- Machine” Effect,” Journal of Marketing, 86(1) 91–108.