人工智能时代的算法厌恶:研究框架与未来展望
罗映宇, 朱国玮, 钱无忌, 吴月燕, 黄静, 杨智
理解人类对算法服务的负面反应,是有效应对算法管理挑战的关键前提,是推动新一代人工智能健康发展和推进数字社会建设的重要议题。学术界对算法厌恶问题展开研究并取得丰富成果,但多数仅针对单一领域的单一问题。本文运用系统文献综述法,采用“概念辨析—形成机制—理论边界—研究展望”的框架,对人工智能时代算法厌恶的研究进展进行梳理与解析。首先,对管理领域算法厌恶的核心文献进行系统性梳理,在辨析算法、人工智能、机器人三者关系的基础上,界定算法的内涵和外延,明确提出人工智能时代算法厌恶的定义。其次,构建理论研究框架,从算法视角和人类视角双维度提炼出算法厌恶的6种成因机制,并从个体、情境和算法3个维度阐述算法厌恶的12种理论边界。最后,提出具有科学价值和实践意义的六大未来研究议题,为深化算法厌恶理论和实践研究提供理论指南。本文拓展了算法厌恶理论体系研究的认知边界,对促进中国企业有效应对算法管理挑战、推动中国人工智能健康发展和数字社会建设具有重要启示。
:管理世界