消费者|班鲍尔和里希：相比于人类决策，消费者更信任算法决策？( 二 ) 人工智能|装配线|生产线|重庆

最后，调查问受访者，他们是否想继续使用最初分配给他们的决定者（人类或算法），或者是否要换一个。这种设计使我们能够评估这些因素中的每一个是如何影响参与者对人类和算法的选择的，以及它们之间是如何相互影响的。结果是明确而有力的——每一个发现都具有强烈的统计学意义，只有下面描述的这两个结果是例外。
在一些常见的决策情况下，人们更喜欢由算法而不是人类来进行决策，但他们是否喜欢算法是由算法的运作方式决定的。总的来说，接受调查者有一半以上的场合（52.2%）选择算法来决定一个问题，这表明对算法的道德恐慌被夸大了。这种偏好与主导媒体报道的算法怀疑论形成了鲜明的对比。
其次，消费者对算法的感受在很大程度上取决于成本、速度和准确性等实际因素，但不受隐私问题（例如对敏感数据的访问）的影响。基于这些数据，我们认为对算法在决策系统中可允许作用的政策选择，必须仔细考虑这些消费者偏好。如果不这样做，就将破坏法律改革的合法性，并阻碍其实施。
在人们的选择中，隐私并不是一个有意义的因素。在决策者可以访问他们私人信息的情况下，参与者对其是人类还是算法漠不关心。我们怀疑人们在将私人信息纳入决策时有不同的偏好。例如，有些人可能更喜欢算法，因为代码不会做评价——它使用非情感的逻辑处理信息，而不是道德化的逻辑。但这可能也是其他人更喜欢透露敏感信息的原因，他们可以将公开信息置于更广泛的背景下，并且能够以同理心进行分析。不过，总体而言，隐私问题并未造成任何方向的偏好。
消费者偏好
在选择算法还是人类的问题上，什么最重要？简而言之：价格（相对成本和收益）、准确性、风险、速度和默认设置。我们的研究设计使我们能够梳理不同的变量，看看哪些变量对人们最重要。
结果表明，参与者不是反对算法，而是以在很大程度上遵循经典理性行为模型的方式对不同条件做出反应。人们更喜欢以更便宜、更准确、更快速的方式做出决定的选项。随着所涉及的风险增加，参与者倾向于以更高的速度选择人类。
我们的调查数据还显示出很强的锚定效应（译者注：锚定效应指受事物的第一印象影响，以后会产生先入为主的观念）。受访者倾向于选择程序最初分配给他们的决策者类型，尤其是如果它是算法。

价格对消费者来说真的很重要。当该算法提供更低的成本或更大的收益时，61%的受访者选择了它；而当它提供的效果与人类相等时，这一比例仅为43%。价格的影响超过了准确性（错误率）和速度的影响。
例如，考虑在风险算法（具有高错误率的算法）和准确度未知的人类之间进行选择，其中两个选项的价格相等。在这种情况下，接受调查的人只有26%的时间选择了不稳定的算法。然而，一旦该算法提供了有意义的价格优势，其接受率就上升了一半以上，达到42%。参与者愿意为了更大的价格回报而赌博。
同样，如果人类和算法都提供相同的速度和好处，那么受访者只有38%的时间选择了算法。如果算法更快，则该份额将增加到47%。但是，如果该算法在相同的时间内提供了更好的价格，那么参与者的选择率为57%。
利害关系对消费者也很重要。调查场景询问参与者关于权重大小的决定：一端是利益牵涉较少，比如赢得一张小额货币价值（10-20美元）的咖啡店礼品卡，另一端是利益关系大，比如因交通罚单被罚款数百美元。结果跟踪了有关消费者偏好的标准直觉——利害关系越大，受访者就越有可能希望有人参与其中。即便如此，这种效果也是有限的。对于交通罚单场景，56%的人选择了人类；对于礼品卡，56.4%选择了算法。[1]在利害关系范围的两端，也有相当多人选择那个少数选项。