宾夕法尼亚州立大学的研究人员表示，来自人工智能的建议可能和来自人类专家的建议一样有影响力。然而，无论是人类还是机器人都可能发现，当他们的消极意见与持积极意见的人群背道而驰时，他们就会失去影响力。
在一项研究中，研究人员发现，当AI推荐用户应将哪些照片添加到其在线业务资料中时，AI的意见与人类专家一样具有影响力。但是，如果AI和人类专家的反馈意见都是负面的，那么用户都不会采纳他们的意见。
桑达尔也是宾夕法尼亚州立大学计算与数据科学研究所的一名成员，他说，这些发现可能表明，有时大众的意见——也被称为从众效应——能够击败专家的意见，无论他们是人工智能还是人类。他补充说，无论是人工智能还是人类专家，只要他们对一张商业资料照片的评价是积极的，他们就能够影响用户对照片的评价。然而，如果专家们不喜欢这张照片，而观众对它给出了积极的评价，专家们的影响力就会减弱。
该研究的第一作者、大众传播学博士王金平（音译）表示，由于人们越来越多地使用社交媒体来寻找反馈，专家意见和从众效应可能是影响决策的重要因素。
王金平说：“如今，我们经常在做决定之前，通过网络平台征求他人的意见，比如同行和专家。例如，当我们想知道要看什么电影，或者要上传什么照片到社交媒体平台时，我们可能会求助于这些来源。”
人工智能通常比人类专家更便宜，而且他们也可以24小时工作，王金平认为，这可能会使他们对在线业务更有吸引力。
研究人员还发现，人工智能的群体地位似乎并不影响一个人对其建议的接受程度。然而，在人类专家中，来自相似国家的专家对一张照片给出负面评价，往往比来自未知国家的专家对一张照片给出类似负面评价的影响更大。
虽然研究结果表明，群体地位可能不会影响一个人是否重视人工智能的判断，这听起来像是好消息，但桑达尔表示，同样的文化偏见可能仍然存在于人工智能身上，因为它们可能隐藏在编程和培训数据中。
“这可能是好的，也可能是坏的，因为这完全取决于你教给AI什么，”桑达尔说。“尽管相信人工智能具有超越文化偏见的能力是件好事，但我们必须牢记，如果您对来自一种文化的图片进行AI培训，它们可能会在用于其他文化背景的图片上提供误导性建议。”
研究人员将他们的研究结果发表在即将出版的《计算机与人类行为》杂志上，他们通过网络众包服务招募了353人参与这项研究。参与者被随机选中，观看一个网站的截图，该网站为用户提供他们的商业资料照片的推荐。参与者还被告知，除了专家评分者外，该网站还允许其他平台用户提供反馈。这些截图代表了研究人员研究的各种情况，包括专家评分者是人类还是人工智能，他们的反馈是积极的还是消极的，以及评分者的来源是否来自一个类似的、不同的或未知的国家身份。
在未来，研究人员计划更深入地研究影响的群体动态，并检验专家的性别是否在影响意见中发挥作用。
