Yazar
Boyacı, T., Canyakmaz, Caner, de Vericourt, F.
Basım Tarihi
2023-03
Basım Yeri
-
bilgilendirir
Konu
Makine öğrenimi, Rasyonel dikkatsizlik, İnsan-makine işbirliği, Bilişsel çaba
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0025-1909
Kayıt Numarası
60ef3171-54cc-4a3d-9bd0-d794fe93c2bd
Lokasyon
İş idaresi
Tarih
2023-03
Örnek Metin
Yapay zeka (AI) teknolojilerinin birçok kuruluş tarafından hızla benimsenmesi, son zamanlarda yapay zekanın belirli görevlerde sonunda insanların yerini alabileceği yönündeki endişeleri artırdı. Aslında makineler işbirliği içinde kullanıldığında insanların tamamlayıcı güçlerini önemli ölçüde artırabilir. Gerçekten de, muazzam bilgi işlem güçleri nedeniyle makineler belirli görevleri inanılmaz bir doğrulukla yerine getirebilirler. Bunun tersine, insan karar vericiler (DM'ler) esnek ve uyarlanabilirdir ancak sınırlı bilişsel kapasiteleri nedeniyle sınırlıdır. Bu makale, makine tabanlı tahminlerin insan DM'sinin karar sürecini ve sonuçlarını nasıl etkileyebileceğini araştırıyor. Bu tahminlerin karar doğruluğu, karar hatalarının eğilimi ve doğası ve DM'nin bilişsel çabaları üzerindeki etkisini inceliyoruz. Hem esnekliği hem de sınırlı bilişsel kapasiteyi hesaba katmak için insanın karar verme sürecini rasyonel bir dikkatsizlik çerçevesinde modelliyoruz. Bu kurulumda makine, DM'ye hiçbir bilişsel maliyet olmaksızın doğru ancak bazen eksik bilgiler sağlar. Makine girişinin insan karar süreci üzerindeki etkisini bu çerçevede tam olarak karakterize ediyoruz. Makine girişinin her zaman insan kararlarının genel doğruluğunu iyileştirdiğini ancak yine de belirli hata türlerinin (yanlış pozitifler gibi) eğilimini artırabildiğini gösteriyoruz. Makine aynı zamanda girdisi son derece doğru olmasına rağmen insanı daha fazla bilişsel çaba sarf etmeye teşvik edebilir. İlginçtir ki bu durum, örneğin zaman baskısı veya çoklu görev nedeniyle DM'nin bilişsel olarak en fazla kısıtlandığı durumlarda meydana gelir. Bu sonuçları sentezleyerek, insan-makine işbirliğinin en faydalı olabileceği karar ortamlarını belirliyoruz.
