Riscurile bias-urilor observabile și neobservabile în inteligența artificială utilizată în predicția alegerii consumatorului
Autor:Florian Teleaba, Sorin Popescu, Marieta Olaru și Diana Pitic
JEL:D91, D80, D01
DOI:10.24818/EA/2021/56/102
Cuvinte cheie:bias cognitiv, inteligența artificială, predicția alegerii consumatorului, comportamentul consumatorului, aversiunea la regret, aversiunea la extreme, focus cognitiv regulator.
Abstract:
Din ce în ce mai multe companii adoptă astăzi Inteligența Artificială (IA). Recent însă au apărut multe dezbateri cu privire la riscul ca bias-urile cognitive umane să fie replicate (și scalate) de IA. Cercetarea în bias-uri în IA utilizată în predicția alegerii consumatorului este încă incipientă și se focusează numai pe cele „observabile”. În această lucrare prezentăm o scurtă sinteză de bias-uri cognitive și riscurile potențiale de a fi replicate în IA utilizată în predicția alegerii consumatorului. Discutăm de asemenea pentru prima dată despre riscul unor bias-uri „neobservabile”, care pot afecta alegerea consumatorului în mod indirect, prin intermediul altor bias-uri. Exemplificăm acest lucru prin trei dintre cele mai cercetate și des întâlnite bias-uri în comportamentul consumatorului: aversiunea la extreme, aversiunea la regret și focusul cognitiv regulator (focus pe prevenție sau pe promoție). Pe baza unei cercetări având un eșantion de 1747 de respondenți, prin modelarea de ecuații structurale prin metoda ‚partial least squares’ și teste standard de semnificație statistică, arătăm că aversiunea la regret (un bias neobservabil) reduce aversiunea la extreme (un bias observabil), și mediază complet influența focusului cognitiv regulator (un bias neobservabil).