调查领导者如何决定 AI 创新：HCI 的机遇

文献标题

Investigating How Leaders Decide on AI Innovations: Opportunities for HCI

出版信息

• 主题领域: 领导者在人工智能创新中的决策过程及人机交互（HCI）干预的机会。
• 关键词: AI决策者, AI创新, 人机交互, 负责任的AI, AI素养, 创意生成, 组织决策, 软件开发, FOMO, AI采纳。

背景与问题

• 问题/挑战: 追求人工智能创新的组织通常缺乏结构化的创意生成过程、人机交互专业知识以及足够的人工智能素养，导致人工智能项目的失败率高达80-95%。负责任的人工智能考量常常被忽视。
• 重要性: 减少人工智能项目失败并确保负责任的人工智能采纳，对于在日益以人工智能为驱动的商业环境中最大化收益和最小化风险至关重要。
• 动机与相关工作: 现有研究主要关注人工智能开发者、用户体验设计师和用户，但对人工智能决策者的决策过程关注较少。人工智能创新的高失败率凸显了战略规划、创意生成和风险评估方面的不足。

解决方案

• 提出的方法: 调查人工智能决策者的决策过程，以识别人机交互在改善人工智能创新成果和减少项目失败方面的机会。
• 创新点:
  1. 提供关于人工智能创新中组织决策的实证证据，突出创意生成和人机交互参与的不足。
  2. 识别人工智能决策者的误解，包括对收益的高估和对风险的低估。
  3. 提议将人机交互最佳实践和素养融入人工智能创新过程。
  4. 扩展人工智能项目成功的定义，包括市场认知和股票价值的影响。
• 程序与关键技术:
  • 对来自20个不同行业的25位人工智能决策者进行半结构化访谈。
  • 使用亲和图法进行定性数据分析，以识别可操作的洞察。
  • 检查组织在人工智能概念生成、决策过程以及对风险和收益的推理方面的策略。

结果

• 具体发现:
  • 组织通常在没有创意生成的情况下进行创新，采用第一个出现的概念，而不生成或评估替代方案。
  • 人工智能决策者由于FOMO（害怕错过）和人工智能炒作，常常高估人工智能的收益并低估风险。
  • 负责任的人工智能考量基本缺失，对社会影响和风险管理存在误解。
  • 人工智能创新早期阶段缺乏人机交互专业知识，限制了战略规划和风险缓解。
• 相较基线的优势:
  • 识别当前人工智能创新实践中的不足，并强调人机交互在解决这些问题中的潜力。
  • 提出将人机交互和负责任的人工智能考量整合到组织决策中的可操作洞察。
• 实验/评估:
  • 对来自不同行业的参与者进行访谈，重点关注人工智能项目的回顾性描述。
  • 分析组织实践和决策结构，揭示模式和不足。
• 局限性与未来工作:
  • 发现可能无法推广到所有组织或领导者的视角。
  • 受限于参与者分享信息的意愿及保密约束。
  • 未来工作可以探索人工智能项目成功的更广泛定义，并开发工具以将人机交互整合到人工智能创新过程中。

总结

本研究调查了人工智能决策者如何推理人工智能的收益与风险，揭示了创意生成、人机交互参与以及人工智能素养方面的关键不足。组织通常在没有结构化流程的情况下追求人工智能创新，由于FOMO和炒作而高估收益并低估风险。负责任的人工智能考量基本缺失，人机交互专业知识被低估，限制了战略规划和风险缓解。本文强调了人机交互改善人工智能创新成果的机会，并提出将人机交互素养融入商业教育的建议。通过解决这些不足，组织可以减少人工智能项目失败，实现更具影响力和负责任的人工智能采纳。