Mesterséges intelligencia etikai dilemmái: ellenszenv felmérés és következmények
DOI:
https://doi.org/10.15170/MM.2023.57.KSZ.03.07Kulcsszavak:
mesterséges intelligencia, MI, mesterséges intelligencia ellenszenv, etikaAbsztrakt
A TANULMÁNY CÉLJA
A tanulmány célja annak feltárása, hogy hogyan viszonyul a Z generáció a mesterséges intelligenciához, különös tekintettel az elfogadási és ellenszenvet kiváltó tényezőkre. A kutatás további célja, hogy megértsük, milyen aggodalmak és vélemények élnek ebben a generációban a mesterséges intelligencia különböző aspektusaival kapcsolatban.
ALKALMAZOTT MÓDSZERTAN
A tanulmány a Miskolci Egyetem Z generációs hallgatóinak körében végzett online kérdőíves felmérést. A 132 fős minta tisztítását követően 131 válasz értékelhető volt. A kérdések során 1-től 5-ig terjedő Likert-skálát és szemantikai differenciál skálát használtunk, melynek során a kitöltők kifejezhették a mesterséges intelligenciával kapcsolatos attitűdjeiket.
LEGFONTOSABB EREDMÉNYEI
A kutatás eredményei szerint a mintában szereplő Z generációs hallgatók általánosan ellenszenvet éreznek a mesterséges intelligencia iránt. Az átlag értékek alapján a hallgatók aggodalmat mutattak azokon a területeken, ahol a technológia hatása a legjelentősebb, például a munkanélküliség, egyenlőtlenség és a technológia irányíthatóságát illetően.
GYAKORLATI JAVASLATOK
A tanulmány alapján gyakorlati javaslatok kínálhatók az oktatási intézmények, vállalatok és szakpolitikai döntéshozók számára. Az oktatás során kiemelt hangsúlyt kell fektetni a mesterséges intelligencia képzésére és az etikai szempontokra. A vállalatoknak szükségük van azokra a stratégiákra, amelyek segítik az elfogadást, és az állami szerepvállalásnak irányítania kell a technológia fejlődését, hogy garantálja az egyenlőséget és az etikai normák betartását. Az eredmények ismeretében a szakpolitikai döntéshozóknak a mesterséges intelligencia fejlődését szabályozó törvények kidolgozását kell szem előtt tartaniuk.
Hivatkozások
Alexa, L., Pîslaru, M. & Avasilcăi, S. (2022), “From Industry 4.0 to Industry 5.0 – An Overview of European Union Enterprises”, In: Draghici, A., Ivascu, L. (Eds) Sustainability and Innovation in Manufacturing Enterprises. Advances in Sustainability Science and Technology. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-7365-8_8
Beaumier, G. (2022), Book review, Rights for Robots: Artificial Intelligence, Animal and Environmental Law, Earth System Governance, 11, p.100129. https://doi.org/10.1016/j.esg.2021.100129
Bosse, D., Thompson, S. and Ekman, P. (2023), In consilium apparatus: Artificial intelligence, stakeholder reciprocity, and firm performance. Journal of Business Research, Elsevier, 155. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.113402
Coombs, C., Stacey, P., Kawalek, P., Simeonova, B., Becker, J., Bergener, K., Carvalho, J.Á., Fantinato, M., Garmann-Johnsen, N.F., Grimme, C., Stein, A. & Trautmann, H. (2021), What is it about humanity that we can’t give away to intelligent machines? A European perspective. International Journal of Information Management, 58, p.102311. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102311
Danyi, P. (2018), A mesterséges intelligencia alkalmazása az árazásban. Marketing & Menedzsment, 52(3-4), 5-18.
Danyi, P. (2019), A mesterséges intelligencia árazásbeli alkalmazásának várható hatásai. Marketing & Menedzsment, 53(1), 17-29.
Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., Janssen, M., Lal, B., Williams, M. D., & Clement, M. (2017), “An empirical validation of a unified model of electronic government adoption (UMEGA)”, Government Information Quarterly, 34(2), 211-230. https://doi.org/10.1016/j.giq.2017.03.001
Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., Jeyaraj, A., Clement, M., & Williams, M. D. (2019), “Re-examining the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT): towards a revised theoretical model”, Information Systems Frontiers, 21, 719–734, https://doi.org/10.1007/s10796-017-9774-y
van Esch, P, Black, J. S. & Ferolie, J. (2019), “Marketing AI recruitment: The next phase in job application and selection”, Computers in Human Behavior, 90, 215-222, https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.09.009
Felice, F.D., Petrillo, A., Luca, C.D. & Baffo, I. (2022), “Artificial Intelligence or Augmented Intelligence? Impact on our lives, rights és ethics”, Procedia Computer Science, 200, 1846–1856. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.385
Garett, R. & Young, S.D. (2022), “The importance of diverse key stakeholders in deciding the role of artificial intelligence for HIV research and policy”, Health Policy and Technology, 11(1), 100599. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2022.100599
Giordano, G., Palomba, F. & Ferrucci, F. (2022), On the use of artificial intelligence to deal with privacy in IoT systems: A systematic literature review. Journal of Systems and Software, 193, 111475–111475. https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.111475
Haenlein, M. and Kaplan, A. (2021), “Artificial intelligence és robotics: Shaking up the business world and society at large”, Journal of Business Research, 124, 405–407. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.10.042
Howarth, J. (2021), 57+ Amazing Artificial Intelligence Statistics (2022). https://explodingtopics.com/blog/ai-statistics (Letöltve: 2022. december 12.)
Jain, R., Garg, N. & Khera, S.N. (2022), “Adoption of AI-Enabled Tools in Social Development Organizations in India: An Extension of UTAUT Model”, Frontiers in Psychology, 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.893691
Janarthanam, S. (2019), “The Big 5 AI problems”, Medium.com, https://medium.com/infinitethoughts/the-big-5-ai-problems-f625adf299a (Letöltve: 2022. december 12.)
Johnson, B. (2022), “Metacognition for artificial intelligence system safety – An approach to safe and desired behavior”, Safety Science, 151, 105743. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.105743
Jovanovic, B. (2022), 55 Fascinating AI Statistics and Trends for 2022. https://dataprot.net/statistics/ai-statistics/ (Letöltve: 2022. december 12.)
Kar, A.K., Choudhary, S.K. & Singh, V.K. (2022), “How can artificial intelligence impact sustainability: A systematic literature review”, Journal of Cleaner Production, 376, 134120. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.134120
Kemp, S. (2022), DataReportal – Global Digital Insights. https://datareportal.com/reports/digital-2022-hungary?rq=hungary (Letöltve: 2022. december 12.)
Kotler, P., Kartajaya, H. & Setiawan, I. (2021), Marketing 5.0: Technology for Humanity, 1st ed. Hoboken, New Jersey: Wiley. ISBN:10: 1119668514.
KSH (2020), A háztartások információs- és kommunikációseszköz-használatának főbb jellemzői. https://www.ksh.hu/docs/hun/xftp/idoszaki/ikt/2020/01/index.html (Utolsó letöltés: 2023.november 23.)
Kudashkina, K., Corradini, M.G., Thirunathan, P., Yada, R.Y. & Fraser, E.D.G. (2022), “Artificial Intelligence technology in food safety: A behavioral approach”, Trends in Food Science & Technology, 123, 376–381. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2022.03.021
de Lamotte, Malenka, (2020), “Enlightenment, Artificial Intelligence and Society”, IFAC-PapersOnLine. 53(2), 17427-17432. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2110
Lane, P. (2022), 12 Key Digital Marketing Channels (& How to Use Them). https://terakeet.com/blog/digital-marketing-channels/ (Letöltve: 2022. december 12.)
Miller, G.J. (2022), “Stakeholder roles in artificial intelligence projects”, Project Leadership and Society, 3, p.100068. https://doi.org/10.1016/j.plas.2022.100068
Nguyen, Q.P. and Vo, D.H. (2022), “Artificial intelligence és unemployment:An international evidence”, Structural Change and Economic Dynamics, 63, 40–55. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2022.09.003
O’Connor, S. and Booth, R.G. (2022), “Algorithmic bias in health care: Opportunities for nurses to improve equality in the age of artificial intelligence”, Nursing Outlook, 70(6), 780–782. https://doi.org/10.1016/j.outlook.2022.09.003
Piskóti, I. (2012), „A társadalmi marketing modellje és hazai működésének feltételei”, Gazdaságtudományi Közlemények, 6. kötet, 1. 103-120.
PricewaterhouseCoopers (2022), Become a leader in AI és Analytics: PwC. https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-business-survey.html (Letöltve: 2022. december 12.)
Rouidi, M., Elouadi, E. A., Hamdoune, A., Choujtani, K. & Chati, A. (2022), “TAM-UTAUT and the acceptance of remote healthcare technologies by healthcare professionals: A systematic review”, Informatics in Medicine Unlocked. 32, 101008, 1-14.
Siddiqui, O. (2020), 5 Most Effective Digital Marketing Channels for Your Business https://cmasolutions.com/blog/5-most-effective-digital-marketing-channels-for-your-business/ (Letöltve: 2022. december 12.)
Stahl, B.C., Rodrigues, R., Santiago, N. & Macnish, K. (2022), “A European Agency for Artificial Intelligence: Protecting fundamental rights and ethical values”, Computer Law & Security Review, 45, 105661. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2022.105661
Sujan, M.A., White, S., Habli, I. & Reynolds, N. (2022), “Stakeholder perceptions of the safety and assurance of artificial intelligence in healthcare”, Safety Science, 155, 105870. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.105870
The Lancet Digital Health (2021), “Can artificial intelligence help create racial equality in the USA?”, The Lancet Digital Health, 3(3), e135. https://doi.org/10.1016/s2589-7500(21)00023-6
Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis,G.B. & Davis,F.D. (2003), “User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View”, MIS Quarterly, 27(3).
World Economic Forum (2016), Top 9 ethical issues in artificial intelligence. https://www.weforum.org/agenda/2016/10/top-10-ethical-issues-in-artificial-intelligence/ (Letöltve: 2022. december 12.)
KSH (2020), Virtuálisan együtt, mégis egyedül? https://www.ksh.hu/docs/hun/xftp/stattukor/virtualis_egyuttlet/index.html (Letöltve: 2022. december 12.)
Yan-ping, L. & Ai-qin, Q. (2022), “Replace or create: Analysis of the Relationship between the Artificial Intelligence and Youth Employment in Post Epidemic Era”, Procedia Computer Science, 202, 217–222. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.04.029
Yang, C.-H. (2022), “How Artificial Intelligence Technology Affects Productivity and Employment: Firm-level Evidence from Taiwan”, Research Policy, 51(6), 104536. https://doi.org/10.1016/j.respol.2022.104536
