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中止机器学习决策支持的效果

作者

上市的：
  • 凯文·鲍尔
  • 迈克尔·诺弗
  • 本杰明·卡里姆（Benjamin M.Abdel-Karim）。
  • 奥利弗·辛兹

摘要

机器学习（ML）的进步促使组织越来越多地实施预测性决策辅助工具，以提高员工的决策绩效。虽然此类系统在许多情况下提高了组织效率，但当存在系统中断的危险时，它们可能是一把双刃剑。根据认知理论，提供基于ML的预测可能会对决策技能的发展产生不利影响，当人们无法使用该系统时，决策技能就会显露出来。本研究的目的是检验这一断言。通过一项专门针对组织障碍和内生性问题而设计的新颖实验，我们表明，最初提供ML决策辅助工具可能会潜在地阻碍决策技能的发展，而决策技能在系统停止时会变得明显。我们还发现，个人“盲目”信任观察到的预测的程度决定了中断后阶段的最终绩效下降。我们的结果表明，让人们清楚地知道ML决策辅助工具是不完善的，这会带来好处，尤其是在存在（暂时）系统中断的合理危险的情况下。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:zbw:safewp:370
    内政部：10.2139/ssrn.4299664
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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