AI 如何改变人类决策：林雪平大学博士论文研究人机协作决策

AI如何改变人类决策

Bijona Troqe拥有林雪平大学工业工程与管理博士学位。图片来源：Teiksma Buseva。

作者：Teiksma Buseva

AI能够识别人们遗漏的模式，并为决策带来新信息。然而，这并不会自动带来更好的决策。在林雪平大学的博士论文中，Bijona Troqe研究了当人类与AI共同决策时会发生什么。

AI正成为许多组织日常决策的一部分。在医疗领域，它可以帮助专业人员分析大量信息、识别模式并评估复杂病例。但引入AI不仅仅是增加了一种新工具。它还可能改变人们关注什么、如何理解问题以及如何达成决策。

这正是Bijona在其博士研究中想要理解的。她没有去问AI是否比人类做出更好的决策，而是研究了当人类与AI共同参与同一决策过程时会发生什么。“我想从组织视角理解人机决策。我不研究技术本身，也不试图优化工具。”

她的研究聚焦于涉及众多人员、不同类型知识和不确定性的组织中的决策。

角色并非固定

Bijona研究了瑞典个性化医疗领域的三个场景：AI辅助乳腺癌筛查、个性化药物开发以及数据驱动医疗。她的研究包括访谈以及焦点小组、观察、实地走访和文档分析。

她的主要发现之一是，人类与AI的角色并非固定不变。谁贡献什么会随情境、可用信息和风险水平而变化。

例如，在乳腺癌筛查中，AI生成的风险评分可能影响乳腺X光检查病例的处理方式以及是否需要进一步复核。在其他情况下，AI和放射科医生则在流程的不同阶段各自发挥作用。

“我看到的一种更加分散、流动的协作形式。在同一工作流程中，协作可以呈现不同形态。”

AI能够分析大量数据并发现模式。人们则贡献专业经验和对情境的了解，这些可能是AI系统所不具备的。因此，双方的优势可以相互补充。

AI改变我们关注什么

研究还表明，AI可以在最终选择做出之前就影响决策。通过整理信息、识别模式并生成风险评分，AI可以影响人们注意到什么以及如何理解问题。

一个例子来自数据驱动医疗。医护人员被问及他们认为哪些因素对于预测患者出院后是否会重返急诊科很重要。当一个预测模型分析数据时，它识别出了一些被专业人员列为不太重要的因素，以及一些他们未曾考虑过的因素。

“AI可以提出决策者此前未曾考虑过的事项。”

因此，组织需要同时考虑AI让哪些事物更加可见，以及哪些事物可能因此受到较少关注。

“这并不总是更好。这就是为什么我们需要更深入地理解我们如何与这些技术协作和互动。”

从问题出发

Bijona认为，考虑采用AI的组织应首先明确他们想要改进的决策以及想要解决的问题。技术不应成为起点。

他们还必须考虑谁来做决策、使用什么专业知识、组织的目标以及技术和组织条件。

“要非常清楚你为什么想要实施AI。实际需求是什么？你试图解决什么？我会从那里开始。”

尽管该研究基于医疗领域，但其发现也可能适用于其他涉及众多人员、多种知识和不确定性的决策组织。

“决策从来不是孤立的。它们始终嵌入在特定情境中。”

Bijona将她的研究应用于三个场景：

AI辅助乳腺癌筛查。该案例研究展示了放射科医生和AI如何根据AI风险评分和病例特征等因素，在决策过程中承担不同角色。

个性化药物开发。研究了一个开发个性化药物并正在探索如何将AI和其他技术纳入其工作的组织。该案例深入揭示了组织如何为新技​​术做准备，并将其与现有需求和工作方式相连接。

哈兰地区的数据驱动医疗。研究了若干使用AI和预测模型支持医疗决策的实例。这些包括用于识别风险、对患者进行优先级排序以及突出医护人员原本可能不会考虑的患者数据模式的工具。

关于Bijona Troqe

Bijona Troqe在林雪平大学学习战略管理，她对AI与决策的兴趣正是在那里开始的。她的硕士论文探讨了AI在招聘中的应用，这后来引导她进入人机决策的博士研究。

作为林雪平大学管理与工程系的博士生，她曾与其他博士生同属一个研究小组。她还曾是WASP-HS研究生院的一员，该研究生院汇聚了来自瑞典各地研究AI与社会的博士生。

如今，Bijona在瑞典AI工厂工作，该机构隶属于NAISS，她在这里从事AI基础设施和国际合作方面的工作。

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