摘要：人工智能（Artificial Intelligence）是最大限度地改变未来的核心动力，以多种形式影响着整个产业和个人的日常生活。最重要的是，随着可利用数据的增加，越来越多的企业和个人利用人工智能技术从数据中提取有用信息，并将其用于决策。本研究将为决策提供建议的顾问类型分为人类、人工智能和人类与人工智能协作三类，考察了顾问的类型和决策者的性格特征对决策的影响本研究将人工智能的作用视为决策与判断研究领域的顾问的作用，并扩展了相关研究。

关键词：人类与人工智能协作，人工智能，增强智能，性格特征

引言：

人工智能的飞跃性发展不仅应用于与我们日常生活密切相关的手机、洗衣机、吸尘器和汽车等产品，还适用于面对面提供的投资咨询、法律咨询和医疗咨询等知识服务。引入人工智能的企业最近正在激进地增加，在各个领域都在使用人工智能，并计划今后使用。这样，人工智能作为改变未来的最核心技术倡议，在整个产业中备受关注。

人类和人工智能的协作在决策领域尤其受到强调。因为在决策过程中重要的两种能力中，信息处理能力人工智能比人类更优秀，另一种能力直觉是人类才能拥有的，通过人类和人工智能的合作，可以做出最佳的决策。在变化的速度越来越快、不确定性越来越高的环境下，企业和个人做出决策的频率和复杂性将增加，因此在决策中人工智能的必要性将进一步提高。此外，为了合理地做出决策，预计将积极讨论利用人工智能的方法。

一、顾问类型

人工智能提出的建议并不一定比人类提出的建议更能用于决策。在这里，利用建议意味着决策被建议改变的程度。虽然算法在天气预报、学习成绩等几个领域的预测能力比人类优秀，在目睹算法即使是很小的错误后，也得出了不接受算法建议的结果。他们说，算法的错误比人类的错误小，但反应更敏感，拒绝算法，并将其命名为“算法厌恶”。

从研究决策者和顾问互动的先行研究来看，决策者根据顾问类型利用建议的程度不同。在股价预测业务、医疗领域以及与个人喜好相关的领域，比起人工智能，更利用了人类提出的建议，相反，在行李检查和大众歌曲排名预测及体重预测等方面，更利用了人工智能。

本研究的重点不是人类与人工智能的对决，而是加强人类智能，以查明人类与人工智能合作时的建议应用。为此，将建议者类型定义为“人类单独”、“人工智能单独”和“人类与人工智能的协作”三种，并设置了以下假设：

假设1：当建议者类型是人类和人工智能的合作时，建议的认知有用性将比人类单独或人工智能单独时更大。

假设2：当建议者类型是人类和人工智能的合作时，建议将比单独使用人类或人工智能单独使用时更多地用于决策。

二、建议的认知有用性

技术接受模型不仅持续用于预测和评估用户对信息技术的接受程度，而且还应用于多种学科领域。技术接受模型的认知有用性不仅影响系统的使用，还影响新产品或新服务的接受。

现有的研究大部分是比较人工智能和人类提出的建议的使用程度以及影响其使用的因素。但最近有结果显示，在各种产业中，人类和人工智能合作的情况下，成果更好。原因是人类固有的能力直觉和人工智能卓越的信息处理能力的适当协调可以提高决策质量。

在本研究中，我们认为建议的认知有用性评价会影响建议的使用，因此我们想了解建议的认知有用性是否对建议的使用起到媒介作用。

三、决策者的性格特征

理解个人的性格是理解和预测个人行为的合适方法之一。由开放性、诚实性、外向性、亲和性、神经症组成的big five factor被公认为代表性性格特征。利用建议是建议者和决策者的互动，不仅需要建议者的观点，还需要决策者了解情况。决策者的个人倾向或情感状态是影响建议使用的因素。依赖性或亲和力强的决策者更积极地利用建议，当决策者的情绪状态积极时，更有效地利用建议。

在本研究中，我们将以big five factor为基础，根据决策者的性格特点，验证不同类型的顾问对建议的认知有用性和建议的使用有何差异。亲和性强的人不管顾问类型如何，都会经常使用建议，开放性强的人会积极接受新信息或新技术，因此在本研究中，为了了解顾问类型的差异，排除了亲和性和开放性。

四、结论

本研究的目的是提出将人工智能更积极地应用于决策的方向性。关于人工智能的作用，最近关注度增加的以人类和人工智能的合作为中心，以及将人工智能应用到决策和判断领域的顾问角色，对扩大研究领域具有学术意义。并提出了企业为提高人工智能应用能力应考虑的事项，具有实际意义。总结分析结果，建议者类型本身不会直接影响建议的使用，只有决策者意识到建议的有用性才能使用。作为影响建议认知有用性评价的因素，对决策者的性格特性进行了观察，结果显示，人类和人工智能的合作形式不受决策者性格特性的影响，对建议的有用性有很高的认知，因此使用建议。但是，在人工智能单独使用时，根据决策者的性格特点，建议有用性的认知程度会有所不同，因此建议的使用程度也会有所不同。人工智能单独形式提出的建议，越是诚实性、外向性强或神经症低的决策者，越能有效地认知并利用建议。基于这些结果，可以从实践中得出以下启示：

企业为了做出合理的决策，需要引入多种基于人工智能的系统，也存在已经引进的企业。为了最大限度地利用基于人工智能的系统，企业不仅需要引进性能良好的系统，还需要能够正确理解人工智能提出的数字信息，并添加非数字信息进行决策的组织成员。另外，对于人工智能提出的建议或提供信息，相关企业需要努力提出人工智能和人类判断是组合信息。已经是服装造型个性化服务商的向消费者明确表示，在推荐服装时，将人工智能和人的判断组合在一起，为消费者提供建议。

此外，为了提高人工智能的应用，有必要考虑决策者的个人特点。为了在组织中使用基于人工智能的预测系统，在筛选组织成员时，分析技能或信息技术等以业务为主的能力固然重要，但如果同时考虑组织成员的个人性格特点，将获得更大的成果。例如，具有目标导向、系统化倾向的组织成员或具有领导气质、对新的外部刺激有好奇心的组织成员对人工智能系统的有用性有很高的认识，因此在人工智能相关系统的引进或应用中起到更主导的作用，不安感高的组织成员需要注意使用人工智能系统。

参考文献：

[1]王锋 刘玮.人工智能参与决策过程的挑战与图景[J].求实，2023（05）：18-29

作者简介：仲楠，1987-11-，男，汉族，山东烟台人，硕士学位，烟台科技学院，助教，研究方向：人工智能。