Butt-dialing the devil: Evil agents are expected to disregard intentions behind requests
Notice bibliographique
Résumé
Evil supernatural beings are often depicted as responding to unintended requests, whereas this may be less common in representations of good supernatural beings. This asymmetry suggests that people may expect good and evil agents to differ in their sensitivity to other people's intentions. We investigated this proposal across five experiments on 2231 adult US residents. In Experiments 1 to 4, participants judged whether good or evil agents would grant requests from individuals who varied in their understanding of what they requested, and in whether they executed requests correctly. Across experiments, the good and evil agents were either supernatural beings or regular humans. Participants predicted good agents would be sensitive to intentions behind requests, but predicted evil agents would be comparatively insensitive to these intentions. In some experiments, they also predicted that evil agents would be more sensitive to whether requests were executed correctly. In Experiment 5, participants rated explanations for why an agent would grant a request from someone who did not understand what they were requesting. Participants thought evil agents might grant such requests because they are indifferent to the others' intentions, but participants did not strongly endorse this explanation for good agents. Taken together, our findings suggest that people have distinct expectations of how moral character affects decision-making. They also suggest that people's beliefs about good and evil supernatural beings may be grounded in their views of ordinary humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».