Falling out with AI-buddies: The hidden costs of treating AI as a partner versus servant during service failure
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The swift integration of artificial intelligence (AI)-driven tools in various industries, such as virtual assistants, chatbots, and service robots, raises inquiries about consumer reactions to these emerging technologies. To promote acceptance and enhance service interactions, companies frequently market these technologies by fostering parasocial and anthropomorphic relationships: the roles of partner and servant are among the most prevalent. Yet, the precise influence these relationship roles have on consumer responses remains uncertain. While extant literature primarily shows a positive effect of treating AI as a partner, in the current research, we find a multifaceted adverse effect of anthropomorphic partner (versus servant) relationships in the context of service failure. Across four studies, the results demonstrate that when consumers perceive an AI assistant as a relational partner, it heightens their inclination to attribute the failure to themselves because of elevated self-expansion perceptions with the AI. Furthermore, within this relationship dynamic, users exhibit reduced intentions of utilizing the AI agent again, as a result of a decreased sense of self-efficacy. Finally, the undesirable effects of a partner relationship following a service failure can be mitigated by drawing attention to the AI's learning capabilites. The findings of our research highlight a potential caveat of an AI-as-partner relationship, thus advancing our understanding of consumer interaction with AI from a relational perspective.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle