Privacy concerns toward AI-based intelligent voice assistants in the workplace
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Although privacy issues have been widely examined in relation to workplace technology, this study/paper aims to provide a deeper understanding of privacy from a workplace perspective in the context of AI-based intelligent voice assistants. Design/methodology/approach Given the call for more qualitative-empirical studies to examine AI-based intelligent voice assistants, this study conducted 26 in-depth, semistructured interviews with a range of North American organizations across various sectors and industry types. Guided by a constructionist research paradigm and employing a thematic analysis approach, the study focuses on the subjective experiences and insights of participants regarding the use of digital assistants in the workplace. Findings While AI-based intelligent voice assistants can increase productivity and efficiency, the findings reveal that issues related to worker privacy are a significant area of concern. The perceived omnipresent nature of voice assistants fostered apprehensions regarding the listening to and recording of conversations, particularly personal information (information collection). Concerns were raised regarding information processing, specifically whether data was being used for its intended purpose. Fears were also raised about the unintentional dissemination of information, often due to concerns associated with technical glitches. The findings also reveal the invasive nature of digital assistants and their potential to disrupt an individual’s daily routine and personal space. Originality/value Drawing on Solove’s theoretical underpinnings, particularly the work on privacy, this paper offers a fresh perspective on understanding privacy concerns surrounding AI-based intelligent voice assistants in the workplace.
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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 | 0,028 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».