Using and Interacting with AI-Based Intelligent Technologies: Practical Applications on Autonomous Cars and Chatbots
Notice bibliographique
Résumé
L'intelligence artificielle (IA) est souvent considérée comme l'une des innovations les plus prometteuses et perturbatrices de notre époque. Malgré son développement rapide, il existe encore un haut niveau d'incertitude quant à la manière dont les consommateurs vont adopter l'IA. Dans ce contexte, cette thèse de quatre articles vise à comprendre comment les consommateurs utilisent et interagissent avec les technologies intelligentes, en se concentrant en particulier sur deux applications: les chatbots et les véhicules autonomes (VA). Dans un premier temps, nous effectuons une analyse approfondie de la littérature marketing existante en adoptant les approches scientométriques et la méthode Theory-Context-Characteristics-Methodology. Ainsi, nous définissons nos questions de recherche concernant 1) les réactions cognitives et émotionnelles des consommateurs lorsqu'ils interagissent avec des technologies basées sur l'IA capables de simuler des conversations de type humain ; 2) les facteurs affectant l'intention des consommateurs d'utiliser des technologies basées sur l'IA, et leur évolution à travers les niveaux d'automatisation ; 3) les préoccupations éthiques des consommateurs envers les produits IA et leur effet sur la confiance et les intentions d'utilisation. En mettant en œuvre trois plans expérimentaux inter-sujets, nous répondons à notre première question de recherche en comparant les interactions humain-humain et humain-chatbot et les interactions avec des chatbots hautement anthropomorphes et faiblement anthropomorphes. Nous nous appuyons principalement sur la Théorie de l'Evaluation Cognitive des Emotions (Roseman et al. 1990), la Théorie de l'Attribution (Weiner 2000) et la Théorie de l'Anthropomorphisme (Aggarwal and McGill 2007 ; Epley et al. 2018), en montrant que les réponses des consommateurs diffèrent lorsqu'ils interagissent avec un humain et un chatbot, en fonction des différentes attributions de responsabilité et des différents niveaux d'anthropomorphisme. Ensuite, nous étudions la manière dont l'expérience des consommateurs avec différents niveaux d'automatisation affecte les perceptions des technologies basées sur l'IA. Nous utilisons les VA comme unité d'analyse, en intégrant le cadre UTAUT avec la Théorie de la Confiance (Mcknight et al. 2011), la Théorie du Calcul de la Vie Privée (Dinev et Hart 2006) et la Théorie du Bien-être (Diener 1999). Après la mise en œuvre d'un design intra-sujet avec des études sur le terrain et sur simulateur, les résultats suggèrent que la différenciation entre les différents niveaux d'automatisation joue un rôle clé pour mieux comprendre les facteurs d’adoption ainsi que les réactions cognitives lors de l'utilisation d'applications intelligentes. Enfin, nous étudions les préoccupations éthiques des consommateurs concernant les chatbots et les VA. Nous utilisons une approche mixte, en utilisant la modélisation thématique et la modélisation par équation structurelle. Nous montrons que pour les chatbots, la composante interactionnelle et émotionnelle de la technologie est prédominante, les consommateurs soulignant, entre autres, le design émotionnel et le manque d'adaptabilité comme principaux soucis éthiques. En revanche, pour les VA, les préoccupations éthiques concernent plutôt des perceptions cognitives liées à la transparence des algorithmes, à la sécurité de la technologie et à l'accessibilité. Notre recherche offre des contributions à la littérature émergente sur les comportements des consommateurs liés aux produits intelligents en soulignant la nécessité de prendre en compte la complexité des technologies d'IA à travers leurs différents niveaux d'automatisation et en fonction de leurs caractéristiques. Nous offrons également des contributions méthodologiques grâce à la mise en œuvre de plans de recherche expérimentaux innovants, utilisant des outils avancés et combinant des approches qualitatives et quantitatives. […]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».