KI-Technologien sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Sei es in unserem Privatleben, in unserem Beruf oder mittlerweile auch in der zwischenmenschlichen Beziehung: KI-Systeme haben immer grössere Berührungspunkte mit unserem Leben. Das liegt unter anderem auch daran, dass konversationelle KI in den letzten Jahren eine massive Entwicklung durchgemacht hat. Marisa Tschopp forscht seit Jahren im Gebiet der Mensch-Maschine-Beziehungen, um die Wahrnehmung von Beziehungen zwischen Menschen und KI-Systemen zu untersuchen. Sie ist die erste Forscherin, die dazu ein multidimensionales Modell entwickelt hat. Nun wurde der Artikel The impact of human-AI relationship perception on voice shopping intentions im Human-Machine Communication Journal veröffentlicht, in welchem Tschopp und Sassenberg gemeinsam aufzeigen, wie im Zusammenhang mit Voice Shopping ebendiese Wahrnehmung zwischen Menschen und konversationelle KI-Systemen das eigene Verhalten beeinflussen. Dabei verfolgen die beiden das Ziel, effizientere und verantwortungsvollere Systeme zu schaffen. Die Ergebnisse helfen allen voran Entwicklerinnen und Entwicklern von Konversationssystemen, die den ethischen Aspekt der Technologie mitberücksichtigen wollen.

Abstract:

In the emerging field of voice shopping with quasi-sales agents like Amazon’s Alexa, we investigated the influence of perceived human-AI relationships (i.e., authority ranking, market pricing, peer bonding) on (voice-)shopping intentions. In our cross-sectional survey among experienced voice shoppers, we tested hypotheses specifically differentiating voice shopping for low- and high-involvement products. The results emphasized the importance of socio-emotional elements (i.e., peer bonding) for voice shopping for high-involvement products. While calculative decision-making (i.e., market pricing) was less relevant, the master-servant relationship perception (i.e., authority ranking) was important in low-involvement shopping. An exploratory analysis of users’ desired benefits of voice shopping reinforces our claims. The outcomes are relevant for conversation designers, business developers, and policymakers.

Links

• https://stars.library.ucf.edu/hmc/vol8/iss1/5/

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