AGI - Mettere insieme Intelligenza artificiale (IA) e intelligenza umana spesso porta a prestazioni peggiori nei compiti decisionali rispetto al lavoro di IA o di esseri umani da soli. È quanto emerge da uno studio guidato dalla Mit Sloan School of Management e pubblicato su 'Nature Human Behaviour'. Il nuovo studio è la prima meta-analisi su larga scala condotta per comprendere meglio quando le combinazioni uomo-IA sono utili nel completamento di un compito e quando non lo sono.
Sorprendentemente, la ricerca ha scoperto che combinare uomo e IA per completare compiti decisionali spesso si è rivelato inadeguato; ma i team uomo-IA hanno mostrato molto potenziale lavorando in combinazione per svolgere compiti creativi. La ricerca, condotta dalla studentessa di dottorato del Miy e affiliata al CCI Michelle Vaccaro e dai professori della Mit Sloan School of Management, Abdullah Almaatouq e Thomas Malone, arriva in un momento segnato sia dall'entusiasmo che dall'incertezza sull'impatto dell'IA sulla forza lavoro. I ricercatori hanno condotto una meta-analisi di 370 risultati su combinazioni di IA e umani in una varietà di attività da 106 diversi esperimenti pubblicati su riviste accademiche pertinenti e atti di conferenze tra gennaio 2020 e giugno 2023.
Tutti gli studi hanno confrontato tre diversi modi di eseguire le attività: a) sistemi solo umani b) sistemi solo IA e c) collaborazioni uomo-IA. L'obiettivo generale della meta-analisi era comprendere le tendenze sottostanti rivelate dagli studi. I ricercatori hanno scoperto che in media, i team uomo-IA hanno ottenuto risultati migliori rispetto agli umani che lavoravano da soli, ma non hanno superato le capacita' dei sistemi IA che operavano da soli. È importante sottolineare che non hanno trovato 'sinergia uomo-IA', il che significa che i sistemi uomo-IA medi hanno ottenuto risultati peggiori rispetto ai migliori tra gli umani da soli o alle migliori IA da sole nelle metriche delle prestazioni studiate.
"C’è un presupposto prevalente secondo cui integrare l'IA in un processo aiutera' sempre le prestazioni, ma dimostriamo che non è vero", ha affermato Vaccaro. "In alcuni casi, è utile lasciare alcuni compiti esclusivamente agli umani e alcuni compiti esclusivamente all'IA". Il team ha anche identificato fattori che influenzano il modo in cui umani e IA lavorano insieme. Ad esempio, per attività decisionali come la classificazione di deep fake, la previsione della domanda e la diagnosi di casi medici, i team uomo-IA spesso hanno ottenuto risultati inferiori rispetto alla sola IA. Tuttavia, per molte attività creative, come riassumere post sui social media, rispondere a domande in una chat o generare nuovi contenuti e immagini, queste collaborazioni sono state spesso migliori rispetto al meglio tra umani o IA che lavorano in modo indipendente.
"Sebbene negli ultimi anni l'intelligenza artificiale sia stata utilizzata principalmente per supportare il processo decisionale analizzando grandi quantità di dati", ha affermato Malone, "alcune delle opportunità più promettenti per le combinazioni uomo-intelligenza artificiale riguardano il supporto alla creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini, musica e video". Il team ha teorizzato che questo vantaggio negli sforzi creativi deriva dalla loro duplice natura: mentre questi compiti richiedono talenti umani come creatività, conoscenza e intuizione, implicano anche un lavoro ripetitivo in cui l'intelligenza artificiale eccelle.