Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Zenodo
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://doi.org/10.5281/zenodo.15730671 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Inhaltsangabe:
- <p>The architecture of human-AI interaction significantly impacts group decision-making processes, particularly in ethically sensitive contexts. Based on a systematic review of empirical and theoretical studies (2020–2025), this work identifies key mechanisms that support complementarity, trust, distributed responsibility, and adaptive collaboration in human-AI teams. Special attention is given to cognitive load and AI role modeling. The findings show that the effectiveness and ethical impact of AI systems depend not only on algorithmic accuracy but on interaction design, AI roles, and user interfaces. This review provides a conceptual and methodological basis for developing AI systems that support collective reasoning, ethical reflection, and responsible decision-making by design.</p> <p>---</p> <p dir="ltr">AI в групповом принятии этичных решений: Междисциплинарный обзор литературы по эффективному командному взаимодействию человека и AI</p> <p>Архитектура взаимодействия между человеком и искусственным интеллектом имеет значительное влияние на процессы командного принятия решений, особенно в этически чувствительных контекстах. На основе систематического анализа современных эмпирических и теоретических исследований (2020-2025 гг.) выявлены ключевые механизмы, обеспечивающие комплементарность, доверие, распределённую ответственность, а также адаптивность в групповой работе с AI. Особое внимание уделяется вопросам когнитивной нагрузки и ролевым моделям при включении AI в команду. Работа демонстрирует, что эффективность и этичность систем AI зависят не столько от точности алгоритма, сколько от формы взаимодействия, ролей AI и интерфейсных решений. Результаты обзора могут быть использованы как методологическая и концептуальная база для проектирования AI-систем, поддерживающих коллективное мышление, рефлексию и устойчивое распределение ответственности.</p>