Voce femminile dell'IA stimola maggiore coinvolgimento delle donne nei gruppi di lavoro misti
RomeUno studio della Cornell University ha rilevato che le donne partecipano di più e sono più produttive nei team a maggioranza maschile quando l'assistente AI ha una voce femminile. Questo dimostra che il genere della voce dell'AI può migliorare la collaborazione all'interno dei team. I ricercatori credono che ciò potrebbe contribuire a creare assistenti AI migliori per il lavoro di squadra con gli esseri umani.
Ecco un riassunto dello studio:
- Ricerca condotta da Angel Hsing-Chi Hwang e Andrea Stevenson Won
- Coinvolti circa 180 partecipanti, uomini e donne
- I partecipanti hanno lavorato in gruppi di tre con un compagno di squadra AI
- L'AI aveva una voce maschile o femminile ed era rappresentata da una forma astratta
- Utilizzato un setup "Mago di Oz", con Hwang che forniva le risposte di ChatGPT
L'esperimento ha voluto capire come la presenza di una compagna di squadra AI femminile influenzasse la dinamica in team composti prevalentemente da uomini. Ogni squadra consisteva di un individuo umano, uomo o donna, e del compagno AI. Il compagno AI contribuiva leggendo istruzioni, condividendo idee e mantenendo il tempo.
I partecipanti non hanno mostrato una preferenza netta per una voce maschile o femminile. Tuttavia, le loro azioni hanno rivelato delle differenze. Le donne erano più coinvolte quando l'IA aveva una voce femminile, mentre gli uomini interagivano di più con un bot con voce maschile ma risultavano meno concentrati sui loro compiti.
Hwang e Won hanno esaminato i registri delle chat per determinare quante volte i partecipanti condividevano idee o argomenti. Inoltre, hanno chiesto ai partecipanti di riflettere sull'esperienza. Dai registri delle chat è emerso che i partecipanti avevano reazioni diverse a seconda del tono della voce dell'AI.
Le donne hanno avuto una percezione più positiva dell'AI quando erano meno rappresentate. Diversamente dagli uomini, le donne hanno trovato l'AI con una voce femminile particolarmente utile. Questa ricerca ha dimostrato che anche piccoli dettagli, come il genere della voce dell'AI, possono avere un impatto significativo.
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Ricerche precedenti dimostrano che i membri delle minoranze partecipano di più se vi sono altri come loro nel gruppo. La voce femminile dell'IA ha offerto supporto alle donne, facendole sentire più a loro agio e coinvolte.
Secondo i ricercatori, la voce dell'AI, in base al suo genere, può influenzare la collaborazione di un team. Questo è utile per sviluppare strumenti AI per il lavoro di gruppo. Scegliendo la giusta voce per l'AI, si può migliorare la produttività e il coinvolgimento del team.
I partecipanti hanno collaborato online su varie attività. La ricerca ha coinvolto solo persone che si identificavano come maschi o femmine. Sullo schermo appariva l'intelligenza artificiale che forniva attivamente assistenza nei compiti.
Le donne nei team con prevalenza maschile si sentivano più a loro agio a esprimersi quando l'IA aveva una voce femminile. Gli uomini parlavano di più ma prestavano meno attenzione al compito quando l'IA aveva una voce maschile.
I ricercatori ritengono che la percezione umana dell'IA possa influenzare il comportamento delle persone. Anche se qualcuno pensa che il tono di voce dell'IA sia irrilevante, questo altera comunque le loro azioni. Ciò suggerisce che piccoli aggiustamenti nel design dell'IA possono avere un grande impatto sulla collaborazione dei team.
Lo studio dimostra come l'IA possa migliorare il lavoro di squadra in gruppi con numeri diseguali di uomini e donne. Sottolinea che la voce dell'IA gioca un ruolo importante nella creazione di questi sistemi. Questo potrebbe rendere la collaborazione tra umani e IA più efficiente in futuro.
Lo studio è pubblicato qui:
http://dx.doi.org/10.1145/3613904.3642202e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è
Angel Hsing-Chi Hwang, Andrea Stevenson Won. The Sound of Support: Gendered Voice Agent as Support to Minority Teammates in Gender-Imbalanced Team. Association for Computing Machinery (ACM) CHI Conference on Human Factors, 2024 DOI: 10.1145/3613904.364220220 novembre 2024 · 17:56
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