Die Studie untersucht, wie der Mindestlohn als Anker für die Beurteilung der Lohngerechtigkeit durch Menschen und künstliche Intelligenz (KI) fungiert.
Durch Umfragen unter menschlichen Probanden auf der Crowdsourcing-Plattform Prolific.co und Abfragen an das OpenAI-Sprachmodell GPT-3 wird getestet, ob die numerische Antwort auf die Frage, was ein fairer Lohn für eine bestimmte Stellenbeschreibung ist, beeinflusst wird, wenn den Befragten zusätzliche Informationen präsentiert werden, die einen numerischen Mindestlohn enthalten, sei er realistisch oder unrealistisch, im Vergleich zu einer Kontrollgruppe, der kein Mindestlohn genannt wird.
Die Ergebnisse zeigen, dass der Mindestlohn die Verteilung der Antworten für den als fair erachteten Lohn beeinflusst, indem er den Mittelwert der Antworten in Richtung des Mindestlohns verschiebt, wodurch die Rolle des Mindestlohns als Anker für Gerechtigkeitsurteile belegt wird. Bei unrealistisch hohen Mindestlöhnen von 50 $ und 100 $ spaltet sich die Verteilung der Antworten jedoch in zwei deutlich getrennte Modi auf, von denen einer dem Anker in etwa folgt und der andere nahe der Kontrollgruppe bleibt, wenn auch mit einer insgesamt nach oben gerichteten Verschiebung.
Der Anker hat einen ähnlichen Effekt auf das Sprachmodell, wobei der Lohn, den das Modell als fair wahrnimmt, jedoch eine systematische Abwärtsverschiebung im Vergleich zu den Antworten der menschlichen Probanden aufweist. Bei unrealistischen Ankerwerten spalten sich auch die Antworten des Sprachmodells in zwei Modi auf, wobei jedoch ein deutlich geringerer Anteil der Antworten dem Anker folgt als bei den menschlichen Probanden.
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