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Studio dimostra che la 'compagna' AI femminile favorisce una maggiore partecipazione delle donne

Studio dimostra che la 'compagna' AI femminile favorisce una maggiore partecipazione delle donne

> "Un'assistente virtuale con intelligenza artificiale e voce femminile aumenta la partecipazione e la produttività delle donne in team prevalentemente maschili, secondo una nuova ricerca di Cornell.".

Un recente studio condotto dall'Università di Cornell ha rivelato come la presenza di un assistente virtuale dotato di intelligenza artificiale (AI) con voce femminile possa incrementare la partecipazione e la produttività delle donne in team prevalentemente maschili. Questa ricerca potrebbe avere implicazioni significative per la progettazione di bot destinati alla cooperazione uomo-AI.

"Non mi aspettavo che l'inserimento di un agente AI nel team potesse produrre risultati simili a quelli osservati in team composti solo da persone, con uno squilibrio di genere," ha affermato Angel Hsing-Chi Hwang, associato post-dottorato in scienze dell'informazione presso il Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Science.

Lo studio intitolato "The Sound of Support: Gendered Voice Agent as Support to Minority Teammates in Gender-Imbalanced Team" ha ricevuto una menzione d'onore al premio per il miglior articolo alla Conferenza CHI dell'Association for Computing Machinery (ACM) sui fattori umani nei sistemi informatici. La ricerca è stata pubblicata negli Atti della Conferenza CHI sui Fattori Umani nei Sistemi Informatici.

Le conclusioni dello studio riflettono ricerche precedenti nel campo della psicologia e del comportamento organizzativo, secondo cui i membri di minoranza in un team sono più propensi a partecipare se al team vengono aggiunti membri a loro simili, ha spiegato Hwang.

"Tuttavia, assumere una nuova persona per completare un team in tempo reale non è realistico," ha detto Hwang, che studia l'impatto dell'AI sulle pratiche lavorative. "Abbiamo pensato: E se avessimo agenti AI disponibili su richiesta che potessero partecipare e, sperabilmente, cambiare la dinamica del team in modo positivo?"

Per comprendere meglio come l'AI possa aiutare i team con squilibrio di genere, Hwang e Andrea Stevenson Won, professore associato di comunicazione al College of Agriculture and Life Sciences, hanno condotto un esperimento con circa 180 uomini e donne. I partecipanti, suddivisi in gruppi di tre, dovevano collaborare virtualmente a una serie di attività.

I gruppi avevano a disposizione un quarto agente sotto forma di una forma astratta con una voce maschile o femminile, che appariva sullo schermo per leggere le istruzioni, proporre un'idea e gestire i tempi. Importante notare che il bot non era completamente automatizzato, ma pilotato da Hwang attraverso linee generate da ChatGPT.

Dopo l'esperimento, Hwang e Won hanno analizzato i log delle conversazioni di squadra per determinare la frequenza con cui i partecipanti proponevano idee o argomentazioni. Hanno anche chiesto ai partecipanti di riflettere sul livello di supporto offerto, sull'esperienza di team e sulle loro personali sensazioni di essere emarginati, sia dai compagni di team che dal bot.

"Quando abbiamo osservato i comportamenti reali dei partecipanti, abbiamo iniziato a vedere differenze tra uomini e donne e come reagivano alla presenza di un agente AI con voce femminile o maschile nel team," ha detto Won. Hwang ha aggiunto: "Con una voce genderizzata, l’agente AI può fornire un piccolo livello di supporto alle donne membri di minoranza in un gruppo."

Questa interessante ricerca suggerisce che la social inference legata all'AI può essere influente anche quando le persone non ritengono importante la differente sonorità della voce AI.

Risultati importanti che aprono nuovi orizzonti per i bot usati in contesti lavorativi, dove la dinamica di genere può influenzare notevolmente la produttività e il benessere dei lavoratori.

Per maggiori informazioni: Angel Hsing-Chi Hwang et al, The Sound of Support: Gendered Voice Agent as Support to Minority Teammates in Gender-Imbalanced Team, Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (2024). DOI: 10.1145/3613904.3642202

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