该公司在全球拥有名员工年销售额约为亿美元。与所有零售商一样试图在正确的时间将正确数量的产品放入正确的商店以便尽可能多地销售并且不会丢失库存。作为研究的一部分负责监督货架库存的经理向被称为分配员的员工提供了两组建议帮助他们选择要展示的商品。一组来自分配器可以解释的算法另一组来自分配器无法解释的黑匣子算法。
研究人员随后测试了消费
者对家商店的种产品用于追踪每件商品的编号分配决定的反应。这些产品分为种款式颜色和尺寸。当分配者收到可解释算法的建议时 美国电话号码表 他们经常根据自己的直觉否决它。准确的黑匣子机器学习算法获得建议时他们更有可能接受它即使他们无法说出其背后的含义。他们最终的库存决定比平均选择更接近建议。为什么因为他们信任与程序员一起开发算法的同行。
对算法进行社会证明研究人
员写道分配者知道像他们这样的人拥有知识基础和经验的人已经了解了如何以及为何提出这些建议并测试了算法的性能。我们称之为社交证明算法。这一发现来自研究人员在实验后对名员工进行的次采访。一位受访者告诉研究人员由于我看 美国首席财务官 不到建议背后的内容所以我只愿意接受它因为我知道同行事先与开发人员花了很多时间来确保模型的准确性。根据该论文。员工的信心具有重大意义。在的例子中在分配者使用机器学习算法来告知他们的选择的商店中收入增加了而且剩余库存也不太常见。
