When people' jobs are replaced by artificial intelligence, how do they make causal attribution?

本研究では，人工知能に仕事を奪われたとき，人はその奪われた原因を何に求めるのか（原因帰属）を検討した。2022年度は2つのWeb実験を実施した。実験1では，投資ゲームという課題を使い，原因帰属を検討した。実験参加者は実験上で投資を行い，人工知能の成績と比較された。実験では「人工知能に成績が劣った場合，報酬を多く得られる2回目の投資の機会を奪われる」と参加者に説明した。そして，作為的に参加者の成績を人工知能の成績より下回らせることで，人工知能に仕事を奪われるという状況を作った。参加者は人工知能に仕事を奪われた後，その原因として自分の能力と相手の能力に強く帰属していた。実験2では，最後通牒ゲームという課題を使った。この課題は2人で行われるゲームで，供給者と受取人という役割に分かれた。供給者は1万円のうち好きな金額を自分と相手に分配し（例．供給者に6000円，受取人に4000円），受取人はその分配を容認できるかどうかを判断した。受取人が容認すると，供給者が決めた通りの金額が分配された。受取人が拒否すると，両者とも1円も分配されなかった。実験参加者は別の参加者とゲームを行い，供給者と受取人をそれぞれ5試行実施し，最終的な金額が多くなるように求められた。参加者には「人工知能がまた別の参加者とゲームを行っており，得られた金額が人工知能に劣った場合，より多くの報酬を得られる次のゲームに進めない」と教示した。実験1と同様，作為的に参加者の成績を人工知能の成績より劣らせた。実験2においても，奪われた原因として，参加者は自分の能力と相手の能力に強く帰属していた。原因帰属は動機づけや社会心理といった分野で多く検討されてきたが，人工知能との競争場面においては検討されてこなかった。本研究は原因帰属研究に新たな知見を与え，人々の新たな原因帰属パターンの発見につなげることができる。

本研究では，人工知能に仕事を奪われたとき，人はその奪われた原因を何に求めるのか（原因帰属）を検討した。2022年度は2つのWeb実験を実施した。実験1では，投資ゲームという課題を使い，原因帰属を検討した。実験参加者は実験上で投資を行い，人工知能の成績と比較された。実験では「人工知能に成績が劣った場合，報酬を多く得られる2回目の投資の機会を奪われる」と参加者に説明した。そして，作為的に参加者の成績を人工知能の成績より下回らせることで，人工知能に仕事を奪われるという状況を作った。参加者は人工知能に仕事を奪われた後，その原因として自分の能力と相手の能力に強く帰属していた。実験2では，最後通牒ゲームという課題を使った。この課題は2人で行われるゲームで，供給者と受取人という役割に分かれた。供給者は1万円のうち好きな金額を自分と相手に分配し（例．供給者に6000円，受取人に4000円），受取人はその分配を容認できるかどうかを判断した。受取人が容認すると，供給者が決めた通りの金額が分配された。受取人が拒否すると，両者とも1円も分配されなかった。実験参加者は別の参加者とゲームを行い，供給者と受取人をそれぞれ5試行実施し，最終的な金額が多くなるように求められた。参加者には「人工知能がまた別の参加者とゲームを行っており，得られた金額が人工知能に劣った場合，より多くの報酬を得られる次のゲームに進めない」と教示した。実験1と同様，作為的に参加者の成績を人工知能の成績より劣らせた。実験2においても，奪われた原因として，参加者は自分の能力と相手の能力に強く帰属していた。原因帰属は動機づけや社会心理といった分野で多く検討されてきたが，人工知能との競争場面においては検討されてこなかった。本研究は原因帰属研究に新たな知見を与え，人々の新たな原因帰属パターンの発見につなげることができる。