Algorithm aversion
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರವು "ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಬಗೆಗಿನ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾಗುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಾಗಿದೆ". ಇದು ಮಾನವರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಸಲಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ಒಂದು ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅವರು ಅದೇ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಇನ್ನೊಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯನಿಂದ ಬರುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ ಅವರು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಂತಹ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಅಥವಾ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾನವರು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಮನುಷ್ಯನಿಂದ ಬಂದ ಶಿಫಾರಸುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿರೋಧಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಮೀರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸಲಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವುದು ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಥವಾ ಉಪ-ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಜನರು ಏಕೆ ಅಥವಾ ಯಾವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಜನರು ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಿಂದ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ಇದನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೆಚ್ಚುಗೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜನರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಬದಲು ಮನುಷ್ಯನಿಂದ ಹಾಸ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಬದಲು ಪ್ರತಿ ಯು. ಎಸ್. ರಾಜ್ಯದಿಂದ ವಿಮಾನಯಾನ ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಾರೆ. ಜನರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬದಲಿಗೆ ಮಾನವ ವೈದ್ಯರಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿರಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿರಕ್ತಿಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ವಿರಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ವಿವಿಧ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಲಹಾ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ (ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು) ಅಥವಾ ನಿಯೋಗಿ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ (ಅಲ್ಲಿ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ) ಬಳಸಬಹುದು. ಸಲಹೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಚಲನಚಿತ್ರ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಲಹಾ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾನವ ಚಾಲಕನು ಕಾರನ್ನು ಟೆಸ್ಲಾದ ಆಟೋಪೈಲಟ್ಗೆ ಮುನ್ನಡೆಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಾನೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನಿರ್ಧಾರ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಕೊರತೆಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬಗೆಗಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಜನರು ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಜನರು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಹಲವಾರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಶಗಳು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಪಾತ್ರ ಜನರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಒಂದು ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅದರ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಹೇಗೆ ತಲುಪುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಕೊರತೆ. ಇನ್ನೊಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯನು ಹೇಗೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಜನರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ ಇದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಶಿಷ್ಟ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಇತರ ಮಾನವರು ಕಾರಣರಾಗುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಜನರು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಅವರು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಅಸಮರ್ಥವೆಂದು ಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ವಿರೋಧಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿರ್ಧಾರದ ಕ್ಷೇತ್ರ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಕೆಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಶಯಿಸುತ್ತಾರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಾರ್ಯವು ನೈತಿಕತೆ ಅಥವಾ ಪರಾನುಭೂತಿಯಂತಹ ಮಾನವನ ಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ. ಕಾರ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಅಥವಾ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಡೊಮೈನ್ ಪರಿಣತಿಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪರಿಣತಿಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ನಿರ್ಧಾರ ನಿಯಮಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅತಿಯಾದ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸವು ಈ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಭಾಗಶಃ ವಿವರಿಸಬಹುದು; ತಜ್ಞರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅವರು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯ ತೀರ್ಪುಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು. ತಜ್ಞರಲ್ಲದವರಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ತಜ್ಞರು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಟೀಕಿಸಬಹುದು. ಅಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರಲ್ಲದವರು ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು ("ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನನಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಏನನ್ನಾದರೂ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು"). ತಜ್ಞರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಶಿಫಾರಸಿನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೋಷವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ("ಈ ಶಿಫಾರಸು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ"). ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಶೋಧನೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ತಜ್ಞರು ಪರಿಣತರಲ್ಲದವರಿಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ತಜ್ಞರು ತುಂಡು ಮತ್ತು ಗುಂಪು ಮಾಹಿತಿ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚೆಸ್ ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಮಾಸ್ಟರ್ಗಳು ಫಲಕದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ತುಣುಕುಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ವೀನ್ಸ್ ಗ್ಯಾಂಬಿಟ್ ಅಥವಾ ಬಿಷಪ್ ಓಪನಿಂಗ್) ನೋಡುತ್ತಾರೆ. ತಜ್ಞರು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯರು ಔಷಧಿಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳ ಪಟ್ಟಿಯ ಬದಲು ರೋಗಿಯ ಪಥವನ್ನು ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು). ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ತಜ್ಞರಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಹೆಚ್ಚಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರಕ್ಕೆ ಭಾಗಶಃ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಸಂಸ್ಕೃತಿ ವಿವಿಧ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ರೂಢಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವಗಳು ಜನರು ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಶಿಫಾರಸುಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ವಿಧಾನ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭಾಷೆ, ಧ್ವನಿ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಜನರು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಏಜ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸ್ಥಳೀಯರು ಚಿಕ್ಕವರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಜೀವನದುದ್ದಕ್ಕೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ತಿಳಿದಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ವಲಸಿಗರು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಜನರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವಂತೆ ಊಹಿಸಲಾದ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಅಂಶವೆಂದರೆ ವಯಸ್ಸು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವ ಕಿರಿಯರಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ವಯಸ್ಸಾದವರಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಹಣಕಾಸು ಸಲಹೆಗಾರರ ಮೇಲಿನ ನಂಬಿಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರವು ವಯಸ್ಸಿನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇತರ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರವನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಮೀರಿಸುವ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ತಿರಸ್ಕಾರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ತಿರಸ್ಕಾರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿವರಣೆಗಳು ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಅದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಏಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಅಥವಾ ಅದರ ಶಿಫಾರಸಿನಲ್ಲಿ ಅದು ಎಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ತರಬೇತಿ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಸೋಂಕಿನ ವೈದ್ಯಕೀಯ AI ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುವಾಗ, ಅವರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹಿಂಜರಿಯಬಹುದು. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು, ನಿರಂತರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಕಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಿದ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಿರಸ್ಕಾರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಜನರು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ತೋರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಮಾನವನ ಬದಲಿಗೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಿಂದ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೆಚ್ಚುಗೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮಿಶ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಜನರು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮಾನವನ ಬದಲಿಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಿಂದ ಬರುವ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾರಾಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಮಾನವ ಮಾರಾಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಆದರೆ ಅವರಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವೆಂದರೆ "ಮಾನವ ಮಾರಾಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾರಾಟ ಏಜೆಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ನಿರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯತ್ನದ ನಿರೀಕ್ಷೆ". ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಕ್ರಮಾವಳಿ ಮಾಹಿತಿ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮಾನಸಿಕ ಮಾನವಶಾಸ್ತ್ರ