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Decoding blame : the effect of humanizing AI on responsibility attribution in financial decision-making
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | |
| datacite.subject.sdg | 08:Trabalho Digno e Crescimento Económico | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| datacite.subject.sdg | 10:Reduzir as Desigualdades | |
| datacite.subject.sdg | 16:Paz, Justiça e Instituições Eficazes | |
| dc.contributor.advisor | Mendonça, Cristina | |
| dc.contributor.author | Zwingelberg, Alexander Alfons | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-27T15:37:20Z | |
| dc.date.available | 2025-10-27T15:37:20Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-25 | |
| dc.date.submitted | 2025-06-01 | |
| dc.description.abstract | The steadily growing integration of artificial intelligence (AI) in the financial service industry offers new opportunities for automation of processes, but also challenges traditional human centric advisory models. Robo-advisors are replacing face-to-face customer interactions; thus, it becomes more important than ever to understand how individuals assign responsibility in joint decision-making processes between humans and AI. Perhaps one of the factors that can influence these judgments is anthropomorphism: the human tendency to attribute human-like characteristics, such as emotions or intentions, to non-human agents like AI. This master’s thesis examines how anthropomorphic design cues and decision outcomes (success vs. failure) influence responsibility attributions in AI-assisted financial decisions. Drawing on attribution theory, a 2×2 between-subjects experiment (N = 366) was conducted in which participants interacted with a simulated financial AI advisor applying two levels of human-likeness. After the service encounter, participants rated the extent to which they felt the AI and themselves were responsible for the decision outcome. Findings reveal that participants overall attributed more responsibility to themselves than to the AI. Contrary to expectations, a more human-like AI did not significantly affect the level of responsibility assigned to the AI. The results suggest that responsibility attribution depends on various internal and external factors, such as perceived task complexity and locus of control. In addition, outcome valence only influenced the responsibility assigned to the AI, but not to the participants. Summarized, the results of this dissertation highlight the complex psychological mechanisms of interactive decision-making between AI and humans. | eng |
| dc.description.abstract | A crescente integração da inteligência artificial (IA) no setor financeiro oferece novas oportunidades de automação, mas também desafia os modelos tradicionais de consultoria centrados no ser humano. Conselheiros-robot estão a ser substituídos nas interações presenciais com o cliente; assim, torna-se fundamental compreender como os seres humanos atribuem responsabilidade nestas decisões conjuntas entre humanos e IA. Talvez um fator potencial nesses julgamentos será o antropomorfismo: a tendência de atribuir características humanas, como emoções ou intenções, a objectos não humanos como a IA. Esta dissertação investiga como sinais de design antropomórfico e os resultados das decisões (sucesso vs. fracasso) afetam a atribuição da responsabilidade em decisões financeiras assistidas por IA. Com base na teoria da atribuição, foi conduzida uma experiência com um delineamento 2×2 (N = 366), na qual os participantes interagiram com um assistente virtual financeiro. Após o atendimento, avaliaram em que medida atribuíram responsabilidade à IA e a si próprios pelo resultado. Os resultados mostram que os participantes, em geral, atribuíram mais responsabilidade a si mesmos do que à IA. Contrariamente às expectativas, uma IA mais humanizada não aumentou significativamente a responsabilidade atribuída a ela. Os resultados indicam que a atribuição da responsabilidade depende de múltiplos fatores internos e externos, como a complexidade da tarefa e locus de controle. Adicionalmente, a valência dos resultados influenciou apenas a responsabilidade atribuída à IA, e não aos participantes. Em síntese, os resultados evidenciam os complexos mecanismos psicológicos envolvidos na tomada de decisão interativa entre humanos e sistemas de IA. | por |
| dc.identifier.tid | 203971590 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/55489 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Anthropomorphism | |
| dc.subject | Antropomorfismo | |
| dc.subject | Atribuição de responsabilidade | |
| dc.subject | Attribution theory | |
| dc.subject | Conselheiros-robot | |
| dc.subject | Financial decision-making | |
| dc.subject | Human-AI interaction | |
| dc.subject | Interação humano-IA | |
| dc.subject | Responsibility attribution | |
| dc.subject | Robo-advisors | |
| dc.subject | Teoria da atribuição | |
| dc.subject | Tomada de decisões financeiras | |
| dc.title | Decoding blame : the effect of humanizing AI on responsibility attribution in financial decision-making | eng |
| dc.title.alternative | Decodificação da culpa : o efeito da humanização da inteligência artificial na atribuição de responsabilidade em decisões financeiras | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão e Administração de Empresas (mestrado internacional) |
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