Experimental Economics· 2026Q1
BLL Tabanlı Öneriler Belirsizlik Altındaki Kararlarda Aşırı Değerlemeleri Azaltıyor
The impact of LLM-based recommendations on decisions under uncertainty
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Büyük dil modeli (BLL) tabanlı öneriler, ortalama değerlemeleri değiştirmeden, lotaryalar için değerleme dağılımlarını sıkıştırarak aşırı değerlemeleri azalttı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- BLL önerileri, lotarya değerlemelerinin dağılımını sıkıştırdı.
- BLL önerileri ile aşırı değerlemeler azaldı.
- BLL önerileri ortalama değerlemeleri önemli ölçüde değiştirmedi.
- BLL'ler risk, karmaşıklık ve belirsizlikten kaçınma yoğunluğunu azalttı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract We study how large language model (LLM) based recommendations affect evaluations of uncertainty. We elicit certainty equivalents for (i) lotteries that share the same reduced-form winning probability but vary in cognitive demands because they are compound, and (ii) an Ellsberg-style ambiguous lottery. Across all lottery types, valuations from participants who receive LLM-based recommendations before each valuation exhibit second-order stochastic dominance relative to valuations from participants who do not. Hence, LLM-based recommendations leave mean valuations unchanged but compress the distribution, reducing the incidence of extreme valuations. Consistent with this pattern, LLM-based recommendations reduce the intensity of risk, complexity, and ambiguity aversion, while leaving the fraction of participants classified as averse unchanged.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Experimental Economics, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
General Decision SciencesDecision Sciences