Automatisierungsbias / Übervertrauen in automatische Empfehlungen
Die Quellen sind über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 3
Neueste datierte Quelle: 2024-11-01
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
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Einfach erklärt
Automatischen Empfehlungen zu bereitwillig folgen, auch falschen; dieses Problem kann auch bei nützlicher Unterstützung auftreten. [1]
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Grenzen und Unterschiede
Das ist eine mögliche Fehlform des Vertrauens, kein Beweis dafür, dass Menschen Maschinen immer vertrauen oder jede KI-Unterstützung die Genauigkeit senkt. Die Auswirkungen hängen von Aufgabe und Interaktion ab. [1] [3]
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Ausführlicher erklärt
Eine Person kann einen Systemvorschlag übernehmen, statt ihn mit anderen Belegen abzugleichen. Eine Studie mit Pathologiefachleuten fand eine insgesamt bessere Leistung und zugleich Fälle, in denen falsche Empfehlungen ein richtiges Urteil verdrängten. [1]
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Wie das zur Karte passt
Lesefrage im Atlas: Wie hilft ein Arbeitsablauf Menschen, falsche Empfehlungen zu erkennen und zurückzuweisen? [2]
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Quellen und Umfang unserer Lektüre
1. Automation Bias in AI-Assisted Medical Decision-Making under Time Pressure in Computational Pathology
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2024-11-01
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Zusammenfassung und Einreichungsangaben gelesen. Die Studie umfasste 28 Pathologiefachleute und berichtete eine insgesamt bessere Leistung bei gleichzeitiger Übernahme einiger falscher Empfehlungen. Nur die Zusammenfassung wurde geprüft; die Fehlerquote wird nicht auf andere Nutzer oder Aufgaben übertragen.
2. The impact of AI errors in a human-in-the-loop process
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2024-01-07
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Zusammenfassung, Versuchsabläufe, Ergebnisse und allgemeine Diskussion gelesen. Zwei simulierte Experimente zu gerichtlichen Entscheidungen nutzten vermeintliche KI-Empfehlungen; sie sind weder ein Feldversuch mit einem LLM noch eine allgemeingültige Schätzung der Wirksamkeit menschlicher Aufsicht.
3. App. C: AI Risk Management and Human-AI Interaction
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2023
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Anhang des AI RMF 1.0 zu menschlichen Rollen, Aufsicht, Verzerrungen und unterschiedlichen Ergebnissen der Zusammenarbeit von Mensch und KI gelesen. Er beschreibt sowohl mögliche Ergänzung als auch verstärkte Verzerrungen; es handelt sich um Leitlinien, nicht um ein kontrolliertes Experiment.
Ausgabe und maschinenlesbare Belege
Inhaltsversion 0.20.0. Quellenstichtag 2026-09-15; das bedeutet nicht, dass jede Quelle an diesem Tag gelesen wurde.
Festgehaltenes vollständiges Datenpaket · Vollständige Quellennotizen · Anleitung für KI-Agenten