Leiden University Student Repository

Vording, Roeland (2023)

Artificial Intelligence en schuldtoewijzing, een nieuwe manier van afschuiven?

Master thesis | Management publieke sector (MSc)

In deze thesis wordt onderzocht wat de mogelijke gevolgen zijn op het gebied van schuldtoewijzing wanneer decision-making AI wordt toegepast binnen een organisatie. Deze thesis baseert zich enerzijds op literatuur die voorschrijft dat er sprake is van een negativiteits-bias van burgers richting publieke organisaties. Anderzijds wordt het fenomeen van agency-laundering belicht, dit houdt in dat organisaties technische oorzaken aanroepen met als doel het beïnvloeden van schuldtoewijzing. Ook wordt literatuur rondom responsibility gaps belicht, dit houdt in dat wanneer techniek zoals AI wordt toegepast het traditionele mechanisme van verantwoording niet meer mogelijk is omdat het vrijwel onmogelijk is om een volledig transparante AI toe te passen. In deze thesis wordt een vergelijking getrokken tussen de private en publieke sector in het perspectief van respondenten die deelgenomen hebben aan een survey-experiment. Hieruit blijkt dat respondenten de overheid meer schuld toerekenen...Show moreIn deze thesis wordt onderzocht wat de mogelijke gevolgen zijn op het gebied van schuldtoewijzing wanneer decision-making AI wordt toegepast binnen een organisatie. Deze thesis baseert zich enerzijds op literatuur die voorschrijft dat er sprake is van een negativiteits-bias van burgers richting publieke organisaties. Anderzijds wordt het fenomeen van agency-laundering belicht, dit houdt in dat organisaties technische oorzaken aanroepen met als doel het beïnvloeden van schuldtoewijzing. Ook wordt literatuur rondom responsibility gaps belicht, dit houdt in dat wanneer techniek zoals AI wordt toegepast het traditionele mechanisme van verantwoording niet meer mogelijk is omdat het vrijwel onmogelijk is om een volledig transparante AI toe te passen. In deze thesis wordt een vergelijking getrokken tussen de private en publieke sector in het perspectief van respondenten die deelgenomen hebben aan een survey-experiment. Hieruit blijkt dat respondenten de overheid meer schuld toerekenen wanneer de inzet van een autonome decision-making AI leidt tot een gemaakte fout. Daarnaast zijn respondenten die een negatieve houding hebben tegenover de prestaties van publieke organisaties eerder geneigd om schuld toe te wijzen aan organisaties naar aanleiding van een fout die door AI gemaakt is. De bevindingen uit deze thesis voegen inzichten toe aan de behandelde literatuur rondom agency laundering en negativiteits-bias richting publieke organisaties.Show less

Artificial Intelligence, A.I, Schuldtoewijzing, Privaat, Publiek, Negativiteits-bias, Agency Laundering,

Author

Vording, Roeland

Faculty

Faculty of Governance and Global Affairs

Specialisation

Digitalisering in bestuur en beleid

Supervisors

Poama, A.

ECTS Credits

20

Language

nl