МЕХАНІЗМ СИНЕРГІЇ РІШЕНЬ (DSM): ІНТЕГРАЦІЯ ЛІДЕРСТВА ТА ГЕНЕРАТИВНОГО ШІ ДЛЯ ЗНИЖЕННЯ КОГНІТИВНИХ УПЕРЕДЖЕНЬ
Анотація
У турбулентному управлінському середовищі експоненційне зростання даних та поширення генеративного ШІ посилюють когнітивну вразливість лідерів, зокрема упередженість автоматизації та підтвердження у критично важливих рішеннях. Стаття має на меті розробити та концептуально обґрунтувати Механізм синергії рішень (Decision Synergy Mechanism, DSM) як фреймворк взаємодії «людина-алгоритм», що інтегрує стратегічне лідерство, можливості генеративного ШІ та етичний нагляд для пом’якшення таких упереджень. На основі інтегративного огляду літератури та синтезу теорії подвійних процесів, соціокогнітивної моделі довіри та парадигми гібридного інтелекту розроблено трирівневу модель DSM. Вона концептуалізує генеративний ШІ як активного когнітивного опонента, який через AI Reasoning та структуровану інженерію запитів створює цілеспрямоване когнітивне тертя, сприяючи точнішому калібруванню довіри та зниженню когнітивних упереджень.
Посилання
Wen Y., Wang J., Chen X. Trust and AI Weight: Human-AI Collaboration in Organizational Management Decision-Making. Frontiers in Organizational Psychology. 2025. Vol. 3. Art. 1419403. DOI: https://doi.org/10.3389/forgp.2025.1419403.
Li H., Tian F. Advancing Decision-Making through AI-Human Collaboration: A Systematic Review and Conceptual Framework. 2025. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-6885768/v1.
Albashrawi M. Generative AI for Decision-Making: A Multidisciplinary Perspective. Journal of Innovation & Knowledge. 2025. Vol. 10. № 4. Art. 100751. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100751.
Bertoncini A. L., Matsushita R., Da Silva S. AI, Ethics, and Cognitive Bias: An LLM-Based Synthetic Simulation for Education and Research. AI in Education. 2025. Vol. 1. № 1. Art. 3. DOI: https://doi.org/10.3390/aieduc1010003.
Buçinca Z., Malaya M. B., Gajos K. Z. To Trust or to Think: Cognitive Forcing Functions Can Reduce Overreliance on AI in AI-Assisted Decision-Making. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. 2021. Vol. 5. № CSCW1. P. 1-21. DOI: https://doi.org/10.1145/3449287.
Hybrid Intelligence / D. Dellermann et al. Business & Information Systems Engineering. 2019. Vol. 61. № 5. P. 637-643. DOI: https://doi.org/10.1007/s12599-019-00595-2.
Evans J. St. B. T., Stanovich K. E. Dual-Process Theories of Higher Cognition: Advancing the Debate. Perspectives on Psychological Science. 2013. Vol. 8. № 3. P. 223-241. DOI: https://doi.org/10.1177/1745691612460685.
As’ad M., Faran N., Joharji H. AI-Supported Shared Decision-Making [AI-SDM]: Conceptual Framework. JMIR AI. 2025. Vol. 4. Art. e75866. DOI: https://doi.org/10.2196/75866.
Hoff K. A., Bashir M. Trust in Automation: Integrating Empirical Evidence on Factors That Influence Trust. Human Factors. 2015. Vol. 57. № 3. P. 407-434. DOI: https://doi.org/10.1177/0018720814547570.
Pramod D. Decoding Responsible AI Use: The Influence of Digital Literacy and Ethical Awareness. Cogent Education. 2025. Vol. 12. № 1. Art. 2592371. DOI: https://doi.org/10.1080/2331186X.2025.2592371.
Logg J. M., Minson J. A., Moore D. A. Algorithm Appreciation: People Prefer Algorithmic to Human Judgment. Organizational Behavior and Human Decision Processes. 2019. Vol. 151. P. 90-103. DOI: https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2018.12.005.
Toward a Science of Human-AI Teaming for Decision Making: A Complementarity Framework / C. Gonzalez et al. PNAS Nexus. 2026. Vol. 5. № 3. Art. pgag030. DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgag030.
Amplifying Minority Voices: AI-Mediated Devil’s Advocate System for Inclusive Group Decision-Making / S. Lee et al. Companion Proceedings of the 30th International Conference on Intelligent User Interfaces. Cagliari, Italy : ACM, 2025. P. 17-21. DOI: https://doi.org/10.1145/3708557.3716334.
Enhancing AI-Assisted Group Decision Making through LLM-Powered Devil’s Advocate / C.-W. Chiang et al. Proceedings of the 29th International Conference on Intelligent User Interfaces. Greenville, SC, USA : ACM, 2024. P. 103-119. DOI: https://doi.org/10.1145/3640543.3645199.
Hsu W.-C., Wang M.-C., Ting H.-I. Reducing Emotional Bias in Investment Decisions: The Role of GPT-4 in Financial Analysis. Asia-Pacific Journal of Business Administration. 2025. P. 1-26. DOI: https://doi.org/10.1108/APJBA-03-2025-0181.
Bastone A., Mandiello A., Zeuli F. Generative Artificial Intelligence and Decision-Making: Evidence from a Participant Observation with Latent Entrepreneurs. European Journal of Innovation Management. 2026. P. 1-21. DOI: https://doi.org/10.1108/EJIM-03-2025-0388.
AI-Driven Leadership: Decision-Making, Competencies, and Ethical Challenges—A Systematic Review / A. Sacavém et al. Administrative Sciences. 2026. Vol. 16. № 4. Art. 173. DOI: https://doi.org/10.3390/admsci16040173.
Snyder H. Literature Review as a Research Methodology: An Overview and Guidelines. Journal of Business Research. 2019. Vol. 104. P. 333-339. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039.
Torraco R. J. Writing Integrative Literature Reviews: Using the Past and Present to Explore the Future. Human Resource Development Review. 2016. Vol. 15. № 4. P. 404-428. DOI: https://doi.org/10.1177/1534484316671606.
Dressel J., Farid H. The Accuracy, Fairness, and Limits of Predicting Recidivism. Science Advances. 2018. Vol. 4. № 1. Art. eaao5580. DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aao5580.
Dissecting Racial Bias in an Algorithm Used to Manage the Health of Populations / Z. Obermeyer et al. Science. 2019. Vol. 366. № 6464. P. 447-453. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aax2342.
Porkodi S., Cedro T. L. The Ethical Role of Generative Artificial Intelligence in Modern HR Decision-Making: A Systematic Literature Review. European Journal of Business and Management Research. 2025. Vol. 10. № 1. P. 44-55. DOI: https://doi.org/10.24018/ejbmr.2025.10.1.2535.
Okamura K., Yamada S. Adaptive Trust Calibration for Human-AI Collaboration. PLoS ONE. 2020. Vol. 15. № 2. Art. e0229132. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0229132.
Авторське право (c) 2026 Арсеній Бойко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
