perceptions of AI

AI will play an increasingly large role in providing healthcare services in the near future, creating a pressing need to examine how people perceive AI compared to humans in healthcare. To this end, this study examines how people perceive AI and human doctors in a common medical scenario of giving healthcare advice over an online chat platform. Participants read an online chat conversation that featured a patient asking for medical advice with either an AI or human doctor. In addition, the doctor either linguistically aligned with the patient (by repeating medical terms previously used by the patient) or not (by using synonyms of the patient's terms). Linguistic alignment in conversation has been found to increase positive perceptions of interactions and therefore may be a useful tool to increase patient satisfaction in healthcare interactions. AI doctors but not human ones were penalized when not linguistically aligning with the patient, even though these doctors gave the same exact medical advice. Additionally, across a range of measures, participants in general had more negative perceptions of AI doctors compared to human ones. Overall, these results suggest that people hold AI to different standards as well as judge AI harsher than humans in medical settings.

هوش مصنوعی در آینده نزدیک نقش فزاینده‌ای در ارائه خدمات مراقبت‌های سلامت ایفا خواهد کرد و این امر نیاز فوری به بررسی نحوه ادراک افراد از هوش مصنوعی در مقایسه با انسان‌ها در حوزه سلامت را ایجاد می‌کند. بر این اساس، این پژوهش به بررسی نحوه ادراک افراد از پزشکان هوش مصنوعی و انسانی در یک سناریوی رایج پزشکی، یعنی ارائه مشاوره سلامت از طریق یک پلتفرم گفت‌وگوی آنلاین، می‌پردازد. شرکت‌کنندگان یک گفت‌وگوی آنلاین را مطالعه کردند که در آن بیماری برای دریافت مشاوره پزشکی با یک پزشک (هوش مصنوعی یا انسانی) مکاتبه می‌کرد. علاوه بر این، پزشک یا با بیمار هم‌ترازی زبانی داشت (با تکرار اصطلاحات پزشکی که قبلاً توسط بیمار استفاده شده بود) یا نداشت (با استفاده از مترادف‌های اصطلاحات بیمار). پژوهش‌ها نشان داده‌اند که هم‌ترازی زبانی در مکالمه می‌تواند ادراک مثبت از تعاملات را افزایش دهد و بنابراین ممکن است ابزاری مفید برای افزایش رضایت بیماران در تعاملات سلامت باشد. پزشکان هوش مصنوعی، اما نه پزشکان انسانی، زمانی که با بیمار هم‌ترازی زبانی نداشتند، مورد قضاوت منفی قرار گرفتند، حتی با وجود اینکه دقیقاً همان مشاوره پزشکی را ارائه دادند. همچنین، در طیف وسیعی از سنجه‌ها، شرکت‌کنندگان به طور کلی ادراک منفی‌تری نسبت به پزشکان هوش مصنوعی در مقایسه با پزشکان انسانی داشتند. در مجموع، این نتایج نشان می‌دهد که افراد استانداردهای متفاوتی برای هوش مصنوعی قائل هستند و در محیط‌های پزشکی نسبت به هوش مصنوعی قضاوت سخت‌گیرانه‌تری دارند.

Support for the growing population of family caregivers in the United States remains a challenging public health issue. With a limited workforce to support families coping with chronic and degenerative conditions, caregivers are turning to individualized approaches to gain information and emotional support. One approach that may be gaining popularity in caregiving support is the use of Artificial Intelligence (AI) chatbots. This study examined caregivers' awareness and general use of AI chatbots, their use of AI chatbots for caregiving purposes, and variations in these outcomes by individual characteristics (e.g., the Big 5 personality traits, internet literacy, cognitive ability) and caregiving contextual factors (e.g., caregiving relationship, caregiving stress, the health condition of the care recipient). To this end, we used one of the waves of the Understanding America Study-Caregiving Lifecourse Experiences Assessed in Real-time (UAS-CLEAR), a longitudinal study of caregivers in the U.S. The sample consisted of 1,300 caregivers, with data collected between August and October 2025. We employed a cross-sectional, mixed-methods design, combining quantitative analysis of structured survey items with thematic coding of open-ended responses. Of the 487 respondents who reported being AI chatbot users, 25% used the technology for caregiving. Those who were more likely to use AI for caregiving were higher in openness, lower in internet literacy, lower in cognitive ability, helped with more caregiving tasks, and were more uncertain in their caregiving role. Over half (58%) used AI chatbots for information about caregiving, 34% for emotional support related to caregiving, and 37% reported other uses. Open-ended responses about individuals' experiences using AI chatbots for caregiving also revealed that the most common reason for use was information seeking. In addition, caregivers found the chatbot support to be useful, while acknowledging some limitations of their use. Future research should examine perceptions of AI chatbots among non-users, the mechanisms linking individual traits to caregiving-related chatbot use, and the longitudinal effects of such use on caregiver well-being.

حمایت از جمعیت رو به رشد مراقبان خانوادگی در ایالات متحده همچنان یک مسئله چالش‌برانگیز در حوزه سلامت عمومی است. با توجه به نیروی کار محدود برای حمایت از خانواده‌هایی که با شرایط مزمن و تحلیل‌برنده مواجه هستند، مراقبان به رویکردهای فردی برای کسب اطلاعات و حمایت عاطفی روی آورده‌اند. یکی از رویکردهایی که ممکن است در حمایت از مراقبان محبوبیت بیشتری پیدا کند، استفاده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی (AI) است. این مطالعه به بررسی آگاهی و استفاده کلی مراقبان از چت‌بات‌های هوش مصنوعی، استفاده آن‌ها از چت‌بات‌های هوش مصنوعی برای اهداف مراقبتی، و تفاوت‌های این پیامدها بر اساس ویژگی‌های فردی (مانند پنج عامل بزرگ شخصیت، سواد اینترنتی، توانایی شناختی) و عوامل زمینه‌ای مراقبت (مانند نوع رابطه مراقبتی، استرس مراقبت، وضعیت سلامت دریافت‌کننده مراقبت) پرداخت. بدین منظور، یکی از موج‌های مطالعه Understanding America Study-Caregiving Lifecourse Experiences Assessed in Real-time (UAS-CLEAR)، که یک مطالعه طولی درباره مراقبان در ایالات متحده است، مورد استفاده قرار گرفت. نمونه شامل ۱۳۰۰ مراقب بود و داده‌ها بین اوت و اکتبر ۲۰۲۵ جمع‌آوری شد. ما از یک طرح مقطعی با روش‌های ترکیبی استفاده کردیم که تحلیل کمی پرسش‌های ساختاریافته پرسشنامه را با کدگذاری تماتیک پاسخ‌های باز ترکیب می‌کرد. از میان ۴۸۷ پاسخ‌دهنده‌ای که گزارش کردند کاربر چت‌بات هوش مصنوعی هستند، ۲۵٪ از این فناوری برای مراقبت استفاده کردند. افرادی که احتمال بیشتری داشت از هوش مصنوعی برای مراقبت استفاده کنند، در باز بودن بالاتر، در سواد اینترنتی پایین‌تر، در توانایی شناختی پایین‌تر، در انجام وظایف مراقبتی بیشتر و در نقش مراقبتی خود نامطمئن‌تر بودند. بیش از نیمی (۵۸٪) از چت‌بات‌های هوش مصنوعی برای کسب اطلاعات درباره مراقبت، ۳۴٪ برای حمایت عاطفی مرتبط با مراقبت و ۳۷٪ برای سایر کاربردها استفاده کردند. پاسخ‌های باز درباره تجربه افراد از استفاده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی برای مراقبت نیز نشان داد که رایج‌ترین دلیل استفاده، جستجوی اطلاعات بوده است. علاوه بر این، مراقبان حمایت چت‌بات را مفید یافتند، در حالی که به برخی محدودیت‌های استفاده از آن نیز اذعان داشتند. پژوهش‌های آتی باید به بررسی ادراکات نسبت به چت‌بات‌های هوش مصنوعی در میان غیرکاربران، سازوکارهای پیونددهنده ویژگی‌های فردی با استفاده مراقبتی از چت‌بات و اثرات طولی چنین استفاده‌ای بر بهزیستی مراقبان بپردازند.