Vis enkel innførsel

dc.contributor.authorUlstad, Mari Mobæk
dc.contributor.authorLarsen, Charlotte
dc.date.accessioned2019-09-24T15:11:10Z
dc.date.available2019-09-24T15:11:10Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/2618588
dc.descriptionBacheloroppgave i Human Resource Management fra Handelshøyskolen BI, 2019nb_NO
dc.description.abstractHensikten med vår oppgave er å undersøke hvordan moralsk ansvar oppfattes i en situasjon der kunstig intelligens blir benyttet. Vi vil først ta for oss relevante teorier og forskning rundt temaene kunstig intelligens og moralsk ansvar. Disse fører til vår problemstilling “hvordan oppfattes moralsk ansvar når en kunstig intelligens gjør feil i kirurgi”. Deretter presenteres hypotesene vi vil bruke for å belyse problemstillingen. Hypotesene tar for seg moralsk ansvar, kritikkverdighet, straff, sinne og erstatningsansvar. Vi har benyttet kvantitativ metode, og utført et eksperiment for å vise forskjellen mellom våre to grupper. Alle respondentene leste om en kirurgirobot som kunne utføre operasjoner med mindre risiko enn en menneskelig kirurg. Begge grupper leser deretter at roboten utfører en fatal feil på pasienten. Respondentene ble så randomisert i to grupper og presentert med forskjellige situasjoner. Den ene gruppen fikk lese om en kirurg som kunne velge mellom å utføre inngrepet selv, men valgte roboten. Den andre gruppen fikk lese om at kirurgen ikke kunne velge, da sykehuset krevde at roboten skulle utføre det. Deretter ble det stilt en rekke spørsmål om situasjonen. Fra våre analyser kommer det frem at kirurgen får tildelt mer moralsk ansvar i gruppen der han kunne velge å utføre operasjonen selv. Svarene fra undersøkelsen blir analysert for å gi oss større innsikt i dataene. Dette brukes videre i diskusjonen der vi går dypere inn i hvordan resultatene reelt kan påvirke samfunnet og arbeidsplasser i fremtiden.nb_NO
dc.language.isonobnb_NO
dc.publisherHandelshøyskolen BInb_NO
dc.subjecthuman resource managementnb_NO
dc.subjectHRMnb_NO
dc.titleBachelor 2019nb_NO
dc.typeBachelor thesisnb_NO


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel