原文题目

Dark sides of artificial intelligence: The dangers of automated decision-making in search engine advertising（JASIST，2023）

人工智能的阴暗面：搜索引擎广告自动决策的危险

摘要

随着人工智能应用的日益广泛，搜索引擎供应商越来越多地要求广告商使用基于机器学习的自动竞价策略。这样的自动决策系统让广告商对所使用的数据以及它们如何影响决策过程的结果一无所知。以前关于人工智能的文献缺乏对与人工智能系统相关的危险及其缺乏透明度的理解。针对这一问题，本文研究了搜索引擎广告中广告主竞价策略自动优化的内在风险。因此，所选服务公司的实证案例说明了数据可用性如何引发广告绩效的长期下降，以及搜索引擎广告绩效指标在数据稀缺事件前后的发展情况。基于525天收集的数据，差异差异分析表明，算法方法对广告绩效有着相当持久的负面影响。此外，实证案例表明，自我调节学习可以启动一个向下螺旋，逐渐削弱广告的表现。因此，本研究的目的是提高对搜索引擎广告中自动决策危险的认识，并帮助广告商采取预防措施以减少算法失误的风险。

一、引言

二、研究背景

2.1 搜索引擎广告

2.1.1 作为营销渠道的搜索引擎广告

在搜索引擎广告中，当广告商对与搜索查询相关的关键词进行出价时，搜索引擎（如必应或谷歌）会在搜索结果页面上显示广告以及有机结果。搜索引擎广告是一种有用的广告形式，因为关键词和广告消息已经与输入的搜索词对齐。与此同时，公司可以提高其在互联网上的可搜索性。在这里，搜索引擎广告为广告商提供了一个有吸引力的机会，在潜在客户已经参与并激活主题的时候接触目标受众。当用户点击广告时，他们会被引导到广告商的网站，广告商为此向搜索引擎付费（“点击付费”）。这种支付是搜索引擎的主要收入来源。

值得注意的是，很大一部分用户无