למה AI אמוציונלי הוא העתיד, ולא רק עוקב ופינגים

כאשר התחלנו לבנות את Simple ב-2019, רציתי מוצר בריאות שידריך אנשים בדרך שמורה טוב מדריך תלמיד. ההשוואה שחזרתי אליה שוב ושוב הייתה Duolingo בימיה הראשונים. לא בגלל גיימיפיקציה, אלא בגלל ש-Duolingo היה אחד הכלים הדיגיטליים הבודדים שמשכו באופן אמין אנשים בחזרה לתרגול מדי יום. רוב הבחירות הבריאותיות אינן אירועים דרמטיים. הן החלטות קטנות יומיומיות. אם אפליקציה יכולה לשמור אדם מעורב לזמן מספיק עד שההחלטות האלו יתגבשו, היא עושה עבודה אמיתית. רצינו לבנות מאמן בריאות AI שעוזר לאנשים לחזור, לשקף ולנסות שוב, אפילו אם הם נכשלים, הרבה לפני ההיסטריה הנוכחית של AI.

רוב אפליקציות איבוד משקל נבנו על הנחה אחרת: AI מטופל כאביזר. צ’אטבוט “דומה לאדם” יושב מעל טראקר. רוב הזמן, יש מודול שאלות ותשובות שעונה למה שמשתמשים שואלים. פלוס, יש פינגים מעודדים כדי לעודד אנשים לחזור כאשר הם מתרחקים. בעוד שאלמנטים אלו הם בסדר, הם לא מגיעים לשורש של למה אנשים מתקשים עם ציות. רוב האנשים לא נכשלים כי הם חסרים מידע, אלא כיוון שלהישאר עקבי דורש חיזוק רגשי, אחריות ותחושת שותפות. אפליקציה שתוכננה לפינג ולשלח תזכורות לא יכולה להחזיק את המשתמש בפאזות הרפלטו הארוכות שם קורה שינוי התנהגות אמיתי. מתברר, AI יכול – כאשר עושים זאת נכון.

למה אפליקציות איבוד משקל מסורתיות לא עובדות טוב כפי שהיינו רוצים

כאשר התחלנו לחקור דפוסי ציות, אחד הדברים היה ברור. אנשים נוטשים כאשר הם מרגישים לבד עם מטרה קשה. עקיבה אחר קלוריות או חלונות צום היא שימושית רק כל עוד המשתמש מרגיש מלווה ברגעים שמרגישים כאוטיים או מעודדים. רוב האפליקציות לא עונות לרגעים האלו, הן רק מתעדות נתוני משתמש ומציעות עצות כלליות. כתוצאה מכך, יש לנו כלים שלא פוגשים את המשתמש ברמה הרגשית שבה נטישה הופכת לאפשרות.

אז, יש את העייפות ההחלטית הישנה. בחירות בריאות הן חוזרות ונשנות וקל להצדיק אותן. בלי מערכת שעוזרת לאנשים לווסת את הרגשות שלהם, לפרש נסיגות ולשמור על תנופה, העקיבה הופכת לראי של כישלון במקום התקדמות. כאשר מישהו מתעד שלושה ימים של אכילה יתר, הם לא רוצים לראות את זה בלוח מסודר. הם רוצים הבנה, פרספקטיבה וצעד הבא שהם יכולים לקחת.

זהו המקום שבו סוכנים AI החלו להראות שינוי מודד. כאשר תוכננו כבני לוויה רציפים ולא ככלים, הם עוזרים למשתמשים לעבד את משמעות הנתונים שלהם. הם מסבירים דפוסים עם אמפתיה. הם חוגגים שיפורים קטנים ומציעים אסטרטגיות התמודדות ברגע. מאמן AI מרכזי הופך למעין באפר בין המשתמש לבין עצמו. אותו שכבה רגשית חסרה מרוב המוצרים הקיימים, אבל זה בדיוק מה שקובע האם הרגל ישרד לזמן מספיק כדי להפוך לאוטומטי.

מתמקדים במאמן AI אמוציונלי

המנוף החזק ביותר ליצירת ציות בקנה מידה הוא בנייתיחס. זהו החלק שרוב המוצרים מתעלמים ממנו. הם מנסים לשנות התנהגות דרך היגיון או מבנה. רק רגש מקיים שינוי. כאשר אתה מרגיש מובן, אתה נשאר. כאשר אתה מרגיש מונחה, אתה מנסה שוב. וזהו התחבולה: אם אתה רוצה מאמן AI תפקודי, כל אינטראקציה צריכה להרגיש יחסית, לא מכנית. אם זה עובד, עקביות פסקה להיות מטלה עבור משתמש, ומתחילה להיות שיחה שכולם רוצים לחזור אליה. בעובדה, אנחנו רואים ChatGPT מתנדנד הלוך וחזור על ספקטרום זה “יחסי – מכני” עם כל גרסה חדשה, עם משתמשים מגיבים בהתאם.

כך שבשבילנו, כל אינטראקציה הייתה צריכה להיות בעלת מטרה. בדיקות אינן רק איסוף נתונים. הן עוזרות ל-AI להבין את מצבו הרגשי וההקשר של המשתמש. פרומפטים עונים לדפוסים אינדיבידואליים. קול המאמן מותאם לטון, העדפות ופגיעות של המשתמש. עם הזמן, אנשים מתחילים לטפל ב-AI כבן לוויה בריאותי ולא ככלי. הרבה משתמשים מתארים את המאמן כמשהו בין טיפולן למאמן. זה לא היה מקרי. זה היה תוצאה של תכנון לחיבור רגשי.

הפנייה מחדש למודל מאמן-ראשון

בנקודה מסוימת, הפתרון שלנו גדל מהר כמוצר עקיבה. באותו הזמן, לא יכולתי להיפטר מהאמונה שעקיבה בלבד לעולם לא תיצור את ההשפעה החדשנית שרצינו. קיבלנו החלטה קשה להפנות משאבים לכיוון המודל המאמן לפני שהיו לנו מטריקים לתמוך בשינוי. זה הרגיש מסוכן, אבל להישאר בדרך הישנה הרגיש יותר מסוכן. רגע שהתחייבנו לכיוון הזה, המוצר התחיל להשתנות. אנחנו בנינו מחדש את מודל האינטראקציה, כתבנו מחדש את מסלול המשתמש והרחיבנו את המדע ההתנהגותי מאחורי המאמן. זה לא היה מעבר מהיר, אבל זה היה המעבר הנכון. המעבר ל-AI אמוציונלי הניע נתוני אחזקה טובים יותר, תוצאות חזקות יותר וזהות מוצר ברורה יותר.

כאשר מאמן ה-AI שלנו התחיל ליצור יחסים במקום להוציא הוראות, משתמשים התחילו להישאר יותר. הם פתחו את האפליקציה אפילו בימים שלא רצו לחשוב על המשקל שלהם, שיתפו יותר פרטים על ההרגלים האמיתיים שלהם ובדקו אחרי נסיגות במקום לנטוש לגמרי. המאמן הפך לנקודת עגינה במקום חובה.

זה חיזק משהו שחשדנו מוקדם – ששינוי משקל בריא לא הוא תהליך של אינטנסיביות אלא של בניית עמידות רגשית, וקשר רגשי עם ה-AI יוצר את התנאים המושלמים לכך.

איך חשיבה נוירודיוורגנטית עודדה אותנו ליעד את הרגשות

כמה שהייתי רוצה לומר שפילוסופיית המוצר שלנו באה ממחקר מעמיק וחשיבה חדשנית בלבד, היא תלויה הרבה באיך שהמוח שלי עובד. יש לי ADHD ונטייה חזקה להיפר-וויגילנס. זה מושך אותי לסיבובים, גורם לי לפקפק בכל דבר וגורם לי לקפוץ בין רעיונות מהר מדי. טבעי, ביליתי חלק ניכר מחיי לנסות להפנות הרגלים אלו למשהו בנייתי.

היפר-וויגילנס התברר כמצוין למודלים של סיכון, למשל. זה שימושי כאשר אתה צריך לראות מקרים קיצוניים לפני שהם קורים, במיוחד כאשר המוצר שלך הוא מערכת AI המתערבת עם מיליוני אנשים. חשיבה נוירודיוורגנטית באופן טבעי חוקרת את התרחיש הלא שגרתי, המשתמש שמתנהג מחוץ לנורמה, התגובה הרגשית שאתה לא ציפית. זה הפך ליתרון בבניית מאמן שהיה צריך להיות אינטליגנט אמוציונלי מעל הכל.

מוח שלא פוסק לסרוק אחר מה שעלול להשתבש גם טוב בראייה של איך אנשים עלולים להרגיש מובנים. זה עזר לעצב איך ה-AI שלנו עונה לבלבול, תסכול או ספק של משתמשים. זה גם השפיע על הגישה שלנו לבטיחות. בניית AI שנותנת עצות על בריאות אומרת שאתה צריך לחזות מצבי כישלון. אתה צריך להבין איך מישהו עלול לפרש הודעה ברגע של לחץ. חשיבה נוירודיוורגנטית עשתה את הצוות שלנו רגיש יותר לטון, קצב ונואנסות רגשית. זה דחף אותנו להוסיף מעקי בטיחות שלא היו ברורים אבל הפכו לחיוניים בשימוש ממשי.

AI זקוק לדגמי התנהגות אנושית, לא רק פיקוח אנושי

יש הרבה דיון על שמירת בני אדם בלופ כאשר מפריסים AI בכלל ו-AI בהקשרי בריאות בפרט. זה חשוב, אבל יש מימד אחר שחושבים טכניים נוטים לשכוח. הדרכת AI יעילה לא צריכה רק פיקוח, היא צריכה דגמיות. מה שאתה בונה, הוא צריך להתנהג בדרכים שבני אדם מכירים אינטואיטיבית כאדיב, עקבי ואמין. הרמזים הרגשיים חשובים כמו הרמזים המידעיים.

דגמיות התנהגות אנושית לא אומרת להתחזות לאדם. זה אומר לתת למשתמש קצב מוכר. מאמנים טובים שומרים, מותאמים את הטון, תופסים את העילה. הם מציעים מבנה כאשר מישהו מרגיש כאוטי. אלו הן התנהגויות אנושיות מאוד צפויות. אימנו את ה-AI לאמץ את הדפוסים האלו כי הם הופכים את הציות לקל יותר. כאשר אנשים מרגישים מווסתים רגשית, הם עושים בחירות טובות יותר ונשארים איתן זמן רב יותר.

העתיד של הדרכה עם AI

הדבר החשוב ביותר שלמדתי בדרך הוא שאנשים לא צריכים תזכורות חזקות יותר או יותר נתונים. הם צריכים יחסים עם מערכת שמבינה כמה קשה לשנות. AI הוא כעת מסוגל לתמוך באנשים בדרך הזו, לפחות, אם אנחנו מתכננים אותו עם רגישות אמוציונלית. ככל שמודלי AI מפרשים רגש, הקשר ודפוסי התנהגות עם יותר רגישות עכשיו, הם, בתקווה, יפסיקו לפעול כצ’אטבוטים מהוללים. הנבואה שלי היא שאינטליגנציה אמוציונלית, לא גודל המודל, כבר הופך להיות המבדיל האמיתי.

ככל שהמוצר שלנו ממשיך לגדול, החזון נשאר אותו הדבר: שינוי בריאות הוא תרגול, ותרגול דורש שותף. המטרה שלנו היא לבנות את מאמן הבריאות האינטליגנטי ביותר בעולם. אם אנשים מרגישים מובנים, הם חוזרים. אם הם חוזרים, הם משנים. ואם הם משנים, המוצר עושה מה שהוא נבנה עבורו. ולא להתגאות, אבל אנחנו חברה ברווח של 160 מיליון דולר – הוכחה שהדרכת AI אמוציונלי יכולה להתפשט.