नई स्टडी ‘एल्गोरिदमिक थकान’ पर प्रकाश डालती है

एक नई स्टडी जो रणनीतिक परामर्श एलिस लैब्स और वैश्विक प्रौद्योगिकी फर्म रिएक्टर द्वारा की गई है, वह “एल्गोरिदमिक थकान” नामक शोधकर्ताओं द्वारा की जाने वाली चीजों पर प्रकाश डालती है। एल्गोरिदमिक थकान तब होती है जब व्यक्ति लंबे समय तक ऐसी चीजें करते हैं जैसे कि स्ट्रीमिंग सेवाओं को ब्राउज़ करना। इन क्षणों में, एआई सिस्टम अक्सर अपने कर्तव्य को पूरा करने में विफल हो सकते हैं यदि वे उपयोगकर्ताओं की अपेक्षाओं को पूरा नहीं करते हैं। यह अक्सर उपभोक्ताओं को थका हुआ महसूस करा सकता है।

नई स्टडी में तीन अलग-अलग प्रकार के एआई इंटरैक्शन की पहचान की गई है:

• पैसिव: उपयोगकर्ता एल्गोरिदमिक सिस्टम के प्रति निष्क्रिय रहना चाहते हैं।
• गाइडिंग: उपयोगकर्ता एल्गोरिदमिक सिस्टम को मार्गदर्शन देना चाहते हैं।
• सहयोगी: उपयोगकर्ता एल्गोरिदमिक सिस्टम के साथ सहयोग करना चाहते हैं।

उपयोगकर्ता द्वारा चुने गए एआई इंटरैक्शन का प्रकार स्थिति और उनकी आवश्यकताओं पर निर्भर करता है, और यह पिछले अनुभवों से भी प्रभावित होता है, जैसे कि एल्गोरिदमिक थकान जब एक पिछली प्रणाली उनकी आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर पाई थी।

शोधकर्ताओं के अनुसार, एआई केवल प्रौद्योगिकी से अधिक हो रहा है, और ब्रांड यह समझने लगे हैं कि उपयोगकर्ता एल्गोरिदम के साथ कैसे अनुभव करते हैं और इंटरैक्ट करते हैं।

किर्सी हंटुला एलिस लैब्स में एक शोधकर्ता हैं।

“जबकि कई मामलों में उपयोगी है, एल्गोरिदम अभी भी अपनी मशीनरी से सीमित हैं: वे यह अनुमान नहीं लगा सकते हैं कि उपयोगकर्ता एक बुरा दिन कर रहे हैं और कुछ हल्का देखने की आवश्यकता है, न ही वे समझ सकते हैं कि उपयोगकर्ताओं की पसंद कैसे बदलती हैं और समय के साथ विकसित होती हैं,” हंटुला कहते हैं।

चूंकि विभिन्न एआई-संचालित डिवाइस लगभग दस साल से आसपास हैं, इसलिए कई उपयोगकर्ता पहले से ही जानते हैं कि कैसे कमियों वाली प्रणालियों को रणनीतिक रूप से नेविगेट किया जाए। इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता स्वयं एल्गोरिदमिक थकान से लड़ने के लिए शुरू हो गए हैं। उदाहरण के लिए, कोई एक एआई-संचालित डिवाइस को इसके बुनियादी कार्यों तक सीमित कर सकता है, जैसे कि एक वॉयस-एक्टिवेटेड असिस्टेंट का उपयोग सरल कार्यों के लिए करना।

सिफारिश एल्गोरिदम

शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि अधिक उपभोक्ता अब सिफारिश एल्गोरिदम से बाहर निकल रहे हैं, बाहरी प्रभावितों की ओर बढ़ रहे हैं जो सामग्री को क्यूरेट करते हैं। बाहरी प्रभावित, या लाइटहाउस, वे अन्य व्यक्ति हैं जो समान रुचियों को साझा करते हैं, और ये व्यक्ति अक्सर एल्गोरिदम से अधिक विश्वसनीय होते हैं।

शोधकर्ता कहते हैं कि कंपनियों को एल्गोरिदमिक थकान से लड़ने के तरीके खोजने चाहिए यदि वे अपने उपभोक्ताओं के साथ मजबूत संबंध स्थापित करना चाहते हैं।

ओलोफ होवेरफेल्ट रिएक्टर में प्रिंसिपल कंसल्टेंट, स्ट्रेटजी और बिजनेस डिज़ाइन हैं।

“यह एआई को फिर से आविष्कार करने के बारे में नहीं है, एआई ठीक से काम कर रहा है,” होवेरफेल्ट कहते हैं। “यह एल्गोरिदम पर एक और परत बनाने के बारे में है, जो उपयोगकर्ता और एल्गोरिदम के बीच मानव इंटरैक्शन को तेज़ और अधिक परिष्कृत बनाने की अनुमति देता है। यह समानता के बारे में है: उपयोगकर्ता को निर्णय लेने में समान एजेंसी प्रदान करना, उन्हें चुनने और बदलने की अनुमति देना जब वे सक्रिय रूप से प्रक्रिया में शामिल होना चाहते हैं या बस निष्क्रिय रूप से इसके माध्यम से निर्देशित होना चाहते हैं।”

“हमारे लिए, यह नैतिकता का भी मामला है। हम सोचते हैं कि एआई सिस्टम जो लोगों के जीवन के साथ घनिष्ठ रूप से जुड़ते हैं, उन्हें मानव विविधता का जश्न मनाने और एल्गोरिदमिक निर्णय लेने में उपयोगकर्ताओं को सकारात्मक और रचनात्मक एजेंटों के रूप में स्थापित करने वाले तरीके से डिज़ाइन किया जाना चाहिए,” हंटुला कहते हैं।

नई स्टडी एलिस लैब्स और हेलसिंकी विश्वविद्यालय के उपभोक्ता समाज अनुसंधान केंद्र के बीच दो साल के सहयोग का हिस्सा है। यह आर्थिक शिक्षा फाउंडेशन द्वारा वित्तपोषित किया गया था।