アルゴリズム疲労に関する新しい研究の発表

アリスラボとリアクター社による新しい研究によると、アルゴリズム疲労とは、個人が長時間、ストリーミングサービスを閲覧するなどの行動を繰り返すことで、AIシステムがユーザーの期待を満たさない場合に起こる現象です。このような状況では、消費者は疲労感を感じることがあります。

新しい研究では、3つの異なるタイプのAIインタラクションが同定されました：

• 受動的：ユーザーはアルゴリズムシステムに対して受動的であることを望みます。
• ガイディング：ユーザーはアルゴリズムシステムをガイドしたいと考えます。
• コラボレーション：ユーザーはアルゴリズムシステムとコラボレーションしたいと考えます。

ユーザーが選択するAIインタラクションのタイプは、状況やニーズによって異なります。また、以前のスマートテクノロジーとの経験、特にアルゴリズム疲労の経験も影響します。

研究者によると、AIは単なるテクノロジーではなく、ブランドはユーザーがアルゴリズムとどのように相互作用するかを経験することの重要性を認識し始めています。

アリスラボの研究者であるキルシ・ハントラは次のように述べています。

「アルゴリズムは多くの場合に有用ですが、機械的な性質のため、ユーザーが悪い日に何か軽いものを見たいときや、ユーザーの趣味が時間の経過とともに変化することを予測することはできません」とハントラは述べています。

さまざまなAI搭載デバイスが10年以上存在しているため、多くのユーザーはすでに不完全なシステムを戦略的に操作する方法を知っています。つまり、ユーザー自身がすでにアルゴリズム疲労に対抗しています。例えば、AI搭載デバイスを基本的な機能に限定することができます。たとえば、ボイスアシスタントを使用して単純なタスクを実行することができます。

レコメンデーションアルゴリズム

研究者は、消費者がレコメンデーションアルゴリズムをより多く使用せず、代わりに外部のインフルエンサーにコンテンツをキュレーションするようにしていることも発見しました。外部インフルエンサー、または「灯台」は、同じ趣味を持つ他の個人が、アルゴリズムよりも信頼性が高いことがあります。

研究者は、企業が消費者とのより強い関係を築くために、アルゴリズム疲労に対抗する方法を見つけるべきだと述べています。

リアクター社のオロフ・ホーバーフェルトは、戦略とビジネスデザインのコンサルタントです。

「AIを再発明することではなく、システムの上に別の層を作ることです。ユーザーとアルゴリズムの間でより迅速で洗練された人間のインタラクションを可能にすることです。つまり、ユーザーが意思決定において平等な主体性を持つことを許すことです。ユーザーは、いつアクティブに参加するか、いつパッシブに導かれるかを選択できるようにすることです」とホーバーフェルトは述べています。

「私たちにとって、これは倫理的な問題でもあります。私たちは、AIシステムが人々の生活と密接に結びついている場合、それらを人間の多様性を祝うように設計し、ユーザーをアルゴリズム的意思決定における積極的で創造的なエージェントとして確立するべきだと考えています」とハントラは述べています。

新しい研究は、アリスラボとヘルシンキ大学の消費者社会研究センターの2年間の共同研究の一部です。この研究は、経済教育財団の支援を受けて実施されました。