Yeni Çalışma 'Algoritmik Yorgunluğa' Işık Tutuyor

A new ders çalışma stratejik danışmanlık şirketi Alice Labs ve küresel teknoloji firması Reaktor tarafından yürütülen araştırma, araştırmacıların "algoritmik yorgunluk" dediği duruma ışık tutuyor. Algoritmik yorgunluk, bireyler akış hizmetlerine göz atmak gibi şeyler yaparak uzun zaman geçirdiklerinde ortaya çıkar. Bu anlarda, yapay zeka sistemleri, kullanıcıların beklentilerini karşılayamazlarsa, genellikle görevlerini yerine getiremezler. Bu genellikle tüketicileri yorgun hissettirebilir. 

Yeni çalışma, üç farklı yapay zeka etkileşimi türü belirledi: 

• Pasif: Kullanıcılar algoritmik bir sisteme karşı pasif kalmak isterler.
• rehberlik: Kullanıcılar algoritmik bir sisteme rehberlik etmek isterler.
• İşbirlikçi: Kullanıcılar algoritmik bir sistemle işbirliği yapmak ister.

Bir kullanıcının seçtiği yapay zeka etkileşimi türü, duruma ve ne istediğine veya neye ihtiyaç duyduğuna bağlıdır ve ayrıca önceki bir sistem bu ihtiyaçları karşılayamadığında algoritmik yorgunluk gibi akıllı teknolojiyle ilgili önceki deneyimlerden de etkilenir. 

Araştırmacılara göre yapay zeka, teknolojiden daha fazlası haline geliyor ve markalar, kullanıcıların algoritmaları nasıl deneyimlediğini ve bunlarla etkileşim kurduğunun önemini anlamaya başlıyor. 

Kirsi Hantula, Alice Labs'daki araştırmacılardan biridir. 

"Birçok durumda yararlı olsalar da, algoritmalar makine olmalarıyla sınırlı kalmaya devam ediyor: kullanıcıların ne zaman kötü bir gün geçirdiğini ve izlemek için daha hafif bir şeye ihtiyaç duyduğunu tahmin edemiyorlar, ne de kullanıcıların izlediği incelikli ve çeşitli yolları anlıyorlar." tatlar zamanla gelişiyor ve genişliyor” diyor Hantula. 

Yapay zeka destekli çeşitli cihazlar on yılı aşkın bir süredir piyasada olduğundan, birçok kullanıcı zaten kusurlu sistemlerde taktiksel olarak nasıl gezinileceğinin farkındadır. Bu, kullanıcıların kendilerinin algoritmik yorgunluğa karşı savaşmaya başladıkları anlamına gelir. Örneğin, AI ile çalışan bir cihaz, basit görevler için sesle etkinleştirilen bir asistan kullanmak gibi temel işlevleriyle sınırlandırılabilir. 

Öneri Algoritmaları

Araştırmacılar ayrıca, artık daha fazla tüketicinin öneri algoritmalarını devre dışı bıraktığını ve içeriği iyileştirmek için harici etkileyicilere daha fazla yöneldiğini keşfetti. Dış etkileyiciler veya fenerler, benzer ilgi alanlarını paylaşan diğer kişilerdir ve bu kişiler genellikle algoritmalardan daha güvenilirdir. 

Araştırmacılar, şirketlerin tüketicileriyle daha güçlü ilişkiler kurmak istiyorlarsa algoritmik yorgunlukla mücadele etmenin yollarını bulmaları gerektiğini söylüyor. 

Olof Hoverfält, Reaktor'da Baş Danışman, Strateji ve İş Tasarımıdır. 

Hoverfält, "Yapay zekayı yeniden icat etmekle ilgili değil, yapay zeka iyi çalışıyor" diyor. "Kullanıcı ile algoritma arasında daha hızlı, daha rafine insan etkileşimi sağlayan, bu sistemin üzerinde başka bir katman oluşturmakla ilgili. Eşitlik hakkında: kullanıcıya karar verme konusunda eşit yetki vermek, sürece aktif olarak dahil olmak istediklerinde seçim yapmalarına ve değişiklik yapmalarına izin vermek veya sadece pasif bir şekilde rehberlik etmek.”

“Bizim için bu aynı zamanda bir etik meselesi. İnsanların yaşamlarıyla yakından iç içe geçen yapay zeka sistemlerinin, insanın çok yönlülüğünü kutlayacak ve kullanıcıları algoritmik karar vermede pozitif ve yaratıcı aracılar haline getirecek şekilde tasarlanması gerektiğini düşünüyoruz” diyor Hantula.

Yeni çalışma, Alice Labs ile Helsinki Üniversitesi Tüketici Toplumu Araştırma Merkezi arasındaki iki yıllık işbirliğinin bir parçası. Ekonomik Eğitim Vakfı tarafından finanse edildi.