Новий дослідження проливає світло на “алгоритмічну втому”

Нове дослідження, проведене стратегічною консалтинговою компанією Alice Labs та глобальною технологічною фірмою Reaktor, проливає світло на те, що дослідники називають «алгоритмічною втомою». Алгоритмічна втома відбувається, коли люди проводять тривалий час, роблячи речі, такі як перегляд потокових сервісів. У цих моментах системи штучного інтелекту можуть часто не виконувати свої обов’язки щодо задоволення очікувань користувачів, якщо вони не доставляють. Це може часто залишити споживачів втомленими.

Нове дослідження визначило три різні типи взаємодій штучного інтелекту:

• Пасивний: Користувачі хочуть залишитися пасивними щодо алгоритмічної системи.
• Навігаційний: Користувачі хочуть направляти алгоритмічну систему.
• Співробітницький: Користувачі хочуть співпрацювати з алгоритмічною системою.

Тип взаємодії штучного інтелекту, який вибирає користувач, залежить від ситуації та того, чого він хоче або потребує, і також залежить від попередніх досвідів з розумними технологіями, такими як алгоритмічна втома, коли попередня система не доставила потрібного.

За словами дослідників, штучний інтелект стає більше, ніж просто технологією, і бренди починають розуміти важливість того, як користувачі переживають і взаємодіють з алгоритмами.

Кірсі Гантула – один із дослідників у Alice Labs.

«Хоча корисний у багатьох випадках, алгоритми продовжують бути обмежені своєю „машинністю“: вони не можуть передбачити, коли користувачі мають поганий день і потребують чогось легшого для перегляду, ні вони не здатні зрозуміти тонкі й різноманітні способи, якими смаки користувачів еволюціонують і розширюються з часом», – говорить Гантула.

Оскільки різні пристрої, що працюють на штучному інтелекті, існують вже понад десять років, багато користувачів вже знають, як тактично орієнтуватися в недосконалих системах. Це означає, що користувачі самі вже почали боротися з алгоритмічною втомою. Наприклад, можна обмежити пристрій, що працює на штучному інтелекті, його базовими функціями, такими як використання голосового асистента для простих завдань.

Рекомендаційні алгоритми

Дослідники також виявили, що все більше споживачів тепер вибирають зовнішніх інфлюенсерів для кураторства контенту. Зовнішні інфлюенсери, або маяки, є інші особи, які мають схожі інтереси, і ці особи часто більш надійні, ніж алгоритми.

Дослідники кажуть, що компанії повинні знайти способи боротьби з алгоритмічною втомою, якщо вони хочуть встановити міцніші відносини зі своїми споживачами.

Олоф Говерфельт – головний консультант, стратегії та дизайну бізнесу, у Reaktor.

«Це не так вже й про те, щоб винаходити штучний інтелект заново, штучний інтелект працює добре», – говорить Говерфельт. «Це про створення іншого шару поверх цієї системи, щось, що дозволяє швидшу, більш розвинену взаємодію людини з алгоритмом. Це про паритет: надання користувачеві рівної агентності щодо прийняття рішень, дозволяючи їм вибирати і змінювати, коли вони хочуть бути активними учасниками процесу або просто пасивно направляються через нього».

«Для нас це також питання етики. Ми думаємо, що системи штучного інтелекту, які тісно пов’язані з життям людей, повинні бути розроблені таким чином, щоб святкувати людську гнучкість і встановлювати користувачів як позитивних і творчих агентів у процесі прийняття алгоритмічних рішень», – говорить Гантула.

Нове дослідження є частиною дворічної співпраці між Alice Labs та Центром дослідження споживчого суспільства Університету Гельсінкі. Воно було профінансовано Фондом економічної освіти.