新研究揭示了“算法疲劳”

一个新的 根据一项研究， 由战略咨询公司 Alice Labs 和全球科技公司 Reaktor 进行的研究揭示了研究人员所说的“算法疲劳”。 当个人花很长时间做浏览流媒体服务等事情时，就会出现算法疲劳。 在这些时刻，如果人工智能系统不能满足用户的期望，它们通常会无法履行其职责。 这通常会让消费者感到疲劳。 

这项新研究确定了三种不同类型的人工智能交互： 

• 被动： 用户希望对算法系统保持被动。
• 指导： 用户想要指导算法系统。
• 协作： 用户希望与算法系统协作。

用户选择的人工智能交互类型取决于具体情况以及他们想要什么或需要什么，并且还受到以前的智能技术经验的影响，例如当以前的系统无法满足这些需求时出现算法疲劳。 

研究人员表示，人工智能不再只是技术，品牌也开始意识到用户体验和与算法交互的重要性。 

Kirsi Hantula 是 Alice 实验室的研究人员之一。 

“虽然在许多情况下很有用，但算法仍然受到其机器性的限制：它们无法预测用户何时度过了糟糕的一天并需要一些轻松的内容来观看，也无法理解用户的微妙而多样的方式口味随着时间的推移而演变和扩展，”汉图拉说。 

由于各种人工智能设备已经存在十多年了，许多用户已经知道如何战术性地驾驭不完善的系统。 这意味着用户本身已经开始对抗算法疲劳。 例如，人们可能会限制人工智能设备的基本功能，例如使用语音激活助手来执行简单的任务。 

推荐算法

研究人员还发现，现在越来越多的消费者选择退出推荐算法，更多地转向外部影响者来策划内容。 外部影响者，或 灯塔， 是具有相似兴趣的其他人，这些人通常比算法更可靠。 

研究人员表示，如果公司想与消费者建立更牢固的关系，就应该找到对抗算法疲劳的方法。 

Olof Hoverfält 是 Reaktor 的战略和业务设计首席顾问。 

“这并不是要重新发明人工智能，而是人工智能运行良好，”Hoverfält 说。 “这是在该系统之上创建另一个层，允许用户和算法之间进行更快、更精细的人机交互。 这是关于平等的：在决策方面给予用户平等的代理权，允许他们在想要积极参与流程或只是被动地引导流程时进行选择和更改。”

“对我们来说，这也是一个道德问题。 我们认为，与人们生活密切相关的人工智能系统的设计方式应该颂扬人类的多功能性，并让用户成为算法决策中积极且富有创造力的主体。”Hantula 说道。

这项新研究是爱丽丝实验室和赫尔辛基大学消费者社会研究中心为期两年的合作的一部分。 它由经济教育基金会资助。