新研究揭示“算法疲劳”的真相

最近，一项由战略咨询公司Alice Labs和全球科技公司Reaktor共同进行的研究揭示了所谓的“算法疲劳”。算法疲劳是指个体长时间进行某些活动，如浏览流媒体服务时，人工智能系统可能无法满足用户的期望，从而导致用户感到疲劳。

该研究确定了三种不同类型的AI交互：

• 被动：用户希望对算法系统保持被动态度。
• 指导：用户希望指导算法系统。
• 协作：用户希望与算法系统协作。

用户选择的AI交互类型取决于情况和需求，也受到之前与智能技术的经验的影响，例如算法疲劳，当之前的系统未能满足需求时。

研究人员指出，人工智能不仅仅是一种技术，品牌开始意识到用户体验和与算法交互的重要性。

Alice Labs的研究人员之一Kirsi Hantula表示：

“虽然算法在许多情况下很有用，但它们仍然受到机器的限制：它们无法预测用户在糟糕的一天需要什么，或者无法理解用户的口味如何随时间演变和扩展，”Hantula说。

由于各种AI驱动设备已经存在十多年，许多用户已经学会如何在不完美的系统中导航。这意味着用户已经开始抵制算法疲劳。例如，用户可能将AI驱动设备限制在基本功能上，例如使用语音助手执行简单任务。

推荐算法

研究人员还发现，越来越多的消费者正在选择退出推荐算法，转向外部影响者来策划内容。外部影响者，或灯塔，是与用户有相似兴趣的其他个人，这些个人往往比算法更可靠。

研究人员表示，公司应该找到方法来应对算法疲劳，以便与消费者建立更牢固的关系。

Reaktor的首席顾问Olof Hoverfält表示：

“这不仅仅是重新发明人工智能，人工智能本身是正常工作的，”Hoverfält说。“这是关于在现有系统上添加另一层，允许用户与算法之间进行更快速、更精细的交互。这是关于平等：授予用户在决策中拥有平等的代理权，允许他们选择和改变他们想要积极参与或被动引导的时机。”

“对于我们来说，这也是一个道德问题。我们认为，深深融入人们生活的AI系统应该被设计成一种方式，以庆祝人类的多样性和建立用户作为算法决策中的积极和创造性的代理，”Hantula说。

这项新研究是Alice Labs和赫尔辛基大学消费者社会研究中心之间为期两年的合作项目的一部分。该研究由经济教育基金会资助。