Patekimas į knygas: kodėl su rytojaus robotais turime elgtis kaip su įrankiais

Nesijaudinkite dėl tylių rytojaus AI rinkimo tonų ir jų ypatingų sirenų dainų. Kad ir kaip priartėtų dirbtinis intelektas ir androidai, atrodytų ir elgtųsi kaip žmonės, jie niekada to nepadarys. be žmonių, teigia Paul Leonardi, Duca šeimos technologijų vadybos profesorius Kalifornijos universitete Santa Barbaroje ir Tsedal Neeley, Naylor Fitzhugh verslo administravimo profesorius Harvardo verslo mokykloje, savo naujoje knygoje. Skaitmeninis mąstymas: ko iš tikrųjų reikia, kad klestėtų duomenų, algoritmų ir dirbtinio intelekto amžiuje - ir todėl neturėtų būti traktuojami kaip žmonės. Pora toliau pateiktoje ištraukoje teigia, kad tai trukdo sąveikai su pažangiomis technologijomis ir trukdo tolesniam jų vystymuisi.

Perspausdinta leidus Harvard Business Review Press. Ištrauka iš SKAITMENINĖ MINTYS: ko iš tikrųjų reikia, kad klestėtų duomenų, algoritmų ir dirbtinio intelekto amžiuje Paul Leonardi ir Tsedal Neeley. Copyright 2022 Harvard Business School Publishing Corporation. Visos teisės saugomos.

Elkitės su dirbtiniu intelektu kaip su mašina, net jei atrodo, kad jis elgiasi kaip žmogus

Esame įpratę bendrauti su kompiuteriu vaizdiniu būdu: mygtukai, išskleidžiamieji sąrašai, slankikliai ir kitos funkcijos leidžia kompiuteriui duoti komandas. Tačiau dirbtinio intelekto pažanga perkelia mūsų sąveiką su skaitmeniniais įrankiais į natūralesnę ir į žmogų panašią sąveiką. Tai, kas vadinama pokalbio vartotojo sąsaja (UI), suteikia žmonėms galimybę veikti naudojant skaitmeninius įrankius rašant ar kalbant, tai yra daug labiau mūsų bendravimo su kitais žmonėmis būdas, pvz., Burto Swansono „pokalbis“ su asistente Amy. Kai sakote „Hey Siri“, „Hello Alexa“ ir „OK Google“, tai yra pokalbio vartotojo sąsaja. Įrankių, valdomų pokalbio vartotojo sąsajomis, augimas yra stulbinantis. Kiekvieną kartą, kai skambinate 800 numeriu ir jūsų prašoma parašyti savo vardą, atsakykite „Taip“ arba pasakykite paskutinius keturis savo socialinio draudimo numerio numerius, bendraujate su dirbtiniu intelektu, naudojančiu pokalbio vartotojo sąsają. Pokalbių robotai tapo visur paplitę iš dalies dėl to, kad jie turi gerą verslo prasmę, ir iš dalies dėl to, kad jie leidžia mums efektyviau ir patogiau pasiekti paslaugas.

Pavyzdžiui, jei užsisakėte kelionę traukiniu per Amtrak, tikriausiai bendravote su AI pokalbių robotu. Jo vardas yra Julie ir kasmet jis atsako į daugiau nei 5 milijonus klausimų iš daugiau nei 30 milijonų keleivių. Galite užsisakyti kelionę traukiniu su Julie tiesiog nurodydami, kur ir kada vykstate. Julie gali iš anksto užpildyti formas Amtrak planavimo įrankyje ir pateikti nurodymus, kaip atlikti likusį užsakymo procesą. Amtrak pamatė 800 procentų investicijų į Julie grąžą. Amtrak sutaupo daugiau nei 1 milijoną USD klientų aptarnavimo išlaidų kiekvienais metais naudodama Julie žemo lygio, nuspėjamiems klausimams pateikti. Užsakymų skaičius išaugo 25 proc., o užsakymai, atlikti per „Julie“, generuoja 30 procentų daugiau pajamų nei užsakymai, atlikti per svetainę, nes Julie puikiai parduoda klientus!

Viena iš Julie sėkmės priežasčių yra ta, kad „Amtrak“ vartotojams leidžia suprasti, kad Julie yra AI agentė, ir jie paaiškina, kodėl nusprendė naudoti AI, o ne tiesiogiai susieti jus su žmogumi. Tai reiškia, kad žmonės į tai orientuojasi kaip į mašiną, o ne kaip į žmogų. Jie iš to nesitiki per daug ir yra linkę užduoti klausimus taip, kad gautų naudingų atsakymų. „Amtrak“ sprendimas gali pasirodyti prieštaringas, nes daugelis kompanijų savo pokalbių robotus bando laikyti tikrais žmonėmis ir atrodo, kad sąveikaujant su mašina taip, lyg tai būtų žmogus, turėtų būti būtent taip, kaip pasiekti geriausių rezultatų. Skaitmeninis mąstymas reikalauja a shift kaip mes galvojame apie savo santykį su mašinomis. Net kai jie tampa žmogiškesni, turime galvoti apie juos kaip apie mašinas, reikalaujančias aiškių nurodymų ir susitelkusios į siauras užduotis.

X.ai, įmonė, sukūrusi susitikimų planuotoją Amy, leidžia suplanuoti susitikimą darbe arba pakviesti draugą į savo vaikų krepšinio rungtynes ​​tiesiog atsiųsdami Amy (ar jos kolegai Andrew) prašymą el. paštu, tarsi jie būtų gyvas asmeninis asistentas. Tačiau įmonės generalinis direktorius Dennisas Mortensenas pastebi, kad daugiau nei 90 procentų užklausų, kurias gauna įmonės pagalbos tarnyba, yra susijusios su tuo, kad žmonės bando naudoti natūralią kalbą su robotais ir stengiasi pasiekti gerų rezultatų.

Galbūt todėl suplanuoti paprastą susitikimą su nauju pažįstamu taip erzino profesorius Swanson, kuris vis bandė naudoti šnekamąją kalbą ir neformalaus pokalbio susitarimus. Be to, kaip jis kalbėjo, jis padarė daug pagrįstų prielaidų apie savo bendravimą su Amy. Jis manė, kad Amy gali suprasti jo planavimo apribojimus ir kad „ji“ iš pokalbio konteksto galės atskirti jo pageidavimus. Swansonas buvo neformalus ir atsitiktinis – robotas to nesupranta. Jis nesupranta, kad prašant kito žmogaus laiko, ypač jei jis daro jums paslaugą, nėra efektyvu dažnai ar staigiai keisti susitikimo logistiką. Pasirodo, atsainiai bendrauti su protingu robotu yra sunkiau, nei manome.

Tyrėjai patvirtino idėją, kad elgtis su mašinomis kaip su mašinomis veikia geriau nei bandyti su jomis būti žmonėmis. Stanfordo profesorius Cliffordas Nassas ir Harvardo verslo mokyklos profesorius Youngme Moonas atliko keletą tyrimų, kurių metu žmonės sąveikavo su antropomorfinėmis kompiuterių sąsajomis. (Antropomorfizmas arba žmogaus savybių priskyrimas negyviems objektams yra pagrindinė AI tyrimų problema.) Jie nustatė, kad asmenys yra linkę per daug naudoti žmonių socialines kategorijas, taikydami lyčių stereotipus kompiuteriams ir etniškai tapatintis su kompiuterių agentais. Jų išvados taip pat parodė, kad žmonės demonstruoja per daug išmoktą socialinį elgesį, pavyzdžiui, mandagumą ir abipusiškumą kompiuterių atžvilgiu. Svarbu tai, kad žmonės linkę taip elgtis – su robotais ir kitais protingais agentais elgiasi taip, lyg jie būtų žmonės – net ir žinodami, kad bendrauja su kompiuteriais, o ne su žmonėmis. Atrodo, kad mūsų kolektyvinis impulsas bendrauti su žmonėmis dažnai įsiskverbia į mūsų sąveiką su mašinomis.

Ši problema, kai kompiuteriai yra supainioti su žmonėmis, paaštrėja sąveikaujant su dirbtiniais agentais per pokalbio vartotojo sąsają. Paimkite, pavyzdžiui, tyrimą, kurį atlikome su dviem įmonėmis, kurios naudojo AI padėjėjus, kurie pateikė atsakymus į įprastas verslo užklausas. Viename buvo naudojamas antropomorfizuotas dirbtinis intelektas, panašus į žmogų. Kito nebuvo.

Įmonės darbuotojai, kurie naudojo antropomorfinį agentą, nuolat supykdavo ant agento, kai agentas nepateikdavo naudingų atsakymų. Jie reguliariai sakydavo tokius dalykus kaip: „Jis šlykštus! arba „Aš tikiuosi, kad jis padarys geriau“, kai kalbama apie mašinos pateiktus rezultatus. Svarbiausia, kad jų strategijos, skirtos pagerinti santykius su mašina, atspindėjo strategijas, kurias jie naudotų su kitais žmonėmis biure. Jie mandagiau užduoda klausimą, perfrazavo kitais žodžiais arba stengėsi strategiškai paskirstyti klausimus tam, kada, jų manymu, agentas, vieno asmens terminais, bus „ne toks užimtas“. Nė viena iš šių strategijų nebuvo ypač sėkminga.

Priešingai, kitos įmonės darbuotojai buvo daug labiau patenkinti savo patirtimi. Jie įvedė paieškos terminus taip, lyg tai būtų kompiuteris, ir labai išsamiai išdėstė dalykus, kad įsitikintų, jog dirbtinis intelektas, kuris negali „skaityti tarp eilučių“ ir suvokti niuansų, atsižvelgs į jų pageidavimus. Antroji grupė nuolat pastebėjo, kaip jie nustebo, kai į jų užklausas buvo atsakyta naudingos ar net stebinančios informacijos, o visas iškilusias problemas jie iškėlė į tipines kompiuterio klaidas.

Artimiausioje ateityje duomenys yra aiškūs: sąveikaujant su mašinomis sėkmei labai svarbu elgtis su technologijomis – nesvarbu, kokios jos atrodo žmogiškos ar protingos. Didelė problemos dalis yra ta, kad jie nustato naudotojams lūkesčius, kad jie reaguos į žmones panašiais būdais, ir verčia mus manyti, kad jie gali numanyti mūsų ketinimus, kai negali padaryti nei vieno, nei kito. Norint sėkmingai sąveikauti su pokalbio vartotojo sąsaja, reikia skaitmeninės mąstysenos, kuri supranta, kad vis dar esame toli nuo veiksmingos žmogaus sąveikos su technologija. Pripažinimas, kad dirbtinio intelekto agentas negali tiksliai nustatyti jūsų ketinimų, reiškia, kad svarbu aiškiai išdėstyti kiekvieną proceso etapą ir aiškiai suprasti, ką norite pasiekti.