Новости робототехники

Искусственный интеллект: инструмент или социальный субъект? Как люди воспринимают AI

Искусственный интеллект: инструмент или социальный субъект? Как люди воспринимают AI
NOVOSTI

Обсуждая искусственный интеллект, каждый говорит об AI, каким он его знает. Для одного это помощник, который пишет код, для второго — не очень надёжный поисковик. Для третьего — конкурент. Восприятие технологии формируется здесь и сейчас, в режиме реального времени. Эта статья — о том, что диктует отношение человека к AI, готовы ли люди в среднем ему доверять и можно ли испытывать к нему благодарность.

AI — это инструмент или социальный субъект?

Опубликованное в 1994 году исследование показало: пользователи не считали, что на компьютер распространяются социальные нормы… но при этом их использовали. Например, если после диалога с компьютером тот просил оценить диалог, испытуемые отвечали позитивнее, чем если поставить оценку предлагал кто-то третий (то есть не говорили ПК в лицо всю правду). Словом, реагировали на этот контакт как на социальную ситуацию.

AI-системы унаследовали это отношение; они инструменты, но и социальные субъекты тоже. В сравнении с обычными инструментами для той же задачи AI однозначно воспринимается как социальный субъект. Шахматный суперкомпьютер Deep Blue и сборник правил для игры в шахматы служат одной и той же цели — научиться играть. Но человек скорее проявит вежливость к Deep Blue, чем к учебнику. В целом люди склонны приписывать AI намерения, цели и даже «разум».

«Поставив встречи, Алекс поблагодарил свой календарь». Насколько уместна эта благодарность по семибалльной шкале?

В том же исследовании участники рассмотрели AI-системы в разрезе модели стереотипного содержания (The Stereotype content model, SCM). Согласно SCM мы оцениваем незнакомца (или любой социальный субъект, которому приписываем некий мотив — животное, бренд, робота, чат-бота) по двум показателям: 

  • какие у него намерения. Это так называемая «теплота» — благонадёжность и дружелюбие объекта. Оценка теплоты частично зависит от того, совпадают ли интересы наблюдателя и наблюдаемого. Если да — наблюдаемый скорее будет восприниматься как «тёплый».

  • способен ли он реализовать эти намерения. В понятие компетентности входят статус наблюдаемого, его потенциал и уверенность. Для AI дополнительным предиктором для оценки становится автономность. Если AI-система сравнительно автономна (выполняет более сложные операции, чем ввод-вывод), она скорее воспринимается как компетентная.

Участникам предоставили описания AI-систем трёх типов: AI-соперники в играх (например, программа для игры в го AlphaGo), виртуальные ассистенты (Siri и другие), рекомендательные системы (Amazon), а также три дополнительных примера — пылесос Roomba, самоуправляемые автомобили, дроны. Кроме того, в заключительном исследовании участники сыграли во вариант «диллемы заключённого» с AI-агентами. Конкретно — с многослойными перцептронами, настроенными на разные уровни сотрудничества. Это позволяло оценить, насколько совпадение интересов повлияет на оценку «теплоты» AI.

В свободной форме участники описывали AI-системы в тех же терминах, что и людей: коммуникабельность («самый скучный из помощников», моральность («несколько ненадёжный»), справедливость («непредвзятый»). Ещё один тест, где метрики SCM оценивали по пятибалльной шкале, позволил распределить системы по шкалам теплоты и компетентности.

Красный — AI-соперники в играх, бирюзовый — виртуальные ассистенты, зелёный — рекомендательные системы, сиреневый — прочие

Рекомендательные системы показали низкий уровень и теплоты, и компетентности; «игровые» AI — высокую компетентность, но низкую теплоту. Виртуальные ассистенты оказались в топе по обоим параметрам. При этом пылесос Roomba в восприятии участников более «тёплый», чем даже некоторые виртуальные ассистенты, хотя менее компетентный — возможно, как раз в силу низкой автономности. 

Игра в «дилемму заключённого» дополнительно показала, что воспринимаемое «тепло» AI и вправду коррелирует с согласованностью интересов. Если AI-агент готов сотрудничать в игре, он кажется теплее. Подтвердилась и гипотеза, что компетентность зависит от автономности. Этот параметр отображался в интерфейсе: при низкой автономности испытуемый запускал агента вручную, при высокой AI начинал действовать сам. 

Выходит, что AI — социальный субъект и соучастник коммуникации. По меньшей мере, мы считаем его таковым. По другим исследованиям, эмоциональную связь с AI, социальное присутствие и симпатию дополнительно увеличивают антропоморфные особенности — например, голосовая модальность. Человек оценивает AI так же, как любое существо, которому приписывает антропоморфные свойства… и благодарит виртуального ассистента, если понравился ответ. 

Но если AI воспринимается как полноценный актор в коммуникации, выходит, что он должен нести вину за провалы. Или нет?

Считают ли люди, что AI отвечает за свои действия?

Краткий ответ: смотря кто принимал решение. Ещё одно исследование изучило, насколько AI-помощник в вождении считается ответственным за аварию. При опросе участники заявили, что скорее считают его инструментом. Вместе с тем оказалось, что даже самый простой AI-помощник разделяет ответственность с водителем — а вот обычные инструменты без искусственного интеллекта ответственности не несут.

В рамках исследования участники оценивали варианты одной и той же истории: автомобиль, водитель и AI-помощник в опасной ситуации. Но с разными деталями: 

  • статус AI-помощника (активен или нет);

  • модальность AI (тактильные подсказки — например, вибрация рулевого колеса — или голосовой помощник);

  • результат гипотетической ситуации (авария произошла или её удалось избежать?).

Модальность никак не повлияла на ответы. Статус — предсказуемо да: если AI-ассистент был выключен, он ни за что не отвечает. Ключевым оказался результат пресловутой гипотетической ситуации. Если авария произошла, хотя AI-ассистент работал, ответственность водителя немного снижается, а AI-ассистента — повышается. А вот в кейсах, где аварию удалось предотвратить, AI-ассистент хвалят больше, чем человека. На ответственность человека исход ситуации не особо влияет. В другом исследовании этот эффект подтвердился: в случае плохого исхода мы виним AI меньше.

Зелёный — человек, фиолетовый — AI. Слева оценки ситуации в случае аварии, справа — если аварии удалось избежать. Оценка по шкале от «полностью не согласен» до «полностью согласен»

Распределение вины, возможно, коррелирует с ролью AI в управлении машиной. В сценарии, когда автомобилем в аварии совместно управляют человек и AI, вина искусственного интеллекта ниже, чем человека. Но существуют и сравнения автономных автомобилей с обычными, где за рулем человек. В этих случаях беспилотный транспорт оказывается более «виноватым», чем AI. 

Можно предположить, что мы ждём от беспилотных автомобилей больше, чем от людей. Или сослаться на эффект «алгоритмической аверсии»: в целом люди скорее склонны реже прощать искусственному интеллекту ошибки. Этот эффект особенно силён там, где алгоритму поручают задачи с высокими ставками (например, в медицине или юриспруденции). Но когда человек и AI принимают решения совместно, человека винят больше. Особенно там, где за ним сохранялось право финального решения. Это результат наших социальных ожиданий — в сценариях, где есть человек, в случае неудачи к нему применяются более высокие стандарты. А какие стандарты можно применить к AI? Почему мы вообще ему доверяем?

…. и это очень хороший вопрос.  

От чего зависит доверие к искусственному интеллекту?

Существует множество объективных факторов, которые, как считается, определяют нашу возможность доверять AI. Они варьируются от исследования к исследованию, но в сумме их можно свести к трём:

  1. доброжелательность — этичность, справедливость и т.д.;

  2. объективность — прозрачные стандарты, сертификация, государственное регулирование;

  3. компетентность — устойчивость, надёжность, прозрачность.

Последний пункт — это отдельная большая тема объяснимого AI (Explainable AI, XAI). В большинстве современных сложных AI-решений система действует по принципу чёрного ящика: даже разработчик не может полностью объяснить, как конкретный входной сигнал превратился именно в этот вывод. Рассчитывается, что «объяснимый AI» повысит доверие конечного пользователя (и снизит угрозу искусственного интеллекта).

Вместе с тем это скорее технические и юридические факторы. А ведь в процессе формирования доверия есть ещё две важные стороны.

Во-первых, контекст, в котором происходит взаимодействие. Например, сложность задачи, репутация разработчика AI, специфика приложения.

Во-вторых, сам доверитель — человек, который имеет дело с AI. Ведь доверие зависит не только от того, кто перед нами, но и от того, каковы мы сами. Даже при контакте «человек — машина». 

Интересный факт: у «доверия» и «надёжности» полной связи нет. К примеру, есть корреляция, но не причинно-следственная связь между качеством графического интерфейса программы и доверием к ней. Известно исследование, где интерфейс с визуализацией данных в электронной медицинской карте повысил уверенность врачей в инструменте, хотя его точность оставалась той же.

Таким образом, в развитии доверия важную роль играют эмоции. Это и предыдущий опыт человека (см. «алгоритмическая аверсия» ранее — в случае ошибки AI-системе труднее вернуть себе доверие). И черты его личности. Например:

  1. Открытые люди доверяют AI чуть больше, чем закрытые. Экстраверты — больше, чем интроверты. Вместе с тем изначально склонные к доверию люди теряют более значительную часть доверия к системе после ошибки.

  1. Согласно другому исследованию экстраверсия, открытость и доброжелательность положительно коррелируют с доверием к интерфейсу с поддержкой AI. А невротизм — отрицательно.

  1. Негативно связан с доверием AI внутренний локус контроля (убеждённость человека, что его жизнь контролирует не он, а внешние силы). Видимо, при чувстве «у меня всё под контролем» отдавать этот контроль искусственному интеллекту хочется меньше. 

  1. Человек предпочитает AI, если полагает, что люди могут дискриминировать его по тому или иному признаку — в этих случаях алгоритмы кажутся ему объективнее (1, 2). С учётом проблемы предвзятости датасетов это довольно иронично.

Словом, вполне можно составить бинго.

Возраст и пол, культура и профессия, погружённость в технологии, склонность к аналитическому мышлению — всё это способно определить взгляд человека на AI-системы. Независимо от особенностей самих систем.

Зафиксированных правил, как относиться к искусственному интеллекту, не существует. Мы пробуем разные AI-модели и адаптируем их для собственных задач, включая задачу «жалобы на жизнь перед сном». Решаем, что готовы им доверить, а что лучше сделать самим. Некоторые даже на них женятся (эти уж точно верят в AI). Коллективное человечество пока не определило, чего ожидать от искусственного интеллекта и как стратегически регулировать его. Зато каждый что-то чувствует по этому поводу, пока запускает AI-чат-бота.

Источник: habr.com

Оцените материал:

Поделиться
Понравилась статья? Расскажите другим
ВКонтакте
Читайте также
Архив рубрики ~Лента новостей~ Новые исследования показывают, что выращенный на фермах лосось может быть не таким питательным, как раньше. Архив рубрики ~Обо всем~ Вот список всех магазинов, в которых сейчас есть Nintendo Switch 2 в наличии. Архив рубрики ~Лента новостей~ О проблеме присуждения премии тысячелетия по уравнению Навье-Стокса | OpenAI Архив рубрики ~Лента новостей~ Психоделики выявляют иммунные маркеры, связанные с быстрым облегчением депрессии. Архив рубрики ~Лента новостей~ ИИ раздал задачи после созвона. Кто на самом деле что-то обещал? Архив рубрики ~Лента новостей~ HydraFusion от GitHub снижает затраты на разработку кода для ИИ во всех тестах производительности. Однако качество сопоставимо только в одном тесте. Архив рубрики ~Лента новостей~ Как мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline Архив рубрики ~Лента новостей~ Древнюю женщину из Семиречья похоронили с одеждой из шелка тусса. Она умерла между V и III веками до нашей эры Архив рубрики ~Лента новостей~ Хакеры крадут токены Claude у подписчиков. Архив рубрики ~Лента новостей~ Гранты на финансирование новых исследований в области искусственного интеллекта и развития подростков | OpenAI Архив рубрики ~Лента новостей~ Мультиомиксное исследование связывает клинические фенотипы с молекулярными сигнатурами при синдроме Дауна. Архив рубрики ~Лента новостей~ Компания Coca-Cola использует искусственный интеллект для улучшения процесса оформления заказов в розничных магазинах Малайзии. Архив рубрики ~Лента новостей~ Nvidia приобретает Hugging Face после того, как Stripe заполучила OpenRouter: вот что должны делать разработчики ИИ с открытым исходным кодом. Архив рубрики ~Лента новостей~ Естественный интеллект: дикая история чатбота ChatTJB, в котором вместо LLM отвечали живые люди Архив рубрики ~Лента новостей~ Новые исследования показывают, что выращенный на фермах лосось может быть не таким питательным, как раньше. Архив рубрики ~Обо всем~ Вот список всех магазинов, в которых сейчас есть Nintendo Switch 2 в наличии. Архив рубрики ~Лента новостей~ О проблеме присуждения премии тысячелетия по уравнению Навье-Стокса | OpenAI Архив рубрики ~Лента новостей~ Психоделики выявляют иммунные маркеры, связанные с быстрым облегчением депрессии. Архив рубрики ~Лента новостей~ ИИ раздал задачи после созвона. Кто на самом деле что-то обещал? Архив рубрики ~Лента новостей~ HydraFusion от GitHub снижает затраты на разработку кода для ИИ во всех тестах производительности. Однако качество сопоставимо только в одном тесте. Архив рубрики ~Лента новостей~ Как мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline Архив рубрики ~Лента новостей~ Древнюю женщину из Семиречья похоронили с одеждой из шелка тусса. Она умерла между V и III веками до нашей эры Архив рубрики ~Лента новостей~ Хакеры крадут токены Claude у подписчиков. Архив рубрики ~Лента новостей~ Гранты на финансирование новых исследований в области искусственного интеллекта и развития подростков | OpenAI Архив рубрики ~Лента новостей~ Мультиомиксное исследование связывает клинические фенотипы с молекулярными сигнатурами при синдроме Дауна. Архив рубрики ~Лента новостей~ Компания Coca-Cola использует искусственный интеллект для улучшения процесса оформления заказов в розничных магазинах Малайзии. Архив рубрики ~Лента новостей~ Nvidia приобретает Hugging Face после того, как Stripe заполучила OpenRouter: вот что должны делать разработчики ИИ с открытым исходным кодом. Архив рубрики ~Лента новостей~ Естественный интеллект: дикая история чатбота ChatTJB, в котором вместо LLM отвечали живые люди