Şu yazıyı okuyorsunuz: Üretken yapay zekada insan duygularını kullanmak
Düşünce deneyi
Bir süpermarkette ürün aradığınızı (sanal veya fiziksel) ve etkileşimde bulunmanız ve satın alma işlemlerinizi gün için optimize etmeniz için bir yapay zeka asistanının mevcut olduğunu hayal edin. Size bir bütçe, hane halkı kompozisyonu (kişi sayısı, yaş, beslenme kısıtlamaları gibi) sunar ve ilgili ve mevcut öğelerden oluşan bir alışveriş listesi oluşturur.
Ürün değerlendirme tarzınıza (ör. sizin gibi alışveriş yapan diğer kullanıcıların yorumları, görseller, tariflerde kullanım, yerel işletmelerle karşılaştırma) bağlı olarak markalara da sizin için öncelik verir. Mağazada kaybolduğunuzu fark edip size bir haritayla rehberlik etmek için uzanıyor veya mağazanın kokuları, görüntüleri ve sesleri sizi bunaltıyorsa sizi hızlı bir şekilde yönlendiriyor. Eğlenceli, hızlısın, İstediğiniz kadar alışveriş deneyimi ve beklenenden daha erken ortaya çıkmak üzereler. Aniden bulutlu bir günde şemsiye getirmenizi hatırlattığı için bile ona teşekkür edebilirsiniz!
Bu senaryoda, sizin için en iyisini isteyen ve yapan, empatik, sevgi dolu ve anlayışlı bir partner fikrine kapılmak kolaydır.
Boyutu görmek için başka bir tane deneyelim:
Seyahatte olduğunuz ve unuttuğunuz için kredi kartı ödemesi yapmadınız. Otomatik servis merkezi bu aksaklığı fark eder ve siz tatildeyken size hatırlatma göndermeye başlar. Tatildeyken onlarla uğraşmak istemediğiniz için onları görmezden geliyorsunuz, küçük gecikme ücretini umursamıyorsunuz ama yoğunluğu artmaya devam ediyor:
1. Gün: “Geç ödemeniz nedeniyle kredi puanınız darbe aldı. Finansal geleceğin umurunda değil mi? (suçluluk) 2. Gün: “Sorumsuz olmayın, hemen ödeyin!” (mecburiyet duygusu) 3. Gün: “Zamanında olmanın önemini anlamıyor musun?” (hedef karakter) 4. Gün: “Eğer şimdi ödemezseniz bankamızda aynı ayrıcalıklardan yararlanamayabilirsiniz…” (tehdit)
Otomatik hizmet merkezi, bankayla olan ödeme düzenlerinizi, sohbetlerinizi ve çağrı dökümlerinizi inceledi ve bankanın itibarına değer verdiğinizi biliyor; Bunu yapmaya yetkili olduğundan size ödeme yapmak için gerekli tüm araçları kullanır.
(Eğer bu düşünceyi okuyorsanız ‘Bu çok ekstrem bir durum, bu gerçekleşemez. Bunların hepsinin bugün erken saatlerde ChatGPT ile yaptığım alışverişten ilham aldığını söylemekten hem mutlu hem de üzgünüm.)
Optimizasyon ve otomasyon arayışında, hem en iyi hem de en kötü senaryoları gözden kaçırabiliriz: En iyi ihtimalle, bu entegrasyon psikolojik güvenliğe yol açabilir, deneyimlerde açık ve gizli olan insan ihtiyaçlarını yansıtabilir ve hatta arzu edilen bir varlık haline gelebilir. göreve dayalı olmayan etkileşimler için. Ancak en kötü senaryo, sizi içten içe tanıyan birinin çok iyi bilmemesi riskine benzer: duygusal olarak manipülatif, sömürücü, saldırgan olma gücüne sahipsiniz ve herkes için güvensiz ortamlar yaratma potansiyeline sahipsiniz. karar. yaratıcılar, kullanıcılar ve tüketiciler.
Bu aşamada sizinle bir sohbet konusunu paylaşmak istiyorum:
O nazik Empati ve duygusal tepkiyi üretken yapay zeka çözümlerine entegre etmeye çalışmalı mıyız?
Açıklamak için, bilinen Empati türlerini analiz edelim**basitleştirilmiş
Bilişsel empati: Bir kişinin nasıl hissettiğini ve ne düşündüğünü anlama yeteneği; bu, duygunun nedenini araştırmak anlamına gelir.
Duygusal Empati/Duygusal Empati: Birinin hissettiğini hissetme veya somutlaştırma yeteneği; aslında ayna nöronların yaptığı da budur.
Davranışsal Empati/Merhametli Empati: Başka bir kişinin hissettiklerine göre hareket etmek ve onun ne yaşadığını tam olarak anlamasanız bile, o kişinin işine yarayacak şekilde onun sıkıntısını hafifletmeye çalışmak.Bir uygulayıcı olarak tavsiyem şudur. şu anda Üretken yapay zeka çözümlerinin, Bilişsel veya Duygusal empati geliştirmeye çalışmadan Davranışsal Empati gösterecek şekilde eğitilmesi gerektiğidir. Bu, yapay zekanın, bunları istismar edecek araçlar geliştirmeden insanın ilgi, duygu ve ihtiyaçlarını yansıtmasına olanak tanıyacak.
Üretken yapay zekada duyguların uygulanmasına ve daha geniş kullanımına ilişkin bazı ilkeler:
– Duygusal teori ve mantıksal temel hatalıysa, yapılan uygulamalar teknik olarak kesin olmaya devam edecek kusurlu deneyimler Kullanıcılar için
– Mizahı açıklayan yapay zekanın artık alaycılığı daha iyi anladığına ve hatta bilinci taklit etmek için etkileyici diyaloglar yazabildiğine dair giderek artan kanıtlar var; İnsanlar bunu ifade etme eğiliminde olmasa da, yapay zeka etkileşimlerinde hâlâ oldukça gerçekçi olabiliyor. duygular basit ve doğrudan bir şekilde
– Organizasyonlarda otomasyonu düşünün ve yönetim yolculukları değiştikçe benimseme; özellikle iş entegrasyonunu değerlendirirken, etkileşimleri daha sezgisel hale getirmek ve çalışanların beklentileriyle uyumlu hale getirmek, insani kaygıları ele almak ve sorumluluk duygusunu azaltmak için vekalet duygusunu arttırmak ‘değiştirilme’ korkusu
– Kullanılmayan potansiyeli dengelemek için proaktif müdahale. olumsuz sömürü: Çözümlerimize iş etiği, düzenleme, politika araştırması, antitröst ve yanlış bilgilerin ele alınması perspektifini getiriyoruz.
– Gizli önyargıları belirleyin ve mevcut eğitim verilerindeki temsili artırın: OpenAI’nin modelleri yalnızca üzerinde eğitim aldıkları modeller kadar iyidir; verilerdeki gizli önyargıları yakalamanın yollarını, kullanım örneklerini belirler ve ortaya çıkan insan kimliklerini hesaba katar. Örneğin, bugün, on yıl önce yakalanamayacak birçok cinsiyet kimliği var ve bunlar, günümüz tüketicilerinin önemli bir bölümünü oluşturuyor.
– İnsanların kitlesel tepkisini yönetin Yapay zeka tarafından algılanan ve gösterilen duygular: Yapay zeka ‘duygularının’ geliştirilmesine yönelik artan bir ilgi ve coşku var. Duyarlı yapay zekadan biraz uzakta olsak da, insan katılımını (iş dünyası liderleri, tüketicilerle ve çalışanlarla olan etkileşimler için) derinden etkilemeye devam edecek.
İş gününüze geri döndüğünüzde, deneme için iyi adaylar olarak değerlendirebileceğiniz bazı kullanım örnekleri aşağıda verilmiştir:
Not: Bunun gibi deneylerin kesinlikle kusursuz çözümler olmadığını, yinelemeli olacaklarını, çünkü insani duyguların dinamik olduğunu ve bazı yönleri kodlamayı öğrensek bile öyle kalacağını söylüyorum.
– Kişi analitiği: Farklı çalışma tarzlarına göre proje personel dinamiklerinin belirlenmesi.
– Oyunlar: doğruyu bul seviye Yeni eklemelerle uğraşırken aynı zamanda bir oyuncuyu meşgul etmek için meydan okuma ve başarı.
– Ruh sağlığı ve bakıma erişim: Tükenmişlik, depresyon ve diğer durumların belirtilerini tanımak da dahil olmak üzere, insanların mevcut durumuyla uyumlu deneyimleri iyileştirin.
– Eğitim: Çalışanlar için organizasyonlarda ve öğrenciler için eğitim kurumlarında bireysel öğrenme stillerine göre eşlenen büyüme yolculukları.
– Müşteri Hizmetleri için Chatbotlar: Müşteri ihtiyaçlarını etkili bir şekilde yansıtabilme ve uygun şekilde yanıt verebilme becerisi.– Yaratıcı sanatlar ve görevler: Yaratıcılara beyin fırtınası, fikir üretme ve ilham verme konusunda yardımcı olun.
