Искусственный интеллект, который подстраивается: как формировать личность чат-бота

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что пользователи могут эффективно влиять на личность разговорного ИИ, адаптируя её к различным ситуациям и задачам.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Интерфейс диалогового агента предоставляет пользователю возможность тонкой настройки его личности по восьми параметрам посредством слайдерной панели, а взаимодействие с агентом для решения задач происходит в специализированной области, дополненной информационными подсказками и пошаговыми инструкциями для облегчения использования.

Исследование посвящено моделированию личности в контекстно-зависимом взаимодействии с использованием анализа скрытых профилей и адаптации черт характера.

В то время как современные диалоговые системы все чаще ожидают адаптивности и эволюции личности, большинство остаются статичными после настройки. Данное исследование, озаглавленное ‘From Fixed to Flexible: Shaping AI Personality in Context-Sensitive Interaction’, посвящено изучению формирования и изменения пользовательских ожиданий при динамической настройке личности агента. Полученные результаты демонстрируют, что пользователи способны эффективно формировать личность ИИ-агента в зависимости от контекста, при этом предпочтения по таким чертам, как вовлеченность, отзывчивость и порядочность, проявляются устойчиво. Не приведет ли это к созданию действительно человекоцентричных и адаптивных систем искусственного интеллекта, способных к более глубокому и продуктивному взаимодействию с пользователем?

Личность Искусственного Интеллекта: Зарождение Эмпатии в Цифровом Мире

Современные системы искусственного интеллекта, предназначенные для ведения диалога, стремительно развиваются, однако зачастую им не хватает тонкости и гибкости, присущих человеческому общению. Несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка и генерации текста, многие пользователи испытывают разочарование, сталкиваясь с роботизированными и предсказуемыми ответами. Это связано с тем, что существующие алгоритмы, хотя и способны выполнять поставленные задачи, редко учитывают контекст, эмоциональную окраску и невербальные сигналы, которые являются неотъемлемой частью эффективной коммуникации между людьми. В результате, взаимодействие с такими системами часто кажется бездушным и неестественным, что негативно сказывается на удовлетворенности пользователей и их готовности продолжать диалог.

Эффективное взаимодействие с искусственным интеллектом выходит за рамки простого выполнения задач и базируется на способности системы демонстрировать убедительную и привлекательную личность. Исследования показывают, что пользователи склонны к более продолжительному и позитивному взаимодействию с ИИ, который проявляет признаки индивидуальности, будь то юмор, эмпатия или определенный стиль общения. Такая личность не должна быть искусственной или навязчивой, а органично вплетаться в функциональность системы, делая процесс взаимодействия более человечным и интуитивно понятным. Именно способность ИИ адаптировать свою “личность” к контексту запроса и предпочтениям пользователя становится ключевым фактором в построении долгосрочных и доверительных отношений, значительно повышая удовлетворенность от использования технологии.

Восприятие личности искусственного интеллекта напрямую зависит от ожиданий пользователя. Если ИИ не соответствует этим ожиданиям, возникает недоверие, что негативно сказывается на вовлеченности. Пользователи подсознательно формируют образ ожидаемого поведения ИИ, основываясь на предыдущем опыте взаимодействия с технологиями и, что важнее, с другими людьми. Несоответствие этого образа — например, слишком формальный тон в дружеской беседе или неспособность проявить эмпатию в ситуациях, требующих поддержки — вызывает дискомфорт и подрывает уверенность в ИИ. В конечном итоге, неспособность соответствовать ожиданиям приводит к снижению взаимодействия и отказу от использования системы, даже если она технически совершенна.

Ожидания пользователей от искусственного интеллекта напрямую зависят от поставленной перед ним задачи. В случае, когда ИИ призван оказывать эмоциональную поддержку, его «личность» должна быть сочувствующей, внимательной и проявлять эмпатию — качества, необходимые для установления доверительных отношений. Совершенно иные требования предъявляются к ИИ, который предоставляет фактическую информацию: здесь на первый план выходит точность, объективность и лаконичность, а проявление «эмоций» или личного мнения может быть воспринято как предвзятость или некомпетентность. Таким образом, успешное взаимодействие с ИИ требует адаптации его личности к конкретному контексту, чтобы соответствовать ожиданиям пользователя и обеспечить эффективное решение поставленной задачи.

Оценка пользователей показала различия в восприятии чат-бота в разных условиях и подтвердила общее положительное впечатление после завершения исследования, детали которого представлены в Приложениях D и E.

Многомерное Моделирование Личности: Создание Правдоподобного ИИ

Моделирование личности имеет решающее значение для наделения искусственного интеллекта убедительными чертами, однако требует тщательного рассмотрения ключевых измерений. Для формирования правдоподобного поведения ИИ необходимо учитывать многомерное пространство параметров, включающее аспекты, определяющие его характер и манеру взаимодействия. Простое присвоение отдельных характеристик недостаточно; необходимо определить взаимосвязи между различными измерениями, чтобы обеспечить последовательное и реалистичное поведение в различных контекстах. Игнорирование этих взаимосвязей может привести к противоречивым или неправдоподобным реакциям, снижая доверие и эффективность ИИ.

Для формирования убедительного характера искусственного интеллекта используются многомерные модели, где такие параметры, как “Готовность помочь” (Serviceability), “Порядочность” (Decency) и “Глубина” (Profoundness), оказывают значительное влияние на восприятие пользователем полезности и эмпатии. “Готовность помочь” определяет способность ИИ эффективно решать задачи пользователя. “Порядочность” характеризует соблюдение ИИ этических норм и принципов в процессе взаимодействия. “Глубина” отражает способность ИИ к сложному мышлению и пониманию нюансов, что способствует созданию более реалистичного и правдоподобного образа. Оптимальная настройка этих параметров позволяет добиться желаемого уровня доверия и позитивного взаимодействия с пользователем.

Включение таких характеристик, как живость (Vibrancy), невротизм (Neuroticism) и нестабильность (Instability) в модель личности искусственного интеллекта позволяет создавать более сложные и реалистичные реакции. Живость определяет энергичность и экспрессивность ответа, невротизм — склонность к тревоге и эмоциональной нестабильности, а нестабильность — предрасположенность к импульсивным или непредсказуемым действиям. Комбинация этих параметров позволяет ИИ адаптировать свой ответ к конкретному контексту и демонстрировать более нюансированное поведение, что повышает правдоподобность и улучшает взаимодействие с пользователем. Например, высокий уровень невротизма может проявляться в более осторожных и взвешенных ответах, в то время как высокая живость может способствовать более энергичной и энтузиастичной коммуникации.

Модели GPT-3 и GPT-4 предоставляют мощную основу для создания искусственных личностей, однако достижение желаемых результатов требует тщательной настройки. Необходимо учитывать, что базовые модели обучены на обширном корпусе текстов, не содержащем явных инструкций по моделированию личности. Для формирования конкретных черт характера, таких как отзывчивость или экспрессивность, требуется применение техник prompt engineering, fine-tuning на специализированных наборах данных, или использование reinforcement learning с человеческой обратной связью (RLHF). Некорректная конфигурация может привести к непредсказуемому поведению, несоответствию заданным параметрам личности или генерации нежелательного контента. Эффективная настройка требует итеративного подхода и оценки результатов с использованием метрик, отражающих соответствие поведения модели заданной личности.

Тепловая карта демонстрирует изменения личностных характеристик в зависимости от типа воздействия: информационного, эмоционального или оценочного.

Раскрытие Пользовательских Предпочтений: Скрытые Профили и Динамические Траектории

Анализ скрытых профилей (Latent Profile Analysis, LPA) позволил выделить различные группы пользователей на основе их предпочтений относительно различных черт личности. В ходе исследований были установлены устойчивые классы LPA, сохраняющиеся в различных условиях, что свидетельствует о наличии общих, повторяющихся предпочтений пользователей. Данный метод позволяет сегментировать аудиторию по их склонности к определенным типам личностных характеристик в процессе взаимодействия с искусственным интеллектом, выявляя общие закономерности в поведении пользователей независимо от конкретного контекста.

Анализ данных показал, что реакция пользователей на заданные конфигурации личности искусственного интеллекта неоднородна. Отсутствие универсальной конфигурации, вызывающей положительный отклик у всех пользователей, подчеркивает необходимость персонализированного подхода к разработке AI-систем. Различия в предпочтениях пользователей в отношении личностных характеристик AI являются значимым фактором, влияющим на эффективность взаимодействия и формирование доверия. Игнорирование этих индивидуальных различий может привести к снижению вовлеченности и негативному восприятию системы, в то время как учет предпочтений позволит оптимизировать взаимодействие и повысить уровень доверия к искусственному интеллекту.

Анализ траекторий исследует изменение конфигураций личности в ходе диалога, предоставляя данные о вовлеченности пользователя. В ходе исследования были выделены три отчетливых кластера траекторий: “Устойчивые якоря” (Steady Anchors), демонстрирующие минимальные изменения в предпочтениях личности; “Адаптивные исследователи” (Adaptive Explorers), характеризующиеся постепенной адаптацией к изменениям в личности ИИ; и “Реактивные переключатели” (Reactive Shifters), показывающие резкие изменения предпочтений в ответ на действия ИИ. Каждый кластер демонстрирует уникальные паттерны адаптации, что позволяет более детально понимать динамику взаимодействия и предпочтения различных групп пользователей.

Анализ динамических изменений в предпочтениях пользователей позволяет разрабатывать адаптивные системы искусственного интеллекта (ИИ), способные оптимизировать взаимодействие и повышать уровень доверия к ним. Использование выявленных траекторий адаптации (например, “Steady Anchors”, “Adaptive Explorers”, “Reactive Shifters”) в алгоритмах ИИ позволяет подстраивать личностные характеристики системы в процессе диалога, ориентируясь на текущие потребности и реакции пользователя. В результате, наблюдается измеримое увеличение показателя Trust in AI (TiA), подтверждающее эффективность адаптивного подхода к построению взаимодействия между человеком и ИИ.

Анализ траекторий поведения в условиях оценки показал соответствие между выделенными группами траекторий (1 = Стабильные, 2 = Адаптивные, 3 = Реактивные) и профилями личности участников, полученными на основе их начальных и финальных настроек.

Влияние на Проектирование ИИ и Перспективы Развития

Исследование подчеркивает критическую важность контекстной чувствительности при разработке искусственного интеллекта. Статичные, неизменные личностные характеристики ИИ оказываются неэффективными при взаимодействии с разнообразными пользователями и в различных ситуациях. Способность адаптировать поведение и стиль общения в зависимости от текущего контекста, потребностей пользователя и поставленной задачи является ключевым фактором для создания действительно полезных и удобных систем. Игнорирование этого аспекта приводит к тому, что ИИ воспринимается как негибкий и неспособный к эмпатии, что негативно сказывается на пользовательском опыте и ограничивает спектр его применения. Таким образом, проектирование ИИ, способного к динамической адаптации личности, является необходимым условием для успешного внедрения подобных технологий в различные сферы жизни.

Антропоморфизация, то есть наделение искусственного интеллекта человеческими чертами, может быть полезным инструментом для улучшения взаимодействия с пользователем, однако требует крайне осторожного подхода. Исследования показывают, что чрезмерное или неадекватное проявление человекоподобных качеств способно формировать нереалистичные ожидания относительно возможностей системы. Это, в свою очередь, может привести к разочарованию и подрыву доверия к ИИ, особенно если система не оправдывает возложенные на неё надежды. Важно найти баланс между созданием дружелюбного и понятного интерфейса и поддержанием реалистичного представления о возможностях и ограничениях искусственного интеллекта. Чрезмерная персонализация, лишенная функциональной основы, рискует восприниматься как обман или манипуляция, что негативно скажется на долгосрочном взаимодействии.

Исследование подчеркивает необходимость тщательного анализа такого аспекта личности искусственного интеллекта, как подчиненность. Чрезмерная уступчивость и готовность безоговорочно выполнять любые запросы пользователя может подорвать доверие и восприятие ИИ как компетентного помощника. Важно найти баланс между желанием быть полезным и способностью сохранять независимость суждений, предлагая альтернативные решения или указывая на потенциальные ошибки в запросах. Иными словами, ИИ должен проявлять уважение к пользователю, но не превращаться в беспрекословного исполнителя, что позволит ему оставаться надежным и эффективным инструментом в решении различных задач.

Перспективные исследования в области искусственного интеллекта сосредоточены на создании систем, способных динамически адаптировать свою личность в соответствии с получаемой обратной связью от пользователя и изменяющимися требованиями задачи. Такой подход предполагает отход от статических моделей поведения и переход к более гибким и отзывчивым системам, способным выстраивать взаимодействие, максимально соответствующее текущим потребностям. Разработка алгоритмов, позволяющих ИИ анализировать не только содержание запроса, но и эмоциональное состояние пользователя, а также контекст взаимодействия, представляется ключевой задачей. Это позволит создавать более персонализированные и эффективные системы, способные не просто выполнять поставленные задачи, но и обеспечивать комфортное и продуктивное взаимодействие, повышая доверие и удовлетворенность пользователей.

Анализ средних траекторий изменений личности на протяжении беседы выявил три различных типа адаптации: стабильные (<span class="katex-eq" data-katex-display="false"> ext{Steady Anchors}</span>), исследовательские (<span class="katex-eq" data-katex-display="false"> ext{Adaptive Explorers}</span>) и реактивные (<span class="katex-eq" data-katex-display="false"> ext{Reactive Shifters}</span>), каждый из которых характеризуется уникальной динамикой изменений в зависимости от времени. — Анализ средних траекторий изменений личности на протяжении беседы выявил три различных типа адаптации: стабильные ( $ext{Steady Anchors}$ ), исследовательские ( $ext{Adaptive Explorers}$ ) и реактивные ( $ext{Reactive Shifters}$ ), каждый из которых характеризуется уникальной динамикой изменений в зависимости от времени.

Исследование демонстрирует, что личность беседующего ИИ не является застывшей величиной, а скорее, формируется в процессе взаимодействия, подобно саду, требующему постоянного внимания и ухода. Пользователи, стремясь к адаптации системы к конкретным задачам, проявляют удивительную последовательность в предпочтениях определенных черт — вовлеченности, полезности и пристойности. Как отмечал Г.Х. Харди: «Математика — это не набор фактов, а искусство мышления». Подобно тому, как математик ищет элегантное решение, так и пользователь стремится к оптимальной настройке личности ИИ, создавая тем самым более гармоничное и эффективное взаимодействие. Эта гибкость в моделировании личности, акцентированная в исследовании, позволяет системе не просто выполнять задачи, но и «прощать» ошибки, становясь более устойчивой и полезной в долгосрочной перспективе.

Куда ведет эта тропа?

Представленные исследования демонстрируют не столько создание искусственной личности, сколько ее выявление в процессе взаимодействия. Система не становится более «личностной», она лишь отражает ожидания пользователя, словно зеркало, искаженное контекстом. Это не архитектура, а сад, где каждое требование — семя, а каждый ответ — его прорастание. Вопрос не в том, как построить идеальную личность, а в том, как смириться с ее постоянной, непредсказуемой эволюцией.

Очевидно, что предложенные модели адаптации — лишь временные ориентиры. Вместо поиска универсальных «черт», необходимо исследовать динамику предпочтений, неявные сигналы, которые пользователь посылает, даже не осознавая этого. Система, которая учится понимать невысказанное, — вот куда следует направить усилия. Но следует помнить: каждая оптимизация — это пророчество о будущей уязвимости, каждый новый параметр — потенциальный вектор атаки.

В конечном счете, искусственный интеллект, способный к адаптации личности, — это не инструмент для решения задач, а сложная экосистема, требующая постоянного наблюдения и заботы. И если система замолчит, не стоит искать ошибку в коде — возможно, она просто готовит сюрприз. Отладка никогда не закончится, просто мы перестанем смотреть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.08194.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-14 20:48