Диалог с ИИ: Как сделать обратную связь эффективной

Автор: Денис Аветисян

В статье исследуются препятствия, мешающие пользователям давать конструктивную обратную связь в общении с искусственным интеллектом, и предлагаются решения для улучшения взаимодействия.

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"

Несмотря на то, что FeedbackGPT демонстрирует улучшение качества обратной связи, делая её более ориентированной на цели, действенной и последовательной, пользователи по-прежнему испытывают трудности с формулированием чётких и развёрнутых отзывов, что указывает на сохраняющиеся сложности в процессе передачи информации между человеком и системой.

Исследование выявляет ключевые барьеры в процессе получения обратной связи от пользователей и демонстрирует, как простые интерфейсные решения могут повысить продуктивность и эффективность совместной работы человека и ИИ.

Несмотря на признанную важность обратной связи для эффективного взаимодействия человека и искусственного интеллекта, пользователи часто предоставляют неполную или низкокачественную информацию. В своей работе ‘Feedback by Design: Understanding and Overcoming User Feedback Barriers in Conversational Agents’ авторы исследуют причины этого явления и предлагают пути решения. Исследование выявило четыре ключевых барьера, препятствующих предоставлению качественной обратной связи, и показало, что внедрение простых интерфейсных подсказок (scaffolds) может значительно улучшить ее качество. Какие еще инновации в дизайне и возможностях больших языковых моделей необходимы для построения действительно продуктивного и коллаборативного взаимодействия между человеком и ИИ?

Фундамент: Человеко-ИИ Взаимодействие и Сотрудничество

Эффективное взаимодействие человека и искусственного интеллекта является краеугольным камнем создания действительно совместных систем. Успех таких систем напрямую зависит от способности человека и ИИ понимать намерения друг друга и координировать действия для достижения общих целей. В отсутствие четкой коммуникации и взаимопонимания, даже самые мощные алгоритмы не смогут эффективно сотрудничать с человеком, что приведет к снижению производительности и упущенным возможностям. Поэтому, разработка интуитивно понятных интерфейсов и методов взаимодействия, позволяющих человеку легко понимать логику работы ИИ и эффективно управлять им, является приоритетной задачей в области искусственного интеллекта и человеко-машинного взаимодействия.

Эффективное взаимодействие человека и искусственного интеллекта напрямую зависит от формирования общего понимания и способности совместно достигать поставленных целей. Именно взаимное осознание задач и стратегий позволяет создать действительно продуктивное сотрудничество, где сильные стороны каждой стороны дополняют друг друга. Искусственный интеллект, способный интерпретировать намерения пользователя и адаптировать свою деятельность в соответствии с ними, становится не просто инструментом, а партнером. В свою очередь, человек, четко формулируя свои ожидания и предоставляя обратную связь, обеспечивает направленность усилий искусственного интеллекта на решение конкретных задач. Такое симбиотическое взаимодействие, основанное на общей цели, значительно превосходит простую автоматизацию и открывает новые возможности для инноваций и повышения эффективности.

Успешное сотрудничество человека и искусственного интеллекта в значительной степени зависит от сбора и анализа отзывов пользователей, что было продемонстрировано в ходе проведенного исследования. Работа показала, что целенаправленный дизайн взаимодействия, учитывающий особенности восприятия и потребностей пользователей, существенно повышает качество и полезность получаемой обратной связи. В частности, были разработаны и протестированы различные интерфейсные решения, позволяющие более эффективно выявлять проблемные области и оптимизировать работу системы в соответствии с ожиданиями пользователя. Полученные результаты указывают на то, что инвестиции в продуманный дизайн взаимодействия являются ключевым фактором для создания действительно эффективных и удобных систем, способных к плодотворному сотрудничеству с человеком.

В ходе исследования участники заполняли предварительную анкету о знакомстве с ИИ и личностных характеристиках, выполняли две задачи, выбирая тему из предложенных, и работали с разными системами, после каждой из которых отвечали на вопросы об эффективности и продуктивности, а также делились общим впечатлением о FeedbackGPT и оценивали влияние барьеров обратной связи.

Препятствия на Пути: Барьеры Эффективной Обратной Связи

Существует ряд препятствий, объединенных термином «Барьеры Обратной Связи», которые затрудняют получение значимых пользовательских данных. Эти барьеры проявляются на различных этапах процесса предоставления обратной связи и могут быть связаны с недостаточным пониманием пользователем системы, сложностью формулирования запросов, техническими ограничениями платформы сбора данных, или недостаточной мотивацией пользователей к предоставлению развернутых и точных ответов. В результате, собираемая обратная связь может быть неполной, неточной или нерелевантной, что снижает ее ценность для улучшения системы и требует дополнительных усилий по уточнению и интерпретации.

Основные препятствия для получения эффективной обратной связи проявляются в виде недостатков в четырех ключевых областях. Недостаток общего понимания (Common Ground) между пользователем и разработчиком приводит к неточным или нерелевантным отзывам. Проблемы с верифицируемостью (Verifiability) возникают, когда сложно подтвердить или воспроизвести описанную пользователем ситуацию. Отсутствие ясности коммуникации (Communication Clarity) выражается в нечетких или двусмысленных формулировках отзыва. Наконец, недостаток информативной обратной связи (Informative Feedback) означает, что пользователь не предоставляет достаточного контекста или конкретных деталей, необходимых для анализа и внесения изменений.

Устранение выявленных барьеров, препятствующих эффективной передаче обратной связи от пользователей, является ключевым фактором для реализации полного потенциала улучшения систем на основе пользовательского опыта. Наши результаты демонстрируют статистически значимое повышение качества получаемой обратной связи при целенаправленном воздействии на эти барьеры. В частности, вмешательства, направленные на улучшение взаимопонимания между пользователем и системой, обеспечение проверяемости предоставляемой информации, повышение ясности коммуникации и предоставление содержательной обратной связи, привели к увеличению релевантности и полезности пользовательских отзывов для разработчиков. Данные свидетельствуют о том, что инвестиции в преодоление этих барьеров напрямую коррелируют с улучшением качества и эффективности процесса улучшения систем.

Интерфейс FeedbackGPT включает в себя боковую панель, панель и всплывающее окно, предоставляя пользователям семь различных шаблонов для достижения трех ключевых целей, описанных в разделе 4.2.

Мост к Пониманию: Дизайн Взаимодействия как Решение

В контексте преодоления барьеров обратной связи, взаимодействие, структурированное с помощью элементов дизайна (так называемые “scaffolds”), обеспечивает необходимую основу для эффективного получения информации от пользователей. Эти элементы поддерживают пользователей в четком формулировании потребностей и предоставлении конкретных, применимых данных. Наблюдаемые улучшения включают увеличение доли релевантной обратной связи на 25.94%, применимой обратной связи на 7.26%, а также полное увеличение прогрессивной обратной связи. Доля обратной связи, ориентированной на достижение целей, возросла до 58.43% (с 32.49%), доля применимой обратной связи достигла 90.62% (с 65.86%), а средний объем прогрессивной обратной связи за один ход диалога составил 585.06 символов (увеличение с 242.33).

Элементы взаимодействия, такие как структурированные формы ввода, подсказки и предварительно заданные варианты ответов, позволяют пользователям более четко формулировать свои потребности и предоставлять конкретную, применимую информацию. В ходе исследований было установлено, что использование этих элементов приводит к увеличению пропорции обратной связи, ориентированной на достижение целей, с 32.49% до 58.43%, а также к повышению доли применимой обратной связи с 65.86% до 90.62%. Средний объем прогрессивной обратной связи, предоставляемой пользователями при использовании этих элементов, составил 585.06 символов на ход взаимодействия, что значительно превышает показатель в 242.33 символа, зафиксированный в системах без подобной поддержки.

Внедрение элементов взаимодействия, способствующих контекстуальному пониманию, проактивному взаимодействию и взаимной обратной связи, значительно повышает качество пользовательской информации. Наблюдается увеличение релевантной обратной связи на 25.94%, а также увеличение доли информации, пригодной для действий, на 7.26%. Прогрессивная обратная связь, характеризующаяся детализацией и последовательностью, увеличилась вдвое. В частности, доля обратной связи, ориентированной на достижение целей, выросла с 32.49% до 58.43%, доля пригодной к действию информации — с 65.86% до 90.62%. Средний объем прогрессивной обратной связи за один оборот взаимодействия составил 585.06 символов, что на 342.73 символа больше, чем в базовых системах (242.33).

Исследование, посвященное преодолению барьеров обратной связи в диалоговых системах, подчеркивает важность создания среды, способствующей продуктивному взаимодействию человека и ИИ. Как отмечает Блез Паскаль: «Все наши размышления и действия направлены на то, чтобы избежать трех вещей: скуки, одиночества и отчаяния». Подобно тому, как эти человеческие стремления формируют наше поведение, интерфейсные ‘подпорки’, предложенные в работе, направлены на смягчение когнитивных трудностей, препятствующих эффективной обратной связи. Использование таких ‘подпорок’ — это не просто техническое решение, но и способ создания более ‘человечной’ системы, способной к адаптации и улучшению на основе полученных данных, что соответствует принципу достойного старения систем.

Куда Ведет Разговор?

Представленное исследование, выявляя преграды на пути эффективной обратной связи в диалоге человека и ИИ, лишь подчеркивает неизбежное: любое улучшение, каким бы элегантным оно ни было, стареет быстрее, чем предполагалось. «Легковесные опоры», предложенные в работе, — это, по сути, временные ориентиры в постоянно меняющемся ландшафте взаимодействия. Они задерживают, но не отменяют энтропию. Вопрос в том, не является ли сама концепция «эффективной обратной связи» иллюзией, поскольку любое сообщение, даже самое конструктивное, подвержено искажению временем и контекстом.

Дальнейшие исследования должны сосредоточиться не на устранении преград, а на принятии их как неотъемлемой части процесса. Откат — это не ошибка, а путешествие назад по стрелке времени, возможность пересмотреть и адаптироваться. Вместо того, чтобы стремиться к идеальной коммуникации, необходимо исследовать стратегии управления несовершенством, то есть, как системы могут грациозно стареть, сохраняя при этом свою функциональность и ценность.

Перспективы лежат в области адаптивных систем, способных не только собирать обратную связь, но и предвидеть её деградацию. Следующим шагом является разработка моделей, учитывающих временную динамику взаимодействия, и признающих, что любое улучшение — это лишь временная отсрочка неизбежного. Иными словами, необходимо научиться проектировать системы, которые не просто «говорят», но и «помнят», что любое сказанное когда-то устареет.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.01405.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-03 13:51