Генеративный ИИ под прицепом: Как оценить непредсказуемое?

от

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматриваются методологические трудности, возникающие при лабораторной оценке генеративных моделей искусственного интеллекта, и предлагаются рекомендации по повышению надежности таких исследований.

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"
Исследование выявляет пять ключевых методологических проблем (C1-C5) при оценке систем генеративного ИИ в контексте лабораторных исследований взаимодействия человека и компьютера, предлагая соответствующие рекомендации (G1-G5) и восемнадцать конкретных предложений (R1.1-R5.3), охватывающих все этапы исследования - от планирования и прототипирования до сбора и анализа данных.
Исследование выявляет пять ключевых методологических проблем (C1-C5) при оценке систем генеративного ИИ в контексте лабораторных исследований взаимодействия человека и компьютера, предлагая соответствующие рекомендации (G1-G5) и восемнадцать конкретных предложений (R1.1-R5.3), охватывающих все этапы исследования — от планирования и прототипирования до сбора и анализа данных.

Анализ проблем и разработка практических рекомендаций для оценки генеративных систем в контролируемой лабораторной среде.

Несмотря на растущий интерес к генеративному искусственному интеллекту (GenAI), стандартные методики оценки пользовательского опыта оказываются неэффективными из-за присущей этим системам недетерминированности. В статье ‘Evaluating Generative AI in the Lab: Methodological Challenges and Guidelines’ представлен анализ четырех лабораторных исследований с прототипами на основе GenAI, выявляющий пять ключевых методологических проблем и предлагающий восемнадцать практических рекомендаций, объединенных в пять руководств. Основной вывод заключается в том, что учет стохастической природы GenAI требует переосмысления подходов к оценке, включая адаптацию этапов адаптации пользователей и расширение метрик оценки доверием и соответствием намерениям. Какие новые методологические решения позволят более точно и надежно оценивать пользовательский опыт взаимодействия с генеративным ИИ?

Элегантность в Переходе: Новый Подход к Взаимодействию с ИИ

Генеративные модели искусственного интеллекта, основанные на больших языковых моделях, стремительно преображают интерактивные системы, открывая новые горизонты вовлечения пользователей. Эти технологии позволяют создавать интерфейсы, способные динамически адаптироваться к потребностям и предпочтениям каждого человека, предлагая персонализированный и интуитивно понятный опыт взаимодействия. Вместо статичных, заранее определенных ответов, системы на базе генеративного ИИ способны генерировать уникальные и релевантные ответы в реальном времени, имитируя естественный человеческий диалог и предоставляя более глубокое и содержательное взаимодействие. Это приводит к повышению эффективности, удобства использования и общего удовлетворения пользователей, обещая революцию в дизайне и разработке цифровых интерфейсов.

Современные генеративные системы искусственного интеллекта, основанные на больших языковых моделях, характеризуются неотъемлемой недетерминированностью. Это означает, что при одинаковых входных данных система может выдавать различные результаты, что существенно отличается от традиционных программных интерфейсов, поведение которых предсказуемо. Такая непредсказуемость ставит под вопрос классические принципы юзабилити, основанные на стабильности и предсказуемости взаимодействия. Пользователи, привыкшие к четкому и однозначному отклику систем, могут испытывать затруднения и терять доверие к интерфейсам, чье поведение меняется от сеанса к сеансу. В результате, традиционные методы оценки юзабилити, такие как тестирование с участием пользователей и эвристическая оценка, оказываются недостаточно эффективными для оценки генеративных систем, требуя разработки новых подходов и метрик, учитывающих фактор изменчивости.

Непредсказуемость, присущая генеративным системам искусственного интеллекта, представляет собой серьезную угрозу для доверия пользователей и эффективности взаимодействия с ними. Исследование, посвященное этой проблеме, выявило пять ключевых методологических сложностей, возникающих при оценке таких систем. В ответ на эти вызовы, предложены восемнадцать рекомендаций, направленных на совершенствование подходов к оценке взаимодействия человека и компьютера (HCI). Эти рекомендации охватывают различные аспекты, от разработки более надежных метрик оценки до адаптации протоколов тестирования, что позволяет более адекватно оценивать и повышать качество генеративных интерфейсов, гарантируя предсказуемость и удобство использования для конечного пользователя.

Согласованность Намерений: Ключ к Эффективному Взаимодействию

Успешная интеграция генеративного искусственного интеллекта напрямую зависит от обеспечения надежного соответствия намерений — способности системы последовательно предоставлять именно то, что подразумевает пользователь. Несоответствие между запросом и результатом ведет к снижению доверия и эффективности использования. Достижение такого соответствия требует точного понимания пользовательского контекста, включая его цели, знания и ожидания, а также способности системы интерпретировать неоднозначные или неполные запросы. Поэтому, критически важным является разработка механизмов, позволяющих оценивать и улучшать согласованность между намерениями пользователя и ответами системы, что является основой для создания удобных и эффективных AI-инструментов.

Оценка взаимодействия человека и компьютера (HCI) посредством пользовательских исследований является критически важной для измерения соответствия между намерениями пользователя и реакцией системы генеративного искусственного интеллекта. Данные исследования позволяют выявить расхождения между ожидаемым и фактическим результатом, а также определить области, требующие улучшения в алгоритмах и интерфейсах. Проведение исследований с участием пользователей позволяет количественно оценить эффективность системы в понимании запросов, точности предоставляемой информации и общей удовлетворенности пользователя. Эти исследования могут включать в себя как качественные методы, такие как интервью и наблюдения, так и количественные, например, измерение времени выполнения задачи и количества ошибок, что обеспечивает всестороннюю оценку соответствия намерений.

Контролируемые лабораторные исследования предоставляют структурированную среду для изоляции переменных и количественной оценки влияния вариативности системы на производительность пользователя. Проведенные исследования выявили пять ключевых методологических проблем при проведении таких оценок. К ним относятся: определение репрезентативных сценариев использования, разработка объективных метрик для оценки соответствия намерений, контроль за влиянием предвзятости исследователя, обеспечение экологической валидности лабораторных условий и решение проблемы воспроизводимости результатов в связи с высокой сложностью генеративных моделей ИИ. Решение этих задач критически важно для получения надежных данных о пользовательском опыте и эффективной оптимизации систем генеративного ИИ.

На начальном этапе анализа совместная рабочая среда использовалась для внешнего представления и предварительной группировки методологических наблюдений, что позволило совместно выявить возникающие закономерности и потенциальные подтемы, руководствуясь принципами тематического анализа (Braun и Clarke, 2006), а также явно связать ранние аффинные заметки с определенными проблемами (C1-C5).
На начальном этапе анализа совместная рабочая среда использовалась для внешнего представления и предварительной группировки методологических наблюдений, что позволило совместно выявить возникающие закономерности и потенциальные подтемы, руководствуясь принципами тематического анализа (Braun и Clarke, 2006), а также явно связать ранние аффинные заметки с определенными проблемами (C1-C5).

Измерение Пользовательского Опыта: От Метрик к Пониманию

Количественная оценка юзабилити и рабочей нагрузки пользователя осуществляется с помощью метрик, таких как System Usability Scale (SUS), Questionnaire for User Interaction Satisfaction (UEQ) и NASA Task Load Index (NASA-TLX). SUS предоставляет общую оценку простоты использования системы, основанную на субъективных отзывах пользователей. UEQ фокусируется на измерении различных аспектов взаимодействия, включая эффективность, контроль, эмоциональную привлекательность и доверие. NASA-TLX оценивает ментальную, физическую, временную и субъективную рабочую нагрузку, позволяя выявить факторы, влияющие на производительность и утомляемость пользователя. Использование этих метрик обеспечивает объективную и сравнимую оценку юзабилити, что важно для итеративного улучшения пользовательского опыта.

Использование метрик в рамках оценки взаимодействия человека и компьютера (HCI Evaluation) позволяет получить более глубокое понимание пользовательского опыта, чем просто измерение процента успешного выполнения задач. Традиционные показатели, такие как время выполнения и количество ошибок, дают лишь поверхностное представление об удобстве и эффективности системы. Метрики, оценивающие субъективное восприятие пользователя — например, уровень удовлетворенности, воспринимаемую легкость использования и эмоциональную реакцию — предоставляют ценную информацию о когнитивной нагрузке, мотивации и общем впечатлении от взаимодействия. Такой подход позволяет выявить не только функциональные проблемы, но и аспекты, влияющие на лояльность и долгосрочное использование системы.

Качественные данные, полученные посредством тематического анализа, дополняют количественные измерения, выявляя скрытые закономерности и потребности пользователей. В рамках данного исследования разработано пять руководящих принципов и восемнадцать рекомендаций, направленных на совершенствование применения этих методов при оценке генеративных моделей искусственного интеллекта. Особое внимание уделено адаптации методологии для учета специфики взаимодействия с ИИ, включая анализ пользовательских нарративов, выявление неочевидных проблем юзабилити и определение ключевых факторов, влияющих на удовлетворенность пользователей.

Индуктивный тематический анализ позволил выделить пять основных тем (C1-C5) из начальных аналитических кодов и подтем, возникших в процессе итеративного сравнения и кластеризации исследований, что подробно задокументировано в дополнительных материалах.
Индуктивный тематический анализ позволил выделить пять основных тем (C1-C5) из начальных аналитических кодов и подтем, возникших в процессе итеративного сравнения и кластеризации исследований, что подробно задокументировано в дополнительных материалах.

Прототипирование для Пользовательского Дизайна в Эпоху ИИ

Эффективное прототипирование играет ключевую роль в итеративном проектировании и оценке интерфейсов, управляемых искусственным интеллектом. В контексте систем ИИ, прототипы позволяют проверить гипотезы относительно взаимодействия пользователя с алгоритмами, оценить предсказуемость поведения системы и выявить потенциальные ошибки в логике работы ИИ до этапа полномасштабной разработки. Итеративный процесс прототипирования, включающий в себя создание, тестирование и доработку прототипов, позволяет снизить риски, связанные с разработкой сложных ИИ-систем, и обеспечить соответствие конечного продукта потребностям пользователей. Отсутствие адекватного прототипирования может привести к созданию систем, которые, несмотря на техническую работоспособность, неудобны в использовании или не соответствуют ожиданиям пользователей из-за непредсказуемого поведения ИИ.

Визуальные методы ввода, в сочетании с такими техниками прототипирования, как бумажное прототипирование и функциональное прототипирование, обеспечивают возможность быстрой проверки и итерации концепций взаимодействия. Бумажное прототипирование позволяет оперативно создавать и тестировать базовые макеты интерфейса, фокусируясь на структуре и потоке взаимодействия без необходимости в программировании. Функциональное прототипирование, в свою очередь, позволяет реализовать основные функции интерфейса, предоставляя пользователям возможность взаимодействовать с более реалистичной моделью и выявлять проблемы с юзабилити на ранних этапах разработки. Комбинирование этих методов ускоряет процесс проектирования и позволяет оперативно адаптировать интерфейс к потребностям пользователей.

Использование методов прототипирования, таких как бумажное прототипирование и функциональное прототипирование, позволяет на ранних стадиях разработки выявлять проблемы юзабилити и несоответствия в пользовательском опыте. Это достигается путем проведения пользовательского тестирования с прототипами различной степени детализации, что позволяет собрать обратную связь и определить области, требующие улучшения. Раннее выявление проблем снижает затраты на исправление ошибок на поздних этапах разработки и способствует созданию пользовательских интерфейсов, ориентированных на потребности и ожидания целевой аудитории, что в конечном итоге повышает эффективность и удобство использования продукта.

За Пределами Единичных Исследований: К Надежным и Обобщаемым Результатам

Отдельные пользовательские исследования, несмотря на свою ценность, предоставляют лишь фрагментарное понимание взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Для формирования целостной картины необходимы более масштабные исследования, охватывающие разнообразные сценарии использования и группы пользователей. Изолированные наблюдения могут быть подвержены влиянию специфических контекстуальных факторов, что ограничивает возможность обобщения результатов. Только путем расширения масштаба исследований и проведения сравнительного анализа можно выявить общие закономерности и принципы, лежащие в основе эффективного взаимодействия, что в конечном итоге способствует созданию более надежных и ориентированных на пользователя систем искусственного интеллекта.

Методологии многофакторных исследований позволяют проводить сравнительный анализ различных внедрений и групп пользователей, что значительно расширяет возможности понимания сложных систем. Вместо того, чтобы полагаться на результаты одного конкретного случая, такой подход предполагает изучение нескольких контекстов, выявляя общие закономерности и уникальные особенности. Это особенно важно при исследовании взаимодействия человека и искусственного интеллекта, где эффективность системы может существенно различаться в зависимости от конкретной среды и характеристик пользователей. Сравнивая данные, полученные из разных источников, исследователи могут определить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на производительность и удовлетворенность пользователей, что позволяет создавать более надежные и универсальные системы, адаптированные к широкому спектру потребностей.

Сравнительный анализ, осуществляемый в рамках методологии многочастных исследований, значительно повышает возможность обобщения полученных результатов и способствует разработке надежных, ориентированных на пользователя систем искусственного интеллекта. Проведенное исследование закладывает основу для дальнейших многочастных исследований, выявляя ключевые области, требующие углубленного изучения, такие как влияние контекста использования на восприятие ИИ, вариативность пользовательских потребностей в различных группах и долгосрочная эффективность разработанных решений. Именно систематическое сопоставление данных, полученных из разных источников и в различных условиях, позволяет выйти за рамки единичных наблюдений и сформировать более полное и объективное представление о взаимодействии человека и искусственного интеллекта.

Исследование подчёркивает сложность оценки генеративных систем искусственного интеллекта в лабораторных условиях из-за их недетерминированной природы. Этот аспект требует от исследователей разработки методологий, учитывающих вариативность ответов системы. В этом контексте, слова Винтон Серфа особенно актуальны: «Интернет — это не только технология, но и способ организации информации». Подобно тому, как интернет структурирует информацию, генеративные модели структурируют данные для создания контента. Однако, подобно тому, как структура интернета постоянно меняется, поведение генеративных систем также не всегда предсказуемо, что требует от исследователей гибкости и адаптации при оценке их производительности и пользовательского опыта.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, как и любое упрощение сложной системы, обнажает границы применимости существующих методологий. Недетерминированность генеративных моделей — не просто техническая деталь, но фундаментальное свойство, требующее переосмысления самой концепции “эксперимента”. Искать “объективную” оценку системы, способной порождать бесконечное множество вариантов, — задача, граничащая с наивностью. Вместо этого, необходимо сосредоточиться на оценке диапазона возможных результатов, их распределении и устойчивости к незначительным изменениям входных данных.

Будущие исследования должны сместить акцент с “средних” показателей на анализ крайних случаев и непредсказуемых ответов. Необходимо разрабатывать метрики, способные учитывать субъективную природу генеративного процесса — оценивать не только “правильность” ответа, но и его креативность, полезность и соответствие намерениям пользователя. Попытки формализовать эти качества, вероятно, неизбежно приведут к новым компромиссам, но игнорировать их — значит, строить оценки на зыбком фундаменте.

В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы “победить” недетерминированность, а в том, чтобы научиться жить с ней. Изучение влияния случайности на пользовательский опыт, разработка инструментов для управления и прогнозирования поведения генеративных моделей — вот те направления, которые, вероятно, определят развитие данной области в ближайшие годы. Элегантное решение, как всегда, будет заключаться в простоте и ясности — в понимании, что любая система — это лишь приближение к идеалу.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.16740.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-26 15:38