Голос Авторитета: Как оформление источников влияет на доверие к поиску с помощью ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что способ представления источников информации в системах диалогового поиска с использованием больших языковых моделей существенно влияет на внимание пользователя, его взаимодействие с системой и изменение его убеждений.

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"

Наблюдения показывают, что наведение курсора и клики по интерфейсу демонстрируют различные паттерны взаимодействия, что указывает на влияние условий интерфейса на поведение пользователя.

Дизайн представления цитируемых источников в диалоговых системах поиска оказывает значительное влияние на вовлеченность пользователей, их восприятие информации и изменение отношения к ней, при этом высокая видимость цитат может приводить к неоднозначным результатам в зависимости от их плотности.

Не всегда очевидно, что повышение прозрачности в системах поиска по запросу обязательно приводит к более активному вовлечению пользователей. В работе ‘Not All Transparency Is Equal: Source Presentation Effects on Attention, Interaction, and Persuasion in Conversational Search’ исследовались различные способы представления источников информации и их влияние на внимание, взаимодействие и убеждение пользователей. Результаты показали, что формат представления ссылок на источники существенно влияет на изменение знаний, интереса и согласия, при этом высокая видимость не всегда сразу приводит к положительному эффекту. Возможно ли оптимизировать представление источников информации в диалоговых системах для достижения максимального вовлечения и повышения доверия к результатам поиска?

Современный поиск: от ключевых слов к осмысленному диалогу

Современные информационные запросы всё чаще формулируются в виде естественного диалога, а не отдельных ключевых слов. Этот переход обусловлен необходимостью получения не просто списка релевантных документов, а конкретного ответа на сложный вопрос, требующего анализа и синтеза информации из различных источников. Традиционные поисковые системы, основанные на сопоставлении ключевых слов, оказываются неспособными эффективно обрабатывать такие запросы, поскольку не учитывают контекст, намерения пользователя и нюансы языка. В результате, возникает потребность в принципиально новых подходах к поиску информации, способных понимать смысл запроса и предоставлять пользователю не просто ссылки, а готовые, структурированные ответы, учитывающие специфику поставленной задачи.

Появление больших языковых моделей открывает новые перспективы в области поиска информации, однако сопряжено с рядом трудностей, связанных с доверием и проверкой достоверности данных. Эти модели, способные генерировать связные и правдоподобные тексты, могут выдавать информацию, не имеющую под собой фактической основы, или представлять предвзятые точки зрения. Особенно остро стоит проблема «галлюцинаций» — когда модель уверенно выдает ложную информацию, маскируя её под правдивую. В связи с этим, критически важным становится разработка механизмов, позволяющих отслеживать происхождение информации, оценивать её надежность и предоставлять пользователям возможность верификации данных, полученных от больших языковых моделей. Необходимы инструменты, способные не только находить ответы на вопросы, но и подтверждать их обоснованность, обеспечивая тем самым достоверность и прозрачность получаемой информации.

Современные пользователи информации сталкиваются с необходимостью не просто находить ответы на свои вопросы, но и понимать происхождение этих ответов. Важность установления источника информации обусловлена растущим объемом недостоверных или предвзятых данных, циркулирующих в сети. Способность оценивать надежность источника — будь то научная публикация, новостной портал или личный блог — становится критически важной для формирования обоснованных суждений и принятия взвешенных решений. Понимание контекста, в котором была создана информация, а также репутации и предвзятости ее автора, позволяет пользователям отличать факты от мнений и избегать дезинформации, что особенно актуально в эпоху быстрого распространения новостей и данных.

Прозрачность как основа доверия

Эффективное цитирование источников в ответах, генерируемых искусственным интеллектом, является критически важным для установления доверия к предоставляемой информации. Предоставление ссылок на первоисточники позволяет пользователям самостоятельно проверять достоверность утверждений и оценивать качество данных, на которых основаны ответы. Отсутствие четких ссылок снижает убедительность ответа и затрудняет возможность верификации, что может привести к распространению недостоверной информации. В контексте автоматизированной генерации контента, прозрачность в отношении источников становится необходимым условием для ответственного использования технологий искусственного интеллекта.

Прозрачность в системах искусственного интеллекта обеспечивается за счет реализации специальных элементов интерфейса, раскрывающих источники информации, использованной для генерации ответов. Однако, способы реализации этих элементов значительно варьируются. От простых ссылок на использованные документы до интерактивных карт источников и детализированных метаданных, существующие подходы отличаются по степени детализации, доступности и визуальному представлению информации. Различия касаются, в частности, формата цитирования, способа отображения релевантности источника к конкретному утверждению и удобства перехода к первоисточнику для проверки информации. Отсутствие стандартизации в данной области приводит к непоследовательному опыту взаимодействия для пользователей и затрудняет объективную оценку эффективности различных методов обеспечения прозрачности.

Исследование посвящено анализу влияния различных подходов к оформлению пользовательского интерфейса на видимость и доступность источников информации, используемых при генерации ответов. Особое внимание уделяется измерению влияния этих подходов на вовлеченность пользователей. В рамках работы были изучены различные варианты представления ссылок на источники, включая их расположение, визуальное оформление и способы взаимодействия с ними. Полученные данные позволили оценить, какие элементы интерфейса наиболее эффективно повышают осведомленность пользователей об источниках информации и стимулируют их интерес к проверке представленных данных.

Методология: наблюдая взаимодействие с пользователем

Для обеспечения разнообразия и репрезентативности выборки участников исследования использовалась платформа ProLific. Эта платформа позволяет набирать респондентов с различными демографическими характеристиками и опытом, что критически важно для получения обобщаемых результатов. Участники были отобраны на основе заданных критериев, включающих возраст, пол, уровень образования и географическое положение, чтобы максимально приблизить состав выборки к целевой аудитории. Использование ProLific также позволило контролировать качество данных, так как платформа предоставляет инструменты для проверки подлинности участников и выявления недостоверных ответов.

Для оценки видимости источников и доступности информации был проведен поведенческий анализ взаимодействия пользователей с четырьмя различными вариантами пользовательского интерфейса: всплывающие подсказки (Hover Cards), сворачиваемый интерфейс (Collapsible Interface), нижний колонтитул (Footer Interface) и выровненная боковая панель (Aligned Sidebar Interface). В ходе анализа регистрировались и анализировались такие показатели, как время наведения курсора, частота кликов и глубина прокрутки, что позволило количественно оценить эффективность каждого интерфейса в предоставлении доступа к цитируемым источникам и их визуальной заметности для пользователей.

В ходе исследования для генерации ответов и соответствующих ссылок на источники использовалась модель Perplexity AI Sonar-Pro, что обеспечило единообразие данных для анализа. Результаты поведенческого анализа взаимодействия пользователей с различными UI-дизайнами показали значительные различия во времени наведения курсора мыши. В частности, интерфейс «Подвал» (Footer Interface) демонстрировал существенно более длительное время наведения — в среднем 26.7 секунды, в то время как для интерфейса «Сворачиваемый» (Collapsible Interface) этот показатель составил 3.8 секунды, а для «Всплывающей карточки» (Hover Card) — 5.2 секунды. Данные различия указывают на потенциальную разницу в заметности и доступности источников информации в зависимости от выбранного дизайна интерфейса.

Исследование включало анализ пяти различных пользовательских интерфейсов и условий взаимодействия.

Влияние: формируя знания и убеждения

Исследование показало, что повышение видимости источников информации напрямую связано с углублением понимания у пользователей. Анализ данных продемонстрировал, что предоставление доступа к первоисточникам способствует более глубокой обработке информации и, как следствие, повышает уровень знаний. Участники исследования, имевшие возможность ознакомиться с источниками, демонстрировали лучшее усвоение материала и более полное понимание представленных фактов. Это указывает на то, что прозрачность в отношении источников не только повышает доверие к системе, но и способствует более эффективному обучению и формированию достоверной картины мира у пользователей.

Исследование показало, что предоставление доступа к исходной информации оказывает значительное влияние на формирование отношения пользователей к системе искусственного интеллекта и её ответам, способствуя укреплению доверия. В частности, интерфейс с возможностью сворачивания (Collapsible interface) продемонстрировал наибольшую популярность среди пользователей, с показателем кликабельности, достигающим 0.85. Это указывает на то, что пользователи активно стремятся к пониманию источников информации, лежащих в основе ответов ИИ, и что удобный доступ к этим источникам является ключевым фактором для повышения их уверенности в достоверности и надежности системы.

Исследование продемонстрировало, что интерфейс с выровненной боковой панелью особенно эффективно сочетает доступ к исходным данным с удобством использования. Статистический анализ выявил значительное положительное влияние этого интерфейса на восприятие достоверности информации — регрессионный коэффициент составил 0.07 (p < 0.05). В отличие от него, размещение информации об источниках в нижней части страницы (Footer) оказало негативное влияние на прирост знаний пользователей, снизив этот показатель на 1.28 (p < 0.05). Напротив, боковая панель значительно повысила степень согласия пользователей с представленной информацией, увеличив данный показатель на 1.89 (p < 0.05). Эти данные указывают на то, что стратегическое расположение источников информации играет ключевую роль в формировании убеждений и повышении доверия к системам искусственного интеллекта.

Исследование показывает, что визуальное представление источников информации в диалоговых системах влияет на пользователя непредсказуемым образом. Порой, чем больше ссылок, тем меньше доверия, а иногда — наоборот. Эта работа напоминает попытку построить идеальную крепость из песка, зная, что прилив неизбежен. Как говорил Пауль Эрдеш: «Математика — это искусство открывать закономерности, а не просто их находить». В данном случае, закономерности в поведении пользователя оказываются весьма неуловимыми. Удивительно, как простое изменение интерфейса может кардинально изменить отношение к информации. Видимо, «cloud-native» решения не спасут от законов человеческой психологии, а лишь добавят головной боли.

Что дальше?

Исследование показывает, что даже элементарное представление источников в диалоговом поиске влияет на пользователя. И это, разумеется, не удивительно. Скорее, удивительно, что потребовалось научное подтверждение очевидного: люди склонны доверять тому, что выглядит убедительно. И этот эффект, как показывает работа, нелинеен. Больше источников — не всегда лучше. Это напоминает багтрекер: чем больше записей, тем яснее становится, что система — это просто сложный механизм для генерации новых проблем.

Вопрос теперь не в том, стоит ли показывать источники — это уже давно решённый вопрос, если не для всех, то для тех, кто не хочет оказаться в списке «тех, кого мы не понимаем». Гораздо важнее понять, как эти источники представляются. И не только визуально, но и контекстуально. Кажется, что поле для экспериментов с «прозрачностью» безгранично, но, скорее всего, мы просто изобретаем новые способы отвлечь пользователя от главного: от того, что система всё равно может ошибаться.

Похоже, что мы не создаём прозрачные системы — мы создаём иллюзию прозрачности. И это, в конечном итоге, закономерно. У них не DevOps-культура, у них культ DevOops. И так будет всегда. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.12207.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-16 21:38