Искусственный интеллект: от технологий к человеку

Автор: Денис Аветисян

Обзор десятилетия исследований показывает, как сделать взаимодействие человека и ИИ более эффективным, надежным и ориентированным на потребности пользователя.

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"

Анализ теоретических основ и практических подходов к созданию человеко-ориентированных систем искусственного интеллекта и совместной работы человека и ИИ.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ), технологически-ориентированные подходы зачастую упускают из виду ключевую роль человека в формировании эффективного взаимодействия. В статье «Toward Human-Centered Human-AI Interaction: Advances in Theoretical Frameworks and Practice» представлен десятилетний опыт исследований, направленных на разработку человеко-ориентированных принципов взаимодействия человека и ИИ. Предложены теоретические рамки, включающие модели совместных когнитивных систем и механизмы формирования доверия, а также методология и практические примеры применения в таких областях, как автономное вождение и интеллектуальные кабины пилотов. Какие перспективы открываются для создания гармоничного сосуществования человека и ИИ в интеллектуальном обществе, основанном на принципах человеко-центричности?

За пределами автоматизации: Необходимость человеко-ориентированного ИИ

Традиционная автоматизация, стремясь к замене человеческого труда, зачастую игнорирует сложность человеческого взаимодействия и когнитивных процессов. В результате, системы оказываются хрупкими и ненадежными в непредсказуемых ситуациях, требующих адаптации и понимания контекста. Автоматизированные процессы, не учитывающие нюансы человеческого мышления, способны генерировать ошибки, которые кажутся очевидными для человека, а также не способны эффективно справляться с задачами, требующими интуиции или креативности. Эта ограниченность приводит к тому, что такие системы требуют постоянного контроля и вмешательства человека, сводя на нет потенциальную выгоду от автоматизации и создавая новые проблемы в области эргономики и безопасности.

Переход к антропоцентричному искусственному интеллекту (HCAI) представляется необходимым для создания систем, которые не просто автоматизируют задачи, но и учитывают потребности, ценности и возможности человека. Данное исследование предлагает комплексную структуру HCAI, подчеркивая важность проектирования и внедрения ИИ, ориентированного на улучшение человеческого опыта и расширение когнитивных способностей. Вместо слепого следования алгоритмам, HCAI ставит во главу угла человека, стремясь к созданию интеллектуальных помощников, которые адаптируются к индивидуальным потребностям и способствуют более эффективному и гармоничному взаимодействию между человеком и машиной. Такой подход позволяет преодолеть ограничения традиционной автоматизации и создать действительно полезные и надежные системы искусственного интеллекта.

Для достижения эффективного взаимодействия между человеком и искусственным интеллектом необходимо выйти за рамки простого распределения задач. Исследования показывают, что наиболее продуктивные системы возникают тогда, когда ИИ не просто выполняет указания, а становится полноценным партнером, способным к адаптации, обучению и совместному решению проблем. Это подразумевает глубокое понимание когнитивных процессов человека, его сильных и слабых сторон, а также умение ИИ дополнять человеческие возможности, а не заменять их. Подобный подход требует разработки новых интерфейсов и алгоритмов, ориентированных на поддержку совместной работы и позволяющих человеку сохранять контроль над процессом, а также эффективно использовать сильные стороны обеих сторон — креативность и интуицию человека, и скорость и точность искусственного интеллекта.

Интеллектуальные социотехнические системы: Соединяя воедино

Интеллектуальные социотехнические системы (ИСТС) представляют собой развитие традиционного системного мышления, которое изначально рассматривало технические аспекты отдельно от социальных. В отличие от предшествующих подходов, ИСТС акцентируют необходимость явной интеграции социальных и технических компонентов на всех этапах проектирования и реализации. Это означает, что при разработке таких систем учитываются не только функциональные требования и технические ограничения, но и потребности, ценности, и поведение людей, которые будут взаимодействовать с системой. ИСТС стремятся к оптимизации всей системы, включая как технические компоненты, так и человеческий фактор, для достижения более эффективных и устойчивых результатов. Такой подход позволяет избежать ситуаций, когда технически совершенная система оказывается неприемлемой или неэффективной из-за игнорирования социальных аспектов.

Иерархическая структура HCAI (Human-Centered AI) представляет собой методологию, предназначенную для внедрения принципов человеко-ориентированного искусственного интеллекта. Она обеспечивает структурированный подход к разработке и внедрению систем ИИ, с акцентом на соответствие человеческим ценностям и потребностям. Данная структура включает в себя несколько уровней, начиная с определения этических принципов и требований к прозрачности, и заканчивая оценкой влияния системы на социальные аспекты и рабочие процессы. Детальное описание структуры и принципов работы представлено в соответствующем документе, который содержит алгоритмы и рекомендации по реализации каждого этапа.

Успешное внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ) напрямую зависит от учета сложной социальной среды, в которой они функционируют. Эффективность ИИ определяется не только его техническими характеристиками, но и способностью бесшовно интегрироваться в существующие рабочие процессы и практики людей. Это требует анализа социальных взаимодействий, организационной структуры и культурных норм, чтобы обеспечить соответствие ИИ потребностям пользователей и избежать нарушений в привычных схемах работы. Неспособность учитывать социальный контекст может привести к сопротивлению со стороны персонала, снижению производительности и неэффективному использованию ресурсов, даже при наличии технически совершенной системы.

Объединенные когнитивные системы: Человек и ИИ как единое целое

Концепция объединенных когнитивных систем (Joint Cognitive Systems, JCS) рассматривает взаимодействие человека и искусственного интеллекта (ИИ) не как связь между двумя обособленными сущностями, а как формирование единой когнитивной системы. В рамках JCS человек и ИИ функционируют как взаимодополняющие компоненты, объединенные общими целями и задачами. Это означает, что когнитивные способности человека и вычислительные возможности ИИ интегрируются для повышения общей эффективности, скорости и точности принятия решений, а также для расширения возможностей решения сложных проблем, которые были бы недоступны для каждой системы по отдельности. В отличие от традиционных подходов, где ИИ выступает в роли инструмента для поддержки человека, JCS предполагает более глубокую интеграцию и взаимное усиление когнитивных способностей.

Для обеспечения эффективного взаимодействия и формирования общих ментальных моделей в рамках совместных когнитивных систем необходимы модели ситуационной осведомленности на уровне команды и общего социального понимания. Модели ситуационной осведомленности должны учитывать восприятие, понимание и прогнозирование событий всеми участниками системы — как людьми, так и ИИ. Общее социальное понимание предполагает способность участников системы интерпретировать намерения, убеждения и эмоциональное состояние друг друга, что критически важно для координации действий и предотвращения ошибок, особенно в динамичных и сложных ситуациях. Разработка таких моделей требует учета когнитивных ограничений и предвзятостей как людей, так и ИИ, а также механизмов для обмена информацией и согласования точек зрения.

Системы HumanAIJointCognitiveSystems представляют собой развитие концепции совместных когнитивных систем, акцентируя внимание на бесшовной интеграции человеческих и искусственных когнитивных способностей. Целью является достижение превосходящей производительности за счет синергии, где сильные стороны каждой составляющей компенсируют ограничения другой. Это предполагает не просто взаимодействие, а глубокую интеграцию процессов восприятия, принятия решений и обучения, позволяющую системе функционировать как единое целое. В практической реализации это требует разработки интерфейсов и алгоритмов, обеспечивающих эффективный обмен информацией и координацию действий между человеком и искусственным интеллектом в режиме реального времени, что позволяет решать задачи, недоступные каждой из сторон по отдельности.

Построение доверия и зрелости во внедрении HCAI

Доверие к взаимодействию человека и искусственного интеллекта является ключевым фактором для успешного внедрения и эффективной работы систем HCAI, особенно в областях, связанных с безопасностью, таких как автоматическое вождение. Отсутствие доверия может привести к тому, что операторы будут игнорировать или переоценивать рекомендации систем, что чревато серьезными последствиями. Исследования показывают, что высокий уровень доверия формируется при условии, что система демонстрирует надежность, предсказуемость и понятность своих действий. В контексте автономного транспорта, например, водитель должен быть уверен в способности системы адекватно реагировать на различные дорожные ситуации и предоставлять четкую информацию о своих намерениях. Поэтому, создание HCAI-систем, способных заслужить и поддерживать доверие пользователей, является не просто технической задачей, но и этической необходимостью для обеспечения безопасного и эффективного взаимодействия человека и машины.

Организации все чаще обращаются к модели зрелости HCAI (Human-Centered AI Maturity Model) и фреймворку методологии HCAI для всесторонней оценки своих возможностей в области человеко-ИИ сотрудничества. Эти инструменты позволяют не просто выявить текущий уровень готовности к внедрению систем HCAI, но и наметить четкий путь для улучшения. Модель зрелости служит своеобразным эталоном, позволяющим оценить, насколько эффективно организация использует принципы, ориентированные на человека, в процессе разработки и внедрения ИИ. Фреймворк методологии, в свою очередь, предоставляет структурированный подход к реализации изменений, охватывая все этапы — от планирования и проектирования до тестирования и развертывания. Такой проактивный подход способствует ответственному внедрению ИИ, максимизируя потенциальные выгоды и одновременно минимизируя сопутствующие риски, что особенно важно в критически важных областях применения.

Превентивный подход к внедрению систем взаимодействия человека и искусственного интеллекта (HCAI) позволяет не только получить максимальную отдачу от их использования, но и эффективно снизить потенциальные риски. Такой подход предполагает систематическую оценку возможностей организации в области HCAI, выявление слабых мест и разработку стратегии улучшения, что способствует ответственному развертыванию технологий. Акцентируя внимание на безопасности и надежности на этапах проектирования и внедрения, можно избежать нежелательных последствий и обеспечить стабильную и предсказуемую работу систем, особенно в критически важных областях, таких как автономное вождение. В результате, организации получают возможность использовать преимущества искусственного интеллекта, минимизируя при этом вероятность возникновения проблем и укрепляя доверие к этим технологиям.

Будущее HCAI: Трансформация отраслей и возможностей

Разработка интеллектуальных кабин самолетов, основанных на принципах человеко-центричного искусственного интеллекта (HCAI), предвещает радикальные изменения в авиации. Новые системы, объединяющие передовые алгоритмы и интуитивно понятный интерфейс, позволяют значительно снизить нагрузку на пилотов и повысить общую безопасность полетов. В перспективе, HCAI открывает возможности для реализации концепции однопилотного управления воздушными судами, что не только оптимизирует операционные расходы авиакомпаний, но и позволит расширить географию полетов, охватывая ранее недоступные маршруты. Усовершенствованные системы автоматического пилотирования, поддерживаемые HCAI, способны оперативно анализировать данные от множества датчиков, предвидеть потенциальные опасности и предлагать оптимальные решения, что в критических ситуациях может спасти жизни и предотвратить катастрофы.

Продолжающиеся исследования в области человеко-центричного искусственного интеллекта (HCAI) имеют решающее значение для решения этических проблем и обеспечения ответственной разработки искусственного интеллекта. Данная работа представляет собой комплексную структуру, которая позволяет систематически оценивать потенциальные риски и преимущества внедрения HCAI в различные сферы. Особое внимание уделяется вопросам предвзятости алгоритмов, прозрачности принятия решений и подотчетности систем искусственного интеллекта. Разработанный фреймворк предполагает многоуровневый подход, включающий технические, социальные и юридические аспекты, что позволяет всесторонне анализировать последствия применения HCAI и разрабатывать стратегии для минимизации негативных эффектов и максимизации общественной пользы. Ключевым моментом является акцент на необходимости постоянного мониторинга и адаптации этических принципов в соответствии с развитием технологий и изменениями в общественном сознании.

Приоритет человеческих потребностей и развитие сотрудничества являются ключевыми факторами, определяющими потенциал человеко-центричного искусственного интеллекта (HCAI) для достижения беспрецедентного прогресса и общественной пользы. Исследования показывают, что HCAI, разработанный с учетом эргономики и когнитивных особенностей человека, способен значительно расширить возможности в различных сферах — от медицины и образования до промышленности и транспорта. Особое внимание уделяется созданию систем, которые не просто автоматизируют процессы, но и усиливают человеческие навыки, способствуя более эффективному решению сложных задач и принятию обоснованных решений. В результате, HCAI обещает не только повышение производительности и снижение издержек, но и создание новых рабочих мест, улучшение качества жизни и решение глобальных проблем, таких как изменение климата и обеспечение устойчивого развития.

Исследование десятилетия прогресса в области человеко-ориентированного искусственного интеллекта демонстрирует переход от технологически детерминированных систем к подходам, ставящим во главу угла когнитивные способности и потребности человека. Как отмечал Алан Тьюринг: «Можно сказать, что машина думает, если она способна удивлять нас». Этот принцип напрямую соотносится с развитием доверия к ИИ, ключевым аспектом, обсуждаемым в статье. Создание систем, способных к адаптации и непредсказуемым, но логичным решениям, — залог эффективного сотрудничества человека и машины, а также гарантия того, что системы не просто выполняют задачи, а действительно взаимодействуют с человеком на когнитивном уровне, приближая нас к концепции совместных когнитивных систем.

Куда Ведет Дорога?

Рассмотренные подходы к проектированию человеко-машинных систем, безусловно, представляют собой шаг в сторону от технологического детерминизма. Однако, иллюзия “человеко-ориентированности” часто скрывает лишь переупаковку старых проблем. Доверие к искусственному интеллекту, например, не является свойством системы, а скорее временным состоянием, зависящим от контекста и ожиданий. Любая абстракция, даже самая благородная, несёт груз прошлого — предубеждений, упрощений, неявно встроенных предположений о природе интеллекта и взаимодействия.

Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью преодоления этой инерции. Ключевым представляется отказ от поиска универсальных решений в пользу адаптивных, эволюционирующих систем, способных к саморефлексии и коррекции ошибок. Только медленные изменения сохраняют устойчивость, поэтому акцент должен быть сделан на постепенной интеграции искусственного интеллекта в социальные структуры, а не на революционных прорывах.

В конечном счете, вопрос не в том, как создать “человеко-ориентированный” искусственный интеллект, а в том, как спроектировать системы, способные достойно стареть — сохранять свою функциональность и ценность в меняющемся мире, признавая свою собственную ограниченность и неминуемую конечность. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11812.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-21 22:44