Партнерство человека и ИИ: новый взгляд на совместную работу

Автор: Денис Аветисян

В статье предлагается концепция взаимодействия с большими языковыми моделями как с удаленными коллегами, что открывает новые перспективы для эффективного сотрудничества.

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"

Предлагается новый исследовательский подход, переходящий от взаимодействия человека с человеком к сотрудничеству человека и агента, основанный на чётком видении, продуманной философии дизайна и эмпирической базе.

Исследование предлагает эмпирическую основу для построения успешных партнерств между человеком и ИИ, опираясь на теории групповой работы и взаимодействия.

Несмотря на растущую мощь искусственного интеллекта, создание действительно эффективных партнерских отношений между человеком и машиной остается сложной задачей. В рамках исследования ‘From Human-Human Collaboration to Human-Agent Collaboration: A Vision, Design Philosophy, and an Empirical Framework for Achieving Successful Partnerships Between Humans and LLM Agents’ предлагается рассматривать LLM-агентов как удаленных коллег, что позволяет использовать накопленный опыт в области взаимодействия человека с человеком и исследованиях доверия, осведомленности и общих целей. Основная идея заключается в том, что принципы эффективного удаленного сотрудничества могут быть адаптированы для разработки более продуктивных и надежных систем взаимодействия с ИИ. Какие новые парадигмы человеко-машинного партнерства возникнут, если мы сможем эффективно перенести уроки удаленного сотрудничества в сферу искусственного интеллекта?

За пределами инструмента: Переосмысление взаимодействия человека и компьютера

Традиционно взаимодействие человека и компьютера строится на так называемой “парадигме инструмента”, где системы рассматриваются как пассивные средства для достижения целей. Такой подход предполагает, что человек является активным действующим лицом, а компьютер — лишь послушным исполнителем команд. Это существенно ограничивает возможности для настоящего сотрудничества, поскольку не предполагает взаимного понимания, адаптации или проактивной координации действий. Вместо полноценного партнёрства возникает ситуация, когда человек вынужден подстраиваться под возможности системы, а не наоборот, что снижает эффективность и потенциал взаимодействия, особенно в контексте всё более сложных и интеллектуальных систем искусственного интеллекта.

В отличие от эффективной командной работы, где взаимное понимание и проактивная координация являются ключевыми факторами успеха, традиционный подход к взаимодействию человека и компьютера часто игнорирует эти принципы. В успешных командах участники не просто используют инструменты, но и постоянно обмениваются информацией, предвидят действия друг друга и адаптируются к меняющимся обстоятельствам. Отсутствие подобной динамики во взаимодействии с компьютерами ограничивает потенциал систем, поскольку не позволяет им эффективно поддерживать сложные задачи, требующие совместного решения и постоянной адаптации к потребностям пользователя. Именно поэтому, для раскрытия полного потенциала искусственного интеллекта, необходимо переосмыслить взаимодействие как процесс сотрудничества, а не просто использования инструмента.

Ограничения традиционной парадигмы взаимодействия человека с компьютером становятся особенно заметными по мере усложнения задач и стремления к более тонким и нюансированным взаимодействиям с искусственным интеллектом. Если ранее системы рассматривались как пассивные инструменты, выполняющие конкретные команды, то современные задачи требуют от ИИ не просто обработки данных, но и понимания контекста, прогнозирования намерений и адаптации к меняющимся обстоятельствам. В результате, существующие модели, основанные на принципах инструментальности, часто оказываются неспособными обеспечить эффективное сотрудничество, приводя к ошибкам, недопониманию и снижению общей производительности. Это особенно актуально в сферах, требующих креативности, критического мышления и принятия сложных решений, где взаимодействие должно строиться на взаимном доверии и понимании, а не просто на последовательности команд и ответов.

Исследования демонстрируют, что для раскрытия полного потенциала искусственного интеллекта необходим переход от концепции использования ИИ как простого инструмента к построению полноценного сотрудничества. Данная работа предлагает инновационный подход к проектированию взаимодействия человека и ИИ, основанный на принципах партнерства и взаимного понимания. Вместо пассивного выполнения команд, система способна к проактивной координации и адаптации к потребностям пользователя, что позволяет добиться более эффективного и интуитивно понятного взаимодействия. Такой подход открывает новые возможности для решения сложных задач, требующих совместных усилий человека и машины, и существенно превосходит традиционные модели взаимодействия, основанные на одностороннем управлении.

Человек и агент: Новый альянс в сотрудничестве

Концепция сотрудничества человека и агента представляет собой принципиальный сдвиг парадигмы в использовании языковых моделей. Вместо традиционного подхода, где LLM-агенты выступают исключительно в роли инструментов для выполнения задач, предлагается рассматривать их как активных партнеров в процессе решения проблем. Это означает, что агент не просто выполняет команды, но и способен самостоятельно предлагать решения, генерировать идеи, оценивать варианты и инициировать действия, взаимодействуя с человеком на равных условиях для достижения общей цели. Такой подход требует от LLM-агентов не только продвинутых лингвистических возможностей, но и способности к рассуждению, планированию и адаптации к меняющимся обстоятельствам.

Принципы, разработанные в области компьютерной поддержки совместной работы (Computer-Supported Cooperative Work, CSCW) и удаленного взаимодействия, применимы и к взаимодействию человека с ИИ. CSCW изучает, как люди совместно решают задачи с использованием компьютерных технологий, акцентируя внимание на коммуникации, координации и разделении труда. Эти концепции могут быть адаптированы для разработки систем, где LLM-агенты не просто выполняют команды, но и активно участвуют в процессе решения задач, предлагая решения, запрашивая уточнения и координируя свои действия с человеком. Успешная интеграция этих принципов требует разработки интерфейсов и протоколов, обеспечивающих эффективное взаимодействие и распределение ответственности между человеком и агентом, аналогично тому, как это делается в традиционных системах CSCW.

Успех сотрудничества между человеком и агентом на базе больших языковых моделей (LLM) напрямую зависит от установления принципа разделяемой ответственности и развития смешанной инициативы, где обе стороны активно вносят вклад в решение задачи. Разделяемая ответственность предполагает, что как человек, так и агент несут ответственность за конечный результат и могут корректировать действия друг друга. Смешанная инициатива означает, что обе стороны могут инициировать действия, предлагать решения и запрашивать дополнительную информацию, не ограничиваясь ролью исполнителя или только контролирующей стороны. Эффективное взаимодействие требует четкого определения границ ответственности и механизмов для согласования действий и разрешения конфликтов, что позволяет максимизировать сильные стороны каждой из сторон и достигать более качественных результатов, чем при работе по отдельности.

Функциональность LLM-агентов напрямую зависит от возможностей лежащей в основе большой языковой модели (LLM), которая является ядром данной системы совместной работы. Эффективность агента ограничена качеством и объемом знаний, заложенных в LLM, а также способностью модели к логическим выводам и генерации связного текста. Для определения приоритетных направлений исследований в области партнерства человека и LLM-агента, предлагается проведение структурированного семинара, направленного на формирование исследовательской повестки дня, охватывающей вопросы проектирования, оценки и практического применения подобных систем. Особое внимание будет уделено определению ключевых метрик эффективности и разработке стандартов для обеспечения надежности и предсказуемости поведения LLM-агентов в различных сценариях.

Построение доверия и взаимопонимания в совместных командах

Эффективное взаимодействие человека и агента требует развитой ситуационной осведомленности (Workspace Awareness), позволяющей каждому участнику понимать, на что направлено внимание и каковы намерения другого. Это подразумевает отслеживание текущей деятельности, расположения и фокусировки внимания как человека, так и агента в общем рабочем пространстве. Отсутствие ситуационной осведомленности приводит к неэффективному распределению задач, повторным действиям и снижению общей производительности. Для поддержания ситуационной осведомленности используются различные механизмы визуализации и коммуникации, обеспечивающие обоим участникам доступ к актуальной информации о состоянии системы и действиях друг друга.

Обеспечение ситуационной осведомленности в процессе совместной работы человека и агента достигается посредством артикуляционной работы — комплекса действий, направленных на демонстрацию логики и последовательности действий агента человеку. Это включает в себя явное представление внутренних состояний агента, объяснение принимаемых решений и предоставление информации о целях и намерениях. Прозрачность в действиях агента позволяет человеку предвидеть следующие шаги, оценивать обоснованность принимаемых решений и, как следствие, формировать адекватный уровень доверия и эффективно координировать совместную деятельность. Артикуляционная работа может реализовываться через визуальные индикаторы, текстовые пояснения или другие формы коммуникации, обеспечивающие доступность информации о внутреннем функционировании агента.

Установление общих оснований является критически важным для эффективного взаимодействия, обеспечивая согласованное понимание задачи и контекста между всеми участниками. Это подразумевает не только общее определение целей и ожидаемых результатов, но и взаимное понимание доступных ресурсов, ограничений и потенциальных рисков. Отсутствие общих оснований приводит к неэффективной коммуникации, ошибкам и снижению общей производительности, поскольку участники могут действовать, исходя из различных предположений и интерпретаций. Процесс формирования общих оснований включает в себя четкое определение терминологии, обмен информацией о компетенциях и ролях каждого участника, а также совместное обсуждение стратегий и процедур выполнения задачи.

Калибровка доверия, представляющая собой непрерывный процесс оценки и корректировки уровня доверия между участниками совместной работы, является ключевым фактором поддержания здоровой динамики взаимодействия. Этот процесс включает в себя мониторинг действий партнера, анализ их соответствия ожиданиям и, при необходимости, адаптацию стратегии сотрудничества. Недостаточная калибровка доверия может привести к излишней опеке или, наоборот, к недостаточному контролю, что негативно скажется на эффективности работы. Регулярная оценка надежности действий партнера и корректировка уровня доверия в соответствии с наблюдаемым поведением позволяет оптимизировать распределение задач и повысить общую производительность команды.

Проектирование для сотрудничества: Методы и перспективы

Визуализация взаимодействия человека и искусственного интеллекта посредством раскадровки представляется ценным инструментом для проектирования эффективного сотрудничества. Данный метод позволяет детально проработать потенциальные сценарии взаимодействия, предвосхищая возможные трудности и оптимизируя процесс обмена информацией. Раскадровка, по сути, является графическим повествованием, демонстрирующим последовательность действий и реакций как со стороны человека, так и со стороны агента, что способствует более глубокому пониманию динамики совместной работы. Благодаря возможности визуального представления, команда разработчиков может эффективно тестировать различные варианты дизайна, выявлять узкие места и создавать интуитивно понятный интерфейс, обеспечивающий плавное и продуктивное взаимодействие. Такой подход позволяет перейти от абстрактных концепций к конкретным, визуально подтвержденным решениям, что значительно повышает шансы на успешную реализацию совместных проектов.

Развитие концепции совместной работы с учётом асинхронного взаимодействия открывает новые горизонты для гибких и эффективных команд. В отличие от традиционных сценариев, требующих одновременного участия всех членов команды, асинхронный подход позволяет каждому участнику вносить свой вклад в удобное для него время и в подходящем месте. Это особенно актуально в условиях глобализации и удаленной работы, где члены команды могут находиться в разных часовых поясах. Исследования показывают, что правильно организованное асинхронное взаимодействие способствует повышению производительности, снижению уровня стресса и улучшению качества принимаемых решений, поскольку каждый участник имеет больше времени для обдумывания и подготовки своих предложений. Такой подход требует разработки специализированных инструментов и методов, обеспечивающих прозрачность, отслеживаемость и эффективную коммуникацию между участниками, независимо от времени их участия в процессе.

Надёжность систем совместной работы человека и искусственного интеллекта напрямую зависит от возможности прослеживания происхождения данных и действий — принципа, известного как «провенанс». Этот механизм позволяет не только восстановить последовательность событий, приведших к конкретному результату, но и оценить достоверность информации, используемой в процессе взаимодействия. В ситуациях, когда требуется принятие критически важных решений, понимание того, как и на основании каких данных было сформировано предложение системы, становится решающим фактором. Обеспечение прозрачности происхождения информации способствует повышению доверия к системе, упрощает отладку и выявление ошибок, а также позволяет проводить анализ и оптимизацию процессов совместной работы для достижения максимальной эффективности и надёжности.

Приоритетное внедрение данных принципов проектирования позволяет выйти за рамки простого использования искусственного интеллекта как инструмента, открывая путь к подлинному сотрудничеству с ним. Такой подход способен значительно повысить производительность и стимулировать инновации в различных областях. Предлагаемая структура воркшопа призвана стать платформой для формирования будущей исследовательской повестки, направленной на изучение и оптимизацию этих совместных взаимодействий. Целью является не просто создание эффективных систем, но и развитие новых парадигм работы, где человек и ИИ выступают как равноправные партнеры в решении сложных задач, совместно формируя и дополняя знания и навыки.

Исследование подходов к взаимодействию человека и искусственного интеллекта, представленное в данной работе, стремится к созданию эффективных партнерств, рассматривая LLM-агентов как удаленных коллег. Это требует от разработчиков не только технических решений, но и глубокого понимания принципов эффективной коммуникации и взаимного доверия. Как точно заметил Джон фон Нейманн: «В науке нет ничего абсолютного, лишь то, что можно упростить». Данное утверждение особенно актуально в контексте разработки систем взаимодействия человек-ИИ. Стремление к ясности и лаконичности в дизайне интерфейсов и алгоритмах взаимодействия позволит создать системы, которые будут интуитивно понятны и удобны для человека, что, в свою очередь, станет ключом к успешному сотрудничеству и достижению общих целей. Простота и понятность — основа надежного партнерства, будь то между людьми или между человеком и машиной.

Что дальше?

Предложенная аналогия с удаленным сотрудничеством между людьми, безусловно, полезна. Однако, она лишь откладывает неизбежный вопрос: что есть «успешное партнерство» в контексте взаимодействия человека и агента? Существующие метрики, заимствованные из исследований CSCW, фокусируются на эффективности и удовлетворении. Но достаточно ли этого? Стремление к оптимизации, без учета фундаментальной асимметрии — человек, ищущий смысл, и агент, оперирующий вероятностями — представляется поверхностным. Истинное понимание потребует переосмысления самой концепции «доверия» — не как предчувствия надежности, а как осознанного принятия ограниченности.

Очевидным ограничением является антропоморфизация. Наделение агента свойствами, свойственными человеку, неизбежно ведет к неверным ожиданиям и разочарованию. Следующим шагом видится не создание «более человечных» агентов, а разработка интерфейсов, которые максимально четко демонстрируют принципиальную иную природу взаимодействия. Прозрачность, лишенная иллюзий, — вот что может стать основой действительно эффективного партнерства.

В конечном итоге, успех этой исследовательской повестки будет определяться не количеством опубликованных статей, а способностью упростить сложность. Не создать более совершенные инструменты, а научиться обходиться меньшим. Не заполнить пробелы в знаниях, а признать их неизбежность. В конечном счете, ясность — это не цель, а условие для дальнейшего поиска.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05987.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-06 07:31