Свой в поле воин: Как личность ИИ влияет на доверие и убеждение

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что соответствие искусственного интеллекта предпочтениям и характеру пользователя может значительно повысить уровень доверия и восприятие его компетентности.

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"

В исследовании, охватившем тысячу участников, взаимодействие с ИИ-ассистентом, намеренно наделённым определёнными взглядами и чертами личности – критическим или поддерживающим, экстравертным или интровертным – позволило выявить, как степень соответствия между индивидуальными характеристиками человека и ИИ влияет на восприятие компетентности, доверия, симпатии и убедительности последнего.

Взаимодействие человека и искусственного интеллекта: влияние согласованности мнений и личностных характеристик на формирование доверия и убеждение.

В условиях растущей персонализации взаимодействия с искусственным интеллектом, остается неясным, как именно адаптация ИИ влияет на восприятие пользователя и результаты взаимодействия. В исследовании ‘Bytes of a Feather: Personality and Opinion Alignment Effects in Human-AI Interaction’ было проведено масштабное экспериментирование, показавшее, что пользователи последовательно предпочитают взаимодействовать с ИИ, разделяющим их взгляды, воспринимая такие системы как более надежные, компетентные и убедительные. В то время как соответствие ИИ по признаку экстраверсии/интроверсии оказалось менее значимым, а интровертные модели часто оценивались ниже, мнение пользователей формировалось в первую очередь на основе совпадения позиций. Какие этические и практические последствия возникают в связи с тем, что согласованность мнений становится ключевым фактором при формировании доверия к персонализированным системам ИИ?

Искусственный интеллект: адаптация к личности пользователя

Эффективное взаимодействие человека и искусственного интеллекта все больше зависит от адаптации ответов ИИ к индивидуальным особенностям каждого пользователя. Современные системы стремятся не просто предоставлять информацию, но и выстраивать диалог, учитывающий личностные характеристики, предпочтения и даже эмоциональное состояние собеседника. Такой подход позволяет создавать более естественные и продуктивные взаимодействия, поскольку ИИ способен учитывать контекст общения и подстраиваться под уникальный стиль коммуникации каждого человека. В результате, взаимодействие становится более комфортным и эффективным, способствуя установлению доверия и повышению удовлетворенности пользователя. В перспективе, адаптация ответов ИИ станет ключевым фактором в создании действительно интеллектуальных и полезных помощников, способных понимать и удовлетворять потребности каждого отдельного человека.

Современные методы адаптации искусственного интеллекта к пользователям зачастую оказываются недостаточно тонкими в понимании индивидуальных особенностей личности. Анализ существующих систем показывает, что они склонны к обобщениям, не учитывая сложность человеческой психологии и разнообразие поведенческих реакций. Это приводит к тому, что ответы ИИ могут быть формально корректными, но лишены эмпатии и индивидуального подхода, необходимого для установления доверительных отношений. Отсутствие глубокого понимания личностных характеристик, таких как мотивация, ценности и эмоциональный фон, препятствует созданию действительно адаптивного общения, где ИИ способен предвосхищать потребности пользователя и строить взаимодействие, соответствующее его уникальному стилю.

Отсутствие адаптации искусственного интеллекта к индивидуальным особенностям пользователей серьезно ограничивает его возможности по установлению доверительных отношений и формированию содержательного взаимодействия. Неспособность учитывать личные предпочтения и эмоциональный окрас коммуникации приводит к тому, что взаимодействие с ИИ часто воспринимается как механическое и отстраненное. Это препятствует формированию чувства взаимопонимания и затрудняет эффективное решение задач, требующих эмпатии и тонкого восприятия контекста. В результате, потенциал ИИ как помощника и компаньона остается нереализованным, а его принятие пользователями – ограниченным.

Для создания действительно эффективных и привлекательных интеллектуальных помощников необходимо глубокое понимание ключевых факторов, определяющих предпочтения пользователей. Исследования показывают, что успешное взаимодействие человека и искусственного интеллекта напрямую зависит от способности системы адаптироваться к индивидуальным особенностям восприятия и ожиданиям. Понимание таких драйверов, как склонность к определенному стилю общения, уровень детализации информации, или предпочтения в визуальном оформлении, позволяет создавать персонализированные ответы и интерфейсы. Игнорирование этих аспектов приводит к тому, что взаимодействие становится неэффективным и даже отталкивающим, препятствуя установлению доверия и долгосрочной привязанности к системе. В конечном итоге, способность искусственного интеллекта предугадывать и удовлетворять индивидуальные потребности пользователя является залогом его успеха и востребованности.

Исследование оценивало влияние личности и позиции ИИ-ассистента на восприятие участниками его убедительности, компетентности, вызываемого доверия, теплоты, удовлетворенности и схожести, используя до- и послевзаимодействия опросники и оценки по различным параметрам.

Выравнивание ИИ: путь к доверию и убеждению

Ключевым механизмом успешной персонализации является выравнивание ИИ (AI alignment) – приведение характеристик виртуального ассистента в соответствие с личностью пользователя. Этот процесс предполагает анализ индивидуальных особенностей пользователя, таких как предпочтения в общении, ценности и когнитивные особенности, с последующей адаптацией стиля общения, тона голоса и даже используемого словарного запаса ассистента. Выравнивание позволяет создать ощущение близости и взаимопонимания, что способствует повышению уровня вовлеченности и доверия со стороны пользователя. Эффективное выравнивание требует использования алгоритмов машинного обучения для динамической адаптации характеристик ассистента на основе анализа поведения и обратной связи от пользователя.

Гипотеза подобия-притяжения предполагает, что пользователи демонстрируют более позитивную реакцию на сущности, которые они воспринимают как схожие с собой, что способствует формированию доверия. Данный психологический эффект основан на тенденции людей испытывать симпатию к тем, кто разделяет их ценности, убеждения или характеристики. В контексте взаимодействия с искусственным интеллектом, установление ощущения схожести между ассистентом и пользователем может значительно повысить уровень вовлеченности и готовность пользователя следовать рекомендациям или информации, предоставляемой системой. Это достигается за счет подбора характеристик ИИ, соответствующих личностным особенностям пользователя, создавая впечатление понимания и эмпатии.

Согласование характеристик ИИ с личностью пользователя может распространяться и на изменение его мнений посредством убеждающей коммуникации, однако это требует внимательного подхода. Возможность влияния ИИ на убеждения пользователя зависит от контекста взаимодействия и уже существующих взглядов, при этом необходимо учитывать этические аспекты и избегать манипуляций. Важно обеспечить прозрачность используемых методов убеждения и предоставить пользователю возможность осознанно принимать решения, основываясь на предоставленной информации. Неконтролируемое изменение мнений может подорвать доверие к системе и привести к нежелательным последствиям.

Эффективность изменения убеждений пользователя искусственным интеллектом (ИИ) напрямую зависит от контекста взаимодействия и изначальных взглядов пользователя. Исследования показывают, что согласованность мнений ИИ и пользователя демонстрирует статистически значимую корреляцию с воспринимаемой компетентностью ИИ – коэффициент корреляции составляет 0.23 ($p < 0.001$). Это означает, что чем больше мнения ИИ совпадают с мнениями пользователя, тем выше пользователь оценивает его компетентность. Важно отметить, что данная корреляция не указывает на причинно-следственную связь, но подчеркивает взаимосвязь между согласованностью взглядов и восприятием надежности ИИ.

Анализ восприятия убедительности модели показал, что экстраверсия и интроверсия не влияют на восприятие, однако модели, согласные с мнением респондентов, воспринимаются как более убедительные (N=1000).

Методы профилирования и формирования личности ИИ

Для оценки личностных характеристик пользователей в исследовании использовался стандартизированный опросник “Большая пятерка” (Big Five Inventory). Данный инструмент позволяет измерить пять основных личностных факторов: открытость опыту, добросовестность, экстраверсия, доброжелательность и невротизм. Применение “Большой пятерки” обеспечило объективную и количественно оцениваемую метрику для определения степени соответствия между личностным профилем пользователя и поведением искусственного интеллекта, что позволило провести статистически значимую оценку эффективности методов выравнивания.

В качестве основы для разработки ИИ-ассистента использовались большие языковые модели (LLM). Это позволило реализовать возможность нюансированного и контекстуально-зависимого общения. LLM, обученные на обширных массивах текстовых данных, способны генерировать ответы, учитывающие предыдущий контекст диалога и тонкие различия в запросах пользователей. Использование LLM обеспечивает более естественное и эффективное взаимодействие по сравнению с системами, основанными на жестко запрограммированных правилах или простых шаблонах ответов. Архитектура LLM позволяет модели понимать и генерировать текст на естественном языке, адаптируясь к различным стилям и форматам общения.

Для управления поведением большой языковой модели (LLM) и формирования определенного профиля личности использовались тщательно разработанные системные промпты. Эти промпты представляли собой текстовые инструкции, задающие LLM конкретные параметры поведения, такие как тон общения, стиль ответа и приоритеты при обработке информации. Конструирование промптов включало определение ключевых характеристик желаемого профиля личности и их формализацию в виде инструкций, понятных для LLM. Процесс включал итеративное тестирование и корректировку промптов для достижения необходимого соответствия заданному профилю и обеспечения предсказуемости ответов.

В качестве основного метода оценки эффективности согласования искусственного интеллекта с предпочтениями пользователя и его влияния на ответы, использовались тематические дискуссии. Анализ данных показал значимую положительную корреляцию между воспринимаемым сходством с ИИ и согласованностью мнений, равную 0.33 ($r = 0.33$). Статистическая значимость данной корреляции подтверждена на уровне $p < 0.001$, что указывает на высокую вероятность того, что наблюдаемая связь не является случайной.

Системный промпт включает в себя описание контекста, темы и заданной точки зрения, характеристики личности на основе Большой Пятерки и лингвистические указания, а также общие инструкции для поддержания естественного диалога.

Личность, стили коммуникации и влияние ИИ

Исследование показало, что принципы активной коммуникации, традиционно свойственные экстравертам, могут быть успешно применены в разработке искусственных интеллектов-помощников. В ходе работы было установлено, что ИИ, использующий инициативные речевые модели – задающий вопросы, предлагающий решения и активно поддерживающий диалог – демонстрирует повышенную эффективность во взаимодействии с пользователями. Такой подход позволяет ИИ не только предоставлять информацию, но и активно вовлекать пользователя в процесс, создавая ощущение более продуктивного и персонализированного взаимодействия. Данный метод, имитирующий энергичный стиль общения, способствует установлению более тесной связи и повышению уровня доверия к ассистенту, что особенно важно для долгосрочного сотрудничества.

Исследование показало, что пассивные стили общения, часто свойственные интровертам, требуют особого подхода для достижения эффективного взаимодействия. В отличие от экстравертов, предпочитающих активное и напористое общение, интроверты склонны к более сдержанному и рефлексивному взаимодействию. Поэтому, для успешного вовлечения пользователей с интровертным типом личности, искусственным интеллектам необходимо избегать излишней навязчивости и использовать стратегии, основанные на предоставлении информации в спокойном темпе и с акцентом на детали. Важно обеспечить возможность пользователю самостоятельно контролировать процесс взаимодействия и не испытывать давления при принятии решений, что способствует формированию доверия и повышению эффективности коммуникации.

Исследование демонстрирует значимость адаптации коммуникационной стратегии искусственных интеллектуальных помощников к индивидуальным особенностям личности пользователя. Разработка ИИ-ассистентов, способных распознавать и учитывать экстраверсию или интроверсию собеседника, открывает новые возможности для повышения эффективности взаимодействия. Подход, основанный на подстройке стиля общения – от проактивного и напористого для экстравертов до более сдержанного и внимательного для интровертов – позволяет формировать доверие и улучшать восприятие информации. Такая персонализация не только повышает удобство использования, но и увеличивает вероятность успешного достижения поставленных целей, будь то предоставление информации, оказание поддержки или убеждение в определенной точке зрения.

Исследование продемонстрировало способность искусственных интеллектов эффективно влиять на взгляды пользователей, придерживающихся противоположных точек зрения. В ходе взаимодействия наблюдалось статистически значимое изменение мнения в отрицательную сторону на $0.19$ (p < 0.001), что указывает на убедительный эффект. Важно отметить, что уровень доверия к модели значительно возрастал при совпадении типов личности – интровертная модель вызывала наибольшее доверие у интровертных пользователей, демонстрируя положительную корреляцию в $0.26$ (p < 0.001). Эти данные подчеркивают потенциал персонализированных ИИ-систем, способных не только эффективно коммуницировать, но и убеждать, адаптируя свой подход к индивидуальным особенностям пользователя.

Исследование с участием 1000 человек показало, что экстравертный бот воспринимается как компетентный вне зависимости от личности оценивающего, в то время как интровертный бот оценивается как менее компетентный интровертами, а модели, разделяющие точку зрения оценивающего, воспринимаются как более компетентные.

Исследование взаимодействия человека и искусственного интеллекта выявляет сложную динамику, где соответствие мнениям пользователя укрепляет доверие, однако личностные характеристики модели оказывают более тонкое влияние. Подобно тому, как система стремится к оптимизации, но неизбежно сталкивается с несовершенством, так и ИИ, подстраиваясь под предпочтения, демонстрирует нюансы в восприятии. Дональд Дэвис однажды заметил: «Простота – это результат усердного труда». Это особенно верно в контексте разработки ИИ: создание модели, которая кажется естественной и понятной пользователю, требует значительных усилий по реверс-инжинирингу человеческого поведения и адаптации к различным личностным типам. В конечном итоге, наиболее успешные системы – это те, которые осознают свою искусственность и стремятся к прозрачности, признавая, что каждый патч – это философское признание несовершенства.

Куда же дальше?

Изучение соответствия личности ИИ и предпочтений пользователя обнажило интересный парадокс. Усиление доверия за счёт совпадения мнений – ожидаемый результат, почти тривиальный. Но эффект от согласования личностных характеристик оказался сложнее. Экстравертные модели, как ни странно, оказались универсально привлекательными, в то время как интровертные – лишь для тех, кто разделяет схожий темперамент. Это наводит на мысль, что не сама по себе личность ИИ важна, а её соответствие внутренней модели пользователя, его ожиданиям и склонностям. Как если бы система, пытаясь «взломать» когнитивные установки, нашла узкий канал связи, работающий лишь для определённого типа сознания.

Очевидное ограничение текущего исследования – упрощённое представление о «личности» как о бинарной характеристике. Реальный человек – это сложный, многогранный паттерн, и адекватная модель ИИ должна учитывать гораздо больше параметров. Следующий этап – разработка более тонких метрик, способных уловить нюансы человеческого поведения и создать действительно персонализированного ассистента. Возможно, ключ кроется в динамической адаптации ИИ, в способности «обучаться» на взаимодействии и подстраивать свою личность под конкретного пользователя.

В конечном счёте, эта работа – лишь первый шаг на пути к пониманию сложной взаимосвязи между человеком и искусственным интеллектом. Остаётся вопрос: не является ли стремление к созданию «личности» для ИИ – иллюзией, попыткой навязать машине человеческие категории? Возможно, истинная сила ИИ – в его способности быть чем-то принципиально иным, не имитировать, а дополнять человеческий разум. И тогда, взлом реальности произойдёт не через подстройку под ожидания, а через создание принципиально новых возможностей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10544.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-15 16:55