Убеждение и Искусственный Интеллект: Как агенты влияют на нас

Автор: Денис Аветисян

Новая модель объясняет, как знания об окружающем мире, пользователе и самом себе позволяют цифровым помощникам эффективно убеждать людей.

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"

Модель убеждения, основанная на знаниях (КPM), описывает взаимодействие между интеллектуальными агентами и человеком, представляя собой основу для понимания и прогнозирования процессов убеждения.

В статье представлена модель убеждения, основанная на знаниях (Knowledge-based Persuasion Model, KPM), описывающая влияние знаний агента о себе, пользователе и контексте на его убеждающее поведение и последующую реакцию человека.

Несмотря на растущую популярность генеративных социальных агентов (GSA), теоретическое осмысление взаимодействия с ними и механизмов влияния на пользователей остается недостаточным. В статье ‘Understanding Persuasive Interactions between Generative Social Agents and Humans: The Knowledge-based Persuasion Model (KPM)’ предложена новая теоретическая модель — Модель убеждения, основанная на знаниях (KPM), — согласно которой убеждающее поведение GSA определяется его знаниями о себе, пользователе и контексте. Данная модель обеспечивает структурированный подход к изучению взаимодействия человека и агента, способствуя разработке GSA, мотивирующих, а не манипулирующих. Какие перспективы открывает KPM для создания этичных и эффективных GSA в сферах здравоохранения и образования?

Зарождение Убеждения: Новая Эра Интерактивных Агентов

Появление генеративных социальных агентов (ГСА) знаменует собой новую эру интерактивных технологий, однако их способность к убеждению остается практически неизученной областью. Эти агенты, основанные на больших языковых моделях, демонстрируют впечатляющий потенциал в установлении и поддержании диалога, имитируя человеческое общение с высокой степенью реалистичности. В отличие от традиционных интерфейсов, ГСА способны адаптироваться к индивидуальным особенностям пользователя, формируя персонализированные ответы и стратегии взаимодействия. Несмотря на очевидные преимущества, мало что известно о механизмах, посредством которых эти агенты влияют на убеждения и поведение людей, что вызывает необходимость проведения всесторонних исследований для оценки их воздействия и разработки принципов ответственного использования.

Традиционные модели убеждения, разработанные для анализа взаимодействия между людьми, оказываются недостаточно эффективными при изучении коммуникации с агентами, основанными на больших языковых моделях. Эти модели, как правило, предполагают статичные стратегии и предсказуемые реакции, в то время как LLM-агенты демонстрируют способность к динамической адаптации и персонализированному подходу в процессе убеждения. Они способны мгновенно корректировать свою тактику, основываясь на ответах собеседника, что делает применение классических схем, таких как модель ELM или теория социальной оценки, проблематичным. Адаптивность агентов требует разработки принципиально новых подходов к изучению убеждения, учитывающих их способность к обучению, генерации релевантных аргументов и моделированию индивидуальных предпочтений.

Понимание механизмов убеждения, используемых агентами, выходит за рамки простого констатирования факта их способности убеждать. Крайне важно детально изучить, как именно эти агенты формируют мнение и влияют на поведение, чтобы обеспечить их ответственное внедрение и эффективное применение. Недостаточно знать, что агент способен убедить пользователя; необходимо понять, какие стратегии, аргументы и даже невербальные сигналы он использует для достижения этой цели. Такой анализ позволит создавать более прозрачные и предсказуемые системы, минимизируя риски манипуляции и обеспечивая, чтобы убеждение служило позитивным целям, например, в образовании или здравоохранении. Отсутствие понимания этих процессов может привести к непредвиденным последствиям и подорвать доверие к технологиям, основанным на искусственном интеллекте.

Исследование сопоставляет подходы к разработке агентов, основанных на правилах, и GSAs (Generative Shape Assemblies), выявляя различия в их принципах и возможностях.

Знание как Основа Убеждения: Модель, Объясняющая Взаимодействие

Модель убеждения, основанная на знаниях (Knowledge-based Persuasion Model), представляет собой теоретическую базу для анализа процессов убеждения при взаимодействии с интеллектуальными агентами (GSAs). В ее основе лежит предпосылка о ключевой роли знаний, которыми обладает агент, в определении успешности убеждения. Данная модель рассматривает не просто коммуникацию, а процесс, зависящий от способности агента использовать и применять информацию о себе, пользователе и контексте взаимодействия для формирования убедительных аргументов и стратегий. Успех убеждения, согласно модели, напрямую связан со степенью освоенности и эффективного использования этих знаний агентом.

Модель убеждения, основанная на знаниях, интегрирует принципы общепринятых теорий убеждения, таких как Модель вероятности разработки (Elaboration Likelihood Model) и Модель эвристической-систематической обработки информации (Heuristic-Systematic Model). Эти теории объясняют, что убеждение может происходить двумя путями: центральным (основанным на обдумывании аргументов) и периферийным (основанным на поверхностных признаках и подсказках). В контексте взаимодействия с интеллектуальными агентами, поведение агента, включающее в себя предоставление аргументов или использование эвристик, может активировать один из этих путей, влияя на степень убеждения пользователя и его последующие действия. Использование этих теоретических рамок позволяет более точно предсказывать и моделировать эффективность различных стратегий убеждения, применяемых агентами.

В основе модели убеждения, основанной на знаниях, лежит предположение, что успешность агента в убеждении напрямую зависит от его способности использовать самопознание, знание о пользователе и контекстное знание. Самопознание включает в себя понимание агентом собственных возможностей, ограничений и стратегий убеждения. Знание о пользователе охватывает информацию о предпочтениях, ценностях, убеждениях и текущем состоянии пользователя. Контекстное знание подразумевает понимание текущей ситуации, включая цели взаимодействия, доступные ресурсы и потенциальные препятствия. Интеграция этих трех типов знаний позволяет агенту адаптировать свои стратегии убеждения к конкретному пользователю и ситуации, повышая вероятность достижения желаемого результата.

Модель знаний о убеждении Фристеда и Райта [friestadPersuasionKnowledgeModel1994] описывает, как потребители обрабатывают убеждающие сообщения, учитывая знания о тактиках убеждения.

Внутренняя Динамика: Знания Агента и Его Поведение

Знания агента являются основой процесса убеждения, включающей в себя как явно запрограммированную информацию — факты, правила и логические связи, — так и встроенные знания, полученные в процессе обучения на больших объемах данных. Встроенные знания представляют собой статистические закономерности, ассоциации и паттерны, извлеченные из данных, позволяющие агенту понимать контекст, прогнозировать поведение пользователей и адаптировать свои стратегии убеждения. Таким образом, убеждающее поведение агента базируется на комбинации этих двух типов знаний, обеспечивая гибкость и эффективность в различных коммуникативных ситуациях.

Поведение агента в процессе убеждения напрямую определяется накопленными знаниями, позволяя адаптировать коммуникационные стратегии к конкретным контекстам и пользователям. Это проявляется в способности агента выбирать наиболее релевантные аргументы, формулировать сообщения с учетом предпочтений адресата и корректировать стиль общения в зависимости от ситуации. Например, агент может использовать более формальный тон при взаимодействии с экспертом в определенной области и более неформальный — с пользователем, не обладающим специализированными знаниями. Адаптация включает в себя не только выбор слов и тон, но и структуру аргументации, а также использование различных типов убеждения, таких как логическое доказательство, эмоциональное воздействие или апелляция к авторитету.

Знания агента не являются фиксированными; они непрерывно уточняются в процессе взаимодействия с пользователями и окружающей средой. Этот процесс самообучения основан на анализе результатов коммуникаций и корректировке стратегий убеждения. Каждая новая итерация взаимодействия предоставляет агенту данные для оценки эффективности различных подходов, что позволяет ему выявлять наиболее результативные методы убеждения в конкретных ситуациях и для конкретных пользователей. В результате, способность агента влиять на исход взаимодействия повышается по мере накопления опыта и адаптации к изменяющимся условиям.

Методы Исследования Убеждающих Взаимодействий

Метод «Волшебник за занавесом» (Wizard-of-Oz) позволяет исследователям имитировать поведение генеративных систем искусственного интеллекта (GSA) и собирать данные об ответах пользователей, не прибегая к полной автоматизации системы. В рамках данного подхода, человек вручную управляет некоторыми аспектами поведения GSA, в то время как пользователь взаимодействует с системой, полагая, что все ответы генерируются автоматически. Это позволяет исследователям контролировать ключевые параметры взаимодействия и собирать данные о реакциях пользователей на различные стратегии, прежде чем инвестировать ресурсы в полную автоматизацию системы. Полученные данные используются для оценки эффективности различных подходов и оптимизации будущих автоматизированных систем.

В контексте LLM-агентов, инженерия запросов (prompt engineering) является ключевым инструментом формирования убеждающего поведения агента. Влияние на выходные данные большой языковой модели (LLM) осуществляется посредством точной формулировки входного запроса, определяющего стиль, тон и содержание генерируемых ответов. Используя различные техники, такие как добавление инструкций по роли, указание желаемого формата ответа или внедрение конкретных ключевых фраз, исследователи могут целенаправленно влиять на способность агента убеждать пользователя. Эффективная инженерия запросов позволяет контролировать параметры убеждения, включая аргументацию, эмоциональную окраску и стиль коммуникации, что необходимо для проведения контролируемых исследований в области убеждающих взаимодействий.

Исследователи могут проверять конкретные гипотезы о влиянии различных коммуникативных стратегий на эффективность убеждения путем целенаправленной манипуляции промптами (входными данными) для больших языковых моделей (LLM). Изменяя формулировки, тон и содержание промптов, можно моделировать различные подходы к убеждению, такие как использование аргументов, апелляция к эмоциям или предоставление конкретных доказательств. Полученные ответы LLM анализируются для оценки того, какие стратегии приводят к наибольшему успеху в достижении желаемого результата, например, согласия с определенным утверждением или выполнения конкретного действия. Этот метод позволяет количественно оценить эффективность различных коммуникативных техник и выявить факторы, влияющие на убеждающую силу LLM-агентов.

Перспективы Развития: Расширение Области Применения Убеждающих Агентов

Модель убеждения, основанная на знаниях, представляет собой прочную основу для разработки интеллектуальных систем убеждения (GSAs), способных эффективно влиять на установки и поведение в разнообразных областях, включая здравоохранение и образование. Данный подход позволяет создавать агентов, способных не просто предоставлять информацию, но и структурировать аргументы, адаптированные к конкретному контексту и потребностям пользователя. Успешное применение этой модели предполагает детальное понимание когнитивных процессов, лежащих в основе принятия решений, и позволяет создавать системы, способные убеждать посредством логических рассуждений, апелляции к ценностям и демонстрации преимуществ предлагаемого действия. Таким образом, модель предоставляет практический инструмент для проектирования агентов, способных оказывать положительное влияние на различные аспекты жизни человека.

Необходимость адаптации стратегий убеждения искусственными агентами к индивидуальным характеристикам пользователя и текущему контексту представляет собой ключевое направление дальнейших исследований. Успех убеждения напрямую зависит от учета психологических особенностей конкретного человека — его ценностей, убеждений, уровня мотивации и склонности к риску. Кроме того, эффективность подхода существенно меняется в зависимости от ситуации: что работает в спокойной обстановке, может оказаться неэффективным при стрессе или недостатке времени. Изучение взаимодействия между личностными особенностями, контекстом и применяемыми техниками убеждения позволит создать агентов, способных формировать более эффективные и персонализированные стратегии, повышая вероятность достижения желаемого результата и обеспечивая более позитивный пользовательский опыт.

В конечном итоге, разработка убеждающих агентов направлена не просто на достижение влияния, но и на обеспечение этичности и ответственности их действий. Исследования в этой области фокусируются на создании систем, которые способствуют благополучию человека и приводят к позитивным социальным последствиям. Важно, чтобы такие агенты не манипулировали, а предоставляли информацию, позволяющую пользователю принимать осознанные решения, ориентируясь на его ценности и потребности. Долгосрочная перспектива предполагает создание интеллектуальных помощников, которые, используя принципы убеждения, способствуют улучшению здоровья, образования и общего качества жизни, действуя в интересах общества.

Исследование взаимодействия человека и генеративных социальных агентов (GSA) неизбежно поднимает вопросы о времени и развитии систем. Модель, предложенная в статье, акцентирует внимание на знаниях агента — как о себе, так и о пользователе, — как ключевом факторе успешного убеждения. В этом контексте, замечание Дональда Дэвиса: «В конечном счете, важна не скорость, а способность системы адаптироваться и сохранять свою функциональность со временем» — приобретает особое значение. Ведь убеждение — это не мгновенный процесс, а скорее эволюция взаимопонимания, требующая от агента не только знаний, но и умения учитывать контекст и подстраиваться под меняющиеся обстоятельства. Истинная мудрость системы проявляется не в агрессивном стремлении к немедленному результату, а в способности органично вписаться в естественный ход событий.

Что дальше?

Представленная модель, стремясь уловить сложность убеждения в диалоге с агентами, неизбежно сталкивается с фундаментальной проблемой: знание — величина эфемерная и контекстуально зависимая. Каждый «баг» в системе убеждения — это, по сути, момент истины во временной кривой, обнажающий несоответствие между заявленными знаниями агента и реальным восприятием пользователя. Неизбежно возникает вопрос: достаточно ли вообще формализовать знание, или же сама попытка — это лишь создание более изощренной иллюзии понимания?

Будущие исследования должны сместить фокус с оптимизации «знания» как такового, на изучение динамики его эрозии во времени. Технический долг в области убеждения — это закладка прошлого, которую приходится оплачивать настоящим: каждая упрощенная модель, каждое неточное предположение о пользователе — это будущая потеря доверия. Важнее становится не построение идеального агента, а создание системы, способной адаптироваться к неизбежному старению информации и поддерживать видимость компетентности даже при наличии пробелов в знаниях.

В конечном счете, перспективы развития лежат не в создании все более правдоподобных симуляций разума, а в принятии его принципиальной неполноты. Каждая система стареет — вопрос лишь в том, делает ли она это достойно, признавая свои ограничения и стремясь к постоянному самосовершенствованию, а не к иллюзии всезнания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11483.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-14 19:06