Виртуальные собеседники: готовность пользователей к общению с ИИ в метавселенной

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование рассматривает отношение пользователей к взаимодействию с умными агентами на базе больших языковых моделей в иммерсивных XR-средах.

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 ходе исследования восприятия возможностей извлечения данных в средах расширенной реальности с использованием разговорных агентов установлено, что частота упоминания различных типов извлекаемой информации напрямую коррелирует с количеством респондентов, считающих такое извлечение возможным.
В ходе исследования восприятия возможностей извлечения данных в средах расширенной реальности с использованием разговорных агентов установлено, что частота упоминания различных типов извлекаемой информации напрямую коррелирует с количеством респондентов, считающих такое извлечение возможным.

Оценка уровня принятия и опасений, связанных с конфиденциальностью данных при использовании разговорных ИИ в расширенной реальности.

Несмотря на стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта, понимание пользовательского восприятия и опасений, связанных с его внедрением в иммерсивные среды, остается сложной задачей. В рамках исследования ‘Exploring User Acceptance and Concerns toward LLM-powered Conversational Agents in Immersive Extended Reality’ была проведена масштабная оценка готовности пользователей к взаимодействию с разговорными агентами на базе больших языковых моделей (LLM) в расширенной реальности (XR). Полученные данные свидетельствуют о в целом позитивном отношении к данным технологиям, однако особое беспокойство вызывают вопросы конфиденциальности, особенно в отношении данных о местоположении. Как обеспечить доверие пользователей и разработать ответственные практики применения LLM в XR-средах, учитывая растущую потребность в персонализированном и интерактивном опыте?

Погружение в Расширенную Реальность: Эволюция Опыта

Расширенная реальность (XR), объединяющая виртуальную, дополненную и смешанную реальности, стремительно развивается, открывая новые горизонты для создания глубоко погружающих пользовательских опытов. Эта динамичная область уже не ограничивается игровыми развлечениями, а проникает в самые разные сферы — от образования и медицины до инженерии и искусства. Технологии XR позволяют пользователям взаимодействовать с цифровым контентом таким образом, как никогда раньше, стирая границы между физическим и виртуальным мирами. Благодаря постоянному совершенствованию аппаратного и программного обеспечения, XR становится все более доступной и реалистичной, предлагая возможности, которые еще недавно казались научной фантастикой. По мере развития технологий можно ожидать еще большего слияния цифрового и физического пространств, что приведет к появлению принципиально новых форм взаимодействия и коммуникации.

Ключевым фактором, определяющим будущее расширенной реальности (XR), является создание бесшовного взаимодействия между человеком и компьютером, а также интуитивно понятных интерфейсов. Успех XR-технологий напрямую зависит от способности систем «понимать» намерения пользователя, предвосхищать его действия и реагировать на них максимально естественно. Это требует разработки принципиально новых методов ввода данных, выходящих за рамки традиционной клавиатуры и мыши, и сосредоточения на естественных формах коммуникации, таких как взгляд, жесты и даже мимика. Подобный подход позволит создать действительно захватывающие и эффективные XR-опыты, стирая границы между физическим и цифровым мирами и открывая безграничные возможности для обучения, развлечений и профессиональной деятельности.

Шлемы виртуальной и дополненной реальности, являясь основным интерфейсом взаимодействия с расширенной реальностью, предъявляют повышенные требования к технологическому оснащению. Для обеспечения реалистичного и интуитивно понятного опыта необходимы не только высококачественные дисплеи с высоким разрешением и широким углом обзора, но и передовые системы ввода, позволяющие пользователю естественно взаимодействовать с цифровой средой. Разработка эффективных методов отслеживания движений головы и рук, а также систем распознавания взгляда и жестов, становится ключевой задачей для создания действительно захватывающих и удобных интерфейсов. Прогресс в области сенсоров, вычислительной мощности и алгоритмов обработки данных открывает новые возможности для повышения точности, скорости и надежности взаимодействия, приближая эру полноценного погружения в цифровой мир.

Для достижения эффективного взаимодействия в системах расширенной реальности ключевым является способность устройств понимать намерения пользователя. Современные разработки всё чаще используют методы отслеживания взгляда и распознавания жестов как естественные и интуитивно понятные интерфейсы. Отслеживание движения глаз позволяет определить фокус внимания, что открывает возможности для контекстно-зависимого управления и адаптации контента. Распознавание жестов, в свою очередь, позволяет осуществлять управление без использования физических контроллеров, создавая более иммерсивный и удобный опыт. Сочетание этих технологий позволяет системам не просто реагировать на действия пользователя, но и предвидеть его намерения, создавая действительно интеллектуальное и отзывчивое взаимодействие в виртуальном и дополненном пространствах.

Разговорный Искусственный Интеллект в XR: Эволюция Коммуникации

Разговорные агенты становятся неотъемлемой частью XR-опыта, обеспечивая интуитивно понятные и естественные способы взаимодействия с виртуальными средами. Традиционные методы управления, такие как контроллеры и меню, уступают место голосовому и текстовому вводу, что позволяет пользователям взаимодействовать с виртуальным миром более органично. Это достигается за счет способности агентов понимать намерения пользователя, выраженные естественным языком, и предоставлять релевантные ответы или выполнять соответствующие действия. В XR-приложениях это может проявляться в виде виртуальных помощников, гидов или персонажей, с которыми пользователь может взаимодействовать для получения информации, выполнения задач или просто для более иммерсивного опыта.

В основе современных разговорных агентов для XR-опыта лежат большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT. Эти модели, обученные на огромных объемах текстовых данных, способны понимать и генерировать текст, имитирующий естественную человеческую речь. LLM используют архитектуры глубокого обучения, включая трансформаторы, для анализа контекста запроса пользователя и формирования релевантного ответа. Способность LLM к обработке естественного языка позволяет создавать интерактивные XR-приложения, в которых взаимодействие с виртуальной средой осуществляется посредством голосовых команд и текстовых сообщений, обеспечивая более интуитивный и удобный пользовательский опыт.

Воплощенные разговорные агенты, обладающие визуальным представлением в виртуальной или дополненной реальности, значительно повышают ощущение присутствия и вовлеченности пользователя. В отличие от чисто голосовых интерфейсов, наличие аватара или трехмерной модели агента создает более естественное взаимодействие, приближенное к общению с реальным человеком. Это достигается за счет использования когнитивных процессов, связанных с восприятием невербальных сигналов и социального взаимодействия, что, в свою очередь, способствует более глубокому погружению в виртуальную среду и повышает эффективность коммуникации с агентом. Визуальное представление позволяет пользователю лучше понимать намерения и эмоциональное состояние агента, что критически важно для построения доверительных отношений и успешного выполнения задач.

Проведенное нами исследование не выявило статистически значимых различий в уровне принятия пользователями и выраженности опасений относительно использования разговорного искусственного интеллекта в средах расширенной реальности (XR). Результаты анализа, основанного на модели UTAUT2, демонстрируют общую позитивную восприимчивость пользователей к данной технологии. Это указывает на то, что интеграция разговорных агентов в XR-приложения не вызывает существенного сопротивления или негативных реакций со стороны целевой аудитории, что подтверждается как показателями принятия, так и уровнем выраженных опасений, оцененными с помощью валидированных моделей.

Архитектура Обработки Данных: Баланс Между Устройством и Облаком

Обработка данных пользователя, включающая речевые и сенсорные входы, является критически важной для обеспечения отзывчивости приложений расширенной реальности (XR). Задержки в обработке этих данных напрямую влияют на пользовательский опыт, вызывая ощущение неестественности и дискомфорта. Для приложений, требующих взаимодействия в реальном времени — например, голосового управления или отслеживания движений — низкая латентность обработки данных является обязательным условием для достижения высокой степени погружения и удобства использования. Своевременная обработка сенсорных данных, таких как движения головы и рук, позволяет системе XR точно отслеживать действия пользователя и мгновенно реагировать на них, создавая иллюзию присутствия в виртуальном или дополненном пространстве.

Обработка речевых данных является ключевым компонентом современных XR-приложений, требующим эффективной обработки больших объемов информации в реальном времени. Высокая скорость и низкая задержка при распознавании и анализе речи критически важны для обеспечения естественного взаимодействия с пользователем. Эффективная обработка подразумевает оптимизацию алгоритмов распознавания речи, использование специализированного аппаратного обеспечения для ускорения вычислений и минимизацию потребления энергии, особенно в мобильных устройствах. Объем речевых данных, генерируемых пользователями, постоянно растет, что предъявляет повышенные требования к пропускной способности и емкости хранилищ.

Обработка данных в XR-приложениях может быть реализована тремя основными способами: непосредственно на устройстве (On-Device Processing), на собственных серверах (Own Server Processing) или с использованием облачных сервисов (Cloud Processing). Каждый подход имеет свои компромиссы. On-Device Processing минимизирует задержку и обеспечивает конфиденциальность данных, но требует значительных вычислительных ресурсов устройства. Own Server Processing дает полный контроль над инфраструктурой и данными, но требует значительных инвестиций в обслуживание и масштабирование. Cloud Processing обеспечивает масштабируемость и снижает нагрузку на устройство, однако требует стабильного интернет-соединения и поднимает вопросы конфиденциальности и безопасности данных, требующие тщательного рассмотрения.

Исследования показали отсутствие статистически значимых различий в уровне принятия пользователями и выражении обеспокоенности в зависимости от места обработки данных — на устройстве или в облаке. Полученные результаты свидетельствуют о том, что пользователи в целом демонстрируют одинаковое отношение к обоим подходам, что указывает на отсутствие выраженной предвзятости или опасений относительно конфиденциальности или производительности в связи с местоположением обработки данных. Это позволяет разработчикам XR-приложений выбирать оптимальную архитектуру обработки данных, исходя из технических и экономических соображений, не опасаясь негативной реакции пользователей.

Конфиденциальность и Этические Аспекты в XR: Ответственный Подход

В смешанной и виртуальной реальности (XR) вопросы конфиденциальности данных приобретают первостепенное значение, поскольку эти технологии собирают широкий спектр чувствительной информации. Помимо традиционных данных о местоположении, XR-системы способны фиксировать биометрические показатели, такие как температура тела, а также отслеживать взаимодействие пользователя с виртуальными объектами и окружением. Полученные данные, отражающие физиологическое состояние и поведенческие паттерны, представляют собой ценную информацию, которая при ненадлежащем обращении может привести к серьезным нарушениям приватности. Особую обеспокоенность вызывает возможность идентификации личности на основе уникального набора биометрических данных и данных о взаимодействии в виртуальном пространстве, что требует разработки строгих мер защиты и прозрачных политик обработки информации.

Сбор личных данных в смешанной и виртуальной реальности, включающий информацию о местоположении, физиологических показателях и взаимодействиях с виртуальными объектами, представляет собой значительный риск для конфиденциальности. Неправомерное использование или утечка этих данных может привести к серьезным последствиям, таким как несанкционированное отслеживание местоположения, раскрытие личной информации о состоянии здоровья или манипулирование пользователем через анализ его поведения в виртуальной среде. Отсутствие надлежащих мер безопасности и прозрачности в отношении сбора и обработки данных может подорвать доверие к технологиям XR и привести к нежелательным последствиям для приватности пользователей. Таким образом, критически важно обеспечить надежную защиту собираемой информации и соблюдать этические нормы при разработке и внедрении смешанной и виртуальной реальности.

Разработка смешанной и виртуальной реальности сопряжена с рядом этических и приватных рисков, однако для их оценки и смягчения существует структурированный подход — MRC (Mixed Reality Compliance) фреймворк. Данная методология позволяет систематически анализировать потенциальные угрозы, связанные со сбором и обработкой данных пользователей в XR-средах. Фреймворк MRC охватывает широкий спектр аспектов, включая идентификацию уязвимостей в системе, оценку вероятности и серьезности возможных нарушений, а также разработку стратегий по минимизации рисков. Применение MRC позволяет разработчикам создавать более безопасные и этичные XR-приложения, обеспечивая защиту приватности пользователей и укрепляя доверие к новым технологиям. Благодаря структурированному подходу, фреймворк способствует ответственному внедрению смешанной реальности, предотвращая потенциальные злоупотребления и обеспечивая соответствие этическим нормам.

Исследования показали общую лояльность пользователей к применению разговорного искусственного интеллекта в средах расширенной (MR) и виртуальной (VR) реальности, независимо от способа взаимодействия — голосовых команд или продвинутых языковых моделей (LLM). Этот факт указывает на то, что пользователи не проявляют врожденного неприятия сбора данных, необходимого для функционирования подобных систем. Вместо этого, наблюдается определенная готовность делиться информацией в обмен на улучшенный и более интерактивный опыт в смешанных и виртуальных пространствах, что открывает возможности для разработки более персонализированных и адаптивных XR-приложений. Полученные данные позволяют предположить, что акцент на прозрачности и четком объяснении принципов работы ИИ, а также целей сбора данных, может еще больше укрепить доверие пользователей и способствовать широкому внедрению разговорных ИИ в XR-средах.

Анализ распределения ответов на вопросы выявил закономерности, соответствующие конструктам UTAUT2 и MRC, при этом шкала доверия в MRC была закодирована в обратном порядке согласно исходному опроснику.
Анализ распределения ответов на вопросы выявил закономерности, соответствующие конструктам UTAUT2 и MRC, при этом шкала доверия в MRC была закодирована в обратном порядке согласно исходному опроснику.

Исследование показывает, что пользователи в целом позитивно воспринимают интеграцию разговорных агентов на базе больших языковых моделей в расширенной реальности, однако сохраняются обоснованные опасения относительно приватности данных и местоположения. Подобная реакция закономерна — каждая новая архитектура обещает свободу взаимодействия, пока не потребует DevOps-жертвоприношений в виде тщательно продуманных мер безопасности. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «То, что мы сейчас называем машинами, может быть в будущем чем-то совершенно другим». Это применимо и к XR — потенциал огромен, но реализация требует внимательного подхода к вопросам доверия и защиты персональной информации, ведь порядок — это всего лишь временный кэш между сбоями, и системы — это не инструменты, а экосистемы, которые нельзя построить, только вырастить.

Куда Ведет Эта Дорога?

Исследование, посвященное принятию пользователями разговорных агентов на основе больших языковых моделей в расширенной реальности, лишь приоткрывает завесу над сложной экосистемой, которая не строится, а скорее произрастает. Позитивное восприятие — это не финал, а лишь первая стадия адаптации. Каждая функция, каждое удобство — это пророчество о будущей точке отказа, о неожиданном способе, которым система проявит свою истинную природу. Долгая стабильность, как известно, — признак скрытой катастрофы, и радость от бесперебойной работы сегодня может обернуться глубоким разочарованием завтра.

Особое внимание к вопросам конфиденциальности данных, в частности, к геолокационной информации, закономерно, но недостаточно. Проблема не в сборе данных как таковом, а в их интерпретации, в формировании поведенческих моделей, которые неизбежно возникнут. Необходимо перейти от реактивных мер защиты к проактивному проектированию систем, в которых конфиденциальность заложена в саму архитектуру, а не является надстройкой.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на оптимизации отдельных компонентов, а на понимании динамики всей экосистемы. Как взаимодействуют пользователи, агенты и окружающая среда? Какие непредвиденные последствия возникают при интеграции этих технологий в повседневную жизнь? И, самое главное, как обеспечить эволюцию системы таким образом, чтобы она служила не только целям эффективности, но и сохраняла человеческую автономию и достоинство.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15343.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-18 17:20