Позволить ли ИИ принимать решения за нас
|
Пока писалась эта статья, я периодически просматривал варианты беспроводных наушников в интернет-магазинах. Возможно, вы слышали: Apple уничтожила гнездо для наушников на своем новом поколении iPhone, оставив только один порт. Это значит, что если вы захотите заряжать телефон и слушать музыку одновременно, вам понадобится пара отличных наушников. И они, как правило, недешевы. Что делать? |
Каждый день мы принимаем гигантское количество решений — больше 200 из них касаются только еды — и бизнес никак нам в этом не помогает. «Потребители хотят больше выбора» — эта мантра лежит в основе множества современных компаний, которые плодят и множат варианты, множат и плодят. |
Действительно ли больше значит лучше? |
В 2004 году психолог Барри Шварц популяризировал «парадокс выбора»: когда нам предлагают слишком много вариантов, мы столбенеем в нерешительности и испытываем крайнее неудовлетворение. С этим может быть связана и более коварная проблема, «усталость принимать решения» — некоторого рода утомление мозга, которое появляется, когда мы перебираем слишком много вариантов, постепенно упуская что-то из вида или вовсе теряя желание что-то решать. Это утомление может объяснить, почему судьи принимают больше строгих решений после полудня, почему мы покупаем всякую дрянь, когда голодны, или неконтролируемо едим перед сном. |
Принимая колоссальное число решений изо дня в день, большинство приходит к тривиальным вариантам — что есть, носить, читать — поскольку не в силах использовать ограниченную силу мозга на всю. Вместо того, чтобы тратить силы попусту и зря на принятие эти микрорешений, возможно, стоит отдать это на аутсорсинг компаниям и алгоритмам? |
Не хочу ничего решать |
По мнению Аарона Шапиро, CEO креативного агентства Huge, именно такой мир начинает складываться вокруг нас. Вот манифест Шапиро: |
«Следующий большой прорыв в области дизайна и технологий будет заключаться в создании продуктов, услуг и опыта, которые устранят ненужный выбор в нашей жизни и освободят нас для того выбора, который нам действительно нужен. Опережающий дизайн». |
В двух словах, опережающий дизайн создает экосистему, в которой пользователям не придется принимать решения — вместо этого, выбор будет сделан автоматически от имени пользователя. ИИ определяет лучший вариант, опираясь на предыдущее поведение пользователя, предыдущие выборы и другие данные, руководствуясь также простой логикой бизнеса и здравым смыслом. |
В некотором смысле опережающий дизайн — это персонализация на стероидах. |
Вот пример. Допустим, вам нужно забронировать рейс — вы ищете варианты на сайтах, собирающих предложения авиакомпаний, в поисках лучшего, взвешивая цены и агонизируя, делая всю черную работу самостоятельно. Опережающий дизайн позволит ИИ-помощнику сканировать ваш календарь в поисках грядущих загородных событий и автоматически заказывать билет, тщательно подбирая авиакомпании, места, время перелета и цены, опираясь на ваши предыдущие заказы. |
Конечно, с системой вроде этой поначалу потребуется обратная связь, объясняет Шапиро. Однако, как и любая другая система машинного обучения, чем больше вы будете ее использовать, тем лучше она будет. В конце концов, система будет упрощать вашу жизнь, убирая промежуточные шаги к цели — будь то покупка билета, выбор ресторана или выбор даты для свидания. Вместо того, чтобы попросить Siri вызвать Lyft, помощник ИИ автоматически запланирует, когда нужно забрать вас после корпоратива. |
Опережающий дизайн ставит задачей предоставить вам то, что технологии обещали в первую очередь: сделать все проще. |
Плыть, а не спотыкаться |
По словам Шапиро, некоторые уже предприняли первые шаги в этом направлении, хотя и со смешанными результатами. Например, Amazon, Netflix и Pandora дают рекомендации на основе последних выбранных вариантов пользователем. Впрочем, справедливым будет замечание, что они лишь усложняют всё, поскольку последний выбор остается за пользователем. |
В противоположность этому, умный термостат Nest делает все, не спрашивая вас. Этот «ребенок с плаката» «Интернета вещей» автоматически настраивает комнатную температуру в зависимости от времени суток и ваших предыдущих предпочтений. |
И есть Spotify. Вместо того, чтобы предлагать отдельные песни для выбора пользователей, как это делают конкуренты, плей-листы в Discover Weekly подбираются на основании вкусов пользователя и чрезвычайно популярны. Возможно, в этом секрет популярности самого сервиса Spotify. |
«Нетрудно понять, как можно было бы развивать современные сервисы в рамках опережающего дизайна», говорит Шапиро. |
Возможно. Я разделяю ваш скепсис. Действительно ли наше поведение настолько предсказуемо, что алгоритм сможет попасть точно в яблочко? |
Свобода — это рабство |
Если что-то глубоко субъективное, вроде музыкальных предпочтений, может быть с такой легкостью быть разгадано компьютером, есть надежда, что наши процессы принятия решений — которые мы и сами иногда не понимаем — могут быть автоматизированы до определенной степени. |
Правда, чтобы такие системы работали гладко, нужны данные. Много данных. |
К счастью, мы живем в эпоху, в которую «нас легко посчитать». Fitbit и другие устройства такого плана — это лишь верхушка айсберга; будущие устройства смогут собирать информацию обо всех аспектах нашей физиологии в режиме реального времени, о гормонах и мозговых волнах, и строить модели эмоционального состояния и предпочтений пользователя. |
Небольшой экспериментальный пример уже есть. В прошлом году японская марка одежды Uniqlo разработала алгоритм UMOOD, помогающий клиентам выбрать идеальную рубашку из ее большой коллекции. |
Магазин начал категоризацию своих футболок и цветов по разным «территориям настроения», основываясь на данных опроса — например, зеленый значит спокойствие. Затем клиенты надевали наушники, которые измеряли их мозговую активность при просмотре видеоклипов, представляющих различные виды настроений. UMOOD измерял отклик на видео и предлагал лучшую футболку из всех возможных. |
Да, это бесполезный алгоритм. Но клиентам он понравился. |
Выбор рубашки может показаться тривиальным, но подобные технологии могли бы потенциально помочь нам с банковским делом, финансами и другими крупными решениями в жизни. Первые системы опережающего дизайна могли бы предлагать решения, а не выполнять наши. Как только доверие будет заработано, можно будет объединить различные потоки данных из различных источников в систему, которая будет «за кулисами делать все автоматически, позволяя вам сосредоточиться на том, что наиболее важно в работе и жизни». |
Несомненно, Шапиро рисует весьма светлое будущее. Но он помнит и о проблемах. |
Очевидное беспокойство вызывает конфиденциальность данных. Опережающий дизайн представляет новые этические пункты, которые придется отметить программистам и потребителям. Можно ли доверять системе защиту персональных данных от хакеров и маркетологов? Или же конфиденциальность будет вызывать вопросы? |
Впрочем, проблема защиты собственных данных существует уже давно, независимо от будущего опережающего дизайна. Но ведь никто не заставляет к нему прибегать — в конце концов, вы сможете оставить выбор за собой, как бы иронично это ни звучало. Если такой сервис добьется своей цели и позволит нам высвободить наши умственные ресурсы, мы получим больше власти над тем, какие решения принимаем. Сбросив с себя частично груз ответственности и позволив машинам делать рутину, мы сможем сосредоточиться на принятии решений, которые действительно имеют значение. |
http://hi-news.ru/research-development/nashe-luchshee-reshenie-pozvolit-ii-prinimat-resheniya-za-nas.html |
При использовании материалов с сайта активная ссылка на него обязательна
|