Психологія, що стоїть за ефективними розмовами між людиною та ШІ

Ми вступили в безпрецедентну еру, коли наша взаємодія з технологіями докорінно змінилася. Протягом десятиліть ми спілкувалися з комп’ютерами за допомогою жорстких команд, клацань і попередньо визначених інтерфейсів. Сьогодні ми ведемо складні розмови з системами штучного інтелекту, які можуть розуміти контекст, реагувати на нюанси та адаптуватися до наших стилів спілкування напрочуд людськими способами.
Ця зміна означає більше, ніж просто технологічний прогрес — це створює абсолютно нову психологічну динаміку. Коли ми взаємодіємо з розмовним ШІ, таким як ChatGPT, Claude або Gemini, ми залучаємо інші когнітивні та емоційні процеси, ніж під час використання традиційного програмного забезпечення. Ми формуємо враження, розвиваємо очікування та відчуваємо соціальні реакції, які більше нагадують спілкування між людьми, ніж взаємодію між людьми.
Розуміння психології, що стоїть за цими обмінами, цікаво не лише з академічної точки зору — це практично цінно. Незалежно від того, чи використовуєте ви штучний інтелект для роботи, навчання, творчих проектів чи особистої допомоги, ваша здатність ефективно спілкуватися з цими системами безпосередньо впливає на якість результатів, які ви отримуєте. Найуспішніші користувачі не обов’язково технічні експерти, а скоріше ті, хто інтуїтивно розуміє психологічні принципи, які керують цими унікальними розмовами.

Можливо, найбільш фундаментальним психологічним явищем у взаємодії людини та ШІ є антропоморфізм — наша тенденція приписувати людські характеристики нелюдським істотам. Коли штучний інтелект відповідає розмовою, використовує займенники від першої особи або висловлює те, що виглядає як розуміння, ми інстинктивно починаємо сприймати його як соціального актора, а не як інструмент.
Це не просто наївна проекція. Дослідження взаємодії людини з комп’ютером постійно показують, що люди соціально реагують на комп’ютери, які представляють навіть мінімальні людські сигнали. Ми застосовуємо соціальні норми, розвиваємо очікування щодо «особистості» і іноді навіть відчуваємо емоційну реакцію, як-от вдячність або розчарування — і все це до систем, які не мають справжніх емоцій чи свідомості.
Кліффорд Насс і його колеги зі Стенфорда продемонстрували цю парадигму «комп’ютери як соціальні актори» кілька десятиліть тому, показавши, що люди застосовують людські соціальні сценарії, навіть коли інтелектуально усвідомлюють, що вони взаємодіють з машинами. Цей ефект значно посилюється завдяки сучасним системам штучного інтелекту, спеціально розробленим для імітації шаблонів людської розмови.
Ця тенденція створює як можливості, так і проблеми. З одного боку, антропоморфізм може зробити взаємодію більш інтуїтивною та привабливою. З іншого боку, це може призвести до нереалістичних очікувань щодо можливостей ШІ та розуміння. Найефективніші комунікатори підтримують те, що дослідники називають «відкаліброваною довірою» — використовуючи соціальний інтерфейс, зберігаючи при цьому усвідомлення фундаментальної природи та обмежень системи.

Взаємодіючи з будь-якою складною системою, люди розвивають ментальні моделі — внутрішні уявлення про те, як, на нашу думку, працює система. Ці моделі допомагають нам прогнозувати поведінку та інформувати наші стратегії взаємодії. З помічниками ШІ наші розумові моделі значно впливають на ефективність, але багато користувачів працюють з неповним або неточним розумінням.
Дослідження показують, що люди зазвичай поділяються на кілька категорій, коли концептуалізують ШІ:
Модель «магічного мислення» розглядає ШІ як всезнаючого оракула з досконалим знанням і розумінням. Користувачі цієї моделі часто надають недостатній контекст і розчаровуються, коли штучний інтелект «просто не знає», чого вони хочуть.
Модель «стимул-реакція» розглядає ШІ як просту машину введення-виведення без пам’яті чи можливості навчання. Ці користувачі часто повторюють інформацію без потреби або не спираються на попередні обміни.
Модель «людського еквівалента» припускає, що штучний інтелект обробляє інформацію так само, як люди, включно з тими ж культурними посиланнями, інтуїцією та неявними знаннями. Це призводить до плутанини, коли ШІ пропускає, здавалося б, очевидні контекстні підказки.
Найефективніші користувачі розробляють те, що ми можемо назвати ментальною моделлю «доповненого інструменту» — розуміючи ШІ як складний інструмент із певними сильними сторонами й обмеженнями, що вимагає вмілого керування, а не досконалого самокерування.
Цікаво, що дослідження Microsoft та інших організацій свідчать про те, що люди зі знанням програмування часто менш ефективно спілкуються з ШІ, ніж люди з таких галузей, як освіта чи психологія. Технічні експерти можуть надто зосереджуватися на синтаксисі та командах, тоді як ті, хто звик до людського спілкування, краще використовують розмовний інтерфейс.

Термін «оперативне проектування» з’явився для опису практики створення ефективних інструкцій для систем ШІ. Хоча це звучить технічно, це в основному вправа прикладної психології — розуміння того, як передати свої наміри способами, які викликають оптимальні відповіді.
Ефективне підказування спирається на принципи когнітивної психології, зокрема щодо того, як інформація структурується, контекстуалізується та кваліфікується. Основні психологічні фактори включають:
Толерантність до конкретності та неоднозначності: люди надзвичайно комфортно сприймають двозначність у спілкуванні. Ми інтуїтивно заповнюємо прогалини контекстуальними знаннями та спільними припущеннями. Системам штучного інтелекту не вистачає такої здатності, тому вони вимагають більш чіткої деталізації. Користувачі, які визнають цю різницю, надають чіткіші специфікації щодо бажаного формату, тону, довжини та призначення.
Поділ на фрагменти та когнітивне навантаження: наша робоча пам’ять найефективніше обробляє інформацію, якщо вона організована у значущі фрагменти. Розбиття складних запитів на керовані компоненти зменшує когнітивне навантаження як для людини, так і для ШІ, підвищуючи рівень успішності. Замість того, щоб вимагати повний бізнес-план за один запит, ефективні користувачі можуть розглядати резюме, аналіз ринку та фінансові прогнози як окремі завдання.
Активація схеми: у когнітивній психології схеми — це організовані шаблони мислення, які організовують категорії інформації. Явно активуючи відповідні схеми («Підходьте до цього як професійний фінансовий радник» або «Використовуйте структуру класичної оповідної структури»), користувачі допомагають направляти шаблон відповіді ШІ до конкретних областей знань.
Ітеративне уточнення: Дослідження показують, що, можливо, суперечить інтуїції, що люди часто спілкуються ефективніше, якщо розглядають розмову як ітеративний процес, а не очікують негайної ідеальної відповіді. Ті, хто поступово вдосконалює свої запити на основі початкових відповідей, зазвичай досягають кращих результатів, ніж ті, хто намагається створити ідеальні підказки з першої спроби.
Ці принципи пояснюють, чому певні підходи до підказок, як-от призначення ролей, специфікація формату та покрокові інструкції, незмінно дають кращі результати в різних системах ШІ та сценаріях використання.

Постійною проблемою у взаємодії людини та штучного інтелекту є те, що психологи називають «розривом очікувань» — різницею між тим, що користувачі очікують від систем штучного інтелекту, і тим, що вони насправді розуміють. Цей розрив створює розчарування, зменшує сприйняття корисності та перешкоджає ефективній співпраці.

Цьому явищу сприяють кілька психологічних факторів:

Упередженість вільного мовлення: оскільки сучасний штучний інтелект спілкується з надзвичайною лінгвістичною плавністю, користувачі часто припускають відповідний рівень розуміння, міркування та фонових знань. Складний вербальний вивід створює враження однаково складної обробки вхідних даних, яка не завжди є точною.

Фундаментальна помилка атрибуції: коли відповіді штучного інтелекту не відповідають дійсності, користувачі зазвичай пояснюють це можливостями системи («штучний інтелект погано розбирається в математиці»), а не враховують, чи могли їхні інструкції бути незрозумілими чи двозначними. Це відображає те, як ми часто пояснюємо поведінку інших їхнім характером, а не ситуаційними факторами.

Емоційне зараження: нейтральний або позитивний тон, який підтримує більшість систем штучного інтелекту, може створити враження, що система розуміє більше, ніж насправді. Коли штучний інтелект відповідає впевнено, користувачі схильні сприймати краще розуміння, ніж коли система висловлює невпевненість.
Дослідження групи взаємодії людини та штучного інтелекту Microsoft показує, що чітке усунення цих прогалин підвищує задоволеність та ефективність. Наприклад, системи штучного інтелекту, які іноді висловлюють невизначеність або ставлять уточнюючі запитання, як правило, забезпечують вищу задоволеність користувачів, навіть якщо іноді надають менш чіткі відповіді.

Довіра є центральною для будь-яких продуктивних стосунків, у тому числі з системами ШІ. Психологічні дослідження визначають кілька аспектів довіри, особливо актуальних для взаємодії людини та ШІ:
Довіра до компетенції: віра в здатність системи ефективно виконувати завдання. Цей параметр коливається залежно від ефективності штучного інтелекту в конкретних завданнях і на нього сильно впливає рання взаємодія.
Довіра до надійності: очікування, що система буде поводитися стабільно з часом. Користувачі швидко розчаровуються, коли здається, що можливості ШІ непередбачувано змінюються між взаємодіями.
Узгодження цілей: віра в те, що штучний інтелект призначений для досягнення цілей користувача, а не конкуруючих цілей. Цей вимір стає все більш важливим, оскільки користувачі стають більш обізнаними про потенційні конфлікти між їхніми інтересами та інтересами розробників ШІ.
Дослідження показують, що довіра з ШІ розвивається інакше, ніж з людьми. У той час як людська довіра зазвичай розвивається поступово, довіра до штучного інтелекту часто слідує моделі «високого початкового, швидкого пристосування». Користувачі починають із високими очікуваннями, а потім швидко переналаштовуються на основі продуктивності. Це робить раннє спілкування непропорційно важливим для встановлення ефективних робочих стосунків.
Цікаво, що ідеальна продуктивність не обов’язково створює оптимальну довіру. Користувачі, які періодично стикаються з прозорими помилками штучного інтелекту, часто розвивають більш відповідний рівень довіри, ніж ті, хто бачить лише бездоганну продуктивність, оскільки вони краще розуміють системні обмеження.

Подібно до того, як люди мають різні стилі навчання, дослідження виявляють різні когнітивні підходи до взаємодії ШІ. Розуміння ваших природних схильностей може допомогти оптимізувати ваш підхід:
Дослідники розглядають взаємодії ШІ як експерименти, перевіряючи межі та можливості за допомогою різноманітних запитів. Вони швидко знаходять творче застосування, але можуть витрачати час на непродуктивні шляхи.
Структуралісти віддають перевагу явним структурам і методичним підходам. Вони розробляють систематичні методи підказок і послідовні робочі процеси, досягаючи надійних результатів, але потенційно пропускаючи інноваційні програми.
Співрозмовники розглядають системи ШІ як партнерів для діалогу, використовуючи природну мову та ітераційні обміни. Вони часто витягують тонку інформацію, але можуть мати проблеми з технічною точністю.
Програмісти підходять до штучного інтелекту так само, як до кодування, з формальним синтаксисом і чіткими інструкціями. Вони забезпечують точні результати для чітко визначених завдань, але можуть надто ускладнити прості запити.
Жоден єдиний стиль не є універсально кращим — ефективність залежить від конкретного завдання та контексту. Найбільш універсальні користувачі можуть адаптувати свій стиль відповідно до поточних потреб, перемикаючись між дослідженням і структурою, розмовою та програмуванням, залежно від своїх цілей.

Наші моделі спілкування глибоко залежать від культурного контексту та мовного походження. Ці фактори суттєво впливають на взаємодію людини та штучного інтелекту як очевидними, так і непомітними способами.
Дослідження показують, що системи штучного інтелекту загалом працюють краще зі стандартною американською/британською англійською та типовими західними моделями спілкування. Користувачам з різним культурним середовищем часто доводиться адаптувати свої природні стилі спілкування під час взаємодії з ШІ, створюючи додаткове когнітивне навантаження.
Специфічні культурні відмінності, які впливають на взаємодію ШІ, включають:
Комунікація з високим контекстом проти комунікації з низьким контекстом: у культурах із високим контекстом (як у Японії чи Китаї) багато значення є імпліцитним і походить із ситуаційного контексту. У культурах із низьким контекстом (наприклад, у США чи Німеччині) комунікація є більш відвертою. Сучасні системи штучного інтелекту зазвичай краще функціонують із підходами з низьким контекстом, коли вимоги вказуються прямо.
Норми прямоти: Культури різняться за тим, як безпосередньо робляться запити. Деякі культури вважають явні запити неввічливими, віддаючи перевагу непрямим формулюванням, які ШІ може неправильно витлумачити як невизначеність або двозначність.
Використання метафор і ідіом: образна мова різко відрізняється в різних культурах. Люди, для яких англійська мова не є рідною, можуть використовувати метафори, які мають повний сенс у їхній рідній мові, але вводять в оману ШІ, навчений головним чином на англомовних моделях.
Усвідомлення цих факторів допомагає користувачам належним чином налаштувати свої комунікаційні стратегії. Для тих, хто працює в різних культурних контекстах, чітке визначення передбачуваних значень і надання додаткового контексту може значно покращити результати.

Оскільки штучний інтелект розвивається за рамки тексту, включаючи зображення, аудіо та відео, з’являються нові психологічні виміри. Мультимодальні системи включають різні шляхи обробки сприйняття та вимагають інтегрованого розуміння через органи чуття.
Дослідження в когнітивній психології показують, що люди обробляють мультимодальну інформацію інакше, ніж одноканальний вхід. Інформація, представлена в кількох режимах, зазвичай:

Краще запам'ятовується
Обробляється глибше
Більш ефективний зв’язок із наявними знаннями

Працюючи з мультимодальним ШІ, ефективні користувачі використовують принципи перцептивної психології:
Конгруентність: забезпечення того, що візуальні та текстові елементи підсилюють, а не суперечать один одному. Під час опису зображення за допомогою штучного інтелекту явне підключення візуальних елементів до текстового опису покращує розуміння.
Вибіркова увага: спрямування уваги на певні аспекти візуальної інформації за допомогою чітких посилань. Замість того, щоб запитувати про «зображення», ефективні користувачі вказують «схему у верхньому правому куті» або «вираз обличчя людини».
Перехресна модальність: використання однієї модальності для покращення розуміння іншої. Наприклад, надання ескізу разом із текстовим описом часто дає кращі результати, ніж будь-який підхід окремо.
У міру того, як ці системи продовжують розвиватися, розуміння того, як наші системи сприйняття інтегрують інформацію в різні модальності, ставатиме все більш цінним для ефективної взаємодії.

Ми все ще перебуваємо на ранніх стадіях розуміння психологічних аспектів взаємодії людини та ШІ. У міру того, як ці системи стають все більш складними, кілька нових областей, ймовірно, ставатимуть все більш важливими:
Спільний інтелект: дослідження переходять від розгляду штучного інтелекту як інструменту або заміни до моделей додаткових можливостей. Розуміння того, як людина та штучний інтелект можуть найефективніше доповнювати сильні та слабкі сторони один одного, стане важливим.
Збільшення емоційного інтелекту: хоча системи штучного інтелекту не відчувають емоцій, вони все частіше можуть розпізнавати емоційні стани людини та реагувати на них. Навчитися ефективно передавати емоційний зміст і контекст, ймовірно, стане важливою навичкою.
Когнітивне розвантаження та інтеграція: оскільки ми делегуємо більше когнітивних завдань системам ШІ, розуміння того, як це впливає на наші власні процеси мислення, стає вирішальним. Дослідження показують як потенційні переваги (вивільнення розумових ресурсів для творчого мислення), так і ризики (атрофія делегованих навичок).
Калібрування довіри: розвиток відповідної довіри — ані надмірна залежність від можливостей штучного інтелекту, ані недостатнє використання корисних функцій — ставатиме дедалі більш нюансованим, оскільки системи вирішуватимуть складніші та послідовніші завдання.
Найуспішнішими людьми та організаціями будуть ті, хто розвиває психологічну грамотність навколо цих вимірів, ставлячись до ефективної взаємодії ШІ як до навички, а не до вродженої здатності.
Висновок: вільно спілкуватися між людиною та ШІ
Нове поле взаємодії людини та штучного інтелекту являє собою захоплююче перетин психології, лінгвістики, інформатики та дизайну. У міру того як ці системи стають більш інтегрованими в наше повсякденне життя, здатність ефективно спілкуватися за допомогою штучного інтелекту буде все більше нагадувати вільне володіння мовою — навичку, що вивчається, що відкриває нові можливості для тих, хто ним володіє.
Хороша новина полягає в тому, що основні принципи ефективної взаємодії не є надто технічними. Вони спираються на фундаментальні аспекти людської психології — чітке спілкування, відповідне налаштування очікувань, розуміння когнітивних процесів і адаптація до зворотного зв’язку. Ці навички більшість людей можуть розвинути шляхом навмисної практики.
Подібно до того, як ми навчилися орієнтуватися в психологічних аспектах спілкування між людьми — розуміння різних стилів спілкування, адаптація до культурних контекстів і побудова продуктивних стосунків — ми можемо розвивати подібну вільність за допомогою систем ШІ. Психологічні принципи, які керують цими взаємодіями, не зовсім нові; вони є адаптацією соціального інтелекту людини до нового контексту.
Підходячи до розмов ШІ з психологічним усвідомленням, ми можемо вийти за межі розгляду цих систем як магічних оракулів або простих калькуляторів. Натомість ми можемо розвивати тонкі продуктивні стосунки, які використовують як людські, так і штучні здібності, створюючи спільні результати, яких ніхто не міг би досягти поодинці.
Розуміння психології ефективних розмов між людиною та штучним інтелектом означає не лише отримання кращих результатів від цих систем, а й формування майбутнього, де технології розширюють, а не замінюють людські можливості.