Впервые я заподозрил, что ИИ проник в мою жизнь глубже, чем я думал, примерно в сентябре прошлого года. Один из моих бывших коллег, назовём его Диего, опубликовал на LinkedIn трогательный пост о том, что его уволили. В последнее время подобных сообщений появилось немало, но это выделялось особенно.
Прокручивая ленту дальше, я наткнулся на ещё один почти идентичный пост. Потом — на следующий. Все они принадлежали людям, уволенным из одной и той же компании, и были написаны практически под копирку. Моей первой мыслью было, что это часть соглашения о выходном пособии. Однако такой формат прощального письма выглядел бы странной инициативой со стороны компании. Любопытство взяло верх, и я написал Диего, спросив, что произошло. Как оказалось, никакого юридического обязательства не существовало — он просто зашёл на LinkedIn в поисках новой работы и принял предложение платформы помочь ему составить объявление. Послание не отражало его настоящих эмоций, но ему показалось, что тон, предложенный LinkedIn, лучше подойдёт для поиска нового места.
Я был ошеломлён: это была не хитроумная схема компании, пытающейся выжать из сотрудников ещё несколько тысяч долларов в качестве компенсации, — это был способ избежать дискомфорта при признании в безработице и соответствовать нормам LinkedIn, где принято излучать вечную позитивность.
После этого случая я начал замечать присутствие ИИ на LinkedIn повсюду: чересчур гладкие самовосхваления, корпоративные обновления, которые не сообщали ничего конкретного, и нескончаемый поток спама от рекрутеров. Возможно, не весь этот контент был сгенерирован алгоритмами, но у меня больше не было ощущения, что я нахожусь в той же самой социальной сети. Я уже не мог определить, какие тексты написаны людьми, а какие — машиной. Это было похоже на ситуацию, когда приходишь в офис, а все работают удалённо.
Честно говоря, мне не мешает, если люди используют ИИ для помощи в написании текстов, — я сам так делаю; меня беспокоит размывание авторства.
Изучая этот вопрос, я узнал, что в академической среде подобное явление называют «ИИ‑посредничеством» — процессом, при котором искусственный интеллект облегчает, регулирует или улучшает коммуникацию между людьми или между человеком и машиной. Исследования, посвящённые доверию к такому посредничеству, показались мне достаточно интересными, чтобы написать их краткий обзор и предложить несколько методов, которые помогут нам органично вписать ИИ в процесс создания текстов (и кода).
ИИ помогает нам лучше общаться
Начнём с того, что исследования подтверждают: использование искусственного интеллекта действительно улучшает письменную коммуникацию для большинства людей. Например, одно из исследований, посвящённое взаимодействию врачей и пациентов, показало, что информация воспринимается лучше, когда в диалог вмешивается ИИ: большие языковые модели эффективнее объясняли медицинские аспекты, в понятной для пациента форме, а заодно избавляли врача от необходимости делать это самостоятельно. Ещё одно исследование, в котором участвовало более тысячи человек, выявило закономерность: открытое использование ИИ вызывает у людей больше доверия, чем его скрытое применение.
Однако даже если факт вмешательства алгоритмов не раскрывается, так называемый «скрытый ИИ» может укреплять доверие между собеседниками. В статье, опубликованной в British Journal of Psychology, опровергается распространённое мнение о том, что использование ИИ во вред доверительным отношениям: «На самом деле люди, использующие ИИ в письме, успешнее завоёвывают доверие, причём этот эффект сохраняется даже при прозрачном раскрытии использования алгоритмов». Стоит отметить, что этот эксперимент проводился в рамках классического психологического теста на доверие, где коммуникация была строго ограничена, тем не менее результаты дают основания полагать, что за счёт улучшения формулировок и скорости отклика ИИ‑посредничество способствует укреплению доверия между людьми.
Подытожим: ИИ действительно помогает нам в письме, но лучшей практикой остаётся явное указание на его использование: это позволяет получать выгоды от алгоритмической поддержки, не подрывая доверия читателей.
На первый взгляд, подобные выводы кажутся очевидными — автозамена, автоподсказки и сервисы вроде Grammarly существуют уже больше десяти лет, — однако компании, создающие эти инструменты, похоже, не до конца осознают тонкости вопроса доверия и прозрачности. Это особенно заметно в недавней рекламной кампании Apple, где новые интеллектуальные функции iPhone преподносятся как способ моментально превратить среднестатистического сотрудника в образец профессионализма. Я же предлагаю иной путь: усиливать свою письменную коммуникацию с помощью ИИ, но сохранять доверие читателей, указывая на его участие.
Атрибуция
Атрибуция схожа с цитированием, сносками и ссылками, но с одним важным отличием: она указывает не только на источник, но и на характер авторства. Многие из нас последний раз сталкивались с формальными ссылками ещё в студенческие годы, когда писали курсовые и дипломные работы. В научной среде цитирование придаёт аргументам вес, связывая их с уже существующими и, как правило, рецензированными исследованиями. Однако ссылки мы используем и в повседневной жизни: когда упоминаем статью из интернета, это тоже форма цитирования.
Атрибуция похожа на цитирование, но выполняет иную функцию — она объясняет причинно‑следственную связь, например приписывает заслугу создателю контента. В случае с ИИ‑посредничеством мы атрибутируем текст конкретной модели, которая его сгенерировала, но авторство при этом остаётся за человеком, который составил запрос.
Я предложу несколько способов обозначения атрибуции в повседневном использовании ИИ. Не стоит воспринимать их как строгие правила — скорее это первые наброски, призванные исследовать тему. Надеюсь, что это станет отправной точкой для более широкой дискуссии, в ходе которой мы совместными усилиями сможем разработать социальные нормы и технические инструменты, делающие атрибуцию естественной и простой.
Текстовые сообщения
Автозамена в текстовых сообщениях настолько вошла в обиход, что воспринимается как нечто само собой разумеющееся — хотя, по сути, это тоже ИИ‑посредничество. Ошибки автокоррекции давно стали поводом для шуток (пример выше), а пользователи уже интуитивно адаптировали свой способ набора текста, чтобы алгоритм угадывал их мысли как можно точнее. Исследования показывают, что мы нередко выбираем те варианты автоподсказок, которые оказываются под рукой, а потому в устоявшихся фразах вроде «Я уже в пути» закрепляются автоматизированные формулировки.
Существует закономерность: чем сложнее передаваемая информация, тем важнее указывать источник и степень участия ИИ. Один из возможных способов обозначить его помощь — использовать смайлик
Интересные статьи
Интересные статьи
