Молодые люди, растущие в экономике внимания — готовясь ко взрослой жизни, когда социальные сети и чат-боты борются за их внимание — могут легко попасть в нездоровые отношения с цифровыми платформами. Но что, если бы чат-боты не были просто отвлечением от реальной жизни? Можно ли разработать их по-человечески, как моральных партнёров, чья цифровая цель — быть социальным гидом, а не средством для ухода от реальности?
В MIT дружба между двумя профессорами — антропологом и учёным-компьютерщиком — привела к созданию курса для студентов бакалавриата, который призван найти ответ на эти вопросы. Объединяя две, казалось бы, далёкие друг от друга дисциплины, курс призывает студентов разрабатывать чат-ботов с помощью искусственного интеллекта гуманным образом, чтобы помочь пользователям совершенствоваться.
Курс 6.S061/21A.S02 (Humane User Experience Design, a.k.a. Humane UXD)
Этот уникальный курс, объединяющий информатику и антропологию, позволяет студентам компьютерных специальностей выполнить требования по гуманитарным наукам, одновременно преследуя свои карьерные цели. Два профессора используют методы из лингвистической антропологии, чтобы научить студентов, как интегрировать интерактивные и межличностные потребности людей в программирование.
Профессор Арвинд Сатьянараян, учёный-компьютерщик, чьи исследования направлены на разработку инструментов для интерактивной визуализации данных и пользовательских интерфейсов, и профессор Грэм Джонс, антрополог, чья работа сосредоточена на коммуникации, создали Humane UXD прошлым летом благодаря гранту от MIT Morningside Academy for Design (MAD). Программа MIT MAD Design Curriculum предоставляет финансирование преподавателям для разработки новых курсов или улучшения существующих с использованием инновационных педагогических подходов, выходящих за рамки границ факультетов.
Применение антропологических методов для разработки пользовательского опыта
Сатьянараян и Джонс встретились несколько лет назад, когда вместе руководили исследованиями докторанта по визуализации данных для людей с нарушениями зрения. С тех пор они стали близкими друзьями, которые могут практически заканчивать предложения друг друга.
«Есть способ, которым вы не до конца осознаёте, что знаете или как думаете, пока не начнёте преподавать», — говорит Джонс. «Поэтому для меня было очень интересно увидеть, как Арвинд раскрывает свои знания в качестве преподавателя, позволяя мне увидеть, как всё складывается воедино — и обнаружить общие черты между нашими дисциплинами и способами мышления».
Сатьянараян продолжает эту мысль: «Одна из вещей, которые мне очень понравились, — это обратная сторона того, что сказал Грэм, а именно то, что моя область — взаимодействие человека и компьютера — унаследовала множество методов из антропологии, таких как интервью, исследования пользователей и наблюдения. И за десятилетия эти методы стали более размытыми. В результате многое было потеряно».
Гуманное программирование чат-ботов
Для Джонса преподавание с учёным-компьютерщиком имеет другой вид очарования: дизайн. Он говорит, что человеческая речь и взаимодействие организованы в базовые жанры со стабильными наборами правил, которые отличают интервью на коктейльной вечеринке от разговора на похоронах.
«ChatGPT и другие большие языковые модели обучены на естественном человеческом общении, поэтому в них в скрытом состоянии присутствуют все эти жанры, ожидая активации», — говорит он.
«Как социолог, я преподаю методы анализа человеческого общения и даю студентам очень мощные инструменты для этого. Но обычно это упражнение в чистом исследовании, тогда как это дизайнерский класс, где студенты создают системы реального мира».
Подготовка студентов к работе после окончания учёбы
Один студент получил разрешение пропустить занятия на неделю, потому что у него была пробная стажировка в стартапе, занимающемся разработкой чат-ботов. Когда он вернулся, он сказал, что его работа в стартапе была такой же, как то, что он изучал в классе. Он получил работу.
Междисциплинарный подход
Примеры групповых проектов, созданных с помощью Google Gemini, демонстрируют некоторые возможности, когда, как говорит Джонс, «происходит глубокое переплетение технологической составляющей с гуманитарной». Работа студентов показывает, что можно концептуализировать совершенно новые способы программирования, когда гуманность становится приоритетом.
Боты демонстрируют, что междисциплинарный класс может быть разработан таким образом, что все выиграют: студенты учатся больше и по-другому; они могут выполнить курс по непрофильному предмету, пройдя курс, который напрямую полезен для их карьеры; долгосрочные партнёрства между преподавателями могут быть налажены или укреплены.
Команда Pond
Один проект обещает быть особенно полезным для выпускников. Pond разработан, чтобы помочь молодым выпускникам адаптироваться к вызовам самостоятельной взрослой жизни. Команда Pond настроила чат-бота так, чтобы он не просто повторял пользователя или льстиво хвалил неправильные ответы. Вместо этого Pond даёт советы, которые помогают «взрослеть» (вести себя как ответственный взрослый).
«Pond создан, чтобы быть вашим спутником от студенческой жизни до жизни после колледжа, чтобы помочь вам в вашем переходе от маленькой рыбы в маленьком пруду к маленькой рыбе в очень большом пруду», — говорит второкурсница Мэри Фелиз.
«Колледж — это среда с высокой близостью и контекстом, в том смысле, что все вокруг вас проходят через то же самое, и легко построить отношения или найти возможности, потому что есть структурированные пути, к которым у вас есть доступ», — объясняет аспирант Эмаан Хан. «Жизнь после учёбы — это низкоконтекстная среда. Вы не всегда окружены своими сверстниками или профессорами. Это также отсутствие близости, в том смысле, что у вас нет возможностей на пороге. Pond — это инструмент, который поможет вам получить доступ к определённым возможностям или научиться ориентироваться».
Команда News Nest
Другой проект, News Nest, предоставляет сложные средства, помогающие молодым людям взаимодействовать с надёжными источниками новостей в увлекательной форме. Название происходит от программы из 10 привлекательных и ярких птиц, каждая из которых сосредоточена на определённой области новостей. Если вам нужны заголовки, вы спрашиваете у Полли-попугая, главного носителя новостей; если вас интересует наука, вас ведёт Гая-гусыня. Стая также включает Флинна-сокола, спортивного репортёра; Кредо-ворону, для новостей о преступлениях и законодательстве; Эдвина-орла, гида по новостям бизнеса и экономики; Пиццу-павлина для историй о поп-культуре и развлечениях; и Пикселя-голубя, специалиста по новостям технологий.
Команда News Nest состоит из студентов MIT старшего курса Тианы Цзян и Кристал Монтгомери, а также младшего курса Натали Тан. Они намеренно создали News Nest, чтобы предотвратить «прокрутку плохих новостей», обеспечить прозрачность СМИ (источники и политические склонности всегда показаны), и создали умный, здоровый буфер от эмоциональной манипуляции и ловушек вовлечения, используя птиц, а не человеческих персонажей.
Команда M^3 (Multi-Agent Murder Mystery)
Третья команда, M^3, решила поэкспериментировать с тем, чтобы сделать ИИ гуманным, оставив его весёлым. Старший курса MIT Родис Агилар, младший Дэвид Де Ла Торре и второкурсник Дирадж Потхапрагада разработали M^3, социальную дедуктивную многоагентную детективную игру, в которой участвуют четыре чат-бота с разными личностями: Gemini, ChatGPT от OpenAI, Grok от xAI и Claude от Anthropic. Пользователь — пятый игрок.
Как и в обычной детективной игре, здесь есть локации, оружие и ложь. Пользователь должен угадать, кто совершил убийство. Это очень похоже на настольную или онлайн-игру, в которую играют с реальными игроками, только здесь вы играете с четырьмя чат-ботами, которых вы не видите, и которые могут говорить правду или нет в ответ на вопросы. Пользователи не могут слишком увлекаться одним чат-ботом, потому что они играют со всеми четырьмя. Также, как и в реальной детективной игре, пользователь иногда бывает виновен.
1. Какие методы из антропологии используются для разработки чат-ботов в рамках курса Humane UXD?
В рамках курса Humane UXD используются методы из лингвистической антропологии, такие как анализ интерактивных и межличностных потребностей людей, интервью, исследования пользователей и наблюдения.
2. Какие цели преследуются при разработке чат-ботов с помощью искусственного интеллекта в рамках курса Humane UXD?
Цель разработки чат-ботов в рамках курса Humane UXD — создание гуманных чат-ботов, которые могут помогать пользователям совершенствоваться, а не просто отвлекать их от реальности.
3. Какие примеры групповых проектов демонстрируют возможности междисциплинарного подхода в рамках курса Humane UXD?
Примеры групповых проектов, созданных с помощью Google Gemini, демонстрируют возможности, когда происходит глубокое переплетение технологической составляющей с гуманитарной. Работа студентов показывает, что можно концептуализировать совершенно новые способы программирования, когда гуманность становится приоритетом.
4. Какие проекты были разработаны студентами в рамках курса Humane UXD и какие цели они преследуют?
В рамках курса Humane UXD были разработаны проекты Pond и News Nest.
Pond — это чат-бот, который помогает молодым выпускникам адаптироваться к вызовам самостоятельной взрослой жизни. Он даёт советы, которые помогают «взрослеть» (вести себя как ответственный взрослый).
News Nest — это проект, который предоставляет молодым людям возможность взаимодействовать с надёжными источниками новостей в увлекательной форме.
5. Какие особенности проекта M^3 (Multi-Agent Murder Mystery) демонстрируют эксперимент с созданием гуманного ИИ?
Проект M^3 — это социальная дедуктивная многоагентная детективная игра, в которой участвуют четыре чат-бота с разными личностями. Цель проекта — поэкспериментировать с созданием гуманного ИИ, оставив его весёлым. В игре пользователь должен угадать, кто совершил убийство, взаимодействуя с чат-ботами, которые могут говорить правду или нет. Это демонстрирует возможность создания чат-ботов, которые могут быть не только полезными, но и интересными и весёлыми.