Zdolność AI do przewidywania ludzkich decyzji
AI opiera się na wzorcach i to czyni ją niezwykle skuteczną w prognozowaniu naszych wyborów. Widać to szczególnie w rekrutacjach, gdzie niektórzy kandydaci nie rozmawiają już z człowiekiem, lecz z awatarem AI analizującym głos, mimikę czy słowa.
Badanie z modelem Centaur
Jednym z przełomowych projektów badawczych był model Centaur, przeszkolony na 10 milionach ludzkich decyzji z ponad 160 eksperymentów psychologicznych. Wyniki okazały się zaskakujące: AI przewyższyła 31 z 32 najlepszych teorii psychologicznych w przewidywaniu ludzkich wyborów.
Co więcej, model potrafił rozpoznawać schematy w tak złożonych obszarach, jak sprawiedliwość, ryzyko, współpraca czy uwaga, czyli dokładnie tych, które pojawiają się w rozmowach kwalifikacyjnych i w pracy. Z czasem sposób, w jaki AI organizowała dane, coraz bardziej przypominał to, jak informacje przetwarza ludzki mózg.
Badanie MIT o uwadze i pamięci
Inne badania, prowadzone w MIT, pokazały, że nasze zachowanie jest bardziej przewidywalne, niż nam się wydaje. Modele AI potrafiły odtworzyć, które informacje ludzie zapamiętują, a które ignorują, na podstawie wzorców w naszej pamięci i uwadze. W kontekście rekrutacji oznacza to, że maszyna może przewidzieć, jak kandydat zareaguje na stres czy trudne pytania.
AI jako rekruter
Nowoczesne systemy rekrutacyjne AI analizują dziś ton głosu, mimikę i dobór słów, porównując kandydatów do tych, którzy odnieśli sukces w danej firmie. Jeśli kandydat nie pasuje do wzorca, jego CV może zostać odrzucone jeszcze zanim zobaczy je człowiek. Przykładem jest platforma micro1, na której tysiące inżynierów miesięcznie przechodzą rozmowy kwalifikacyjne prowadzone przez wirtualne awatary.
Ludzkie myślenie i rozwiązywanie problemów
AI doskonale wychwytuje wzorce, ale ludzki mózg ma przewagę w strategicznym podejściu do problemów. Potrafimy dzielić skomplikowane zadania na mniejsze etapy, które łatwiej rozwiązać. Nawet wyjście na kawę to proces: opuszczenie biura, przejście do kawiarni, złożenie zamówienia.
Heurystyki i strategie
Kiedy problem jest zbyt złożony, by znaleźć jedno idealne rozwiązanie, sięgamy po heurystyki – skróty myślowe. Dwie szczególnie ważne strategie to:
- Rozumowanie hierarchiczne – rozbijanie problemu na warstwy, od ogólnych do szczegółowych.
- Rozumowanie kontrfaktyczne – rozważanie, co by się stało, gdybyśmy podjęli inną decyzję.
Eksperyment z labiryntem MIT
Badacze z MIT przygotowali eksperyment, w którym uczestnicy mieli przewidzieć drogę ukrytej piłki w labiryncie. Choć ludzki mózg nie jest w stanie jednocześnie analizować wszystkich możliwych trajektorii, uczestnicy radzili sobie dobrze dzięki elastycznemu łączeniu rozumowania hierarchicznego i kontrfaktycznego. Potrafili wracać do wcześniejszych decyzji i korygować je w świetle nowych informacji.
AI naśladująca ludzkie ograniczenia
Co ciekawe, gdy naukowcy „ograniczyli” model AI, nakładając na niego podobne bariery poznawcze jak u ludzi (np. niemożność śledzenia wszystkich trajektorii naraz czy ograniczoną pamięć), maszyna zaczęła stosować te same strategie rozwiązywania problemów co człowiek. To dowód, że nasze myślenie jest w pełni racjonalne, ale w granicach naszych biologicznych możliwości.
Dlaczego ludzkie zachowanie to coś więcej niż schemat?
Choć AI radzi sobie świetnie w odkrywaniu wzorców, opieranie się wyłącznie na danych historycznych może prowadzić do uproszczeń. Maszyny kategoryzują ludzi na podstawie przeszłości, przez co mogą przeoczyć kandydatów, którzy uczą się szybciej, rozwijają inaczej lub po prostu wychodzą poza schemat.
Czynniki, które czynią nas wyjątkowymi
- Zdolność do zmiany i adaptacji: Ludzie mogą poprawiać swoje reakcje pod presją, uczyć się nowych umiejętności i świadomie zmieniać swoje zachowania. AI nie zawsze potrafi to przewidzieć.
- Ciekawość jako przewaga: W rozmowie kwalifikacyjnej kluczowa jest ciekawość, która pozwala kandydatowi pokazać autentyczność i elastyczność.
- Zarządzanie strachem sprawia, że jesteśmy bardziej naturalni i pewni siebie.
- Traktowanie rozmowy z AI jak z człowiekiem pozwala zachować ekspresyjność i klarowność.
- Zrozumienie, jak działa technologia, umożliwia lepsze dopasowanie sposobu prezentacji.
- Otwartość i zadawanie pytań budują obraz kandydata aktywnego i zaangażowanego.
- Niewidoczne sygnały: Rozwój, uczenie się i eksperymentowanie nie zawsze są widoczne w CV czy analizie wideo, ale ujawniają się w pytaniach i dodatkowych rozmowach.
Podsumowanie
AI potrafi przewidywać wiele aspektów naszego zachowania, czasem lepiej niż tradycyjne teorie psychologiczne. Jednak człowieka nie da się w pełni sprowadzić do algorytmu. Nasza zdolność do adaptacji, kreatywność, ciekawość i nieprzewidywalność sprawiają, że zawsze będziemy czymś więcej niż tylko schematem danych.
Świadomość tego, jak działają modele i jakie wzorce w nas dostrzegają, daje przewagę: możemy lepiej przygotować się do rozmów, bardziej świadomie prezentować swoje atuty i uczyć się, jak być postrzeganym. Ale w gruncie rzeczy to właśnie nasza ludzka elastyczność, otwartość i zdolność do zmiany pozostają atutami, których żadna sztuczna inteligencja nie potrafi w pełni odtworzyć.
