W tym kontekście kluczowe znaczenie ma łatwość poznawcza (cognitive ease) produktów opartych na AI. Jeśli chcemy, by systemy sztucznej inteligencji były realnym wsparciem, muszą być zaprojektowane tak, by były nie tylko technologicznie zaawansowane, ale i intuicyjne, zrozumiałe oraz zgodne z tym, jak ludzie rzeczywiście myślą i podejmują decyzje.
To właśnie tu z pomocą przychodzi ekonomia behawioralna oraz nauki behawioralne – dziedziny, które badają, dlaczego ludzie nie zawsze postępują racjonalnie, jak podejmują decyzje w warunkach niepewności, jak reagują na bodźce i jakie mechanizmy psychologiczne wpływają na ich wybory. Dzięki tym wnioskom możliwe jest projektowanie AI, które uwzględnia ludzkie ograniczenia poznawcze i wspiera podejmowanie decyzji zgodnych z wartościami i celami użytkownika.
Intelligent Augmentation w połączeniu z podejściem behawioralnym staje się fundamentem nowej generacji produktów AI – takich, które nie tylko działają, ale też pomagają myśleć. Jak można to zrobić? Można wziąć pod uwagę kilka czynników,które nie tylko mówią o potrzebach.
1. Ograniczona racjonalność i poznawcze ograniczenia użytkownika
Ekonomia behawioralna zakłada, że ludzie nie podejmują decyzji w sposób w pełni racjonalny. Nasze wybory są kształtowane przez emocje, kontekst, nawyki oraz heurystyki poznawcze. Produkty AI, jeśli mają wspierać ludzi, muszą być projektowane z uwzględnieniem tych ograniczeń.
Systemy IA mogą być zaprojektowane jako "zewnętrzne systemy 2" (nawiązanie do podziału Kahnemana na system 1 i 2) – czyli narzędzia wspierające użytkownika w refleksyjnym, wolniejszym myśleniu. Przykładowo, AI może:
- wykrywać heurystyki, jakim poddaje się użytkownik (np. efekt zakotwiczenia),
- przypominać o alternatywach decyzyjnych,
- prezentować informacje w sposób redukujący przeciążenie poznawcze,
- wspierać analizę skutków długoterminowych (np. w kontekście finansowym czy zdrowotnym).
2. Poznawczo przyjazne projektowanie AI
Zasada cognitive ease wskazuje, że ludzie ufają bardziej informacjom, które są łatwe do przetworzenia. Produkty AI powinny więc:
- wykorzystywać prosty, zrozumiały język i wizualizacje,
- unikać nadmiaru opcji i informacji (minimalizm decyzyjny),
- stosować architekturę wyboru (choice architecture) ułatwiającą wybory,
- wspierać automatyzacje tam, gdzie to zasadne (np. domyślne ustawienia).
Przykładem może być chatbot zdrowotny, który zamiast przedstawiać wszystkie możliwe scenariusze diagnozy, zadaje ukierunkowane pytania i stopniowo prowadzi użytkownika do decyzji.
3. Wyjaśnialność i mentalne modele
Wyjaśnialna AI (XAI) to nie tylko aspekt techniczny, ale również poznawczy. Użytkownik powinien rozumieć, dlaczego AI proponuje konkretną rekomendację. Wspieranie budowy mentalnych modeli działania systemu zwiększa zaufanie i skuteczność współpracy.
Zastosowania:
- Explainability nudges: komunikaty wspierające zrozumienie (np. "Proponuję X, ponieważ w przeszłości rozwiązania tego typu dawały pozytywne efekty przy podobnych danych"),
- wizualne reprezentacje procesu decyzyjnego AI,
- dostosowanie stopnia złożoności wyjaci wyja\u015nień do poziomu użytkownika.
4. Kalibracja zaufania i etyczne nudges
Zaufanie do AI musi być "skalibrowane" – tzn. użytkownik powinien ufać systemowi, gdy jest on wiarygodny, i podważać jego wyniki, gdy istnieje ryzyko błędu. Produkty AI powinny zawierać mechanizmy wspierające tę kalibrację:
- komunikaty o niepewności ("ten wynik oparty jest na ograniczonych danych"),
- pokazywanie poziomu pewności predykcji,
- możliwość sprawdzenia alternatywnych scenariuszy.
Dodatkowo, zamiast manipulacji, systemy IA mogą stosować transparentne nudges – czyli delikatne sugestie wspierające decyzje użytkownika zgodnie z jego celami. Przykład: domyślne ustawienie oszczędności w aplikacji finansowej, które można łatwo zmienić.
5. Przykłady zastosowań IA z podejściem behawioralnym
- Zdrowie psychiczne: Eleos Health wykorzystuje AI do wspomagania terapeutów, analizując dialogi terapeutyczne i wspierając personalizację podejścia.
- Finanse osobiste: Aplikacje analizujące wzorce wydatkowania i proponujące rekomendacje z uwzględnieniem efektu utopionych kosztów czy nadmiernej pewności.
- Edukacja: Systemy adaptacyjne wspomagające naukę na podstawie stylu poznawczego ucznia, przeciwdziałające efektowi porażki.
Łączenie IA z ekonomia behawioralną pozwala tworzyć systemy, które są nie tylko efektywne, ale też etyczne i zorientowane na użytkownika.
Kluczowe rekomendacje dla zespołów projektujących AI to:
- Pracujcie w zespołach interdyscyplinarnych (technologia + psychologia + etyka),
- rozpatrujcie czynniki wpływające na zachowania i decyzję, nie tylko potrzeby,
- Testujcie mentalne modele użytkowników, a nie tylko UX,
- Uwzględniajcie ograniczenia poznawcze i stosujcie etyczne nudges,
- Zadbajcie o wyważone zaufanie: ani nie bezkrytyczne, ani nie podejrzliwe.
Przy współpracy ludzi z maszynami to nie efektywność, ale zrozumiałość i wsparcie poznawcze staną się prawdziwym wyróżnikiem odpowiedzialnych systemów AI.
