Kluczowe pojęcia
- Uzasadnienie wysiłku (Effort Justification): Tendencja do zwiększania wartości nagrody po włożeniu wysiłku w jej zdobycie. Mechanizm ten zmniejsza psychologiczny dyskomfort związany z nieprzyjemnym doświadczeniem wysiłku.
- Dyskonto wysiłku (Effort Discounting): Przeciwieństwo uzasadnienia wysiłku; wartość nagrody maleje w wyniku kosztu wysiłku wymaganego do jej osiągnięcia.
- Reward Positivity (RewP): Potencjał związany ze zdarzeniem (event-related potential, ERP), który osiąga szczyt około 300 ms po uzyskaniu informacji zwrotnej o nagrodzie. Jest większy, gdy nagroda jest przyznawana, niż gdy dochodzi do straty. RewP jest związany z oceną wartości nagrody i motywacją do działania.
- Postrzegana kontrola (Perceived Control): Przekonanie, że własne działania wpływają na wyniki. Jest kluczowym czynnikiem decydującym o tym, czy wystąpi uzasadnienie wysiłku.
Jak uzasadnienie wysiłku wpływa na interakcje człowiek-AI
- Wzrost wartości wyników AI przy wysokiej kontroli i wysiłku
- Kiedy użytkownicy wierzą, że mają kontrolę nad wynikiem i wkładają znaczny wysiłek w interakcję z AI, są bardziej skłonni docenić wyniki AI.
- Na przykład użytkownik, który spędza dużo czasu na dopracowywaniu poleceń lub parametrów, aby uzyskać pożądany wynik od narzędzia AI, może postrzegać wynik jako bardziej wartościowy niż gdyby osiągnął go bez większego wysiłku.
- Badania pokazują, że przy wysokim poczuciu kontroli nad wynikiem, wysoki wysiłek jest skorelowany z większym RewP, co wskazuje na wyższą wartość przypisywaną nagrodzie.
- Spadek wartości wyników AI przy niskiej kontroli i wysokim wysiłku
- Odwrotnie, jeśli użytkownicy czują, że mają niewielką kontrolę nad procesem działania AI i trudno im osiągnąć pożądany wynik, mogą obniżyć wartość wyników AI, nawet jeśli włożyli znaczny wysiłek.
- Taka sytuacja może wystąpić, gdy działanie systemu AI jest nieprzejrzyste lub gdy użytkownicy czują, że ich wkład ma niewielki wpływ na rezultaty.
- W takich przypadkach wysoki wysiłek może prowadzić do mniejszego RewP, co wskazuje na niższą wartość przypisywaną nagrodzie.
Wnioski dla projektowania i wykorzystania AI
- Transparentność i kontrola
- Aby wykorzystać pozytywne efekty uzasadnienia wysiłku, systemy AI powinny być projektowane tak, aby użytkownicy mieli poczucie kontroli nad procesem.
- Może to obejmować jasne wyjaśnienia dotyczące działania AI, możliwość dostosowywania ustawień lub parametrów oraz dostarczanie informacji zwrotnych, które wzmacniają poczucie sprawczości użytkowników.
- Odpowiedni poziom trudności
- Zadania powinny być na tyle trudne, aby wymagały wysiłku, ale nie na tyle, by użytkownicy czuli brak kontroli, co mogłoby prowadzić do dyskonta wysiłku.
- Zachowanie tej równowagi może sprawić, że użytkownicy będą odczuwać satysfakcję z osiągnięcia celu i uzasadnią wysiłek włożony w jego realizację.
- Nagrody za wysiłek
- Systemy AI powinny dostarczać wyraźnych i wartościowych wyników, które użytkownicy postrzegają jako nagrody za swój wysiłek.
- Nagrody te, w połączeniu z wysokim poczuciem kontroli, mogą zwiększać satysfakcję użytkowników i ich zaangażowanie, a także podnosić wartość wyników generowanych przez AI.
- Doświadczenie użytkownika
- Projektanci powinni skupić się na tworzeniu interfejsów użytkownika, które jasno pokazują związek między działaniami a wynikami, wzmacniając poczucie kontroli.
- Może to obejmować wizualne wskazówki i systemy informacji zwrotnej, które dostarczają użytkownikowi wglądu w to, jak jego działania wpływają na działanie AI
Zrozumienie uzasadnienia wysiłku i jego podstaw neurologicznych jest kluczowe dla optymalizacji interakcji człowieka z AI. Projektując systemy AI, które promują poczucie kontroli i odpowiednio nagradzają wysiłek, deweloperzy mogą tworzyć narzędzia, które są nie tylko efektywne, ale również cenione i akceptowane przez użytkowników. Zasady teorii dysonansu poznawczego oraz wnioski płynące z miar psychofizjologicznych, takich jak RewP, dostarczają ram do tworzenia doświadczeń AI, które są bardziej angażujące i wartościowe dla użytkowników. Projektowanie interakcji człowieka z AI powinno starannie balansować poziom trudności i kontrolę użytkownika, aby zmaksymalizować korzyści wynikające z uzasadnienia wysiłku.
Harmon-Jones E, Matis S, Angus DJ, Harmon-Jones C. Does effort increase or decrease reward valuation? Considerations from cognitive dissonance theory. Psychophysiology. 2024 Jun;61(6):e14536. doi: 10.1111/psyp.14536. Epub 2024 Feb 7. PMID: 38323360.
