Os Benefícios da Fricção Positiva no Design de IA
Explorando como a fricção pode melhorar a experiência do usuário em IA.
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Índice
- O Papel do Atrito no Design Comportamental
- Design Comportamental na Interação Humano-IA
- Um Modelo para o Atrito Positivo
- Categorias de Atrito Positivo
- Atrito Positivo e IA
- Pesquisas Atuais sobre Atrito em IA
- Benefícios do Atrito Positivo para Usuários e Praticantes de IA
- Exemplos de Atrito Positivo em IA
- Dinâmicas Colaborativas do Atrito Positivo nas Interações Humano-IA
- O Papel das Partes interessadas
- Modelo de Atrito Positivo como Uma Ferramenta
- Caracterizando o Atrito Existente
- Análise Diagnóstica
- Gerando Novas Soluções
- Implicações para Exploração Futura
- Fonte original
- Ligações de referência
Criar uma experiência suave e fácil para os usuários tem sido o principal objetivo tanto nas ciências comportamentais quanto na inteligência artificial (IA) há muito tempo. O foco muitas vezes tem sido em tornar as ações simples e rápidas, o que gerou um desejo de reduzir qualquer tipo de atrito nas experiências dos usuários. No entanto, existem situações em que algum atrito pode ser realmente útil. Por exemplo, tirar um momento para pausar antes de tomar uma decisão pode levar a uma reflexão maior e evitar escolhas rápidas e imprudentes. Com a IA se tornando mais comum, é essencial olhar para como o atrito pode ajudar ou atrapalhar os usuários e considerar como pode ser benéfico para quem cria tecnologias de IA.
Este texto apresenta o conceito de "atrito positivo". Essa ideia examina como certos tipos de atrito podem melhorar as experiências tanto dos usuários quanto dos desenvolvedores de IA. O objetivo é identificar onde mais atrito pode ser necessário nesses contextos e sugerir maneiras de aplicá-lo para criar soluções melhores à medida que a IA continua a evoluir. A ideia é examinar o atrito positivo dentro da interação entre usuários de IA e desenvolvedores, enfatizando uma mistura de capacidades humanas e de IA.
O Papel do Atrito no Design Comportamental
A crença comum em projetar para mudança de comportamento é que qualquer forma de atrito é um obstáculo que deve ser minimizado. Muitas estratégias de design aconselham a tornar as coisas mais fáceis para ajudar as pessoas a agir de maneiras melhores. Embora isso possa ser eficaz, a crença de que todo atrito é ruim é excessivamente simplista. Embora tornar as coisas mais simples possa ter seus benefícios, facilidade demais pode levar a comportamentos impulsivos ou falta de Autocontrole.
Adicionar um pouco de atrito pode, na verdade, ser útil de várias maneiras. Ele pode desacelerar a tomada de decisão, ajudando os indivíduos a evitar escolhas apressadas das quais podem se arrepender depois. Por exemplo, implementar períodos de espera pode incentivar a reflexão antes de alguém decidir sobre um curso de ação específico. Esse tipo de design prioriza a reflexão em vez da velocidade.
É importante olhar para como e quando o atrito pode fornecer resultados positivos, especialmente em contextos onde decisões rápidas têm prioridade. Isso é particularmente relevante para ferramentas de IA generativa e aprendizado de máquina, que podem criar tensões entre a necessidade de eficiência e a necessidade de reflexão, tanto para usuários quanto para desenvolvedores.
Design Comportamental na Interação Humano-IA
A ciência comportamental muitas vezes é negligenciada em estudos de interação humano-IA. Há muito ênfase em tecnologias persuasivas no campo da interação humano-computador (IHC). Enquanto essas tecnologias tentam principalmente mudar ou influenciar o comportamento por meio do design, a ciência comportamental oferece uma visão mais ampla da tomada de decisão humana, extraindo insights da psicologia, sociologia e economia. Essa área foca em entender por que as pessoas se comportam da maneira que fazem e como os ambientes podem ser projetados para facilitar melhores escolhas.
O design comportamental pode unir insights da ciência comportamental com a pesquisa em design para enfrentar desafios complexos. Essa abordagem enfatiza entender o problema profundamente antes de pular para soluções, permitindo uma visão mais ampla de como as pessoas interagem com a tecnologia e as escolhas que fazem em vários contextos.
Reconhecer a IA como agentes interativos em vez de meras ferramentas reforça a necessidade de examinar padrões de comportamento humano no uso da tecnologia. Essa perspectiva apoia uma integração mais ética e responsável da IA em nossas vidas, incentivando uma interação que respeite os valores e comportamentos humanos.
Um Modelo para o Atrito Positivo
Estratégias voltadas para reduzir o atrito muitas vezes incluem nudges que orientam o comportamento. Um exemplo bem conhecido é o programa Save More Tomorrow, que ajuda indivíduos a economizar para a aposentadoria fazendo disso a opção padrão. Os usuários têm que optar por sair em vez de optar por entrar, reduzindo a necessidade de tomada de decisão consciente.
No entanto, se tudo for tornado muito fácil, isso pode levar a um mau autocontrole. Pegue, por exemplo, o recurso de compra com um clique da Amazon, que pode tornar a compra impulsiva muito simples. Da mesma forma, períodos de espera podem servir como uma ferramenta valiosa, levando os indivíduos a pensar antes de se comprometerem com uma decisão. Sem atrito, até mesmo pequenas escolhas pessoais podem se acumular para criar problemas sociais maiores, como a crise habitacional de 2009 resultante do acesso ao crédito não regulamentado.
No entanto, o atrito positivo não é uma abordagem única para todos. Embora possa desacelerar comportamentos impulsivos, também pode destacar oportunidades negligenciadas ou fornecer feedback. É essencial entender os contextos específicos em que diferentes tipos de atrito podem agregar valor, em vez de simplesmente focar em tornar as coisas mais eficientes.
Categorias de Atrito Positivo
O atrito pode assumir várias formas e servir a diferentes propósitos. Aqui estão as principais categorias:
Aumento do Autocontrole: Introduzir atrito pode ajudar os indivíduos a manterem seus objetivos, tornando mais difícil ceder às tentações. Exemplos incluem limitar o acesso a certos conteúdos ou funcionalidades, implementar períodos de espera antes de ações ou introduzir medidas de responsabilidade social.
Desruptar Comportamentos Automáticos: O atrito pode incentivar as pessoas a se libertarem de ações habituais que podem não avaliar criticamente. Isso pode envolver prompts que incentivam os indivíduos a refletir antes de agir ou estratégias que os expõem a diferentes pontos de vista.
Estimular Ação: O atrito também pode motivar os indivíduos a tomarem ações positivas. Por exemplo, normas sociais ou contratos de compromisso podem fornecer responsabilidade externa. Tornar ações mais concretas também pode incentivar o engajamento.
Despriorizar Eficiência: Às vezes, é valioso mudar o foco da velocidade e facilidade para descobrir novas formas de valor. Por exemplo, escolher um modo de transporte mais lento pode levar a uma experiência mais rica do que simplesmente correr para um destino.
Atrito Positivo e IA
No contexto da IA, a ideia de atrito positivo se torna especialmente importante. As empresas estão cada vez mais usando IA para criar experiências perfeitas e personalizadas para os usuários. Essa abordagem "sem atrito" pode ter desvantagens, incluindo comprometimento da privacidade, amplificação de preconceitos e aumento de preocupações éticas.
Os designers podem, sem querer, negligenciar o valor do atrito ao criar ferramentas de IA. Pesquisas atuais sugerem que a dependência excessiva da IA pode levar a uma má tomada de decisão. Assim, usar o atrito deliberadamente pode incentivar a reflexão e o cuidado nos sistemas de IA.
Pesquisas Atuais sobre Atrito em IA
Muitas organizações veem experiências sem atrito como críticas para melhorar as interações com os clientes. Exemplos incluem os óculos inteligentes da Facebook com IA e os modelos de compras sem checkout da Amazon. Embora essas inovações ofereçam conveniência, podem aumentar os riscos relacionados à privacidade, preconceitos e dilemas éticos.
A tendência para a IA sem atrito levanta desafios significativos. À medida que as aplicações de IA continuam a crescer, elas podem criar dependências que podem minar o julgamento crítico dos usuários. Portanto, incorporar atrito nos sistemas de IA pode ser necessário para promover a reflexão e preservar contra preconceitos e excesso de confiança.
Benefícios do Atrito Positivo para Usuários e Praticantes de IA
As implicações do atrito positivo se estendem tanto aos usuários de IA quanto àqueles que desenvolvem sistemas de IA. Embora os designers tradicionalmente tenham se concentrado em reduzir o atrito para os usuários, eles devem considerar como o atrito reflexivo pode desempenhar um papel no design do produto também.
Para os usuários, o atrito positivo pode envolver prompts que os incentivam a confirmar informações ou refletir antes de compartilhar algo online. Por exemplo, plataformas de mídia social podem incluir recursos que encorajam os usuários a reconsiderar suas postagens antes de torná-las públicas.
Para os praticantes, incorporar atrito durante o processo de design permite momentos cruciais de reflexão e avaliação. Por exemplo, equipes diversas podem incorporar diferentes perspectivas que ajudam a identificar preconceitos dentro dos sistemas de IA.
Exemplos de Atrito Positivo em IA
Aumento do Autocontrole: Os prompts de aviso do ChatGPT lembram os usuários a verificar informações geradas pela IA, reduzindo, assim, a dependência excessiva de seus resultados.
Desruptar Comportamentos Automáticos: Ferramentas de IA como o Grammarly destacam preconceitos potenciais na linguagem, promovendo hábitos de escrita reflexiva.
Estimular Ação: Recursos nos veículos da Tesla incentivam os motoristas a se manterem engajados enquanto usam o piloto automático, contribuindo para um comportamento de condução mais seguro.
Despriorizar Eficiência: Políticas que incentivam opções de checkout mais lentas em lojas promovem interações sociais e engajamento comunitário, em vez de apenas rapidez.
Dinâmicas Colaborativas do Atrito Positivo nas Interações Humano-IA
Incorporar atrito tanto no design quanto na implementação da IA pode ajudar a criar uma relação mais cooperativa entre usuários e tecnologia. Reconhecer a interconexão entre IA e humanos pode levar a melhores resultados.
Por exemplo, em vez de colocar o desenvolvimento de IA e a experiência do usuário em desacordo, fomentar uma abordagem colaborativa pode permitir benefícios mútuos. Quando os desenvolvedores introduzem atrito, eles podem obter insights que melhoram a experiência do usuário, enquanto os usuários podem entender e navegar melhor pelas ferramentas de IA.
Partes interessadas
O Papel dasMuitos grupos diferentes interagem com a IA, incluindo desenvolvedores, usuários e a sociedade em geral. Para que o atrito positivo seja eficaz, ele deve ser adaptado às necessidades de várias partes interessadas. Ao considerar as perspectivas desses grupos, os designers podem criar soluções que atendam melhor à comunidade.
Modelo de Atrito Positivo como Uma Ferramenta
O Modelo de Atrito Positivo serve como uma ferramenta poderosa para entender e melhorar as interações com a IA. Ele pode assumir três formas:
Caracterizando o Atrito Existente: Isso ajuda os designers a entender que tipo de atrito está atualmente em vigor e a quem ele serve.
Análise Diagnóstica: Essa abordagem identifica quando e onde atrito adicional poderia ser benéfico.
Gerando Novas Soluções: Usar o modelo pode inspirar intervenções inovadoras que atendam às necessidades de diferentes partes interessadas.
Caracterizando o Atrito Existente
Caracterizar o atrito ajuda a identificar os tipos de atrito que já estão influenciando as experiências. Por exemplo, uma carta aberta pedindo uma pausa no treinamento de IA poderosa poderia representar um período de espera autoimposto, levando a uma reflexão crítica sobre o rápido avanço da IA.
Os recursos de direção da Tesla também oferecem insights sobre estratégias de atrito eficazes. A exigência de que os motoristas mantenham contato com o volante garante que eles permaneçam alertas, enquanto seu modelo de prêmio de seguro incentiva um comportamento de direção seguro.
Análise Diagnóstica
O aspecto diagnóstico do modelo ajuda a identificar quando e onde o atrito precisa ser introduzido. Isso pode significar complementar esforços existentes com estratégias adicionais ou reconhecer lacunas que precisam ser abordadas.
Por exemplo, mesmo que um pedido de pausa no desenvolvimento de IA seja benéfico, conversas contínuas podem revelar a necessidade de abordagens mais sistemáticas para garantir práticas responsáveis. Além disso, encontrar maneiras de redesenhar recursos em produtos de IA pode ajudar a mitigar comportamentos prejudiciais, como mostrado pelas adaptações da Tesla para lidar com truques de usuários.
Gerando Novas Soluções
O aspecto gerador do modelo incentiva a criação de intervenções que aumentem o engajamento das partes interessadas. Isso pode significar ampliar o escopo da análise das partes interessadas para incluir perspectivas diversas e influências potenciais no desenvolvimento de IA.
Encontrar maneiras de integrar tanto o atrito duro (estrutural) quanto o suave (social) no design pode amplificar a eficácia. Por exemplo, regulamentos direcionados a ferramentas prejudiciais e a educação dos usuários sobre possíveis armadilhas podem trabalhar juntos para promover uma paisagem de IA mais responsável.
Implicações para Exploração Futura
Para pesquisadores e designers, unir a ciência comportamental com a tecnologia oferece um caminho promissor, mas vem com desafios. Acompanhar a rápida evolução da IA exige um exame contínuo de como o atrito positivo pode ser utilizado.
Várias perguntas-chave surgem para exploração futura:
Como o Modelo de Atrito Positivo pode ser integrado a estruturas estabelecidas para melhorar a compreensão das interações das partes interessadas em IA?
Que preconceitos existem dentro das metodologias, e como podem ser abordados para garantir inclusão no design de IA?
Como a natureza em evolução da IA influenciará a relevância e aplicação das estratégias de atrito positivo?
Em última análise, o uso responsável do atrito pode guiar o design da IA de uma maneira que promova resultados éticos enquanto também melhora a experiência do usuário. À medida que a IA continua a crescer, o atrito positivo pode fornecer os controles necessários para garantir sua integração benéfica na sociedade.
Título: Exploring a Behavioral Model of "Positive Friction" in Human-AI Interaction
Resumo: Designing seamless, frictionless user experiences has long been a dominant trend in both applied behavioral science and artificial intelligence (AI), in which the goal of making desirable actions easy and efficient informs efforts to minimize friction in user experiences. However, in some settings, friction can be genuinely beneficial, such as the insertion of deliberate delays to increase reflection, preventing individuals from resorting to automatic or biased behaviors, and enhancing opportunities for unexpected discoveries. More recently, the popularization and availability of AI on a widespread scale has only increased the need to examine how friction can help or hinder users of AI; it also suggests a need to consider how positive friction can benefit AI practitioners, both during development processes (e.g., working with diverse teams) and to inform how AI is designed into offerings. This paper first proposes a "positive friction" model that can help characterize how friction is currently beneficial in user and developer experiences with AI, diagnose the potential need for friction where it may not yet exist in these contexts, and inform how positive friction can be used to generate solutions, especially as advances in AI continue to be progress and new opportunities emerge. It then explores this model in the context of AI users and developers by proposing the value of taking a hybrid "AI+human" lens, and concludes by suggesting questions for further exploration.
Autores: Zeya Chen, Ruth Schmidt
Última atualização: 2024-02-14 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2402.09683
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.09683
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- https://www.overleaf.com/project/65b6d7b2d8816939dcdf5187
- https://doi.org/#1
- https://blog.adobe.com/en/publish/2023/09/20/how-adobes-product-equity-team-setting-new-standards-for-our-experiences
- https://www.ntticc.or.jp/en/archive/works/autonomous-trap-001/
- https://blog.google/products/chrome/privacy-sandbox-tracking-protection/
- https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/insights/2021/algorithmic-bias-bounty-challenge
- https://doi.org/10.1007/s11606-017-4266-9
- https://doi.org/10.1177/1529100618821893
- https://doi.org/10.1162/desi.2007.23.3.30
- https://hbr.org/2022/06/why-ai-customer-journeys-need-more-friction
- https://www.grammarly.com/blog/fostering-inclusive-culture/#:~:text=At%20Grammarly%2C%20Circles%20are%20employee
- https://doi.org/10.1136/bmj.e522
- https://doi.org/10.4108/eai.8-12-2017.153401
- https://doi.org/10.1023/a:1007740225484
- https://genfare.com/archive/public-transit-driving-toward-frictionless-travel/
- https://www.cnbc.com/2021/10/29/hooked-psychology-explains-why-you-spend-money-on-amazon-prime.html
- https://tech.facebook.com/reality-labs/2021/3/inside-facebook-reality-labs-the-next-era-of-human-computer-interaction/
- https://doi.org/10.3390/jcm10091860
- https://doi.org/10.1145/1978942.1978989
- https://doi.org/10.1080/15534510.2016.1216891
- https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/
- https://www.consumerreports.org/cars/car-recalls-defects/tesla-recalls-models-due-to-software-related-crash-risk-a1156985481/
- https://doi.org/10.1073/pnas.1619896114
- https://www.techpolicy.press/the-pillars-of-a-rightsbased-approach-to-ai-development/
- https://www.grocerydive.com/news/aisles-abroad-dutch-grocer-jumbo-slow-chat-checkouts/645702/
- https://openai.com/blog/chatgpt
- https://perspectiveapi.com/how-it-works/
- https://www.smashingmagazine.com/2023/08/friction-feature-machine-learning-algorithms/
- https://foundation.mozilla.org/en/blog/the-importance-of-friction-in-ai-systems/
- https://dl.designresearchsociety.org/drs-conference-papers/drs2020/researchpapers/69/
- https://doi.org/10.1080/17439760.2021.2016908
- https://www.washingtonpost.com/technology/2023/07/07/tesla-fsd-autopilot-wheel-weights/
- https://twitter.com/Support/status/1270783537667551233
- https://medium.com/human-centered-ai/on-ai-anthropomorphism-abff4cecc5ae#bb4b
- https://www.tesla.com/support/insurance/real-time-insurance
- https://www.tesla.com/ownersmanual/model3/en_us/GUID-20F2262F-CDF6-408E-A752-2AD9B0CC2FD6.html#GUID-A64D9025-E8AE-4661-9528-80A188DFA2BB
- https://doi.org/10.1086/380085
- https://www.bi.team/publications/east-four-simple-ways-to-apply-behavioural-insights/
- https://social-innovation.hitachi/en-us/think-ahead/transportation/frictionless-multimodal-mobility-for-public-transportation/#:~:text=With%20a%20frictionless%20public%20transportation,to%20realizing%20true%20multimodal%20mobility
- https://twitter.com/DrTechlash/status/1675155157880016898
- https://doi.org/10.3390/mti4040071
- https://news.bloomberglaw.com/business-and-practice/lawyers-ai-blunder-shows-perils-of-chatgpt-in-early-days
- https://www.grammarly.com/blog/engineering/mitigating-gender-bias-in-autocorrect/
- https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/insights/2021/learnings-from-the-first-algorithmic-bias-bounty-challenge