Симбиотическое взаимодействие «человек — искусственный интеллект» в системах поддержки принятия решений

Аннотация

Несмотря на активное внедрение технологии искусственного интеллекта в различные сферы экономики на данный момент в отечественном научном дискурсе недостаточно разработаны методологические и концептуальные основания поддержки принятия решений на основе моделирования взаимодействия между человеком и искусственным интеллектом, которые важны для симбиотического взаимодействия «человек — искусственный интеллект». Цель. Цель работы — рассмотреть особенности симбиотического взаимодействия двух агентов принятия решений: человека и искусственного интеллекта. А также обозначить методологические аспекты проектирования человекоцентричного дизайна систем поддержки принятия решений в профессиональной деятельности и описать характеристики пользователя. Метод. Даётся краткий обзор представлений о принятии решений человеком, современных системах поддержки принятия решений и предлагается вариант моделирования взаимодействия «человек — искусственный интеллект». Представлены актуальные взгляды на проблему согласования и функционирования агентов принятия решений. На основе ряда имеющихся моделей (TAM, UTAUT, UTAUT2, TTF, IDT, IAAAM) обобщён единый фрейм взаимодействия пользователя и искусственного интеллекта в процессе принятия решений. Результаты. Выделены группы характеристик пользователя: рабочие (его роль, этап профессионализации, уровень экспертизы, рабочий контекст) и личностные (когнитивные, эмоциональные и поведенческие). Практическая значимость. Предполагается, что, опираясь на них, интеллектуальный агент может адаптировать процесс информационного взаимодействия с пользователем, обеспечить наилучший формат работы. Таким образом, можно рассчитывать на уточнение границ ответственности, повышение доверия и оптимизации процесса совместного принятия решения посредством структурирования и портретирования пользователя. Результаты анализа могут быть использованы для дальнейшего уточнения модели взаимодействия, спецификации факторов и моделирования на основе данных из разных профессиональных областей.

__________________________________________
Статья опубликована при поддержке Программы НИУ ВШЭ «Университетское партнёрство».