Skift område
Spil
Lyd
Kalenderen
Tilmeld nyhedsbrev
Tip os
E-avis
Kontakt
Kunstig intelligens skal blive bedre til at sige "Nej…"
Frustrerende dårlige undskyldninger fra kunstig intelligens kan snart være fortid takket være forskning fra Aalborg Universitet.
Det skriver Aalborg Universitet i en Pressemeddelelse fra Aalborg Universitet
AI anvendes i søgemaskiner, sociale medier og chatbots, der ofte skaber frustration, når de ikke leverer ønskede svar.
For eksempel kan en chatbot ved en kompliceret forespørgsel om nedbrudt internet svare: "Jeg er ked af det, men jeg kan ikke hjælpe med den anmodning" uden yderligere kommentarer.
Denne form for afvisning kan nu blive fortid takket være forskning fra Aalborg Universitet.
– Mange oplever situationer, hvor AI ikke kan imødekomme deres anmodninger. Vores forskning tyder på, at en bedre tilgang er at omdirigere brugerne til nyttige ressourcer, som YouTube-videoer eller andre kilder, der kan hjælpe brugerne videre, forklarer Joel Wester, ph.d. fellow ved Aalborg Universitet.
Joel Wester har undersøgt, hvordan folk opfatter forskellige afvisningsstile fra store sprogmodeller (LLM). Resultaterne viser, at den grundlæggende afvisningsstil opleves som mest frustrerende og mindst nyttig.
Alternative svar foretrækkes
Forskerne har brugt data fra 51 personer i alderen 20 til 80 år. Det viser sig, at folk typisk er mest positive over for en afledende afvisningsstil, hvor chatbotten giver alternative svar, der omgår den oprindelige anmodning.
Joel Wester understreger dog, at AI fremadrettet ikke kan hjælpe med alle typer spørgsmål, som for eksempel ulovlige aktiviteter. Men de kan reducere frustration i mange andre situationer.
– Tekniske begrænsninger og virksomhedspolitikker kan forhindre AI-systemer i at levere ønskede svar. Vores undersøgelse viser dog, at vi kan reducere brugernes frustration ved at ændre, hvordan AI-systemer reagerer, siger Joel Wester.
Omdirigering af brugere kan gøre chatbots mere høflige og forbedre interaktionen, så brugerne undgår at opgive interaktionen i frustration.
