Как ИИ меняет поведение людей и наоборот

Behavioural Insights Team выпустила доклад на 107 страниц "AI & Human Behaviour: Augment, Adopt, Align, Adapt" о том, как ИИ не просто помогает нам, а меняет саму структуру человеческих решений.
Начиная со всем известной статистики, что расходы на ИИ достигнут $644 млрд в 2025 году, а 1 из 4 компаний уже использует ИИ как минимум в одной бизнес-функции; половина взрослых в США испробовали хотя бы одну большую языковую модель (LLM), авторы говорят о том, что за всеми техно-фантазиями скрывается игнорирование человеческого поведения и показывают, как бихевиоральная наука может усилить ИИ, что особенно актуально на фоне последнего исследования OpenAI.

Исследователи выделили четыре A вызова:
🔹 Augment. Не просто сделать ИИ умнее, а сделать его лучше взаимодействующим с людьми. Например, дизайнеры используют Copilot для генерации идей и экономии времени, сохраняя творческий контроль, т.е. ИИ может стать «когнитивным напарником», если человек остаётся главным в процессе.

🔹 Adopt.Почему люди и организации принимают или отказываются от ИИ. Дело не только в технологии, но в мотивации, способностях и доверии. Например, исследование YouTube показало, что авторы адаптируют стиль и темы под рекомендации системы, копируя логику алгоритма ('meticulous', 'delve', 'realm' and 'adept' стали использоваться чаще после выхода ChatGPT). Поведенческая пластичность становится новой нормой.

🔹 Align . Обучение ИИ человеческим ценностям, устройству человеческой психики. Например, команды исследуют, как встроить принципы “value alignment”, чтобы чат-боты не усиливали предвзятость и давали этично согласованные ответы. В эксперименте по дебатам о контроле над оружием (≈1500 участников в США) ИИ предлагал мягкие переформулировки. Например, вместо “Gun control advocates don’t understand the Constitution” - “I think we interpret the Constitution differently.” В результате участники чаще чувствовали себя услышанными и вели конструктивный диалог.

🔹 Adapt. Как должно эволюционировать общество, когда ИИ становится частью нашей среды. Ведь уже не только ИИ, но и мы меняем привычки ради него. Пользователи учатся писать “prompt-языком”, чтобы получить «нужный ответ», а маркетологи оптимизируют креативы под алгоритмы TikTok и Instagram.
🔹Предлагается метакогнитивный контроллер (resource-rational): управляет портфелем методов рассуждения, экономит ресурсы, т.е. не «пережёвывает» простые задачи и не бросает сложные. Это можно поощрять через meta-reinforcement learning и тренировки метакогнитивных навыков (например, принятие перспективы).
🔹Говорится о перспектива нейросимволического подхода: гибрид нейронных сетей и символической логики, где создаётся цикл (символическая проверка улучшает нейронные интуиции, а интуиции помогают символике искать решения быстрее).

Один из ключевых инсайтов доклада: ИИ не просто инструмент, он становится новым актором поведения, влияние идёт в обе стороны. Алгоритмы формируют наше поведение, а человеческие паттерны обучают их в ответ.
Для того, чтобы ИИ действительно работал в интересах человека, исследователи призывают объединять поведенческую науку, дизайн решений и регулирование, т.е. разработка должна строиться на понимании психологии и социальных эффектов алгоритмов, а тестировать ИИ-решения необходимо не только на точность, но и на влияние на выбор, восприятие и доверие пользователя.

Примеры для команд:
▪️При принятии ИИ учитывайте мотивацию (зачем?), способности (могу ли я?) и доверие (доверяю ли я?).
▪️При проектировании ИИ-продукта, думайте о метакогниции: ИИ должен помогать человеку не просто сделать шаг, а выбрать правильный шаг.
▪️При проектировании взаимодействия учитывайте, что ИИ может влиять на наше мышление, укрепляя привычки, предвзятости, стиль общения.

Дополнительно почитать:
▪️Empirical evidence of Large Language Model’s influence on human spoken communication by Hiromu Yakura and others

#UXWatch
————
@pattern_ai