Algoritmai ne tik siūlo, bet ir stumia žmogaus sprendimus

Ar algoritmas telefone tik parodo tai, kas mums patinka, ar jis taip pat padeda nuspręsti, ką paspausime ir ką nupirksime? Atsakymas priklauso nuo to, kaip sistema mus „mato“. Ji nesiklauso pokalbių ir neskaito minčių. Ji stebi paprastus veiksmus, o iš jų sudaro elgesio modelį. Kaip tai vyksta žingsnis po žingsnio, aiškinama žemiau.

Kokius veiksmus algoritmas laiko užuominomis

Norint pažinti žmogų, algoritmui nereikia išgirsti jo gyvenimo istorijos. Skaitmeninis portretas kuriamas iš veiksmų, kurių mes nelaikome išpažintimi. Taip pasakoma ir tinklalapyje mdu.lt paskelbtame straipsnyje apie tai, kaip sistemos numato žmogaus pasirinkimus.

Šie veiksmai labai kasdieniai. Sistema mato, ką paspaudžiame, ties kuriuo vaizdo įrašu sustojame, kokią prekę apžiūrime antrą kartą ir kuriuo paros metu naršome. Fiksuojama ir tai, po kiek sekundžių užveriame nepatikusį turinį.

Nė vienas iš jų nekelia nerimo. Niekas nelaiko paspaudimo prisipažinimu, o pusė minutės prie vaizdo įrašo atrodo menkniekis.

Kaip pavieniai signalai virsta seka

Pirmasis žingsnis yra stebėjimas. Programėlė užfiksuoja kiekvieną veiksmą ir jo laiką.

Antrasis žingsnis yra sujungimas. Atskiri įrašai sudedami į nuoseklią eilę: ką žmogus darė iš pradžių, ką po to, kur grįžo, nuo ko greitai pasitraukė.

Trečiasis žingsnis yra numatymas. Remdamasi seka, sistema nustato, kas šį žmogų greičiausiai sulaikys, o kas atbaidys. Panašiai elgiasi daugelis rekomendacijų sistemų: jos lygina mūsų elgesį su kitų žmonių elgesiu ir ieško pasikartojančių dėsningumų. Tikslių modelių ar skaičių čia nėra pagrindo vardyti, bet pati logika paprasta ir matoma kiekvieno telefone.

Kodėl seka veikia stipriau nei vienas paspaudimas

Vienas veiksmas apie žmogų pasako mažai. Galbūt prekę atsivertėme netyčia, o vaizdo įrašą užvėrėme, nes paskambino kolega.

Kai tokių veiksmų daug ir jie kartojasi, vaizdas keičiasi. Kaip rašo mdu.lt, atskirai šie veiksmai atrodo nereikšmingi, bet sujungti į nuoseklią seką tampa naudingu elgesio modeliu. Ne pavienis paspaudimas, o jų grandinė leidžia sistemai tiksliau spėti, ką žmogus darys toliau.

Poveikis stiprėja dėl įpročio. Programėlę atsidarome kasdien, tad modelis nuolat papildomas ir tikslinamas. Čia svarbi riba: algoritmas daro prielaidą, o ne skaito žmogaus valios. Jis gali klysti, o galutinį sprendimą vis tiek priimame mes patys.

Kur seka virsta pastūmėjimu

Pastūmėjimas atrodo nepastebimai. Jei kelis vakarus žiūrėjome vieną turinio rūšį, srautas telefone ją rodo vis dažniau. Jei prekę apžiūrėjome du kartus, ji vėl pasirodo kitoje programėlėje ar svetainėje.

Taip rekomendacija pamažu tampa ne atsakymu į mūsų norą, o pasirinkimų ribojimu. Matome tai, ką sistema laiko tinkamiausiu, o to, ko ji nerodo, tiesiog nepastebime. Kaip pažymi mdu.lt, dirbtinis intelektas gali numatyti ir keisti žmogaus pasirinkimus, o ne vien filtruoti turinį.

Lietuvos vartotojui tai reiškia paprastus dalykus: socialinių tinklų srautą, prekybos platformų siūlymus, vaizdo įrašų eilę. Beveik visur veikia ta pati seka: stebėjimas, modelis, siūlymas.

Kur baigiasi mitas ir ką daryti kasdien

Mitas sako, kad algoritmas yra neutralus filtras, rodantis tai, kas mums patinka. Tiksliau būtų sakyti, kad jis rodo tai, kas, jo manymu, mus labiausiai sulaikys ar paskatins. Tai ne tas pats, kas mūsų tikrieji norai.

Algoritmas nėra viską lemianti jėga. Jis veikia tik tiek, kiek duodame jam signalų.

Praktiškai verta kelių dalykų. Peržiūrėkite programėlių leidimus telefono nustatymuose ir išjunkite tuos, kurių programėlei nereikia. Pažiūrėkite, ar paskyroje galima riboti asmenizuotą reklamą ir naršymo istorijos naudojimą. Prieš pirkdami pastebėkite, ar prekė jums iš tikrųjų reikalinga, ar tik pasirodė kelis kartus. Tai bendros atsargumo kryptys, o ne garantija, kad sekimas visiškai išnyks.