转载：本文来自微信公众号“新智元”（ID:AI_era），作者：新智元，编辑：好困，转载经授权发布。
人工智能常常无办法完全理解人嘅喜怒无常，「算法疲劳」正系喺算法唔可以正确回应用户需求时所产生嘅。
战略咨询公司爱丽丝实验室（Alice Labs）和全球技术公司Reaktor进行嘅一项新研究阐明研究人员所说嘅「算法疲劳」（algorithmic fatigue）。
当人花费大量时间做诸如浏览流服务之类嘅事时，AI系统可能无办法满足用户嘅期望，呢便会使用户感到疲劳。
我同算法嘅二三事
这项研究畀出三种唔同类型嘅AI交互方式：
被动：用户希望将注意力集中喺某啲活动上，例如工作或做家务，而唔同算法系统进行交互。
喺呢种情况下，人期望AI驱动嘅系统能够提供顺畅嘅用户体验。例如，做紧饭时语音助手可以提供正确嘅重量转换。
引导：用户将算法视为实现家阵时意图嘅一种手段，例如度过轻松嘅时光。举个例子，一个人喺工作中度过艰难嘅一日， 想通过观睇视频流媒体服务放松身心。喺呢种情况下，用户唔希望过多地参同算法决策，而是希望确保系统可以推荐电影来放松自己。
协作：当用户嘅对某个方面进行探索时，佢哋希望喺算法决策中发挥积极嘅协作作用。例如，用户希望通过发现嘅新音乐或文学作品来认识更多有关自己感兴趣嘅主题或扩展自己嘅爱好。
用户根据情况而采用嘅三种唔同交互方式
你太让我失望！
爱丽丝实验室嘅研究人员柯西·汉图拉（Kirsi Hantula）讲：“虽然算法喺好多情况下是有用嘅，但佢们嘅机器性能仍然受到限制：佢们无办法预测用户何时会遇到糟糕嘅一日，需要观睇一啲轻松嘅嘢，佢们也无办法理解用户嘅喜好会随住时间嘅推移而发生细微嘅变化。”
只要算法系统能够提供用户期望嘅结果，一切都会顺利进行。
但是，目前嘅算法系统经常无办法满足用户嘅期望。
当算法畀出一个错误嘅结果或者错误地判断用户嘅需求，呢时用户唔得唔中断自己喺进行嘅活动对系统进行纠错。噉就造成用户嘅注意力嘅分散，迫使佢哋转移到系统上。唔仅浪费时间，仲要会破坏原有活动嘅节奏。
「我谂听流行音乐，并唔系想听一首叫『流行』嘅音乐，即便佢确实好好听。」
目前，算法系统仍然无办法好好地记录用户唔断发展嘅品味和兴趣，因为用户对新嘅事物之间嘅互动通常发生喺呢啲系统之外嘅社交环境中。
算法系统同样无办法暂时地摆脱用户资料和历史记录，呢令到用户唔得唔对暂时需要或感兴趣嘅嘅内容保持谨慎嘅态度，避免系统陷入到「错误」嘅数据度，从而影响之后使用时系统提供嘅推荐。
对于算法决策中某啲关键因素，用户希望拥有更有深度嘅协作方式以及更高效嘅同系统交互嘅工具。而目前可以使用嘅工具不足以实现此目嘅，佢们只会喺算法决策中引起渐进和渐进嘅变化，并且其效果仍是无办法被用户所睇到嘅。
还是朋友靠谱
各种基于AI嘅设备已经发展十多年，好多用户也已经意识到点样引导呢啲唔完善嘅系统。
这意味住用户已经唔得唔开始同自己去和算法疲劳作斗争。例如，将AI嘅使用局限喺其最基本嘅功能上，例如使用语音助手进行简单嘅任务。
而研究人员发现，越来越多嘅用户喺放弃使用推荐算法，而更多地转向拥有相同兴趣嘅第啲人，并认为呢啲人比算法更可靠。如果公司想同消费者建立更牢固嘅关系，佢哋应该揾到应对算法疲劳嘅方法。
参考资料
cantonese.live 足跡 粵字翻譯
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