اس سے پتہ چلتا ہے کہ لوگ مشینوں سے بات کرنا پسند نہیں کرتے ہیں۔

اس سے پتہ چلتا ہے کہ لوگ مشینوں سے بات کرنا پسند نہیں کرتے ہیں۔

It turns out people don't like to being talked to by machines PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

دوسروں سے بات چیت کرتے وقت آپ کو AI ٹیکنالوجی کا استعمال مفید معلوم ہو سکتا ہے، لیکن اس تازہ ترین تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ لوگ ایسے اوزار استعمال کرنے والے کے بارے میں کم سوچیں گے۔

امریکہ کی کارنیل یونیورسٹی کے لوگوں کی زیرقیادت یہ مطالعہ کیسے کم ہوا۔ ٹیم نے شرکاء کو بھرتی کیا، اور انہیں 219 جوڑوں میں تقسیم کیا۔ پھر ان امتحانی مضامین سے ٹیکسٹ میسجنگ کے حوالے سے پالیسی پر بات کرنے کو کہا گیا۔ کچھ جوڑوں کے لیے، ہر جوڑی میں شریک دونوں کو صرف Google کی تجاویز کا استعمال کرنے کے لیے کہا گیا تھا۔ سمارٹ جواب دیں، جو گفتگو کے عنوان کی پیروی کرتا ہے اور کہنے کے لئے چیزوں کی سفارش کرتا ہے۔ کچھ جوڑوں کو کہا گیا کہ وہ ٹول بالکل استعمال نہ کریں، اور دوسرے جوڑوں کے لیے، ہر جوڑی میں ایک شریک کو اسمارٹ جواب استعمال کرنے کو کہا گیا۔

اس لیے سات میں سے ایک پیغام کو تجربے میں خود کار طریقے سے تیار کردہ ٹیکسٹ کا استعمال کرتے ہوئے بھیجا گیا، اور اس نے بظاہر زیادہ موثر اور مثبت لہجے کے ساتھ گفتگو کی۔ لیکن اگر کسی شریک کو یقین ہے کہ جس شخص سے وہ بات کر رہے ہیں وہ بوائلر پلیٹ کے جوابات کے ساتھ جواب دے رہا ہے، تو اس نے سوچا کہ وہ کم تعاون کر رہے ہیں اور ان کے بارے میں کم گرمجوشی محسوس کرتے ہیں۔ 

لوگ AI کے بارے میں اپنے منفی خیالات کو اس شخص پر پیش کر سکتے ہیں جس پر انہیں شبہ ہے کہ وہ اسے استعمال کر رہا ہے۔

مالٹے جنگ، تحقیق کے شریک مصنف شائع سائنسی رپورٹس میں، اور کارنیل میں انفارمیشن سائنس کے ایک ایسوسی ایٹ پروفیسر نے کہا کہ ایسا اس لیے ہو سکتا ہے کہ لوگ ٹیکنالوجی پر دوسرے انسانوں کے مقابلے میں کم اعتماد کرتے ہیں، یا بات چیت میں اس کے استعمال کو غیر مستند سمجھتے ہیں۔ 

"ایک وضاحت یہ ہے کہ لوگ AI کے بارے میں اپنے منفی خیالات کو اس شخص پر پیش کر سکتے ہیں جس پر انہیں شبہ ہے کہ وہ اسے استعمال کر رہا ہے،" انہوں نے بتایا۔ رجسٹر.

"ایک اور وضاحت یہ ہو سکتی ہے کہ کسی کو اپنے ردعمل پیدا کرنے کے لیے AI کا استعمال کرنے پر شک کرنا اس شخص کے بارے میں کم خیال رکھنے والا، حقیقی یا مستند ہونے کا تاثر پیدا کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، کسی عاشق کی نظم کو کم گرمجوشی سے موصول ہونے کا امکان ہے اگر وہ نظم ChatGPT کے ذریعے تخلیق کی گئی ہو۔"

دوسرے تجربے میں، 291 جوڑوں سے کہا گیا کہ وہ پالیسی کے معاملے پر دوبارہ بات کریں۔ تاہم، اس بار، وہ ایسے گروپس میں تقسیم ہو گئے تھے جنہیں دستی طور پر اپنے جوابات ٹائپ کرنے پڑتے تھے، یا وہ گوگل کا ڈیفالٹ سمارٹ جواب استعمال کر سکتے تھے، یا کسی ایسے ٹول تک رسائی رکھتے تھے جو مثبت یا منفی لہجے کے ساتھ متن تیار کرتا تھا۔ 

گوگل کے سمارٹ جواب کے ساتھ کی گئی گفتگو یا مثبت متن تیار کرنے والے ٹول کے مقابلے میں ان باتوں کو زیادہ پرجوش سمجھا جاتا تھا جن میں AI ٹولز کا استعمال نہ کرنا یا خودکار طور پر پیدا ہونے والے منفی ردعمل کے ساتھ جواب دینا شامل تھا۔ محققین کا خیال ہے کہ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ بعض حالات میں AI کا استعمال کرتے ہوئے بات چیت کرنے کے کچھ فوائد ہیں، جیسے کہ زیادہ لین دین یا پیشہ ورانہ منظرنامے۔

"ہم نے بھیڑ ورکرز سے کہا کہ وہ کام کو غیر منصفانہ مسترد کرنے کے بارے میں پالیسیوں پر بات کریں۔ اس طرح کے کام سے متعلق سیاق و سباق میں، زیادہ دوستانہ مثبت لہجے کے بنیادی طور پر مثبت نتائج ہوتے ہیں کیونکہ مثبت زبان لوگوں کو ایک دوسرے کے قریب لاتی ہے،" جنگ نے ہمیں بتایا۔

"تاہم، ایک دوسرے سیاق و سباق میں ایک ہی زبان کا مختلف اور منفی اثر بھی ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، خاندان میں موت کے بارے میں غمگین خبریں شیئر کرنے والا شخص خوش گوار اور خوش گوار ردعمل کی تعریف نہیں کر سکتا اور اس کی وجہ سے اسے روک دیا جائے گا۔ دوسرے الفاظ میں، 'مثبت' اور 'منفی' کا مطلب سیاق و سباق کے ساتھ ڈرامائی طور پر مختلف ہوتا ہے۔

انسانی مواصلات کو AI کی شکل دی جائے گی کیونکہ ٹیکنالوجی زیادہ تیزی سے قابل رسائی ہوتی ہے۔ مائیکروسافٹ اور گوگل، مثال کے طور پر، دونوں کا اعلان کردہ ٹولز ہیں جن کا مقصد صارفین کو خود بخود ای میلز یا دستاویزات لکھنے میں مدد کرنا ہے۔

"اگرچہ AI آپ کو لکھنے میں مدد کرنے کے قابل ہو سکتا ہے، لیکن یہ آپ کی زبان کو ان طریقوں سے تبدیل کر رہا ہے جس کی آپ توقع نہیں کر سکتے ہیں، خاص طور پر آپ کو زیادہ مثبت آواز دینے سے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ ٹیکسٹ پیدا کرنے والی AI کا استعمال کرتے ہوئے، آپ اپنی ذاتی آواز کو قربان کر رہے ہیں،” جیس ہوہینسٹائن، مطالعہ کے سرکردہ مصنف اور کارنیل یونیورسٹی کے ریسرچ سائنسدان، نے خبردار کیا اس مہینے.  

Hohenstein نے ہمیں بتایا کہ وہ "ان ٹولز کے ارد گرد مزید شفافیت دیکھنا پسند کریں گی" جس میں یہ ظاہر کرنے کا کوئی طریقہ شامل ہے کہ لوگ ان کو کب استعمال کر رہے تھے۔ "LLMs کے ارد گرد زیادہ کشادگی اور شفافیت کی طرف قدم اٹھانے سے ممکنہ طور پر اس عمومی شکوک کو دور کرنے میں مدد مل سکتی ہے جو ہم نے AI کے بارے میں دیکھا تھا۔" ®

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ رجسٹر