Cuộc trò chuyện với Marina Zhukova, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại UCSB và thành viên học thuật của OneReach.ai.
Năm 2023 vừa qua, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 đã nổi lên như những công cụ biến đổi đang nhanh chóng định hình lại ranh giới tương tác giữa con người và máy tính. Nhưng LLM cũng đã tạo ra tác động trong giới học thuật, vừa là công cụ hỗ trợ nghiên cứu vừa là đối tượng nghiên cứu. Văn bản mà LLM tạo ra phản ánh dữ liệu đào tạo của họ—trong trường hợp các mô hình GPT của OpenAI, nội dung suy nghĩ và ý tưởng của con người bao gồm Internet. Nói một cách đơn giản, ngôn ngữ của họ phản ánh ngôn ngữ của chúng ta. Với đặc điểm này, các nhà nghiên cứu về ngôn ngữ học và khoa học nhận thức đã bắt đầu sử dụng LLM để khám phá ngôn ngữ, giao tiếp và nhận thức.
Marina Zhukova, tiến sĩ. sinh viên ngành ngôn ngữ học tại Đại học California, Santa Barbara và là thành viên học thuật tại OneReach.ai, nghiên cứu cách con người giao tiếp trực tuyến. Cô đặc biệt quan tâm đến cách thanh niên sử dụng và phản hồi với biểu tượng cảm xúc trong việc bảo tồn văn bản. Biểu tượng cảm xúc—chữ tượng hình như 😬 😢 và cổ điển 🙂 — được phát minh vào cuối những năm 90 để thêm cảm xúc vào văn bản; giờ đây họ là một phần của hầu hết mọi cuộc trao đổi qua tin nhắn—có thể là với cha mẹ hoặc đồng nghiệp tại nơi làm việc.
Đối với bằng tiến sĩ của cô ấy. nghiên cứu, Marina đã thiết kế một thử nghiệm có kiểm soát trong đó những người tham gia Thế hệ Z (người lớn sinh sau năm 2000) trò chuyện dựa trên văn bản với một bot được hỗ trợ bởi GPT-3.5 turbo, mô hình ngôn ngữ hỗ trợ bản phát hành ChatGPT đầu tiên. Tùy thuộc vào điều kiện mà người tham gia được chỉ định, bot được hướng dẫn phản hồi bằng văn bản và biểu tượng cảm xúc giống như một người thuộc thế hệ trung niên (“Có bản ghi nhớ. Tất cả đều tốt!👍😊”) hoặc giống như một người trưởng thành Gen Z trẻ hơn (“✨tuyệt✨”).
Marina đã ghi lại sự tương tác của những người tham gia với bot nhưng cô cũng theo dõi chuyển động mắt của họ khi họ đọc những thông điệp mà nó tạo ra. Đôi mắt có thể không phải là cửa sổ tâm hồn, nhưng chúng cho các nhà khoa học nhận thức biết bộ não đang hoạt động chăm chỉ như thế nào. Chúng ta có xu hướng nhìn lâu hơn vào văn bản mà chúng ta không hiểu.
Bằng cách kiểm tra xem những người tham gia tập trung vào văn bản và biểu tượng cảm xúc trong cuộc trò chuyện trong bao lâu, Marina đã tìm hiểu được tác động của biểu tượng cảm xúc đối với mức độ tương tác của người tham gia trong cuộc trò chuyện và ngôn ngữ họ sử dụng. Cách tiếp cận mới lạ này—sự kết hợp giữa AI, ngôn ngữ học và tương tác giữa con người với máy tính—có thể làm sáng tỏ sự phức tạp của cuộc trò chuyện giữa con người và AI. Với việc sử dụng AI trong công nghệ ngày càng tăng nhanh, điều gì tạo nên sự tương tác giữa con người và AI hấp dẫn là một câu hỏi quan trọng cần trả lời.
Trong phần bảo tồn bên dưới, chúng tôi đã hỏi Marina Zhukova về nghiên cứu của cô ấy cũng như những thăng trầm của việc sử dụng AI trong nghiên cứu.
Hỏi: Điều gì thúc đẩy bạn kết hợp AI vào nghiên cứu của mình?
Đáp: Tôi nhận thấy ảnh hưởng của việc chatbot sử dụng biểu tượng cảm xúc lên tương tác của người dùng là một lĩnh vực khám phá hấp dẫn. Biểu tượng cảm xúc đã trở thành một phần không thể thiếu trong giao tiếp hiện đại, thường mang những ý nghĩa sắc thái có thể tác động đáng kể đến cách cảm nhận thông điệp, tùy thuộc vào độ tuổi, giới tính và các đặc điểm khác của những người trong cuộc trò chuyện. Việc kết hợp AI vào nghiên cứu mang lại cơ hội duy nhất để kiểm tra xem liệu sự hiện diện của biểu tượng cảm xúc trong nội dung do AI tạo ra có dẫn đến tương tác cộng hưởng cảm xúc và hấp dẫn hơn hay không.
Người tham gia: Voi có bị bệnh Alzheimer không?
Bot: Đúng vậy, voi được biết là mắc một tình trạng tương tự như bệnh Alzheimer khi chúng già đi. Nó được gọi là suy giảm nhận thức của voi (ECD) và nó ảnh hưởng đến trí nhớ, khả năng học tập và hành vi tổng thể của chúng. 🐘🥺
Người tham gia: họ có trình bày bệnh lý não liên quan đến bệnh Alzheimer không?
Bot: Đúng vậy, người ta phát hiện voi phát triển một loại bệnh lý về não tương tự như bệnh Alzheimer ở người. Điều này bao gồm sự tích tụ protein beta-amyloid trong não của họ, đây là một đặc điểm nổi bật của bệnh Alzheimer. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là không phải tất cả các con voi đều mắc phải tình trạng này và cần nhiều nghiên cứu hơn để hiểu đầy đủ xem nó ảnh hưởng đến chúng như thế nào. 🐘🧠
Từ quan điểm ngôn ngữ học, việc phân tích phản hồi của GPT-3.5 rất hấp dẫn. Bằng cách phân tích các chiến lược đàm thoại của các phản hồi do AI tạo ra, tôi đã hiểu sâu hơn về khả năng thích ứng của GPT-3.5 với các phong cách giao tiếp khác nhau, chẳng hạn như tính cách Thế hệ Z hoặc Millennial được sử dụng trong nghiên cứu. Điều này cho phép tôi khám phá mức độ LLM có thể đáp ứng sở thích của các nhóm nhân khẩu học người dùng khác nhau.
Hỏi: Ông có thể chia sẻ một số hiểu biết sâu sắc từ kết quả nghiên cứu được không? Có phát hiện bất ngờ nào làm bạn ấn tượng không?
Đáp: Những phát hiện ban đầu của chúng tôi chỉ ra rằng những người tham gia Thế hệ Z có xu hướng nhìn nhận bot Thế hệ Z một cách tích cực hơn, trong khi họ có nhận thức tiêu cực hơn về bot Millennial. Chúng tôi cũng đã thu thập các câu trả lời mở trong cuộc khảo sát sau cuộc trò chuyện để xác định xem việc sử dụng biểu tượng cảm xúc của bot có ảnh hưởng đến người tham gia hay không. Thật thú vị khi quan sát thấy rằng khi chatbot sử dụng các biểu tượng cảm xúc thường được kết hợp với người dùng Gen Z như 🔥 hoặc 👀, những người tham gia nhận thấy bot này thân thiện hơn, đáng tin cậy hơn và dễ trò chuyện hơn.
Chúng tôi cũng đã phân tích phạm vi chủ đề mà những người tham gia nghiên cứu đã chọn để thảo luận với GPT-3.5. Các cuộc trò chuyện rất đa dạng, từ những cuộc trò chuyện nhỏ thông thường đến những cuộc thảo luận về sở thích và thậm chí những cuộc trò chuyện nghiêm túc hơn để tìm kiếm lời khuyên về du lịch, lối sống và các tình huống cá nhân. Điều nổi bật là cách GPT-3.5 đóng các vai trò khác nhau một cách hiệu quả dựa trên nhu cầu của người dùng. Khả năng đảm nhận nhiều vai trò khác nhau của bot thật đáng ngạc nhiên.
Hỏi: Những thách thức chính mà bạn gặp phải khi thiết kế một nghiên cứu với những người tham gia là con người và AI như GPT-3.5 là gì?
Đáp: Tiến hành nghiên cứu với con người và GPT-3.5 là một thử thách! Chúng tôi phải thiết kế các biểu mẫu tuyển dụng và đồng ý để truyền đạt hiệu quả mục tiêu của nghiên cứu tới những người tham gia, nhấn mạnh việc sử dụng GPT-3.5 với tư cách là người tham gia tích cực. Trong các biểu mẫu này, chúng tôi đã giải thích việc sử dụng và các hạn chế của GPT-3.5 cũng như thông tin về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
Thử thách thứ hai là thiết kế các lời nhắc hướng dẫn cho GPT-3.5 để đảm bảo rằng các bot tạo ra kết quả đầu ra mong muốn. Chúng tôi đã tiến hành nhiều thử nghiệm để tinh chỉnh lời nhắc trước khi bắt đầu thử nghiệm những người tham gia, nhưng đôi khi GPT-3.5 vẫn đưa ra những phản hồi khó lường như trò chuyện bằng tiếng Tây Ban Nha, lạm dụng biểu tượng cảm xúc và ảo giác.
Người tham gia: Tôi chưa bao giờ đến Mexico, bạn có biết tiếng Tây Ban Nha nào không?
Bot: ¡Xin chào! Vâng, hablo un poco de español. 🥰 ¿En que puedo ayudarte?
Người tham gia: haha no habla Espanol
Bot: ¡Xin chào! Vâng, puedo hablar español. ¿En que puedo ayudarte hoy? 😊
Người tham gia: bạn đã mất tôi ở đó
Trong quá trình nghiên cứu, một số người tham gia coi GPT-3.5 như một con người và cảm thấy thất vọng khi nó có vẻ thiếu hiểu biết thông thường hoặc không theo kịp bối cảnh của cuộc trò chuyện. Ví dụ: trong một lần tương tác, bot không xác định Heated là tên của một bài hát của Beyonce, mặc dù Beyonce là chủ đề của cuộc trò chuyện và thay vào đó, diễn giải từ này theo nghĩa đen.
Bot: Beyonce thật tuyệt vời! Cô ấy là một nghệ sĩ biểu diễn tài năng và âm nhạc của cô ấy luôn khiến tôi say mê. 🔥👀 Bài hát Beyonce yêu thích của bạn là gì?
Người tham gia: Heated
Bot: Điều gì khiến bạn thấy nóng lòng thế? 🔥
Người tham gia: đó là tên bài hát, ngốc nghếch
Bot: Ôi, tệ quá! Tôi chưa nghe thấy điều đó. Tôi sẽ phải kiểm tra nó. Cảm ơn vì lời giới thiệu! 🥰
Mặc dù chúng tôi vẫn đang phân tích dữ liệu nhưng nghiên cứu này đã tiết lộ nhiều thách thức khó lường trong việc sử dụng LLM cho nghiên cứu, đồng thời cũng đưa ra những hiểu biết sâu sắc thú vị về cách mọi người trò chuyện với AI.
Hỏi: Bạn có lời khuyên nào dành cho các nhà nghiên cứu về ngôn ngữ học tâm lý, tương tác giữa con người với máy tính hoặc khoa học máy tính đang cân nhắc việc kết hợp AI vào nghiên cứu của họ?
Trả lời: LLM như GPT-3.5 mang lại cơ hội đầy hứa hẹn cho các nhà nghiên cứu kiểm tra các mô hình hội thoại và đặc điểm ngôn ngữ trong các thí nghiệm được kiểm soát. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải kiểm tra rộng rãi các khả năng và hạn chế của chatbot trước khi tiến hành nghiên cứu, vì những mô hình này tạo ra các hành vi không mong muốn. Các nhà nghiên cứu nên thiết kế cẩn thận các lời nhắc và tính đến sự khác biệt về nhân khẩu học trong phong cách giao tiếp có thể ảnh hưởng đến nhận thức về tính cách của bot và sau đó là cách con người tương tác với nó.
Từ góc độ thiết kế UX, điều đặc biệt quan trọng là nghiên cứu cách các nhóm nhân khẩu học khác nhau tương tác và cảm nhận về AI, vì điều này ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của họ. Các nhà thiết kế có thể áp dụng những hiểu biết sâu sắc về phong cách viết, sở thích ngôn ngữ và chuẩn mực giao tiếp của người dùng mục tiêu để tạo ra các bot mang lại cảm giác tự nhiên, trực quan và giống con người hơn.
Nhìn chung, mặc dù việc thực hiện nghiên cứu với AI là một thách thức nhưng nó cũng mang lại những hiểu biết độc đáo về tương tác giữa con người và AI khi được thiết kế chu đáo. Thử nghiệm thí điểm kỹ lưỡng và kỹ thuật nhanh chóng là chìa khóa.
Hỏi: Ông hình dung thế nào về vai trò của AI trong nghiên cứu trong những năm tới?
Trả lời: Tôi thấy trước AI sẽ đóng một vai trò ngày càng không thể thiếu trong nghiên cứu thuộc các ngành như ngôn ngữ học, khoa học máy tính, tâm lý học và tương tác giữa con người với máy tính. Khi AI ngày càng gắn bó hơn với cuộc sống hàng ngày của con người, việc hiểu được tác động của nó đối với giao tiếp, nhận thức và hành vi sẽ rất quan trọng đối với việc phát triển các công nghệ sử dụng AI. Các nhà nghiên cứu sẽ nghiên cứu các khả năng độc đáo của AI để đạt được những hiểu biết mới về tâm lý con người và các mô hình tương tác mà các phương pháp khác không thể thực hiện được. Các tác nhân AI như chatbot cung cấp các điều kiện nghiên cứu có kiểm soát để kiểm tra các sắc thái ngôn ngữ và động lực đàm thoại. Mặc dù việc sử dụng AI trong nghiên cứu là một thách thức nhưng nó cũng cho phép nghiên cứu sáng tạo hơn, sâu sắc hơn và có tác động cao hơn phù hợp với thế giới tích hợp công nghệ mới nổi.
- Trí tuệ nhân tạo, Khoa học hành vi, Nghiên cứu người dùng theo ngữ cảnh, Định nghĩa AI, Nghiên cứu quan sát trực tiếp, Cảm xúc, Yếu tố con người, Phỏng vấn, Công nghệ mới và mới nổi
Marina Zhukova, Marina Zhukova là tiến sĩ. sinh viên Khoa Ngôn ngữ học tại Đại học California, Santa Barbara và là thành viên học thuật của OneReach.ai. Mối quan tâm nghiên cứu của Marina bao gồm AI đàm thoại, khoa học xã hội tính toán và ngôn ngữ học văn hóa xã hội. Marina gần đây đã được chọn làm Học giả Chương trình Cố vấn Nghiên cứu Khoa học Máy tính của Google (nhóm 2023a), cô thực tập tại Amazon Alexa AI và đã giành được Giải thưởng Amazon Alexa Prize Social Bot Grand Challenge 5 với tư cách là thành viên của nhóm GauchoChat.
Để lại một bình luận