Arvutid, mis on isiksuse hindamiseks paremad kui inimesed?

Uute provokatiivsete uuringute põhjal saab arvuti paremini hinnata inimese isiksust kui inimese perekond või sõbrad.

Inimeste hinnangud põhinesid nende teadlikkusel hinnatud indiviidiga, samas kui arvutimudelites kasutati konkreetset digitaalset signaali: Facebook meeldib.

Tulemused näitavad, et Facebooki meeldimiste kaevandamisega suutis arvutimudel inimese isiksust täpsemini ennustada kui enamik tema sõpru ja perekonda.

Kui analüüsimiseks on piisavalt meeldimisi pidanud, konkureeris arvutiga ainult inimese abikaasa, et saada täpset psühholoogilist tunnust.

Uuring on täna ajakirjas avaldatud PNAS.

Cambridge'i ülikooli ja Stanfordi ülikooli teadlased kirjeldavad leiutamist kui "rõhutatut demonstreerimist" arvutite võimest avastada inimese psühholoogilisi jooni puhta andmeanalüüsi kaudu.

Teadlased usuvad, et nende leiud näitavad, et masinad tunnevad meid paremini, kui me varem arvasime. Uurijad usuvad, et see otsus on "oluline verstapost" teel inimeste ja arvuti sotsiaalsemate suhtluste poole.

"Tulevikus võivad arvutid osata järeldada meie psühholoogilisi jooni ja vastavalt sellele reageerida, mis viib emotsionaalselt intelligentsete ja sotsiaalselt kvalifitseeritud masinate tekkimiseni," ütles Cambridge'i Wu Youyou.

"Selles kontekstis näib, et ulmefilmides nagu" Tema "kujutatud inimese ja arvuti suhtlemine on meie käeulatuses."

Teadlaste sõnul võivad need tulemused sellise tehnoloogia arenedes tekitada muret privaatsuse pärast. Selles keskkonnas tuleks uurimisrühma arvates rakendada poliitikat, mis annab kasutajatele täieliku kontrolli oma digitaalse jalajälje üle.

Praeguses uuringus avastasid teadlased, et arvuti suudab täpselt ennustada subjekti isiksust kui töökaaslane, analüüsides vaid kümmet meeldimist.

Arvuti oli isiksuse profiilide koostamisel täpsem kui sõber või kooselus olev (toanaaber), kui 70 meeldib, 150 meeldivaga pereliige (vanem, õde-vend) ja 300 meeldimisega abikaasa.

Arvestades, et keskmisel Facebooki kasutajal on umbes 227 meeldimist (ja see arv kasvab pidevalt), väidavad teadlased, et sellisel tehisintellektil on potentsiaal meid paremini tunda kui meie lähimaid kaaslasi.

Praegused uuringud põhinevad Cambridge'i ülikooli varasematel töödel, mis näitasid, et Facebooki meeldimiste kaudu oli hämmastava täpsusega võimalik ennustada mitmesuguseid psühholoogilisi ja demograafilisi omadusi.

Uues uuringus kasutasid teadlased Facebookis 86 220 vabatahtlikku valimit, kes täitsid rakenduse myPersonality kaudu 100 üksusega isiksuse küsimustiku ning pakkusid juurdepääsu oma meeldimistele.

Need tulemused andsid iseenesest teatatud isiksuse skoorid nende jaoks, mida psühholoogilises praktikas tuntakse kui "viie suure" omadust: avatus, kohusetundlikkus, ekstraversioon, meeldivus ja neurootilisus - OOKEANI mudel.

Selle kaudu saaksid teadlased välja selgitada, millised meeldivad võrdsustasid teatud omaduste kõrgema tasemega, näiteks "Salvador Dali" või "meditatsiooni" meeldimine näitas suurt avatust.

Rakenduse myPersonality kasutajatele anti seejärel võimalus kutsuda sõpru ja pereliikmeid hindama kasutaja psühholoogilisi jooni isiksuse testi lühema versiooni kaudu.

Need olid uuringus osalenud inimkohtunikud - need, kes olid Facebookis loetletud kui sõbrad või perekonnad, avaldasid 10-punktise küsimustiku abil hinnangut subjekti isiksuse kohta.

Teadlased analüüsisid 17 622 osaleja valimit, mille hindas üks sõber või pereliige, ja 14 410 valimit, mille hindasid kaks.

Nende mõõtmiste täpsuse hindamiseks kinnitasid veebipõhised isiksusehinnangud varasemate psühholoogiliste uuringute metaanalüüsiga, milles uuriti, kuidas inimeste kolleegid, perekond ja nii edasi otsustavad nende isiksust.

Teadlased leidsid, et nende võrguväärtused on sarnased aastatepikkuse inimese-inimese uuringute keskmistega.

Sel moel suutsid teadlased välja tuua arvutialgoritmide ja inimeste tehtud isiksushinnangute täpsuse võrdlused. Arvestades piisavalt meeldimist, jõudsid arvutid inimese enda teada antud isiksusele lähemale kui tema vennad, emad või partnerid.

Stanfordi kaasautor ja teadlane dr Michal Kosinski ütles, et masinatel on paar peamist eelist, mis need tulemused võimaldavad: võime säilitada ja juurde pääseda tohutul hulgal teavet ning võime seda analüüsida algoritmide abil - "Suured andmed."

"Big Data ja masinõpe pakuvad täpsust, mida inimmeelel on raske saavutada, kuna inimesed kipuvad ühele või kahele näitele liiga palju kaalu andma või langevad ebaratsionaalsete mõtteviiside juurde," ütles ta.

Sellegipoolest möönavad autorid, et mõningate tunnuste tuvastamine võib olla kõige parem jätta inimese võimetele - neile, kellel puuduvad digitaalsed jalajäljed või kes sõltuvad peenest tunnetusest.

Teadlased usuvad, et automatiseeritud, täpne ja odav isiksuse hindamine võib parandada ühiskondlikke ja isiklikke otsuseid mitmel viisil, alates värbamisest kuni romantikani.

"Oskus hinnata isiksust on sotsiaalse elu oluline komponent, alates igapäevastest otsustest kuni pikaajaliste plaanideni, näiteks kelleni abielluda, usaldada, palgata või presidendiks valida," ütles Cambridge'i kaasautor dr David Stillwell.

"Sellise andmeanalüüsi tulemused võivad olla väga kasulikud inimeste abistamisel otsuste langetamisel."

Te ütlesite: „Värbajad saaksid kandidaatidele paremini sobitada töökohti, lähtudes nende isiksusest; tooted ja teenused saaksid oma käitumist kohandada nii, et see vastaks kõige paremini kasutajate iseloomule ja muutuvale meeleolule.

„Inimesed võivad oluliste eluotsuste, näiteks tegevuste, karjääriteede või isegi romantiliste partnerite valimisel omaenda intuitsiooni ja hinnanguid sellise andmeanalüüsiga täiendada. Sellised andmepõhised otsused võivad inimeste elu paremaks muuta, ”ütles ta.

Teadlased ütlevad, et sarnaseid andmekaevanduse vorme ja selle järeldusi on juba mõned digitaalteenuste pakkujad.

Teadlased nõustuvad siiski, et paljude inimeste jaoks võib tulevik, kus masinad loevad meie harjumusi massiliselt avatud raamatuna, privaatsusega tegelevatele inimestele düstoopiline.

"Loodame, et tarbijad, tehnoloogiaarendajad ja poliitikakujundajad lahendavad need väljakutsed, toetades privaatsust kaitsvaid seadusi ja tehnoloogiaid ning andes kasutajatele täieliku kontrolli oma digitaalse jalajälje üle," ütles Kosinski.

Allikas: Cambridge'i ülikool