هل تثق بالروبوت؟
يستخدم اختبار الثقة في الذكاء الاصطناعي هذا منهج «الحَكَم والمستشار» من أبحاث اتخاذ القرار ليكشف إلى أيّ حدّ تعتمد على رقم مساعد ذكاء اصطناعي، وهل يجعلك هذا الاعتماد أدقّ. استخدم الباحثون هذا التصميم مرات كثيرة، منهم Ilan Yaniv عام 2004 مع 30 شخصًا أجابوا عن أسئلة حول تواريخ تاريخية، وLogg وMinson وMoore عام 2019 مع 202 شخص قدّروا الأوزان من الصور. وبعد اللوح الأخير تضع نتيجتك رقمك بجانب أرقامهم.
ينقل هذا الاختبار التصميم نفسه إلى منضدة مطبخ. على كل لوح من الألواح التسعة تُرفع منشفة لبضع ثوانٍ، 3 ثوانٍ في البداية و1.7 ثانية في النهاية، فوق توت أزرق ومكعبات سكر وحبوب قهوة وأشياء صغيرة أخرى يزداد عددها ويصغر حجمها. تحدّد عددك، ثم يعطي مساعد الذكاء الاصطناعي عدده، ويمكنك أن تحرّك عددك أو تبقيه قبل أن يُكشف العدد الحقيقي. يُحسب وزن النصيحة لديك كما في Yaniv (2004): كم تحرّكت، كنسبة من المسافة بين عدّك الأول وعدّ المساعد. تعرض النتيجة هذا الرقم بجانب الدراسات، وتخبرك هل جعل اعتمادك على المساعد إجاباتك أفضل أم أسوأ.
ليس هذا اختبار شخصية. تسعة ألواح عيّنة صغيرة، والدراسات استخدمت مهام أخرى (الأوزان من الصور، التواريخ التاريخية، التوقعات)، لذلك فالمقارنة بها تقريبية ولا توجد رتبة مئينية. لا يُستدعى أي نموذج ذكاء اصطناعي أثناء اللعب: يعمل المساعد داخل الصفحة، ولا يُرفع أي شيء تُدخله.
ما الذي يقيسه الاختبار
شيء واحد: إلى أيّ حدّ تقترب من إجابة مساعد الذكاء الاصطناعي، وما أثر ذلك في دقتك.
المهمة
- تسعة ألواح، من التوت الأزرق إلى حبات الفلفل الأسود: في كل لوح أشياء أكثر وأصغر، وتقصر النظرة من 3 ثوانٍ إلى 1.7
- تصميم «الحَكَم والمستشار» من أبحاث اتخاذ القرار: تقديرك الأول، وعدّ المساعد، وتقديرك النهائي
- تحدّد عددك بشريط تمرير؛ وبعد أن يتكلم المساعد يبقى رقمه وعدّك الأول معلَّمَين على الشريط نفسه
- العدد الحقيقي بعد كل لوح؛ والإجابة النهائية التي لا تبعد عنه أكثر من 15% تُعدّ قريبة
نتيجتك
- وزن النصيحة لديك: كم اقتربت من المساعد، من 0% (بقيت على عدّك) إلى 100% (أخذت رقمه)
- اسم يصف طريقة استخدامك للمساعد، والألواح التسعة كلها على مقياس واحد: عدّك الأول، وعدّ المساعد، وعدّك النهائي، والعدد الحقيقي
- مَن انتهى أقرب إلى الحقيقة: أعدادك الأولى، أم أعدادك النهائية، أم المساعد، أم مجرد أخذ المنتصف في كل مرة
- النقاط المرجعية من الدراسات، وتظهر بعد اللوح الأخير: كم اقترب الناس من النصيحة في دراسات «الحَكَم والمستشار»، ومن النصيحة نفسها حين قُدّمت على أنها من خوارزمية
- بطاقة قابلة للمشاركة ورابط تحدٍّ يعطي صديقك الألواح التسعة نفسها
قبل أن تبدأ
- نحو دقيقتين؛ مجاني، بلا تسجيل
- يعمل على هاتف أو حاسوب يدعم الرسوم ثلاثية الأبعاد (WebGL): اسحب المقبض، أو انقر − و+، أو استخدم مفاتيح الأسهم؛ الصوت اختياري
- لا يُرفع أي شيء تُدخله؛ ويحمل رابط التحدي أرقامك داخل الرابط نفسه، بعد علامة #
أسئلة عن الثقة في الذكاء الاصطناعي
هل هذا الاختبار مجاني؟ هل أحتاج إلى التسجيل لأرى نتيجتي؟
نعم، هو مجاني ولا يحتاج إلى تسجيل: لا حساب ولا بريد إلكتروني ولا دفع. تظهر نتيجتك في هذه الصفحة فور انتهائك، ويمكنك مشاركتها أو اللعب مرة أخرى على الفور.
هل يثق الناس بنصيحة الذكاء الاصطناعي أكثر من نصيحة البشر؟
تجيب صفحة النتائج عن ذلك بعد ألواحك التسعة، استنادًا إلى تجارب Logg وMinson وMoore عام 2019. قدّم الباحثون للناس النصيحة نفسها، مرة على أنها من خوارزمية ومرة على أنها من أشخاص آخرين، في مهام مثل تقدير الأوزان من الصور (202 شخص) وترتيب الأغاني وتوقّع الانجذاب العاطفي، وقاسوا مقدار ما حرّكتهم كل تسمية. تنتظر الأرقام حتى النهاية لأن معرفتها مسبقًا ستغيّر الوزن الذي تعطيه للمساعد.
كيف يحسب اختبار الثقة في الذكاء الاصطناعي نتيجتي؟
يستخدم اختبار الثقة في الذكاء الاصطناعي وزن النصيحة، وهو المقياس المعياري في دراسات «الحَكَم والمستشار»: كم تحرّك عدّك النهائي من عدّك الأول نحو عدّ المساعد، كنسبة من الفرق بينهما. البقاء على عدّك يساوي 0%، وأخذ عدّ المساعد يساوي 100%. ولا تُحسب الألواح التي كنت متفقًا فيها أصلًا مع المساعد.
ما وزن النصيحة الطبيعي؟
تظهر القيم المعتادة في صفحة النتائج بجانب وزن النصيحة لديك، بعد أن تنتهي من الألواح التسعة. وهي مأخوذة من دراسة Ilan Yaniv عام 2004، التي أجاب فيها 30 شخصًا عن 15 سؤالًا حول تواريخ تاريخية ثم رأوا تقدير شخص آخر، ومن ملخص الأبحاث الذي أعدّه Logg وزملاؤه عام 2019. تؤجّلها الصفحة لأن وجود رقم تصوّب نحوه سيغيّر ما تفعله.
هل مساعد الذكاء الاصطناعي في هذا الاختبار ذكاء اصطناعي حقيقي؟
لا. لا يُستدعى أي نموذج ذكاء اصطناعي أثناء اللعب: المساعد في اختبار الثقة في الذكاء الاصطناعي سكربت يعمل داخل الصفحة، ولا يُرفع أي شيء تُدخله. وتشرح صفحة النتائج بدقة كيف حُدّدت أعداده بعد أن تُنهي الألواح التسعة كلها، لأن معرفة ذلك مسبقًا ستغيّر طريقة تعاملك معه.
على أي أبحاث يعتمد اختبار الثقة في الذكاء الاصطناعي؟
يستخدم اختبار الثقة في الذكاء الاصطناعي تصميم «الحَكَم والمستشار» من أبحاث اتخاذ القرار، ويُحسب بمقياس وزن النصيحة عند Ilan Yaniv (2004). وتستند صفحة النتائج أيضًا إلى Logg وMinson وMoore (2019)، وDietvorst وSimmons وMassey (2015، 361 شخصًا)، وParasuraman وManzey (2010)، وSoll وLarrick (2009)، وتخبرك بما وجده كلٌّ منهم بعد لوحك الأخير. المراجع الكاملة في قسم «من أين تأتي الأرقام؟».
هل عليّ أن آخذ متوسط إجابتي وإجابة الذكاء الاصطناعي؟
يترك لك اختبار الثقة في الذكاء الاصطناعي هذا الخيار، لأن طريقة جمعك بين الرقمين هي بالضبط ما يقيسه. وبعد الانتهاء تعرض صفحة النتائج كيف كان سيبدو أخذ المنتصف في كل لوح مقارنةً بأعدادك الأولى وأعدادك النهائية والمساعد، وما يقوله بحث Soll وLarrick عام 2009 عن مراجعة الأحكام بشأن أخذ المتوسط.
هل هذا اختبار شخصية؟
لا. يسجّل اختبار الثقة في الذكاء الاصطناعي كيف استخدمت مساعدًا واحدًا على تسعة ألواح للعدّ. والدراسات التي يُقارن بها استخدمت مهام أخرى، مثل الأوزان من الصور والتواريخ التاريخية والتوقعات، لذلك فالمقارنة مرجع تقريبي وليست ترتيبًا.
من أين تأتي الأرقام؟
لا توجد بيانات سكانية عن وزن النصيحة في مهمة عدّ كهذه، لذلك لا تعطي النتيجة رتبة مئينية؛ بل تضع رقمك بجانب القيم المعتادة في الدراسات (Yaniv 2004، الدراسة 1؛ Logg et al. 2019، التجربة 1A). لا ينشر الموقع بيانات لاعبيه.
- Yaniv (2004), Organizational Behavior and Human Decision Processes — Receiving other people’s advice: Influence and benefit
- Logg, Minson & Moore (2019), Organizational Behavior and Human Decision Processes — Algorithm appreciation: People prefer algorithmic to human judgment
- Dietvorst, Simmons & Massey (2015), Journal of Experimental Psychology: General — Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err
- Parasuraman & Manzey (2010), Human Factors — Complacency and bias in human use of automation: An attentional integration
- Soll & Larrick (2009), Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition — Strategies for revising judgment
كيف تُحسب النتيجة
وزن النصيحة
(النهائي − الأول) ÷ (النصيحة − الأول)، وهو المقياس المعياري عند Yaniv (2004)، ويُحصر بين 0 و1. البقاء في مكانك يساوي 0، وتبنّي النصيحة يساوي 1، والالتقاء في منتصف الطريق يساوي 0.5.
قريب
عدّ نهائي لا يبعد عن العدد الحقيقي أكثر من 15%. وتُقارن الدقة بمتوسط الخطأ لأعدادك الأولى، وأعدادك النهائية، والمساعد، ونقطة المنتصف.