Привет! Меня зовут Иван Савчук, я менеджер по развитию в стартапе АТОМ. Департамент, в котором я работаю, занимается дизайном опыта взаимодействия человека с автомобилем, иначе говоря – проектированием Human-Machine Experience. Сегодня я хочу рассказать о том, какие сведения о доверии людей к технологиям мы используем в нашей работе.
Жизнь меняется. Автомобили тоже
Управление автомобилем все еще остается большой работой, требующей значительных затрат времени и сил. Внимание человека за рулем приковано к происходящему на дороге и к поведению автомобиля. К тому же водителю необходимо оценивать свое собственное состояние и возможность реагировать на изменения ситуации.
Жизнь людей изменилась. Привычки, развлечения, работа и даже способ выражения эмоций удобно управляются компактными и доступными гаджетами. То же самое вскоре произойдет и с автомобилями. Они перестанут быть обычными средствами передвижения или крутыми дорогими аксессуарами и превратятся в умных и кастомизируемых помощников водителя и пассажира. А в какой-то момент вообще возьмут на себя всю работу, позволяя человеку на левом переднем сидении отдыхать во время движения так же, как и остальным пассажирам.
Мы хотим создать новый опыт вождения, который будет отражать современный образ жизни и позволит людям сохранять настроение и энергию для других дел.
Очевидным решением выступает применение автопилота. Но высокие уровни автоматизации автомобиля пока недостаточно распространены и ограничены нормативно. Поэтому нужно построить «мост» от систем помощи водителю к полной автономности, когда можно будет полностью довериться автопилоту.
На этом пути автомобиль должен постепенно превращаться в гаджет, который «понимает» потребности человека и может брать значительную часть задач на себя.
И задач не только водительских, ведь все начинается еще до того, как вы повернули ключ зажигания или нажали соответствующую кнопку.
Сначала человеку надо прервать или завершить текущие занятия, переключиться, вспомнить о поездке и важных деталях – куда заехать по пути, с кем договориться о встрече, что взять с собой и т. д. Потом построить маршрут в навигаторе и выбрать музыкальный плейлист под настроение, отрегулировать спинку сиденья и зеркала.
Большинство таких действий нужно продумывать самостоятельно, планировать поездку с учетом постоянно меняющейся информации, заранее добираться до автомобиля для проверки и подготовки к поездке. А что, если эти процессы можно сделать полностью удаленными или вообще автоматизировать? Вот, например, вам нужно доехать до магазина, и вы хотите взять каршеринг, чтобы удобно довезти покупки. Вы включаете приложение на смартфоне, выбираете свой пресет, и, когда садитесь в автомобиль, в нем все уже настроено под ваши вкусы и учтены особенности ваших предыдущих поездок. Захотелось что-то изменить? Просто вызываете голосового ассистента и просите его внести изменения.
Почему этого не сделали раньше?
Если вы строите автомобиль, который соответствует такому уровню пользовательского опыта, вам нужно решить множество сложных задач, связанных с инжинирингом, архитектурой, разработкой, прототипированием и т. д. Среди этих задач есть создание пользовательского интерфейса, который способен органично погрузить человека в новый опыт, адаптировать к непривычным пока фичам управления машиной. Важным аспектом в дизайне такого интерфейса является доверие к машине.
Это заметно в ситуации с ассистентами водителя. Автопроизводители реализуют в своих продуктах усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS) разного уровня. Однако в ходе наших исследований мы видим значительное количество отказов водителей от такой помощи. В пользовательских интервью можно услышать такие отзывы об ADAS: «Если бы мне показали, объяснили, я бы включила», «Не факт, что, техника сориентируется стопроцентно эффективно», «Можно, конечно, и попробовать включить... если жить надоело». А часто люди даже не знают, что их автомобиль умеет удерживать полосу или обладает адаптивным круиз-контролем. Подобные ситуации хорошо иллюстрируют опасения людей по отношению к технике.
Специалисты по человеко-машинным интерфейсам (HMI) занимаются проблемой доверия к технике еще с 1980-х. А сегодня уже все мы можем в полной мере ощутить на себе «технологические сомнения». Искусственный интеллект с каждым днем охватывает все больше задач. И те, кто еще вчера автоматизировали бизнес-процессы и работу других людей, сегодня оценивают, в какой степени генеративные нейросети (например, ChatGPT и Midjourney) смогут заменить на работе уже их самих. Люди строят, углубляют и трансформируют свои отношения с технологиями.
В современных автомобилях ИИ отвечает за компьютерное зрение и оценку ситуации на дороге. Например, данные с множества камер и сенсоров с помощью искусственного интеллекта проходят кластеризацию и классификацию для того, чтобы машина поняла, кто или что сейчас находится в «поле зрения». Далее распознанные объекты обрабатываются другими ИИ-алгоритмами для предсказания возможных движений и изменения ситуации. Результаты используются и в автопилоте, и в фичах помощи водителю. Одна из задач в дизайне интерфейса управления автомобилем (тот самый HMI) заключается в погружении водителя в использование таких фич. Но, как мы уже заметили, почти все такие решения сталкиваются с барьером недоверия к технологиям.
Что это за проблема и как ее решать?
Первый вопрос, который возникает при подходе к этой задаче: можем ли мы использовать слово «доверие» в отношении технологий? Ведь это термин из социальной психологии, который описывает взаимоотношения между людьми и не затрагивает машины, автоматизацию и вычисления.
Определение доверия:
«Доверие — отношение человека к другим людям и миру, включающее интерес и уважение к объекту или партнеру, представление о потребностях, которые могут быть удовлетворены в результате взаимодействия с ним, эмоции от предвкушения их удовлетворения и позитивные эмоциональные оценки объекта или партнера, расслабленность и безусловную готовность проявлять по отношению к нему добрую волю, а также совершать определенные действия, способствующие успешному взаимодействию.» — В. Н. Мясищев – Ученые записки ЛГУ. № 203. Серия философских наук. Психология.
С тематикой доверия пилотов к интерфейсам компьютеризированных систем в свое время столкнулись специалисты исследовательской лаборатории ВВС США. Они решили проверить, насколько природа такого доверия похожа на взаимоотношения между людьми. Также важно было понять, являются ли доверие и недоверие частями одной шкалы, или это разные переменные, которые следует измерять отдельно.
1. На начальном этапе с помощью лингвистов выявили слова, связанные с понятиями доверия и недоверия.
2. Затем исследовали, насколько тесно каждое из этих слов связано с доверием или недоверием, чтобы оценить, являются ли они противоположностями одного явления или представляют собой разные вещи.
3. Далее с помощью опросов оценили сходство пар слов. Полученные данные были использованы для построения многомерной шкалы измерения доверия.
Получили такие результаты:
· Доверие и недоверие являются двумя крайностями одного явления, и нет необходимости разрабатывать две шкалы для измерения доверия и недоверия по отдельности.
· Оказалось, что люди не воспринимают категории доверия и недоверия по‑разному. Причем, для описания отношения к технике респонденты чаще использовали слова, связанные с недоверием, а для описания отношения к людям — наоборот, выбирали слова, связанные с доверием.
· В результате кластерного анализа была построена шкала для измерения доверия к человеко‑машинным системам.
И теперь все становится еще интереснее. Мы разобрались в том, что доверие и недоверие к технике — это две части одной шкалы. И, казалось бы, можно искать «обратную» логику в действиях людей на разных сторонах такой шкалы. Но на практике люди проявляют доверие и недоверие по‑разному. Объяснение таких различий можно найти в работах психолога Аллы Купрейченко.
Приобретения от оправдания доверия и потери в результате подтверждения недоверия в большинстве случаев ни качественно, ни количественно, ни тем более психологически не являются эквивалентными.
Если ожидания доверия не оправдаются, ничего страшного не произойдет, — мы просто не получим «выигрыш». Если же подтвердятся ожидания недоверия, то мы можем потерять нечто высоко значимое. Образно проблему доверия‐недоверия можно представить как «дилемму мыши перед мышеловкой».
В автомобильных реалиях это значит, что доверие к машине строится на основании тех возможностей, которые она предоставляет: удовольствие от вождения, экономичность, развлечения, отдых, комфорт. Недоверие основывается на субъективной оценке опасности, которая возникает из чувства габаритов машины, ощущения сцепления шин с дорогой, представления о техническом состоянии авто в реальном времени, средств обеспечения безопасности, а также наличия всей нужной информации во время движения и т. д. То есть водитель воспринимает машину надежной и предсказуемой, но в то же время помнит о возможности возникновения неожиданных опасных ситуаций на дороге.
Поэтому важно проектировать, как человек будет формировать свою ментальную модель интерфейса автомобиля. Выраженные различия ожиданий водителя от реального поведения отдельной функциональности HMI провоцирует опасение не только в отношении этой фичи, но и других полноценных дизайн-решений.
Пример такой ситуации – адаптивный круиз-контроль. А точнее то, как люди привыкают к этой функции. В своих тестах я выявил, что значительная часть водителей использует АСС только на трассе и только в идеальных условиях. Причина здесь в том, что люди не могут создать достаточное для уверенного использования представление о работе этой системы. Функциональность остается для водителей черным ящиком, которому они не готовы доверить свою безопасность за рулем. Ведь в большинстве HMI-решений не отображаются допустимые границы эффективности круиз-контроля. Люди просто не могут понять и спрогнозировать момент, когда нужно будет принять полный контроль над машиной в свои руки.
В результате водители отказываются от умных фич автомобиля и формируют негатив в отношении бренда автопроизводителя в целом. И не важно, что дизайн других компонентов интерфейса продуман до мелочей – опасения распространяются на весь опыт использования авто.
Как измерять техно-доверие?
Чтобы результативно исследовать такие эффекты, нужно понять, из чего формируется доверие к машинам. На базе широкого набора исследований Алла Купрейченко построила свою типологию доверия к технологиям. Она выделяет семь категорий, на которые люди распространяют надежды и опасения, когда используют технологии. Попробуем описать эти категории с «автомобильной» точки зрения.
1. Собирательный показатель доверия. Насколько человек вообще доверяет автомобилям без учета отдельных нюансов.
2. Отдельные блоки или функциональные системы. В их ряду можно рассматривать и дизайн – внешний вид, восприятие экстерьера автомобиля и салона могут как внушать доверие, так и вызывать опасения. Сюда же относятся удобство и функциональность отдельных систем управления машиной, или, как мы их называем вместе, HMI (Human-Machine Interface).
3. Создатели авто. Инженеры, дизайнеры, программисты, испытатели, сборщики и многие другие люди, результатом работы которых является готовый автомобиль. Люди испытывают доверие не только к бренду, коллективу или культуре в целом, но и к отдельным личностям.
4. Люди, которые обслуживают автомобиль. Здесь речь идет о социально-культурной оценке доверия отдельным техникам и бренду сервиса в целом. Больший вес имеет такая оценка у водителей-профессионалов, которым приходится пользоваться автомобилем постоянно.
5. Водители, которые также могут использовать автомобиль. Это актуально, например, для оценки и выбора машины в каршеринге. Потенциальный арендатор оценивает машину с учетом представления о людях, которые пользовались авто раньше.
6. Водитель и степень его доверия к самому себе и своим навыкам.
7. Условия, в которых обычно используется машина. Например, качество дорог, климат, интенсивность вождения. Когда человек знает, что автомобилю приходится ежедневно сталкиваться с повышенными нагрузками, доверие снижается, а опасения возрастают.
Эти категории нужно оценить по шести шкалам, чтобы получить матрицу доверия, которая показывает, над чем стоит поработать. Обычно мы просим людей поставить оценки по таким параметрам.
Надежность показывает, насколько человек считает машину и другие категории оценки устойчивыми к разного рода поломкам, ошибкам, сбоям. Другими словами, это вероятность «сюрпризов».
Предсказуемость отражает то, в какой степени можно предугадать, что будет с каждой из категорий. Или, если хотите, насколько неожиданным будет «сюрприз».
Единство. Эта оценка важна не только как мера интуитивности интерфейса. Управление машиной подразумевает автоматизм многих действий, поэтому человек как будто сливается с HMI. Можно сказать, что чувство единства показывает, насколько легко человек начинает чувствовать машину.
Отношение к недостаткам показывает уровень опасений. Часто приходится использовать проективный метод и задавать уточняющий вопрос: «Машина достаточно безопасна, чтобы вы поехали на ней со своим ребенком?».
Шкалы симпатия и расчет отвечают за проявление «человеческого отношения» к машине. И об этом стоит поговорить подробнее. Дело в том, что доверие во многом формируется по эволюционным механизмам. Поэтому все становится еще сложнее, когда мы начинаем «очеловечивать» технические системы, например, когда передаем часть функций управления виртуальному ассистенту. Как только интерфейс обретает антропоморфные черты, пользовательские требования к этому интерфейсу значительно меняются. И об этом мы поговорим в следующей части статьи.
А сейчас можно сделать главный вывод о том, что техно-доверие нельзя рассматривать как отдельный аспект человеко-машинного взаимодействия. И мы не можем линейно принимать какое-либо решение о проектировании автомобиля, исходя из оценок матрицы доверия. Все, о чем говорится в статье, сложно вплетено в пользовательские сценарии. И полезно понимать логику этих вплетений в процессе HMI-дизайна. Особенно, если вы создаете новый водительский опыт.
А пока сделаем паузу. До новых встреч.
