Inteligência Artificial Generativa: Um Mergulho em Suas Usabilidades
A inteligência artificial generativa, também conhecida como GenAI, usa modelos de linguagem para criar diversos conteúdos a partir de um vasto conjunto de dados e parâmetros. Essa tecnologia tem o potencial de mudar a forma como as pessoas trabalham, tanto em tarefas pessoais quanto profissionais. O que faz a GenAI tão especial é sua flexibilidade, capacidade de aplicabilidade a várias tarefas e habilidade de gerar conteúdos novos.
Porém, essa flexibilidade traz desafios. Quando se trata de criar sistemas de GenAI que sejam amigáveis ao usuário, os estudos mostram que existem alguns obstáculos. Muitas vezes, a dificuldade está na forma como os usuários precisam interagir com esses sistemas. Eles enfrentam problemas como a criação de comandos, a avaliação dos resultados gerados e a maneira de intimar a GenAI em seus fluxos de trabalho.
Recentemente, vários trabalhos têm tentado entender essas particularidades da GenAI e seus possíveis impactos sobre os usuários. Além disso, as iniciativas buscam apresentar diretrizes para desenvolver uma GenAI mais centrada nas necessidades humanas. Contudo, a compreensão dos desafios ligados à usabilidade da GenAI ainda não está bem estabelecida, e menos ainda com base em teorias sobre como o ser humano pensa e aprende.
Pesquisas recentes pedem estudos para descobrir como as pessoas se relacionam com a GenAI e a inteligência artificial em geral. Uma das ideias apresentadas é que a metacognição, que é a habilidade de monitorar e controlar os próprios pensamentos, pode oferecer uma nova forma de entender e desenvolver soluções para esses desafios na usabilidade da GenAI.
Primeiro, é importante notar que os sistemas de GenAI exigem diversas demandas metacognitivas dos usuários. Compreender essas demandas pode ajudar a esclarecer os problemas de usabilidade que já foram detectados e até identificar novos. Em segundo lugar, entender essas demandas pode abrir portas para novas pesquisas sobre como interagir com a IA.
Essas demandas se assemelham muito ao trabalho de um gerente que precisa delegar tarefas a sua equipe. Assim como o gerente deve entender e definir seus objetivos, dividir tarefas de forma clara e avaliar os resultados, o usuário de GenAI precisa também articular suas metas e avaliar o que o sistema gera. O gerente, por sua vez, deve monitorar o progresso das tarefas e ajustar o que for necessário.
De maneira similar, quem usa GenAI precisa expressar suas necessidades de forma clara, entender as metas que deseja alcançar e dividir essas metas em sub-tarefas. E mais, para se sentir seguro nos resultados que o sistema fornece, o usuário deve ter confiança em sua capacidade de avaliar o que é produzido e ser flexível o suficiente para ajustar seu modo de interação quando necessário.
Além disso, a diversidade de tarefas que a GenAI pode realizar traz um outro nível de exigência. Os usuários precisam decidir como integrar a GenAI em seu trabalho. Isso envolve saber quando e de que maneira usar essa tecnologia, sendo imprescindível ter clareza sobre seu impacto e adaptabilidade.
Aqui, notamos que essas exigências vêm da flexibilidade, generalidade e originalidade da GenAI. Discutimos que esses elementos, ao requereer um acompanhamento constante das interações humanas com a IA, podem gerar obstáculos. Para entender melhor essas demandas, vamos nos basear em pesquisas sobre metacognição e em estudos que envolvem usuários da GenAI.
Uma abordagem para lidar com essas solicitações pode ser tornar as habilidades metacognitivas dos usuários mais robustas. Isso é possível através de estratégias de apoio metacognitivo que poderiam ser inseridas nos próprios sistemas de GenAI. Essas estratégias podem ajudar os usuários em fases como planejamento, autoavaliação e autogestão.
Recentemente, alguns estudos em interação humano-computador já estão explorando esse caminho, mesmo que não deem ênfase direta à metacognição. Acreditamos que utilizar essa perspectiva pode oferecer novas direções e soluções para melhorar a usabilidade dos sistemas GenAI.
Outra forma de aliviar a carga metacognitiva para os usuários é projetar GenAIs que sejam mais explicativas e personalizadas. Melhorar a explicabilidade ajuda a transferir parte do esforço de pensamento do usuário para o sistema. Isso pode simplificar a forma como as informações são apresentadas e ajustadas às necessidades dos usuários.
Da mesma forma, considerar a metacognição pode ajudar a tornar a personalização dos sistemas GenAI mais fácil e efetiva. Nos próximos tópicos, vamos explorar intervenções que visam melhorar a metacognição e também protótipos de interação entre humanos e IA. O objetivo é trazer estratégias que sejam eficazes para as demandas metacognitivas da GenAI.
Além disso, vamos discutir como os elementos de flexibilidade, generalidade e originalidade da GenAI podem criar soluções de design que atendam essas necessidades. Por último, também vamos falar sobre a carga cognitiva e como equilibrá-la com as demandas metacognitivas.
Em resumo, a nossa pesquisa se desdobra em três pontos principais:
- Identificamos e fundamentamos os desafios de usabilidade da GenAI em conceitos de metacognição, utilizando pesquisas da psicologia e estudos com usuários.
- Propomos caminhos baseados em experiências metacognitivas para melhorar as habilidades dos usuários e diminuir as exigências metacognitivas da própria GenAI.
- Usamos a metacognição como base para indicar áreas que precisam de mais investigação e para criar oportunidades que tirem proveito das características singulares da GenAI, visando aumentar sua usabilidade.
Nas próximas seções, vamos definir o que entendemos por metacognição, resumir os principais achados da pesquisa, mostrar os desafios metacognitivos da GenAI e sugerir como atendê-los de maneira eficaz.
