Введение. Сам термин «искусственный интеллект» отражает характерную для человека склонность концептуализировать машины, выполняющие сложные вычислительные задачи, в антропоморфных терминах [3]. Люди с завидным постоянством демонстрируют то, что Л. Флориди называет «семантической парейдолией» [5], то есть приписывают технологиям ментальные состояния, убеждения, намерения и эмоции. Эта когнитивная особенность проявляется не только в восприятии технических устройств: на протяжении истории люди антропоморфизировали природные объекты, животных, орудия труда и сакральные артефакты.

Существует значительное количество теорий, объясняющих склонность людей «очеловечивать» нечеловеческое. В частности, трехфакторная теория антропоморфизма [4] выделяет три ключевые детерминанты данного феномена. Во-первых, высокая доступность знаний о самих себе делает это знание наиболее очевидным при вынесении индуктивных суждений о других сущностях. Поэтому дети, испытывающие дефицит знаний о мире, чаще проецируют собственные характеристики на внешние объекты. Во-вторых, антропоморфизм может служить способом преодоления неопределенности и когнитивной сложности, помогая экономить ресурсы при интерпретации поведения агента и повышая уверенность в предсказаниях его действий. В-третьих, процесс «очеловечивания» компенсирует дефицит социальных связей, вводя в круг общения новых, в том числе цифровых, партнеров.

С социологической точки зрения антропоморфизм рассматривается как результат действия социальных фреймов, в которые помещаются нечеловеческие агенты, например в сценариях консультации, исповеди или психотерапевтического сеанса [16]. Сама форма коммуникации вынуждает человека приписывать другой стороне атрибуты, необходимые для распознавания ситуации и ее реализации.

В современном контексте, особенно в связи с развитием и активным внедрением больших языковых моделей (БЯМ) в социальные практики, феномен антропоморфизма приобретает особое прагматическое значение [8]. «Человекоподобие» становится объектом целенаправленного проектирования, поскольку сходство с homo sapiens усиливает принятие технологии пользователями и повышает доверие к ней [9, 10, 17]. Интерфейсы, расширяющие коммуникативный потенциал чат-ботов, активно интегрируют элементы лингвистического и эмоционального антропоморфизма (особенности языка, интонации, ритм и живость речи) с целью создания эффекта социального присутствия [13, 18].

Этические дискуссии о возможных негативных последствиях антропоморфизации БЯМ акцентируют внимание на том, что чрезмерное «очеловечивание» технологий может формировать завышенные ожидания, снижать критическое мышление, вызывать необоснованное доверие и даже порождать формы идолопоклонства [5, 14]. Тем не менее такие альтернативные подходы, как «голый» инструментализм или постантропный взгляд, пока демонстрируют меньшую эффективность для конструирования повседневных диалоговых практик с ИИ-агентами.

Образование сегодня является одной из сфер, где внедрение БЯМ происходит наиболее активно. Чат-боты начинают выполнять функции персональных тьюторов, ассистентов, консультантов и даже преподавателей [6, 11, 12]. В связи с этим способность обеспечивать эффект социального присутствия за счет человеческой манеры общения становится важной инженерной задачей [7]. Поскольку антропоморфизм не является инвариантом и зависит от когнитивных, ситуационных и культурных контекстов [4], возникает исследовательская повестка, связанная с более глубоким пониманием локальных эффектов человеко-машинного взаимодействия. Во всех ли коммуникативных ситуациях в образовании пользователи в равной степени нуждаются в антропоморфизации собеседника? Очевидно, что научная консультация и информирование о расписании предъявляют разные требования к имитации эмпатии, персонализации и вовлеченности коммуницирующих. Не менее важно понять, как стратегии общения инкорпорированные в чат-ботов (вежливость или грубость) влияют на восприятие их человечности [15]. Хотя теплота, отзывчивость и моральная поддержка традиционно рассматриваются как ключевые маркеры человекоподобия, неочевидно, что именно эти качества универсальны для всех культурных и социальных контекстов социального взаимодействия. В образовании, например, во многих культурах именно директивная и даже ликоугрожающая коммуникация воспринималась и продолжает восприниматься как норма.

В данной статье мы исследуем восприятие студентами российских вузов антропоморфизма чат-ботов в зависимости от стратегий коммуникации и коммуникативных фреймов. Основные исследовательские вопросы формулируются следующим образом:

RQ1. Вежливая или грубая коммуникация чат-ботов в большей степени влияет на их антропоморфизацию студентами вузов?

RQ2. Какие коммуникативные фреймы в образовании в большей степени способствуют антропоморфизации чат-ботов?

Мы проверяем две предварительные гипотезы:

Гипотеза 1. Чат-бот, демонстрирующий ликоугрожающие речевое поведение, будет восприниматься студентами как более антропоморфный в связи с распространенными в образовании практиками «токсичной» коммуникации, подавляющей автономию и субъектность.

Гипотеза 2. Во фреймах «обратная связь» и «рекомендация» студенты в большей степени будут антропоморфизировать чат-ботов, поскольку эти форматы взаимодействия требуют большей человеческой вовлеченности, чем объяснение.

Материалы и методы. Для оценки антропоморфизма в исследовании был использован валидированный опросник Godspeed Questionnaire [1], разработанный для измерения восприятия человекоподобных роботов по нескольким параметрам: антропоморфизм, одушевленность, привлекательность и воспринимаемая разумность. В целях адаптации инструмента к цифровым чат-ботам были сохранены только релевантные для данной категории характеристики. Раздел, связанный с оценкой привлекательности (likeability), был исключен, поскольку этот аспект был очевидно встроен в поведенческую модель одного бота (Номи) и отсутствовал у другого (Вектор). Таким образом, после взаимодействия с чат-ботом участники оценивали по шкале от 1 до 5 следующие показатели: антропоморфизм (искусственный/естественный, машиноподобный/человекоподобный, неосознанный/осознанный, неестественный/реалистичный); одушевленность (мертвый/живой, пассивный/активный, механический/органический, безынициативный/интерактивный); воспринимаемая разумность (некомпетентный/компетентный, неосведомленный/информированный, безответственный/ответственный, неразумный/рассудительный).

Для конструирования коммуникативных стратегий ботов применялась теория вежливости П. Браун и С. Левинсона [2], основанная на концепте «лицо» И. Гофмана. В их подходе вежливость трактуется как совокупность приемов, позволяющих смягчить ликоугрожающие акты и сохранить позитивное или негативное лицо собеседника. Позитивное лицо отражает стремление индивида быть одобряемым и принятым членом социальной группы. Негативное лицо выражает желание восприниматься как автономная личность, свободная от внешнего давления.

Ликоугрожающие акты — это речевые действия, способные поставить под сомнение значимость «лица» собеседника. Угроза позитивному лицу проявляется, например, в критике или сомнении в компетентности, а угрозы негативному лицу — в директивах, советах или обещаниях, ограничивающих свободу выбора. Напротив, ликосохраняющие акты поддерживают «лицо» собеседника: для позитивного лица это может быть проявление интереса, эмпатии, подчеркивание общности, для негативного — уважение автономии и невмешательство.

Выбор трех коммуникативных фреймворков (объяснение, обратная связь и рекомендация) был обусловлен их значимостью и частотой использования в образовательной практике, что позволило смоделировать типичные сценарии взаимодействия студентов с цифровыми агентами.

В эксперименте приняли участие 543 студента из трех российских университетов: Тюменского государственного университета (ТюмГУ), Донского государственного технического университета (ДГТУ) и Московской школы управления СКОЛКОВО. Возраст участников составил от 17 до 20 лет. Для исследования были разработаны три экспериментальных чат-бота — Номи, Серо и Вектор, каждый из которых реализовывал определенную стратегию коммуникации: Номи использовал ликосохраняющий стиль (вежливый, эмпатичный, поддерживающий); Вектор — ликоугрожающий (ироничный, саркастичный, директивный); Серо — нейтральный, без эмоциональной окраски.

Каждый участник взаимодействовал только с одним ботом и в рамках одного коммуникативного фреймворка. На общение отводилось 10 мин. После завершения взаимодействия участники заполняли анкету оценки бота и могли оставить комментарии о своем опыте. Размер ячеек экспериментального плана (бот × фреймворк) варьировался от 50 до 60 участников. Дополнительно фиксировались данные о возрасте испытуемых и частоте взаимодействия с технологиями искусственного интеллекта.

Каждый бот имел уникальный промпт, определяющий его поведенческую модель. Промпты были разработаны на русском языке с учетом целевой аудитории исследования. В таблице 1 представлены ключевые характеристики ботов. Каждая модель демонстрировала устойчивое соблюдение своего стиля, что обеспечивало внутреннюю валидность эксперимента.

Таблица 1

Системные промпты для ботов

Поскольку боты взаимодействовали с русскоязычной аудиторией, то промпты также использовали русский язык для настройки. В таблице 2 можно увидеть, как боты реагировали на те или иные сообщения в произвольный момент коммуникации со случайным участником эксперимента.

Таблица 2

Демонстрация запросов ботам и их ответов

Результаты исследования. В ходе анализа была подтверждена устойчивость основных различий, выявленных в предварительном описании гипотез: с помощью двухстороннего подхода (параметрические доверительные интервалы и бутстрапирование) были отмечены стабильные средние значения по ключевым показателям (Рис. 1). Межгрупповой анализ показал статистически значимые различия по уровню воспринимаемого антропоморфизма между ботами (ANOVA, p < 0,001). Непараметрический тест Крускала-Уоллиса подтвердил это различие для индекса антропоморфизма (H = 23,609, p < 0,001), одушевленности (H = 19,265, p < 0,001) и воспринимаемой разумности (H = 38,899, p < 0,001) (Рис. 2–5). Пост-хок тест Тьюки и тест Данна уточнили, что основная дисперсия антропоморфизма объясняется контрастом «Вектор» против остальных ботов: Вектор демонстрирует заметно более высокие средние оценки антропоморфизма (M = 3,123) по сравнению с Серо (M = 2,598) и Номи (M = 2,924) (Рис. 6). Это подтвердило Гипотезу 1 исследования.

Важная обнаруженная закономерность — частичное расслаивание связанных конструктов. Корреляционный и компонентный анализ (панели г на Рис. 3–5) указывают, что общий индекс антропоморфизма не тождествен одушевленности и воспринимаемой разумности. У Вектора вклад отдельных пунктов, описывающих «человекообразность» (машиноподобный/человекоподобный, искусственный/естественный), оказался относительно большим, тогда как показатели одушевленности и воспринимаемой разумности для этого бота значимо ниже. Это означает, что коммуникативный стиль, включающий резкость или сарказм, может повышать ощущение «человекообразности» без параллельного повышения представлений об агентности и компетентности агента. Иными словами, человекоподобие, одушевленность и разумность частично диссоциируются в восприятии пользователей.

Сценарный фактор также оказал значимое влияние (p = 0,0125). Распределения по фреймам взаимодействия показывают, что коммуникативный контекст модифицирует восприятие: фреймы, требующие персонализированной и контекстной обратной связи, как правило, ассоциируются с более высоким уровнем антропоморфизма по сравнению с фреймами, ориентированными на формальную выдачу информации. Это согласуется с гипотезой о том, что социально-эмоциональные требования задачи усиливают потребность в человекоподобных сигналах. При этом в задачах рекомендательного характера пользователи чаще приписывают компетентность и объективность машинам, что уменьшает роль антропоморфизма как необходимого условия доверия к рекомендациям, что опровергло первоначальную гипотезу о важности человеческого фактора во фрейме «рекомендация».

Отмечено отсутствие значимых корреляций между опытом использования ИИ и оценками ботов (p > 0,05). Это указывает на относительную универсальность наблюдаемых эффектов среди студентов в выборке: различия в восприятии скорее связаны с характеристиками самих коммуникативных стратегий и фреймов, чем с предшествующим опытом работы с ИИ.

Практические следствия анализа корреляций и компонентной структуры таковы. Во-первых, проектирование интерфейсов должно рассматривать антропоморфизм как многомерный феномен: целесообразно разделять сигналы «человекообразности» и сигналы разумности и намеренно комбинировать их в зависимости от задач (эмпатические сценарии против информационно-фактических). Во-вторых, управляемая поведенческая «несовершенность» (элементы человеческой неточности или прямолинейности) может усилить ощущение социального присутствия, но одновременно снижать восприятие компетентности; это важно учитывать при выборе тональности для образовательных ИИ-агентов.

Рис. 1. Визуализация средних оценок характеристик восприятия ИИ-ботов с доверительными интервалами

Рис. 2. Средние значения оценок по каждой характеристике для каждого бота с маркировкой статистически значимых в ANOVA характеристик

Рис. 3. Сравнительный анализ распределения оценок антропоморфизма: а) − по типам ботов; б) − по сценариям взаимодействия; в) − в зависимости от опыта использования ИИ; г) − компонентная структура антропоморфизма всех ботов. Результаты подтверждены непараметрическим тестом Крускала-Уоллиса (H = 23,609, p < 0,001) с пост-хок тестированием по Данну

Рис. 4. Сравнительный анализ распределения оценок одушевленности: а) − по типам ботов; б) − по сценариям взаимодействия; в) в зависимости от опыта использования ИИ; г) − компонентная структура антропоморфизма всех ботов. Результаты подтверждены непараметрическим тестом Крускала-Уоллиса (H = 19,265, p < 0,001) с пост-хок тестированием по Данну

Рис. 5. Сравнительный анализ распределения оценок воспринимаемой разумности: а) − по типам ботов; б) − по сценариям взаимодействия; в) − в зависимости от опыта использования ИИ; г) − компонентная структура антропоморфизма всех ботов. Результаты подтверждены непараметрическим тестом Крускала-Уоллиса (H = 38,899, p < 0,001) с пост-хок тестированием по Данну

Рис. 6. График со статистическими значимыми и незначимыми сравнениями ботов в разных категориях

Обсуждение и заключение. Активное внедрение технологий искусственного интеллекта в различные социальные сферы, включая образование, существенно усложнило систему различений, устанавливающую границы между человеческими и нечеловеческими агентами. Это в свою очередь ставит под вопрос содержание привычных категорий, с помощью которых традиционно описывались и оценивались человеческие индивиды: интеллект, рациональность и субъектность и т. п.

Результаты проведенного исследования показывают, что антропоморфизация не обязательно связана с атрибутированием таких качеств, как одушевленность и рациональность. Мы допускаем, что такие результаты могут быть обусловлены несовершенством измерительной школы, которая не учитывает трансформаций в семантике самих концептов (компетентность, активность, рациональность, естественность и т. д.), которые происходят в связи с все большей гибридизацией человека и его технологического окружения.

Проявления антропоморфизма действительно контекстуально вариативны и зависят от культурных норм и коммуникативных практик сообществ, «обживающих» технологию. Появление в этих практиках новых цифровых участников не только требует выработки уникальных сценариев взаимодействия с ними и способов восприятия, но и трансформирует саму систему социальных отношений, в том числе представления о людях и их сущностных качествах. Рост опыта взаимодействия пользователей с ИИ-агентами, зачастую чаще демонстрирующими доброжелательное и вежливое поведение, чем люди, может приводить к смещению ассоциативных полей. Концепты «доброжелательности», «рациональности» и «компетентности» постепенно теряют исключительно человеческий статус и начинают приписываться машинам. Как показало исследование, студенты, например, чаще воспринимают рациональность и компетентность не в экспрессивных, а в нейтральных фактуальных формах коммуникации, лишенных эмоциональной окраски. Поэтому для получения «объективной» информации более востребованными становятся агенты, демонстрирующие бесстрастную аргументацию.

Изменение пользовательских практик отражается и на представлениях о необходимых формах человеческого участия в различных коммуникативных ситуациях. Так, если в контексте получения обратной связи сохраняется потребность в человекоподобных агентах, то в ситуациях запроса рекомендаций связь с антропоморфизмом оказывается менее выраженной. Вероятно, это связано с распространением автоматизированных рекомендательных систем, в которых сама категория «рекомендации» перестает ассоциироваться с человеческим посредничеством.

Таким образом, наблюдается постепенное размывание границ между человеческими и техническими акторами, сопровождающееся формированием новых, нестабильных конфигураций их свойств. Эти результаты имеют практическое значение для проектирования образовательных программ и интерфейсов искусственного интеллекта. При разработке подобных систем важно учитывать динамичность восприятия этих новых акторов людьми, адаптируя коммуникативные стратегии к культурным и ситуативным контекстам использования.