Патент RU_2676949_C2 со скромным названием «Система и способ определения дохода пользователя мобильного устройства» компании ООО ЯНДЕКС (RU) действует с  пятого апреля 2017 года. А вместе с патентом RU 2 637 431 C2 «Способ и система определения оптимального значения параметра аукциона для цифрового объекта» это дает возможность для персонального, ситуационного и точечного ценообразования, например на услуги такси. Не документальное ли это подтверждение возможности компании для топ-менеджера с последним iPhone ставить ценник дороже, чем для дизайнера с Xiaomi на идентичный по гео и времени заказ? «Вот тебе, бабушка, и Юзер и Экспирианс!»? В дебри патента окунаться не будем, а поговорим об алгоритмах скрывающихся под обличием термина User Experience (ох, не тому ведь вас учили, юная леди, на на курсе Яндекс.Практике по UI/UX). Во-первых, это «душное» чтиво. Во-вторых они все одинаковые: одни знают сколько мы зарабатываем, другие (Tinder) — с кем мы спим, третьи увеличивают вовлеченность (EA), четвертые повышают микротранзакции (Ubisoft).  Я их все прочел и для простоты резюмирую: в основе всех патентов и технологий лежит теория множеств, мат. аппарат теории Графов, что то типа алгоритмов Elo для системы подбора и десяток серверов тензорными ядрами на 3958 терафлопс. Вы ведь не думали, что Хуанг их продает для генерации картинок или GPT?!) Предлагаю читателю познакомится с тем, как нежно и волшебно пишет об этом зарубежная пресса и исследования, в моем «правильном» переводе лит.обзора на тему Algorithmic Experience (AX), за авторством Diem-Trang Vo и редакцией Duy Dang-Pham. Все нужные слова выделены жирным. ИИ «бла-бла-бла» неотъемлемой «бла-бла-бла» повседневной жизни. Спектр реализаций: рекомендательные системы э-коммерции, рекомендации фильмов, специализированные службы агрегации контента или навигационные системы.  Да. Внедрение технологий может улучшить работу пользователей и спектр услуг, но, не очевидно, как пользователи воспринимают такие рекомендательные системы: какие факторы влияют на нашу удовлетворенность и принятие этих рекомендательных систем алгоритмов? И как мы можем улучшить алгоритмический опыт пользователей? Проанализировав 35 448 отзывов пользователей  Facebook, Netflix и Google Maps, Einband и др. (2019) выяснилось что не только точность, но и взаимодействие между пользователями и системами также влияет на опыт пользователей.  С одной стороны, исследование предполагает, что есть общими проблемами этих систем — алгоритмические, такие как: предвзятая модерация контента Facebook, несоответствие между рекомендациями и интересами Netflix, неточный пункт назначения Google Maps, являются  С другой, пользователи могут чувствовать раздражение, когда они имеют ограниченный контроль над тем, как работают системы. Например, пользователи могут быть разочарованы, когда Google Maps продолжает перезаписывать выбранные вручную маршруты, не сообщая им об этом.  Кроме того, важно, как системы взаимодействуют с отзывами пользователей. С бинарной системой рейтинга (нравится/не нравится) пользователям может быть сложно предоставить значимую обратную связь для Netflix, что, в свою очередь, влияет на актуальность рекомендаций. Учитывая эти проблемы, ориентированные на человека, все больше исследований начинают изучать «алгоритмический опыт» или «AX» (1) — всеобъемлющий взгляд на взаимодействие пользователя с интеллектуальными системами. Это понятие включает (но не определяется) действия по усилению пользовательского контроля над алгоритмами принятия решений, прозрачности в том, как работает система, и преднамеренной активации или деактивации алгоритмического влияния. Человеческая деятельность и контроль за системой — одна из новых тем. Позволяя пользователям подтверждать, управлять и сохранять контроль над алгоритмом, система может дать пользователям возможность почувствовать себя способными управлять тем, что система думает о них (1) (5).  Согласно опросу, 56% пользователей хотели бы, чтобы у них была возможность управлять новостной лентой Facebook и самостоятельно фильтровать контент, включая, например, включение/выключение/настройку функции «Люди, которых вы можете знать» (1).  Исследователи предполагают участие людей в процессе разработки систем ИИ. Вовлечение конечных пользователей в процесс разработки может улучшить восприятие пользователями справедливости и доверия, повысить осведомленность об алгоритмах и понимание алгоритмов принятия решений, что приведет к более чуткой позиции (6). Исследования по внедрению алгоритмов и алгоритмическим бихевиористики опираются на воспринимаемую прозрачность и справедливость для объяснения отношения пользователей, фактического использования, уровня принятия, удовлетворенности и намерения продолжать (8) (9).  Прозрачность относится к тому, как система делает видимыми то, что алгоритм знает о пользователе, и объясняет, почему алгоритм представляет результаты на основе этого профилирования (1), что, в свою очередь, улучшает работу алгоритма.  Шин’овская «петля доверия и обратной связи» (9) также предполагает, что воспринимаемая прозрачность и точность гарантируют доверие, что, в свою очередь, способствует удовлетворению. Другие работы направлены на то, чтобы помочь пользователям разобраться в интеллектуальных системах, например, посредством объяснений.  Некоторые авторы согласны с тем, что объяснение положительно влияет на восприятие прозрачности (3). Другие утверждают, что эффективность объяснения зависит от механизмов прозрачности (отчетность и интерпретируемость), а также от того, как система объясняет (7). Например, различия в стилях объяснения (влияние исходных данных, чувствительность, на основе конкретных случаев или демографические данные), методах и модальностях уведомлений по-разному влияют на восприятие справедливости пользователями (2). Алгоритмы «бла-бла-бла» частью «бла-бла-бла» подход ориентированный на человека. Создание ИИ с точки зрения того, что удовлетворяет потребности человека и общества, гораздо важнее, чем продвижение того, что технически возможно. В недавних исследованиях изучались различные способы повышения удовлетворенности пользователей и принятия ими ИИ, включая расширение участия пользователей, повышение прозрачности, справедливости или использование объяснений.  Однако все еще существует ограниченное понимание возможных решений, которые требуют дальнейшего изучения и внимания. Благодаря пониманию восприятия пользователя будущая работа может быть посвящена разработке инклюзивных алгоритмов, ориентированных на человека. Ага, прям таки вижу как Яндекс Такси, перед очередным заказом уведомляет: «Мы знаем, что вы зарабатываете 25к рублей, поэтому хотели сделать вам скидку в 3 процента, но вы получили материнский капитал, поэтому только 1%» Alvarado, O & Waern, A 2018, ‘Towards algorithmic experience: Initial efforts for social media contexts’, in Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 1-12. Binns, R, Van Kleek, M, Veale, M, Lyngs, U, Zhao, J & Shadbolt, N 2018, ‘‘It’s Reducing a Human Being to a Percentage’ Perceptions of Justice in Algorithmic Decisions’, in Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 1-14. Brunk, J, Mattern, J & Riehle, DM 2019, ‘Effect of Transparency and Trust on Acceptance of Automatic Online Comment Moderation Systems’, in 2019 IEEE 21st Conference on Business Informatics (CBI), vol. 1, pp. 429-35. Eiband, M, Völkel, ST, Buschek, D, Cook, S & Hussmann, H 2019, ‘When people and algorithms meet: user-reported problems in intelligent everyday applications’, in Proceedings of the 24th International Conference on Intelligent User Interfaces, pp. 96-106. Kumar, A, Braud, T, Tarkoma, S & Hui, P 2020, ‘Trustworthy AI in the Age of Pervasive Computing and Big Data’, arXiv preprint arXiv:2002.05657. Lee, MK, Kusbit, D, Kahng, A, Kim, JT, Yuan, X, Chan, A, See, D, Noothigattu, R, Lee, S & Psomas, A 2019, ‘WeBuildAI: Participatory framework for algorithmic governance’, Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, vol. 3, no. CSCW, pp. 1-35. Rader, E, Cotter, K & Cho, J 2018, ‘Explanations as mechanisms for supporting algorithmic transparency’, in Proceedings of the 2018 CHI conference on human factors in computing systems, pp. 1-13. Shin, D 2020, ‘How do users interact with algorithm recommender systems? The interaction of users, algorithms, and performance’, Computers in Human Behavior, p. 106344. Shin, D, Zhong, B & Biocca, FA 2020, ‘Beyond user experience: What constitutes algorithmic experiences?’, International Journal of Information Management, vol. 52, p. 102061.