ИИ научили выявлять скрытые предпочтения человека
Исследователи Корнеллского университета разработали систему принятия решений на базе ИИ, которая выявляет расхождения между заявленными ценностями человека и его реальными предпочтениями. Работа под названием Interactive Explainable Ranking получила премию «Лучшая статья» на конференции ACM CHI в апреле 2026 года.
Идея инструмента возникла из вполне практической проблемы: даже команда подготовленных ассистентов, ежегодно проверявшая сотни студенческих проектов, не могла обеспечить стабильность и последовательность оценок.
В основе системы лежит известный в когнитивной психологии эффект, когда человеку проще уверенно выбрать лучший вариант при прямом сравнении двух объектов, чем последовательно оценивать их по абстрактной шкале. На этом различии и построен инструмент. Сначала пользователь задает важность критериев, затем последовательно выбирает лучший вариант из предложенных пар, а нейросеть отслеживает, где реальные решения начинают расходиться с заявленными приоритетами.
Механизм работы выглядит так. Допустим, покупатель автомобиля заявляет, что для него важнее всего цена, затем надежность и только потом экономичность. Система предлагает серию парных сравнений, а ИИ оптимизирует порядок вопросов. Если пользователь при этом раз за разом выбирает красные машины вне зависимости от характеристик, инструмент фиксирует эту закономерность и предлагает либо изменить приоритеты, либо добавить цвет как отдельный критерий. В итоге логика выбора становится полностью прозрачной.
Авторы провели два пилотных теста. В первом четыре участника ранжировали короткометражные фильмы и, по их словам, инструмент помог им перейти от интуитивных оценок к более понятной системе критериев. Во втором четыре ассистента оценивали десять студенческих проектов — результаты оказались близки к итоговым оценкам курса и показали высокую согласованность между проверяющими.
Функция ИИ в инструменте может быть полностью отключена для чувствительных сфер применения. Исследователи отдельно разграничивают два подхода — когда ИИ принимает решение вместо человека и когда помогает человеку лучше понять собственные предпочтения. «Одна из ключевых идей проекта — использовать ИИ не для того, чтобы решать за нас, а чтобы помочь нам разобраться в том, чего мы хотим», — отметил первый автор исследования, аспирант Чао Чжан. Инструмент уже находится в открытом доступе.
Потенциальная сфера применения системы широка: от найма сотрудников и проверки студенческих работ до инвестиционных решений. Главное ограничение заключается в том, что критерии оценки должны поддаваться четкой формулировке. В ситуациях, где сами предпочтения трудно описать или формализовать, эффективность метода пока остается предметом дальнейших исследований.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
