Компания Google начала публичное тестирование нового ИИ-ассистента Health Coach в приложении Fitbit (также известном как Google Health). Сервис, призванный давать персональные рекомендации по здоровому образу жизни на основе данных с носимых устройств, пока доступен ограниченному числу пользователей в рамках эксперимента. Однако первые отзывы показывают, что алгоритмы искусственного интеллекта работают слишком навязчиво и уступают по качеству аналитики существующим конкурентам, таким как Oura Advisor.
Избыток уведомлений и отсутствие контекста
В ходе практического тестирования выяснилось, что цифровой тренер стремится комментировать буквально каждое действие человека. Проснувшись утром, пользователь сразу получает критическое замечание о плохом качестве сна. Стоит выйти на короткую прогулку до ближайшего кафе или пройтись после обеда, как приложение мгновенно отправляет очередное сообщение.
В обзоре профильных изданий отмечается, что подобная гиперактивность быстро начинает раздражать. Короткие прогулки длительностью около 10–15 минут, которые не оказывают существенного влияния на общие показатели здоровья, генерируют столько же спама, сколько и полноценные тренировки. Вместо того чтобы проявить гибкость и объединить мелкую активность в течение дня в один контекстуальный отчет, ИИ-тренер реагирует на каждую остановку и возобновление движения, присылая отчеты даже о коротком дневном сне или подъеме по лестнице.
Более того, сама ценность этих советов вызывает вопросы. Алгоритм выдает банальные фразы вроде «вы шли в быстром темпе» или «ваш пульс не поднялся слишком высоко». В ситуациях, когда пульс учащается из-за объективных факторов (например, при подъеме в гору у людей с астмой), система не способна сопоставить данные и лишь констатирует сухие факты. Из-за избытка такого «информационного шума» пользователи быстро привыкают игнорировать любые уведомления от приложения.
Однообразные советы и игнорирование обратной связи
Еще одной проблемой ИИ-помощника стала его негибкость при анализе сложных жизненных ситуаций. Например, когда у пользователя совмещаются периоды высокой активности и плохого сна из-за поездок или стресса, алгоритм начинает засыпать его стандартными и трудновыполнимыми рекомендациями. Тренер ежедневно повторяет одни и те же шаблонные фразы: советует выключить экраны пораньше, приглушить свет, отдохнуть и завершить дела.
Попытки «объяснить» искусственному интеллекту причину такого графика через текстовые ответы не приводят к успеху. Алгоритм временно фиксирует обратную связь, но уже через пару дней возвращается к назойливым поучениям в рамках своей жестко заданной программы.
Чему Google стоит научить своего ИИ-помощника
По мнению экспертов, Google необходимо предоставить пользователям более гибкие настройки ИИ-ассистента. Внедрение следующих функций помогло бы сделать сервис действительно полезным:
- Регулировка частоты уведомлений и уровня навязчивости советов в зависимости от предпочтений пользователя.
- Возможность временно отключать рекомендации в периоды поездок, командировок или высокой загруженности.
- Более глубокий учет контекста, например, объединение коротких прогулок в единую дневную активность вместо отправки сообщений после каждого шага.
- Реальная адаптация к текстовым ответам пользователя для изменения стратегии мотивации.
Настоящий персональный тренер понимает, когда нужно промолчать и снизить давление. Если Google хочет сделать свой ИИ-сервис востребованным, разработчикам придется научить алгоритмы не просто фиксировать показатели датчиков, но и проявлять гибкость в общении с пользователем.