ЧТО НА САМОМ ДЕЛЕ ДУМАЮТ ПОТРЕБИТЕЛИ ПО ВСЕМУ МИРУ ОБ ИИ?

Изображение: rawpixel.com/Freepik

Большинство людей обеспокоены тем, какие личные данные собирает и как использует ИИ. Существует расхождение между тем, что, по мнению потребителей, собирает ИИ (например, распознавание лиц, голосовые записи), и тем, что он собирает на самом деле. Это различие подчёркивает важность прозрачности со стороны брендов. Отчёт аналитиков Kantar Profiles показывает, что по мере того, как ИИ всё глубже проникает в повседневную жизнь, потребители становятся более осведомлёнными и требовательными. Они ожидают не только инновационных и удобных решений, но и гарантий, что их данные будут защищены, а их интересы — учтены. Для брендов это означает, что успех в мире ИИ зависит не только от технологических достижений, но и от способности выстроить прочные доверительные отношения с пользователями. Прозрачность в сборе и использовании данных, предоставление пользователям контроля и чёткое информирование о работе ИИ являются ключевыми факторами для завоевания и удержания их доверия.

В своей основе конфиденциальность — это предоставление людям контроля над их личной информацией и тем, как она используется. Когда компании используют данные без чёткого согласия, они рискуют подорвать доверие и нанести ущерб долгосрочным отношениям. Исследование команды Kantar Profiles, Connecting with the AI Consumer («На одной волне с потребителем ИИ») демонстрирует как глобальные потребители лавируют между инновациями и вторжением в личную жизнь. Основанный на мнениях более 10 000 человек в десяти странах, отчёт исследует, как люди относятся к конфиденциальности и обмену данными с технологиями ИИ — и что брендам следует учитывать, чтобы заслужить и сохранить их доверие.

Для целей этой статьи поколение Z (Gen Z) определяется как люди в возрасте 18–27 лет, миллениалы (Millennials) — 28–43 года, поколение X (Gen X) — 44–59 лет, а бумеры (Boomers) — 60+ лет.

Мы живём в мире, где достижения в области ИИ ежедневно становятся новостями. От персонализированных рекомендаций до предиктивных помощников — пользовательский опыт на основе ИИ становится всё более интуитивным и повсеместным. Но по мере того, как эти технологии становятся всё более изощрёнными, растут и опасения потребителей по поводу того, как их данные собираются, используются и защищаются, — отметил старший директор отдела по современным исследованиям Kantar Profiles Стив Вигмор.

Какие данные, по мнению глобальных потребителей, собирает ИИ?

Технология ИИ зависит от данных для своего функционирования. И часто это те данные, которые воспринимаются как личные. Когда аналитики спросили глобальных потребителей, какие типы личных данных, по их мнению, собирает ИИ, наиболее частыми ответами были: данные о местоположении (60%), история просмотров (58%), поисковые запросы (52%) и привычки потребления медиа (52%). Многие также предполагали, что ИИ собирает данные для распознавания лиц (48%), голосовые записи (40%) и даже информацию из календаря (35%).

Виды личных данных, которые, как считают глобальные потребители, собирает ИИ

Источник: Kantar Profiles

Представление о том, что инструменты ИИ собирают весьма личную информацию, широко распространено и варьируется в зависимости от страны. Например, потребители в Южной Африке с большей вероятностью считают, что ИИ собирает все виды личных данных, чем потребители в других странах.

Данные о местоположении воспринимаются как наиболее часто собираемый тип во всех возрастных группах, особенно среди бумеров (67%) и поколения X (63%).

Но здесь восприятие и реальность расходятся. Если смотреть на типы данных, собираемых такими инструментами, как ChatGPT от OpenAI, список оказывается гораздо более узким.

OpenAI собирает:

〶 Контент пользователя (например, запросы и загруженные файлы)

〶 Данные журнала (например, IP-адрес и тип браузера)

〶 Данные об использовании (например, какой контент просматривается)

〶 Информацию об устройстве и местоположении, а также файлы cookie

Что не включено: распознавание лиц, голосовые записи или доступ к данным календаря — если только пользователь специально не подключит эти инструменты.

Таким образом, большинство потребителей уже предполагают, что инструменты ИИ собирают личные данные, особенно конфиденциальные, такие как местоположение и поведение при просмотре. Независимо от того, является ли это точным во всех случаях или нет, восприятие есть реальность, когда дело касается доверия. Для брендов это означает, что функции ИИ должны вводиться с упором на прозрачность. Чёткое информирование о том, какие данные собираются, зачем и как они используются, может помочь предотвратить превращение скептицизма в неприятие. Когда люди не знают, что собирается, они склонны предполагать худшее.

Это беспокойство по поводу сбора данных связано с более широким дискомфортом по поводу роли ИИ в обществе.

Влияние ИИ на общество

В то время как многие потребители заинтригованы удобством, которое предлагает ИИ, это любопытство часто омрачается более глубокими опасениями по поводу потери рабочих мест, дезинформации и общего отсутствия контроля.

Когда аналитики спросили потребителей, что является их самой большой проблемой при использовании инструментов ИИ, главной проблемой в мире была потеря рабочих мест людьми, что назвали 22% респондентов.

Главные опасения по поводу инструментов ИИ

Источник: Kantar Profiles

Это беспокойство было особенно высоким в Южной Африке (33%), Великобритании (26%) и Франции (26%), что отражает тревогу по поводу того, что автоматизация заменит человеческий труд.

Второй по распространённости проблемой было неправомерное использование личных данных, о котором заявили 20% опрошенных, при этом более высокая чувствительность была отмечена в таких странах, как Бразилия (24%), Сингапур (23%) и Китай (22%).

Интересно, что опасения по поводу того, что ИИ станет слишком мощным, были более выраженными в Германии (25%) и Индии (22%), что говорит о более глубоких опасениях по поводу контроля и надзора.

Опасения глобальных потребителей по поводу потери рабочих мест и неправомерного использования данных говорят о том, что люди хотят чувствовать себя контролирующими ситуацию при использовании ИИ. Брендам следует сосредоточиться на разработке инструментов ИИ, которые расширяют автономию и поддерживают принятие решений, а не берут контроль полностью на себя.

Будь то через добровольный отказ, настраиваемые параметры или чёткие объяснения того, как генерируются результаты, предоставление пользователям выбора и ясности может помочь в построении долгосрочного доверия, отметили аналитики.

Точность ИИ

Помимо опасений по поводу рабочих мест и неправомерного использования данных, ещё одним ключевым фактором, формирующим восприятие ИИ, является его точность.

Аналитики спросили глобальных потребителей, как часто они сталкиваются с ложными или неверными результатами, сгенерированными ИИ. Удивительно, но почти половина (47%) говорят, что они редко или никогда не сталкиваются с ложными или неверными результатами.

Это мнение особенно сильно в Китае (69%), Бразилии (55%) и Южной Африке (60%), где уверенность в точности ИИ кажется относительно высокой.

Однако значительная часть (30% во всём мире) сообщает, что часто или почти всегда сталкивается с ошибками. Встреча с ошибками наиболее выражена в Индии (41%), Сингапуре (35%) и Австралии (33%), что говорит о том, что в некоторых регионах пользователи чаще сталкиваются с проблемами качества или надёжности.

Что также поразительно, так это уровень неуверенности: 23% респондентов говорят, что не знают, как часто они сталкиваются с неверными результатами.

Основной вывод здесь заключается в том, что, хотя многие пользователи имеют положительный опыт, значительная группа всё ещё сталкивается с неточностями. Построение доверия потребует не только улучшения качества результатов, но и помощи пользователям в лучшем понимании и оценке того, что производит ИИ.

Что это значит для брендов

Потребители во всём мире всё чаще взаимодействуют с ИИ, но они также задают более сложные вопросы. Они хотят знать, что собирается, как это используется и что это значит для них. Доверие строится не только за счёт инноваций, но и за счёт продуманного, прозрачного дизайна, подчёркивают авторы отчёта.

Чтобы создать пользовательский опыт на основе ИИ, который находит отклик, аналитики рекомендуют:

〶 Чётко сообщать о практике сбора данных.

〶 Предоставлять пользователям выбор и контроль.

〶 Создавать прозрачный дизайн, особенно когда дело касается автоматизации.

〶 Помогать пользователям оценивать и понимать точность результатов.