Doktoritöös valmis inimese ja tehnoloogia vahelise usalduse mõõdupuu ({{contentCtrl.commentsTotal}})

Siddharth Nakul Gulati
Siddharth Nakul Gulati Autor/allikas: Siddharth Nakul Gulati

Tallinna Ülikoolis kaitstava doktoritöö osana välja töötatud skaala annab nii teoreetikutele kui ka praktikutele lähtepunkti, mille alusel mõõta inimeste usaldust eri tehnoloogiavormide vastu. Samuti aitab skaala neil otsustada, kuidas tehnoloogiaid disainida, arendada ja rakendada.

Sageli kuuleme uudistest tehnoloogiaga seotud probleemidest nagu häkkimine, sobimatu või ebaseaduslik jälgimine, isikuandmete väärkasutamine, valeteabe levitamine, algoritmide mõjutamine ja vähene läbipaistvus.

Doktorant Siddharth Nakul Gulati sõnul on kõik eelnimetatu tehnoloogia usaldamise juures oluline. "Hiljutised USA presidendivalimised tekitasid arutelu, kas hääletussüsteeme saab usaldada. Seega on usaldus oluline kontseptsioon, mis seob inimese ja tehnoloogia suhtluse eri tahke, ning seetõttu on tähtis, et seda saaks nii uurida kui ka mõõta," ütleb ta.

Tulemuse saavutamiseks kasutas Siddharth empiirilist meetodit nimega struktuurivõrrandite mudeldamine. See tähendab, et ta tegi eri tüüpi tehnoloogiatega järjest uuringuid ja iga järgmine uuring tugines eelmise tulemustele.

Kui oluline on inimese ja tehnoloogia suhtluses usaldus?

Siddharth Nakul Gulati sõnul juhivad suuremat osa meie argisuhtlusest digitehnoloogiaga intelligentsed algoritmid, mille areng on saanud võimalikuks tänu tehisintellekti ja masinõppe edusammudele.

Intelligentsed algoritmid tungivad üha enam meie igapäevaellu – alates lihtsast Google'i otsingust ning toote- ja filmisoovitustest Amazonis või Netflixis kuni keerukamate ülesanneteni, nagu elektrivõrgu haldus või arstide abistamine patsientide diagnoosimisel. Sealjuures suudavad kõnealused algoritmid arutleda ja oma inimkaaslaste eest otsuseid teha.

Tehisintellekti ja masinõppe arendused on võimalikuks teinud nii isesõitvad autod, iseseisva tarne drooni abil, koostöörobotid meeskonnakaaslastena või näiteks robotadministraatorid. Kõik eelnev kuulus varem ulmevaldkonda, ent on praeguseks osa argielust kõikjal maailmas.

Samal ajal, kui sellised intelligentsed tehnoloogiad muutuvad aegamisi normaalseks ja tungivad aina rohkem meie igapäevaellu, hakkavad nad inimeste eest ka teatavaid otsuseid tegema. Siit tekivadki küsimused inimese usalduse kohta nende autonoomsete süsteemide vastu. Kas nende süsteemide antud nõu ja soovitusi saab usaldada? Kuidas seda usaldust mõõta? Siddarth otsis oma töös neile küsimustele vastuseid.

E-valimised, Siri ja tulevikustsenaariumid

Usalduse mõõtmise skaala arendamiseks tegi doktorant neli uuringut. Enne uuringuid selgitas ta välja esmase mudeli, mis koosnes seitsmest usaldust mõjutavast asjaolust. Ta katsetas seda mudelit esimeses uuringus, et mõista inimeste usalduse tajumist seoses Eesti e-valimiste süsteemiga. Siddharth leidis, et osa esmase mudeli asjaoludest usaldust ei ennusta. Sellele vaatamata tegi ta veel uuringuid, et tuvastada suurema statistilise kindlusega, millised nendest seitsmest esmasest asjaolust tegelikult usaldust mõjutavad.

Seega tegi Siddharth teise uuringu, keskendudes seekord Apple'i intelligentse assistendi Siriga seotud usaldusele. Siin selgitas ta seitsme esialgse asjaolu seast välja neli usaldust mõjutavat tegurit.

Kinnitamaks leitut, tegi Siddharth ka kolmanda uuringu, milles ta kasutas uut tehnikat: disaini fiktsiooni. Ta ei uurinud usaldust tegelike tehnilikaseadmete vastu, vaid kasutas väljamõeldud stsenaariume. Nende abil mõõtis doktorant kasutajate usaldustaju seoses tehnoloogiatega, mida tegelikkuses veel olemas pole, ent mis on tulevikus võimalikud.

Kasutades kaht sellist väljamõeldud stsenaariumi suutis Siddharth tuvastada kolm suure statistilise kindlusega asjaolu, mis ennustavad usaldust inimese ja tehnoloogia suhtluses. Pärast nende kolme asjaolu tuvastamist töötas Siddharth doktoritöö ühe osana välja lõpliku usalduse skaala. Skaalal on 12 väidet, mida saab kasutada usalduse mõõtmiseks inimese ja tehnoloogia suhtluses.

Väljatöötatud skaalal on palju kasutusvõimalusi. Näiteks saavad teadlased ja praktikud kasutada seda selleks, et arvutada kindla toote või teenuse usaldusskoori. Samuti saavad nad võrrelda kahe eri toote või teenuse, sama toote või teenuse kahe versiooni, ent ka mitme eri toote usaldusskoore.

"Näiteks võimalikus uuringus, milles püütakse mõista ja mõõta, mil määral inimesed usaldavad COVID-19 jälgimiseks loodud rakendusi, saaks kasutada minu töös loodud skaalat. Kui kasutajate usaldus peaks osutuma väikseks, saavad teadlased ja praktikud rakendusi paremaks disainida," lisas Siddharth.

Digitehnoloogiate instituudi doktorant Siddharth Nakul Gulati kaitseb oma väitekirja "Inimese-arvuti vahelise usalduse mõõtmise skaala arendamine" 14. detsembril Tallinna Ülikoolis. Juhendajad on Tallinna Ülikooli professor David Jose Ribeiro Lamas ja Tallinna Ülikooli dotsent Sonia Claudia da Costa Sousa. Oponendid on Tallinna Ülikooli professor Katrin Tiidenberg ja India Mumbai tehnoloogiainstituudi professor Anirudha Joshi.

Toimetaja: Airika Harrik

Hea lugeja, näeme et kasutate vanemat brauseri versiooni või vähelevinud brauserit.

Parema ja terviklikuma kasutajakogemuse tagamiseks soovitame alla laadida uusim versioon mõnest meie toetatud brauserist: