哈佛大学和Google 研究的研究人员推出 TalkTuner ，这是一个用于提高对话式人工智能（AI）透明度和控制性的仪表板（Dashboard）。这个仪表板的目的是让用户能够理解并控制AI聊天机器人的内部工作机制，特别是它如何根据对用户的了解来定制化回答。通过创建一个端到端的原型系统，展示了这种设计的可能性，并通过对用户的研究表明，用户确实欣赏能够看到和控制AI内部状态的功能，这有助于他们发现偏见行为，并增加了他们对聊天机器人的控制感。
- 项目主页：https://yc015.github.io/TalkTuner-a-dashboard-ui-for-chatbot-llm
- GitHub：https://github.com/yc015/TalkTuner-chatbot-llm-dashboard
- 数据：https://github.com/yc015/TalkTuner-chatbot-llm-dashboard/tree/main/data
例如，你正在使用一个AI聊天机器人来计划你的假期。聊天机器人可能会根据它对你年龄的判断来推荐活动。如果你觉得推荐不够好，你可以通过仪表板告诉聊天机器人你是年轻人，然后它可能会给你推荐更冒险或刺激的旅游项目。同样，如果你正在寻找职业建议，聊天机器人可能会根据它对你教育水平的判断来推荐工作。通过仪表板，你可以调整这些属性，以获得更相关的建议。
主要功能：
- 透明度：通过实时显示聊天机器人对用户的内部模型（例如年龄、性别、教育水平和社会经济地位），使用户能够看到AI是如何理解他们的。
- 控制性：用户可以通过仪表板修改聊天机器人对他们特征的理解，从而影响聊天机器人的回答。
主要特点：
- 用户模型的实时显示：仪表板展示了聊天机器人如何根据用户的对话内容推断用户的年龄、性别等属性。
- 交互式控制：用户可以调整这些属性的显示值，以改变聊天机器人的行为和回答。
- 增强用户体验：通过提供控制和透明度，增强用户对聊天机器人的信任感和满意度。
工作原理：
- 内部用户模型的识别：研究者们使用了一种名为“线性探针”的技术来识别大型语言模型（LLM）在处理对话时如何表示用户属性。
- 仪表板设计：基于这些技术发现，设计了一个用户界面，使用户能够看到和调整这些内部表示。
- 用户研究：通过用户研究来评估设计的有效性，收集用户反馈以改进仪表板。
具体应用场景：
- 个性化服务：用户可以通过调整仪表板上的设置来获得更符合自己需求和偏好的信息和服务。
- 教育和研究：在教育环境中，学生和研究人员可以利用这个仪表板来更好地理解AI的工作原理，以及它是如何进行个性化学习的。
- 商业应用：企业可以利用这个仪表板来提供定制化的客服体验，通过更准确地理解客户的需求来提供帮助。
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