Почему AI-персоны так убедительно врут

Почему AI-персоны так убедительно врут

Как-то я писала про подход, суть которого юзер-ресерч с помощью AI-персон.

Ты описываешь портрет клиента, а LLM отыгрывает его и отвечает на вопросы как живой человек. Звучит как мечта соло-билдера: ноль рекрутинга, ноль созвонов, а “инсайты” можно собрать за один вечер.

Но не так однозначно.

Что с ними не так:

• Модели склонны подстраиваться под рамку вопроса. Дашь чуть наводящую формулировку, и нейронка очень убедительно подтвердит то, что ты и так хотел услышать.

• Если не дать модели свежие реальные данные, она опирается на усреднённое прошлое: тексты, паттерны и представления, на которых её обучали. А не на поведение конкретных пользователей сегодня.

• Они плохо преподносят сюрпризы. Хороший ресерч часто ценен именно тем, что человек говорит или делает что-то, чего ты вообще не ожидал. AI-персона чаще выдаёт правдоподобное. Но правдоподобное мы и сами можем придумать.

В итоге ответы часто получаются плоскими, слишком аккуратными и слишком благожелательными. Synthetic users могут хвалить то, что реальные люди потом игнорируют, не понимают или отвергают.

Но это не значит, что инструмент бесполезный.

Просто он работает ДО ресерча, а не вместо него: • Прогнать гайд интервью и поймать кривые, скучные или наводящие вопросы. • Быстро накидать гипотезы, чтобы прийти на живые созвоны более подготовленным. • Сделать pre-mortem концепта перед тем, как тратить бюджет на рекрутинг. • Проверить, какие возражения или edge кейсы стоит отдельно послушать у реальных людей.

Источник: https://userevaluation.com/post/synthetic-users-vs-real-participants/

#PG_education @productgames