Dlaczego nie warto uczłowieczać asystentów AI?

Czy „sympatyczne imię”, żart i emoji sprawią, że Twój chatbot będzie lepszy? Może to być szybki trik z długim rachunkiem: użytkownicy mylą możliwości AI z ludzkimi, a doświadczenie się psuje. Jak zatem projektować asystentów AI, by byli skuteczni, a nie „mili”?

Dlaczego uczłowieczanie asystentów AI nie działa?

Nielsen Norman Group opublikował w listopadzie materiał „Humanizing AI Does Not Help Your Users”, z którego wynika, że nadawanie modelom cech ludzkich (antropomorfizacja) buduje fałszywy model mentalny – ludzie oczekują empatii, zrozumienia kontekstu i zdrowego rozsądku, których system nie ma^{[1] [2]}. Efekt to zawyżone oczekiwania, rozczarowanie i błędy użycia.

Potwierdzają to też inne badania: prace z 2025 r. pokazują, że antropomorficzne sygnały u chatbotów (imię, awatar, „ludzkie” zwroty) zwiększają zaufanie i pobłażliwość wobec błędów, ale zarazem podbijają rozjazd między oczekiwaniami a realną kompetencją, co obniża satysfakcję, gdy pojawiają się pomyłki^{[3] [4]}. Innymi słowy: rośnie „entuzjazm na wejściu”, ale koszt rozczarowania bywa wyższy.

Regulatorzy idą w tym samym kierunku. Europejski AI Act nakłada obowiązek ujawniania, że treść jest wygenerowana lub zmieniona przez AI, co oznacza, że nie można „udawać człowieka” w interfejsie^[5]. Z kolei wytyczne brytyjskiego ICO i standardy Microsoft Responsible AI akcentują transparentność, rzetelność i jasne granice możliwości systemu jako fundament projektowania^{[6] [7]}.

Co zrobić, jeśli korzystasz z asystentów AI?

Po pierwsze – nazwij rzecz po imieniu. Zamiast maskotki „Ania z obsługi”, użyj prostego „Asystent AI” i jednozdaniowego wyjaśnienia, co system potrafi, a czego nie (np. brak wglądu w dane poza firmą, brak decyzji finansowych). Redukuje to złudzenie „ludzkiej wszechmocy” i ustawia właściwe oczekiwania.

Projektuj systemy tak, żeby były jasne i zrozumiałe. Zamiast small talku i emotek postaw na czytelne przyciski działań, „why” w rekomendacjach (czyli krótką podstawę, dlaczego asystent wybrał taką odpowiedź) oraz proste wzorce błędów: co poszło nie tak i co teraz możesz zrobić. Dzięki temu użytkownik steruje rozmową i jest zgodne z zasadami odpowiedzialnego AI.

Edytuj i etykietuj treści AI. W praktyce „AI-assisted, human-edited”: człowiek doprecyzowuje, weryfikuje, podpisuje. Jeśli treść jest syntetyczna, oznacz to w etykiecie lub stopce. To prosta droga do zgodności z AI Act i mądrzejszego UX: użytkownik rozumie źródło i wiarygodność informacji.

Postaw na mniej antropomorfizmu, a więcej mierników. Zamiast zastanawiać się, czy bot jest lubiany, mierz wykonanie zadań, czas do rozwiązania i wskaźniki błędów. Jeśli chcesz „odrobinę ludzkiego ciepła”, trzymaj je w ryzach poprzez: neutralny ton, brak imienia/awataru, zero obietnic (np. „na pewno rozumiem, jak się czujesz”), bo to tworzy fikcyjną empatię, która szybko się mści.

Projektuj asystenta jak narzędzie, nie osobę. Zyskasz realne zaufanie (oparte na przewidywalności), lepszą skuteczność zadań i mniej skarg, a przy okazji łatwiej spełnisz wymagania prawne dotyczące transparentności systemów AI.