Mọi người đã dần chán ngấy việc coi chuyện tình cảm như một máy đánh bạc. Mở một ứng dụng hẹn hò. Quẹt. Quẹt. Quẹt. Cơ chế từng mang lại cảm giác hiệu quả giờ đây lại trở nên rỗng tuếch. Hầu hết các nền tảng vẫn dựa trên sự phân loại nhị phân đơn giản này: có hoặc không, dựa trên một bức ảnh và một vài câu chữ. Trải nghiệm này được thiết kế để duy trì sự hời hợt. Người dùng cảm nhận được có thứ gì đó thông minh hơn đang ẩn sau màn hình, nhưng họ không thể thấy nó hoạt động như thế nào. Sự vô hình đó nuôi dưỡng sự nghi ngờ. Khi một thuật toán gợi ý một sự kết nối, mọi người tự hỏi nó thực sự biết gì về họ, và liệu nó có đang che giấu điều gì không. Họ không tin tưởng vào việc ghép đôi bằng AI vì nó giống như một "chiếc hộp đen" với những rủi ro cao hơn nhiều so với các gợi ý phim ảnh hay mua sắm.

Vấn đề niềm tin này không thể được khắc phục bằng các chiến dịch marketing tốt hơn hay những tông màu thân thiện hơn. Nó đòi hỏi phải xây dựng lại hệ thống dựa trên sự minh bạch. Người dùng cần hiểu tại sao một sự kết nối lại xảy ra. Khi họ nắm bắt được lý do, họ có thể tự mình đánh giá. Niềm tin sẽ đến một cách tự nhiên.

Dưới đây là cách ngành công nghiệp này có thể tiến tới các hệ thống ghép đôi bằng AI nhằm tạo dựng niềm tin thực sự.

Giải thích lý do tại sao có sự kết nối

Hãy giải thích lý do đằng sau mỗi gợi ý. Người dùng xứng đáng được biết tại sao một hồ sơ cụ thể lại xuất hiện trong bảng tin của họ. Thay vì đưa ra một điểm số phần trăm bí ẩn, giao diện nên hiển thị các tín hiệu thực tế đang thúc đẩy sự kết nối đó. Có lẽ cả hai người đều liệt kê đi bộ đường dài là sở thích cốt lõi, hoặc họ có cách tiếp cận tương đồng về sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống, hoặc các mục tiêu dài hạn đã nêu của họ phù hợp về kế hoạch gia đình. Những chi tiết cụ thể này biến một thuật toán mờ ám thành một chủ đề để bắt đầu cuộc trò chuyện.

Minh bạch không có nghĩa là tiết lộ mã nguồn độc quyền. Nó có nghĩa là chuyển đổi logic của máy móc sang ngôn ngữ của con người. Khi ai đó thấy rằng họ được ghép đôi vì cả hai đều ưu tiên sức khỏe tinh thần và thích nấu ăn, gợi ý đó trở nên dễ hiểu. Họ có thể đồng ý hoặc không đồng ý với logic đó. Dù thế nào đi nữa, họ không còn phải đoán mò. Lý lẽ cụ thể cũng giúp người dùng tinh chỉnh kỳ vọng của chính họ. Nếu hệ thống cứ liên tục ghép đôi họ chỉ dựa trên vị trí, họ có thể quyết định chú trọng nhiều hơn vào các yếu tố khác, điều này giúp cải thiện kết quả cho tất cả mọi người.

Kiểm định dữ liệu định hình mong muốn

Sử dụng dữ liệu đa dạng. Tránh định kiến trong các tập dữ liệu huấn luyện. Nghe có vẻ mang tính kỹ thuật, nhưng cái giá mà con người phải trả lại mang tính cá nhân sâu sắc.

Hầu hết các mô hình machine learning đều học từ hành vi trong quá khứ. Trong các ứng dụng hẹn hò, lịch sử đó thường phản ánh các định kiến xã hội hiện có. Nếu những người dùng trước đây nhắn tin không cân đối cho những người trong cùng nhóm sắc tộc của họ, một thuật toán không được kiểm soát có thể học cách ưu tiên các kết nối cùng chủng tộc. Nếu dữ liệu huấn luyện nghiêng về những chuyên gia thành thị ở độ tuổi đôi mươi, hệ thống có thể âm thầm gạt bỏ những người dùng ở nông thôn hoặc những người lớn tuổi hơn. Những khuôn mẫu này không nhất thiết phải được lập trình sẵn. Chúng nảy sinh khi dữ liệu thiếu sự bao quát cần thiết.

Các nhà phát triển cần các tập dữ liệu huấn luyện bao quát nhiều độ tuổi, nền tảng, kiểu cơ thể, địa lý, cách thể hiện giới tính và mục tiêu mối quan hệ khác nhau. Việc tuyển chọn dữ liệu cũng quan trọng như việc viết mã. Các đội ngũ nên thường xuyên kiểm tra xem liệu các mô hình của họ có đối xử công bằng với các nhóm nhân khẩu học khác nhau hay không, và điều chỉnh khi họ phát hiện ra các kết quả bị lệch. Một hệ thống đáng tin cậy sẽ chủ động ngăn chặn việc tự nhốt người dùng vào các "bong bóng lọc" (filter bubbles) vốn chỉ xác nhận những giả định hạn hẹp về việc ai thuộc về ai.

Hãy để con người làm chủ

Hãy trao quyền kiểm soát cho người dùng. Hãy để họ tự điều chỉnh các sở thích của mình. Quá nhiều nền tảng giả vờ hiểu người dùng hơn cả chính họ. Sự ngạo mạn đó phá hủy niềm tin.

Sự kiểm soát thực sự sâu sắc hơn các bộ lọc cơ bản về độ tuổi và khoảng cách. Người dùng nên có thể điều chỉnh cách thuật toán đánh trọng số cho các đặc điểm khác nhau. Có thể một người rất quan tâm đến các giá trị chính trị chung nhưng lại linh hoạt về tham vọng nghề nghiệp. Một người khác có thể ưu tiên các sở thích sáng tạo hơn là nền tảng giáo dục. Hãy để họ nói lên điều đó. Hãy cung cấp các thanh trượt, bảng xếp hạng hoặc các công cụ đánh đổi rõ ràng để cá nhân có thể tự định hình tiêu chí tìm kiếm của mình.

Quyền tự quyết cũng có nghĩa là cho phép mọi người từ chối một số tín hiệu dữ liệu nhất định. Nếu một người dùng không muốn lịch sử nghe nhạc hoặc hành vi duyệt web của họ được đưa vào việc ghép đôi lãng mạn, họ nên có thể ngắt kết nối chúng. Niềm tin sẽ lớn dần khi người dùng cảm thấy mình là người tham gia thay vì là đối tượng bị nghiên cứu. Một thuật toán biết lắng nghe phản hồi và thích nghi một cách rõ rệt sẽ nhận được sự kiên nhẫn ngay cả khi các kết nối cá nhân không đạt được kỳ vọng.

Đo lường thành công bằng tháng, không phải bằng phút

Hãy tập trung vào giá trị dài hạn. Vượt qua những tương tác chóng vánh. Nền kinh tế quẹt đang tối ưu hóa cho sự tương tác tức thì: lượt mở, lượt thích, tin nhắn được gửi trong giờ đầu tiên. Những chỉ số đó hoàn toàn đi chệch mục tiêu đối với những người đang tìm kiếm các mối quan hệ bền vững.

Các nhà thiết kế nên theo dõi những kết quả thực sự có ý nghĩa với người dùng. Liệu hai người có còn trò chuyện sau một tuần? Họ có gặp nhau không? Cả hai có hài lòng với cuộc trao đổi đó không? Hãy ra tín hiệu cho hệ thống ưu tiên chiều sâu thay vì số lượng. Một sự kết đôi dẫn đến ba tin nhắn sâu sắc có giá trị hơn hai mươi lời chào hỏi sáo rỗng.

Sự thay đổi này sẽ làm thay đổi các quyết định về giao diện. Hãy gợi ý cho người dùng những câu mở đầu cuộc trò chuyện dựa trên sở thích chung thay vì những lời chào hỏi chung chung. Giới hạn các đề xuất hàng ngày để khuyến khích sự cân nhắc kỹ lưỡng thay vì lướt xem vô tận. Hiển thị những hồ sơ phù hợp với các ưu tiên dài hạn đã được người dùng thiết lập, ngay cả khi những hồ sơ đó không tạo ra lượt nhấp chuột nhanh nhất. Mục tiêu là sự kết nối, không phải sự gây nghiện.

Xây dựng bằng sự thấu cảm, không chỉ bằng kỹ thuật

Xây dựng những hệ thống này đòi hỏi nhiều hơn là chỉ mã nguồn. Nó đòi hỏi sự thấu cảm. Mỗi dòng logic đều ảnh hưởng đến những con người thật đang trải qua sự tổn thương, hy vọng và cô đơn. Bạn không thể dùng các phương pháp tối ưu hóa để đạt được sự thân mật thực sự.

Các nhà thiết kế và kỹ sư nên dành thời gian để thấu hiểu trạng thái cảm xúc của người dùng. Cảm giác thế nào khi không nhận được lượt kết đôi nào trong suốt một tuần? Cảm giác thế nào khi nghi ngờ rằng thuật toán đã gạt bỏ bạn? Những câu hỏi đó cần được đưa vào các cuộc họp sản phẩm bên cạnh các lộ trình kỹ thuật.

Hãy thiết kế vì sự kết nối giữa con người với con người, chứ không chỉ vì các chỉ số tương tác. Khi một nền tảng đối xử với người dùng như những con người trọn vẹn thay vì chỉ là những điểm dữ liệu trong phễu giữ chân, công nghệ sẽ lùi về phía sau. Thứ còn lại là một dịch vụ thực sự giúp ai đó tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm.

Việc ghép đôi bằng AI đáng tin cậy sẽ không đến từ một đột phá duy nhất. Nó đến từ hàng tá những quyết định nhỏ ưu tiên sự rõ ràng thay vì sự bí ẩn, sự công bằng thay vì sự tiện lợi, và quyền tự quyết của con người thay vì sự kiểm soát của máy móc. Những ứng dụng nhận ra điều này sẽ tạo nên sự khác biệt trong một thị trường đông đúc. Người dùng đã biết khi nào họ đang bị thao túng. Họ sẽ ủng hộ những nền tảng tôn trọng trí tuệ và trái tim của họ.

Đọc bản phân tích đầy đủ tại đây: Nguồn