طور باحثون في جامعة كورنيل أداة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمساعدة البشر في اتخاذ قرارات معقدة، مع فلسفة فريدة تقوم على أن الذكاء الاصطناعي يفحص المستخدم بدلاً من أن يحل محله تماماً. تهدف هذه الأداة، التي طُورت في مختبر البرفسور آبي دافيس، إلى تحسين كفاءة وعدالة وشفافية عملية ترتيب الخيارات، سواء كانت ترشيحات لوظيفة أو قبول جامعي أو اختيار أفلام. تستند المشكلة التي يحاول البحث حلها إلى التناقض البشري بين الحاجة لاتساق في القرار وتحيز لا واعي. فالبشر يتسمون بالاتساق عند مقارنة خيارين ببعضهما مباشرة، لكنهم قد يفشلون في التقييم الموضوعي عند تقييم عدد كبير من الخيارات بشكل فردي. استخدم الفريق هذا الفهم لتصميم نظام يكتشف التناقضات بين المعايير التي يضعها المستخدم والنتائج الفعلية لقراراته. تعمل الأداة من خلال طلب المستخدم تحديد أولويات المعايير، مثل التكلفة أو الموثوقية أو الكفاءة. ثم تقترح الخوارزمية مجموعة من المقارنات المزدوجة لتحديد التفضيلات بدقة. في حال وجود فجوة بين التقييم النظري والممارسة العملية، تبرز الأداة هذا التناقض. على سبيل المثال، إذا اختار شخص سيارات حمراء بشكل متكرر رغم إعطائه أولوية أعلى للكفاءة، تشير الأداة إلى أن اللون قد يكون تحيزاً مخفياً. يتيح ذلك للمستخدم إما تعديل أولوياته أو إضافة معايير جديدة لتبرير خياراته، مما يؤدي في النهاية إلى اختيار أمثل وقابل للتفسير بالكامل. يُبرز الباحثون أن الهدف ليس تمكين الآلة من اتخاذ القرار نيابة عن الإنسان، بل مساعدته على التفكير بوضوح فيما يريده. وقد تم تقديم الدراسة باسم "ترتيب قابل للتفسير وتفاعلي" من قبل الطالب الدكتوراه تشاو زانغ، وحازت على جائزة أفضل ورقة في مؤتمر ACM CHI. أجرى الفريق دراستين تجريبيتين لتقييم فعالية الأداة. في الأولى، ساعدت الأداة أربعة مشاركين على الانتقال من التقييم العاطفي للأفلام القصيرة إلى تطبيق معايير محددة. وفي الثانية، تم استخدامها لتقييم مشاريع طلابية من قبل أربعة مساعدين تدريبيين، حيث اتفقت النتائج مع الدرجات الممنوحة سابقاً وأظهرت اتساقاً عالياً بين المساعدين، مما يؤكد دقة الأداة وقابليتها للتكرار. من الجدير بالذكر أن الأداة متاحة للعموم، ولديها خيار لإيقاف وظيفة الذكاء الاصطناعي تماماً في الحالات الحساسة التي لا يرغب فيها المستخدم باستخدام الآلة. يستخدم البرفسور دافيس الأداة حالياً في تصنيف مشاريع طلابه، مع إيقاف الذكاء الاصطناعي، مؤكداً أن الدقة الإضافية تستحق الجهد في القرارات ذات المخاطر العالية.