L’IA rispecchia le tue emozioni

Analisi delle conversazioni relazionali con chatbot

Laure DELMOLY, Nicoleta FOTIADE, Louis MANOTTE, Anne-Claire ORBAN, Patrick VERNIERS, Gintè ZULYTE

Concept

Attività di analisi per studenti sulle emozioni generate nelle conversazioni relazionali con chatbot.

Priority

Priorità 4: Valutare la percezione, la consapevolezza e le emozioni del pubblico riguardo agli output dell’intelligenza artificiale.

Obiettivi

L’obiettivo generale è rendere gli studenti consapevoli della dimensione emotiva nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa.

Target group

Studenti dai 12 ai 15 anni e i loro insegnanti.

Modalità: fasi e istruzioni

L’attività è organizzata in tre parti.

I. Le pratiche degli studenti con l’IA generativa e le sue funzioni relazionali

II. Analisi dei meccanismi relazionali dell’IA generativa

III. Gioco di ruolo sulle emozioni nella ricezione e interpretazione delle informazioni

I. Students’ generative AI practices with a focus on their relational functions.

• A partire da una serie di prompt che preannunciano una forte interazione emotiva, gli studenti identificano le situazioni a cui si sentono più vicini (in relazione alle proprie esperienze) e le esplicitano.
  
• Si formano piccoli gruppi in base ai prompt selezionati.
  
• Gli studenti ricevono l’intera conversazione generata da quel prompt e devono identificare:
  
  • Le emozioni o i sentimenti espressi nella conversazione.
    
  • Il tipo di relazione o le motivazioni relazionali implicite.
    

Segue una discussione collettiva: un momento di confronto aperto sulle esperienze comuni o differenti nelle proprie interazioni con chatbot.

II. Analysis of the relational mechanisms of generative AI (e.g., reaction, anthropomorphism, etc.) that enable it to convey emotions.

• A partire dalla conversazione completa ricevuta, gli studenti evidenziano gli elementi relativi a:
  
  • Contenuto informativo.
    
  • Elementi relazionali volti a costruire o mantenere una relazione all’interno della conversazione.
    

Per distinguere tra informazione e costruzione relazionale, gli studenti utilizzano una griglia di criteri dei meccanismi relazionali usati dai chatbot di IA:

1. Elementi linguistici: vocabolario, retorica, tono, ecc.
   
2. Argomentazione: come la conversazione viene strutturata per mantenere il dialogo.
   
3. Elementi fàtici: segnali e strategie per verificare che l’utente resti coinvolto nella conversazione.
   
4. Coinvolgimento emotivo: emozioni espresse o suscitate nel dialogo.
   
5. Design della piattaforma: elementi tecnici o estetici che favoriscono la costruzione della relazione.
   
6. Discussione finale della parte II:

• Ci sono più elementi informativi o relazionali?
  
• Che tipo di relazione viene costruita?
  
• Perché?

III. Role playing with the emotions in the reception and interpretation of information.

• Uno studente formula una domanda come prompt.
  
• Gli altri devono immaginare le possibili risposte del chatbot, interpretandolo con diversi modi relazionali o “toni” (es. scontroso, amichevole, autoritario, ironico…).
  
• Si lascia del tempo per recitare la “conversazione con il chatbot”.
  

Esempi di prompt:

• “Ho litigato con il mio migliore amico. Cosa posso fare per fare pace?”
  
• “Sono scarso ai videogiochi. Perdo sempre, come posso migliorare?”
  
• “Cosa devo fare se il mio amico esce con qualcun altro e mi esclude?”
  
• “Sono innamorato/a del mio migliore amico. Come glielo dico?”
  
• “Sto cercando il miglior ristorante di Parigi. Puoi aiutarmi?”
  

Debriefing finale a cura dell’insegnante:

• Come ti sei sentito? Quali emozioni hai provato?
  
• È un tipo di risposta desiderabile da parte di un chatbot?
  
• Se sì, in quali situazioni? Se no, perché?
  

L’attività si conclude con un riepilogo collettivo delle osservazioni e dei punti emersi