Anne Scherer: Why we're more honest with machines than people | TED

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Traducteur: Manon VH Relecteur: Claire Ghyselen
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Now, a few years back, I was having a barbecue with friends and family.
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12596
4720
Il y a quelques années,
j’avais organisé un barbecue avec des amis et de la famille.
00:17
As usual, we talked about the weather, the good food or TV shows to watch.
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17316
4520
Comme d’habitude, nous parlions météo, gastronomie, ou des séries télé à voir.
00:21
So nothing out of the ordinary
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21876
3080
Donc rien qui ne sorte de l’ordinaire
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until one attendee casually mentioned
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24996
2920
jusqu’à ce que quelqu’un mentionne fortuitement
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that he and his wife hadn't had sex in a long time.
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27956
4040
que lui et sa femme n’avaient pas eu de relation sexuelle depuis longtemps.
00:33
As you can imagine, what followed was an awkward silence.
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33116
4000
Vous vous en doutez, ce propos fut suivi d’un silence gênant.
00:38
Until a six-year-old boy attending the barbecue with his parents
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38196
4560
Jusqu’à ce qu’un garçon de 6 ans qui accompagnait ses parents au barbecue
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blurted out that his parents had lots of sex
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42796
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laisse échapper que ses parents avaient beaucoup de relations sexuelles
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and he could hear them all the time.
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46516
2280
et qu’il pouvait les entendre tout le temps.
00:49
And then the barbecue continued as if nothing had happened.
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49636
4360
Et le barbecue a continué comme si de rien n’était.
00:55
Now, when I'm not having barbecues,
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55516
2000
Quand je ne fais pas de barbecues,
00:57
I am researching how people interact with each other
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57556
3360
je fais des recherches sur les interactions entre les personnes
01:00
and how that transfers to their interactions with technologies,
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60956
4400
et comment cela se traduit dans leur interaction avec la technologie.
01:05
so not all too surprisingly,
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65356
2160
Donc, sans trop de surprise,
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after this very unique social interaction at the barbecue,
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67556
4320
après ce moment social vraiment unique au barbecue,
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I was left wondering why we, the audience,
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71916
3520
je me suis demandé pourquoi nous, le public,
01:15
were so greatly ignoring what the adult so openly shared with us that evening.
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75436
5280
avions ignoré de manière patente ce que cette personne adulte nous avait confié
01:21
So why the silence and then the laughter at the boy's comment?
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81556
3880
Pourquoi ce silence et ensuite le rire au commentaire du petit garçon ?
01:26
Well, both of them were breaking a social rule:
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86356
3800
Eh bien, les deux brisaient une règle sociale :
01:30
never talk about sex, money or politics at a dinner table.
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90156
4400
ne jamais parler de sexe, d’argent ou de politique au dîner.
01:34
We assume that an adult knows this rule and sticks to it.
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94596
4520
On présume qu’un adulte connaît la règle et s’y tient.
01:39
So when such expectations are broken,
22
99116
2840
Donc lorsque de telles attentes sont brisées,
01:41
we sanction the offender accordingly -- in our case, with ignorance.
23
101996
4920
nous punissons le fautif en conséquence --
dans notre cas, en l’ignorant.
01:47
When a child, however, breaks such a rule,
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107996
2840
Toutefois, quand c’est un enfant qui brise une telle règle,
01:50
we attribute this to their naive understanding of our social manners
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110876
4720
nous attribuons cela à leur compréhension naïve de nos manières sociales
01:55
and up to a certain age at least, do not openly sanction them for it.
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115636
4960
et jusqu’à un certain âge, en tout les cas,
on ne les sanctionne pas ouvertement pour cela.
02:02
Clearly, there is no official rule book for socially appropriate behaviors
27
122156
6240
Manifestement, il n’y a pas de manuel officiel d’étiquette
02:08
or even socially accepted dinner topics.
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128396
3000
ou même de sujets de conversation socialement acceptables à un dîner.
02:12
In fact, our social norms are usually unwritten codes of conduct,
29
132116
4320
En fait, nos normes sociales sont généralement des codes de conduite tacites
02:16
and they change over time as we as a society change and learn.
30
136436
4800
et qui évoluent avec le temps et à mesure que nous, en tant que société,
évoluons et apprenons.
02:22
Less than a year ago, for instance,
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142316
2120
Il y a moins d’un an, par exemple,
02:24
it was considered impolite not to shake hands
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144436
3000
ne pas serrer la main était impoli
02:27
when introducing yourself to someone.
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147436
2840
lorsque nous nous présentions à quelqu’un.
02:30
A few months and the worldwide spread of the coronavirus later
34
150276
4120
Mais quelques mois après la propagation du coronavirus dans le monde,
02:34
and shaking hands may be something to be frowned upon
35
154396
4040
on désapprouve parfois le serrement de main,
02:38
and maybe even a thing of the past.
36
158436
2400
c’est peut-être même révolu.
02:41
The way we learn these social rules then
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161796
2440
Nous apprenons ces règles sociales
02:44
is mostly by social rewards and social punishments.
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164236
4720
principalement à travers les récompenses ou punitions sociales sociales.
02:48
Now, as social animals,
39
168996
2040
Or, en tant qu’animaux sociaux,
02:51
we aim for social approval and want to avoid other's disapproval.
40
171076
5280
nous visons l’approbation sociale et voulons éviter la désapprobation.
02:56
So we act in a way that is socially accepted
41
176356
3440
Donc, nous agissons d’une manière socialement acceptée
02:59
and present ourselves in a socially desirable way to others.
42
179836
4640
et nous nous présentons d’une manière socialement désirable pour les autres.
03:04
So we want to be seen as an individual that is smart, successful,
43
184516
5240
Nous voulons être vus comme quelqu’un d’intelligent, qui réussit dans la vie,
03:09
sporty and active, creative, empathic and possibly all that at once.
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189796
5880
de sportif, actif, créatif, emphatique et peut-être tout cela à la fois.
03:17
Now, through social media, our strive for social approval,
45
197036
4680
À travers les réseaux sociaux, notre quête d’approbation sociale,
03:21
and with it, our need for self-presentation and perfection
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201756
4760
accompagnée de notre besoin d’image de soi et de perfection,
03:26
has skyrocketed.
47
206556
1480
a atteint des sommets.
03:29
Clearly, there is a flip side to all of this.
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209276
3760
Évidemment, il y a un revers à tout cela.
03:33
In any social interaction, we do not only look for others' approval,
49
213076
4680
Dans toute interaction sociale,
nous ne recherchons pas seulement l’approbation de l’autre,
03:37
but we also constantly fear other's disapproval
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217796
3800
mais nous avons aussi constamment peur de sa désapprobation
03:41
when we cannot live up to their expectations.
51
221636
2720
quand on ne peut pas être à la hauteur de leurs attentes.
03:45
Just consider an adult with incontinence problems
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225436
3280
Imaginez simplement un adulte qui souffre de problèmes d’incontinence,
03:48
or a drug addiction.
53
228756
1880
ou d’une dépendance.
03:50
If he or she had to talk to a health care professional,
54
230676
4320
Si il ou elle devait s’adresser à un professionnel de la santé,
03:55
what would you expect to find?
55
235036
1800
que pensez-vous qu’il va se passer ?
03:57
Or if a soldier returned from combat
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237796
2720
Ou imaginez un soldat de retour du combat
04:00
and had to talk about their fears or problems,
57
240556
3280
qui doit s’ouvrir au sujet de ses craintes ou problèmes,
04:03
do you think they would open up easily?
58
243876
2000
pensez-vous qu’il pourrait se confier facilement ?
04:07
A team of USC researchers examined just that.
59
247396
3760
Une équipe de chercheurs de l’université Southern California a étudié cela.
04:11
So they looked at the data from the US Army.
60
251156
3200
Ils ont étudié les données de l’armée américaine.
04:14
Traditionally, soldiers had to be interviewed
61
254356
2800
Traditionnellement, les soldats doivent être reçus
04:17
by a human health care professional when returning from combat
62
257156
4040
par un professionnel de la santé quand ils reviennent du combat
04:21
to check if everything is OK.
63
261196
2640
pour vérifier que tout va bien.
04:23
Now, interestingly,
64
263876
1280
Curieusement, les chercheurs ont découvert
04:25
the researchers found that soldiers hardly reported any problems
65
265156
3680
que les soldats ne signalaient presqu’aucun problème
04:28
after their returns.
66
268876
2160
après leur retour à la maison.
04:31
Surely many of them were truly fine,
67
271076
2840
Beaucoup d’entre eux allaient sûrement très bien,
04:33
but the researchers also suspected
68
273956
2560
mais les chercheurs soupçonnaient également
04:36
that many soldiers did not dare to share their problems openly.
69
276556
5320
que beaucoup de soldats n’osent pas partager ouvertement leurs problèmes.
04:41
After all, soldiers are trained to be strong and brave individuals
70
281916
5240
Après tout, on forme les soldats pour être forts et courageux
04:47
that learn not to show any weaknesses.
71
287156
2400
et pour ne jamais montrer aucune faiblesse.
04:50
So openly admitting to have health problems,
72
290276
3760
Dès lors, un soldat n’admettra pas facilement et ouvertement
04:54
to have trouble sleeping or to have nightmares
73
294076
3320
avoir des problèmes de santé,
04:57
is not something easy to do for soldiers.
74
297396
2840
avoir du mal à dormir, ou avoir des cauchemars.
05:00
The question then ultimately becomes
75
300236
2800
La question se resume donc à ceci :
05:03
how can we help individuals open up more easily
76
303076
3800
comment peut-on aider les personnes à se confier plus facilement
05:06
and worry less about the judgment of others?
77
306916
2640
et à moins se soucier du jugement d’autrui ?
05:11
Well, remember what I said earlier.
78
311356
2640
Eh bien souvenez-vous de ce que j’ai dit précédemment.
05:14
We expect social evaluation in any social interaction.
79
314036
5720
On s’attend à une évaluation sociale dans chaque interaction sociale.
05:19
So how about we remove the social from the interaction?
80
319796
3880
Alors, pourquoi pas supprimer le côté social de l’interaction ?
05:24
This is exactly what the team in the US did.
81
324556
3120
C’est exactement ce que l’équipe aux États-Unis a fait.
05:27
In fact, they developed a virtual interviewer called SimSensei.
82
327716
4720
Ils ont développé un enquêteur virtuel nommé SimSensei.
05:32
So SimSensei is a digital avatar that has a humanlike appearance
83
332436
5040
SimSensei est un avatar numérique à l’apparence humaine
05:37
and can interact with clients through natural conversations.
84
337516
4200
qui peut interagir avec des clients dans des conversations naturelles.
05:41
Now, when returning from combat,
85
341756
2120
En revenant du combat,
05:43
soldiers were now interviewed by the digital avatar
86
343916
3400
les soldats étaient donc interrogés par l’avatar numérique
05:47
instead of that human health care professional.
87
347316
2320
au lieu du professionnel de la santé.
05:50
And what happened? Well, once SimSensei was introduced,
88
350596
4600
Et que s’est-il passé ?
Eh bien, avec SimSensei, les soldats signalaient plus de problèmes de santé,
05:55
soldiers reported more health problems,
89
355196
3080
05:58
like having nightmares or trouble sleeping.
90
358276
2760
comme des cauchemars ou de l’insomnie.
06:02
So machines can help remove the social from the equation
91
362836
4280
Donc, les machines peuvent aider à ôter le social de l’équation
06:07
and help people open up more easily.
92
367116
2440
et à encourager les gens à se confier plus facilement.
06:10
But careful, not all machines are created equal.
93
370836
3720
Mais attention. toutes les machines ne sont pas créées égales.
06:14
Considering the tremendous advancements in technologies like computer graphics
94
374596
4440
Avec les progrès considérables dans des technologies comme l’infographie
06:19
or natural language processing,
95
379076
2200
ou le traitement du langage naturel,
06:21
machines have become increasingly humanlike.
96
381276
3760
les machines sont devenues de plus en plus humaines.
06:25
The question then ultimately becomes,
97
385076
2600
Une nouvelle question émerge alors :
06:27
which rules do we apply in these interactions?
98
387716
3200
quelles règles allons nous appliquer pour ces interactions-là ?
06:32
Do we still apply social rules when we interact with humanlike machines?
99
392156
5800
Appliquerons-nous encore les règles sociales
dans nos interactions avec des machines humaines ?
06:39
So do we start to worry about social judgment again?
100
399036
3080
Allons-nous à nouveau nous inquiéter du jugement social ?
06:43
This is exactly what I examine in my research.
101
403156
3600
Cette question est au cœur de mes recherches.
06:46
Together with colleagues, we have developed a series of chatbots.
102
406796
3880
Avec des collègues, nous avons développé une série d’agents conversationnels.
06:51
These chatbots were programmed to simulate text-based conversations
103
411356
5480
Ces agents sont programmés pour simuler des conversations textuelles
06:56
and they were designed to be either very social and humanlike
104
416876
4360
et conçus pour être soit très sociaux et humains,
07:01
or very functional and machine-like.
105
421236
2720
soit très fonctionnels et robotiques.
07:03
So, for instance,
106
423996
2040
Ainsi, par exemple,
07:06
our humanlike bots use so-called speed disfluencies
107
426076
4360
nos robots humains utilisent ce qu’on appelle des diffluences verbales
07:10
and social language cues,
108
430436
1600
et des indices du langage social,
07:12
like these "ohos", "ahas", "hmms" we humans love to use in our conversations
109
432076
6920
comme les « oho », « aha » et autres « hmm »
que nous, humains, adorons utiliser dans nos conversations
07:19
to signal our presence to conversation partners.
110
439116
4240
pour signaler notre présence à nos partenaires conversationnels.
07:23
In contrast, our machine-like bots
111
443356
2760
En contraste, nos machines robotiques
ne disposaient pas de ces indices du langage social
07:26
lacked such social cues and simply kept to the talking points.
112
446116
4280
et s’en tenaient aux points de discussion.
07:30
Since we were interested in how much people would open up
113
450396
2800
Comme nous voulions déterminer le degré de confiance de personnes
07:33
in these different conversations,
114
453196
2440
dans ces différentes conversations,
07:35
we ask participants a number of questions,
115
455676
2920
nous avons posé un certain nombre de questions aux participants
07:38
which gradually grew more and more personal,
116
458636
3480
qui devenaient progressivement de plus en plus personnelles,
07:42
up to the point where we would ask participants
117
462116
2520
jusqu’au moment où nous demandions aux participants
07:44
to share possibly very delicate information about themselves.
118
464676
4160
de partager des informations peut-être très sensibles sur eux-mêmes.
07:49
Now, considering the findings from prior research,
119
469756
2720
Sur base des résultats de recherches précédentes,
07:52
such as the one from the US Army before,
120
472516
3320
comme ceux de l’armée américaine,
07:55
we expected that people would apply more social rules
121
475876
4240
nous nous attendions à ce que les gens appliquent plus de règles sociales
08:00
in their interactions with these humanlike bots
122
480116
2920
dans leurs interactions avec les robots à l’apparence humaine
08:03
and act accordingly.
123
483076
1640
et agissent en conséquence.
08:05
So what did we find?
124
485596
1680
Et qu’avons-nous découvert ?
08:08
Well, exactly that.
125
488556
1600
Eh bien, exactement cela.
08:10
So participants interacting with our humanlike bots
126
490156
3880
Quand les participants interagissaient avec nos robots humains,
08:14
were more concerned about social evaluation
127
494076
3640
ils se souciaient plus de l’évaluation sociale
08:17
and as a result of this social apprehension,
128
497756
2480
et à cause de cette appréhension sociale,
08:20
they also gave more socially desirable responses.
129
500236
5080
ils fournissaient des réponses socialement plus souhaitables.
08:25
Let me give you an example.
130
505316
1960
Je vais vous donner un exemple.
08:27
One of the most delicate questions that we asked participants
131
507276
3680
Une des questions les plus délicates que nous avons posées aux participants
08:30
was the number of prior sex partners they had had.
132
510996
3320
portait sur le nombre de partenaires sexuels qu’ils avaient eu.
08:35
When interacting with our humanlike bot,
133
515276
3160
Quand ils interagissent avec nos robots humains,
08:38
men reported to have significantly more prior sex partners
134
518436
4920
les hommes ont indiqué avoir nettement plus de partenaires sexuels
08:43
and women reported to have significantly less
135
523356
3360
et les femmes en avoir significativement moins
08:46
than those men and women interacting with our mechanistic bot.
136
526756
3440
que ceux et celles qui interagissaient avec notre robot mécanique.
08:52
So what does this all tell us?
137
532036
1920
Quels les enseignements retirons-nous ?
08:53
Well, first, men want to look good by having more prior sex partners
138
533996
4680
Les hommes veulent être bien vus en ayant plus de partenaires sexuels
08:58
and women by having less.
139
538716
1640
et les femmes, en en ayant moins.
09:01
Clearly, this already says a lot
140
541116
1760
Clairement, cela en dit déjà beaucoup
09:02
about what the different sexes consider socially desirable
141
542916
4080
sur ce que les différents sexes considèrent comme socialement désirable
09:07
and how our expectations in society still differ across genders.
142
547036
5680
et sur la variation de nos attentes selon les genres.
09:13
But this opens up a whole new topic
143
553676
2520
Mais cela ouvre un nouveau champ d’étude
09:16
that I will better leave for other experts to discuss.
144
556196
2960
que je vais plutôt confier à d’autres spécialistes.
09:20
Second, and maybe more importantly, from a consumer psychology perspective.
145
560996
4880
Deuxièmement, et peut-être encore plus important,
du point de vue de la psychologie consommateur,
09:26
People open up more easily when they interact with machines
146
566956
4320
les gens se confient plus facilement quand ils interagissent avec des machines
09:31
that are apparently just that -- machines.
147
571276
3560
qui ressemblent à des machines.
09:34
Today, a lot of sweat, money and tears
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3000
Aujourd’hui, beaucoup de sueur, d’argent et de larmes
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is put into making machines basically indistinguishable from us.
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5240
sont investi dans la conception de machines semblables à l’homme.
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Now, this research can show
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1680
Ces recherches mettent en relief
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that sometimes letting a machine be a machine is actually a good thing.
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5480
que parfois, il est préférable de laisser une machine être une machine.
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Which brings me to my third point.
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591716
1680
Ce qui m’amène à mon troisième point.
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These machine interactions have been highly criticized at times.
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Les interactions machines sont parfois vivement critiquées.
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So you may have heard that Siri, Alexa or others
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3360
Vous avez peut-être entendu dire que Siri, Alexa et d’autres
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make your kids rude or impolite.
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601796
2400
rendent vos enfants grossiers ou impolis.
Mes recherches vous montrent, je l’espère,
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Hopefully, this research can show you
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1880
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a great upside of these machine interactions.
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607236
3040
un très grand avantage de ces interactions avec les machines.
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In times of social media and our constant hunt for the next “like,”
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4960
À l’ère des réseaux sociaux et de notre chasse perpétuelle au prochain « like »,
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machines can give us grownups --
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2920
les machines peuvent nous donner à nous adultes --
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help us find that inner child again
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619116
2760
peuvent nous épauler pour retrouver notre enfant intérieur
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and give our constant need for self-presentation and perfection
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4320
et mettre en pause notre besoin constant de présentation de soi et de perfection.
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a time-out.
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Pour une fois, plus besoin de nous inquiéter
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For once, we do not need to worry
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2040
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if the number of prior sex partners is too high or too low,
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si le nombre de nos partenaires sexuels est trop important ou trop petit.
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and instead it is OK to simply be who we are.
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4520
À la place, nous pouvons être qui nous sommes.
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Ultimately, then, I think that these machines can remind us
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3720
Pour conclure, je dirai que ces machines nous rappellent
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of a central element of what makes a good conversation partner:
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4520
un élément crucial pour faire un bon partenaire de conversation :
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being nonjudgmental.
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ne pas porter de jugement.
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so the next time you might encounter
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2160
Donc, la prochaine fois que vous rencontrez
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a unique social situation like mine at the barbecue,
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3880
une situation sociale unique comme la mienne au barbecue,
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try to be less judgmental
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essayez de moins juger
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when another person openly shares
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la personne qui partage ouvertement ses pensées, émotions et soucis avec vous.
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their thoughts, feelings and problems with you.
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Many machines do this already, and maybe so should we.
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De nombreuses machines le font déjà, et sans doute devrions-nous les imiter.
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Thank you very much.
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Merci beaucoup.
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