Jak wykorzystać symulacje LLM i Real-Time Feedback do zmiany nawyków użytkownika? Case Study Amor.pl.

W świecie cyfrowych produktów przyzwyczailiśmy się myśleć o zmianie nawyków w kategoriach powiadomień push, grywalizacji opartej na prostych punktach i statycznych ścieżkach użytkownika. To podejście, choć skuteczne dekadę temu, dziś trąci myszką. Tradycyjne aplikacje „nawykowe” są nudne, przewidywalne i – co najgorsze – pasywne. Prawdziwa rewolucja w Inżynierii behawioralnej nie leży w lepszym designie interfejsu, ale w dynamicznej adaptacji treści do stanu psychicznego użytkownika.

Kluczem do tej zmiany jest połączenie psychologii poznawczej z możliwościami Generatywnej Sztucznej Inteligencji (GenAI). Jako praktyk, który spędził lata na styku Data Science i Product Designu, widzę fundamentalną zmianę paradygmatu: przechodzimy od statycznych reguł do probabilistycznych interakcji. W tym artykule przeprowadzę Cię przez techniczną i psychologiczną architekturę systemów, które nie tylko „sugerują” zmianę, ale aktywnie ją trenują.

Posłużymy się przykładem (Case Study) platformy Amor.pl – serwisu ewoluującego z klasycznej randkowej tablicy ogłoszeń w zaawansowany „trenażer relacji społecznych”. Pokażę, jak wykorzystaliśmy Symulacje LLM i pętle zwrotne (Feedback Loops), aby nauczyć użytkowników lepszej komunikacji, redukując lęk przed odrzuceniem i budując trwałe kompetencje miękkie. Nie będzie tu miejsca na marketingowe ogólniki – skupimy się na architekturze, promptach i metrykach.

Czym są Symulacje LLM w kontekście treningu behawioralnego?

Symulacje LLM to dynamiczne, interaktywne środowiska generowane przez Duże Modele Językowe (Large Language Models), w których system AI przyjmuje określoną personę i reaguje na działania użytkownika w sposób nieliniowy i kontekstowy. W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów opartych na drzewach decyzyjnych, symulacja LLM nie posiada z góry ustalonego scenariusza; posiada jedynie cel, charakterystykę postaci i zasady świata, co pozwala na wierne odwzorowanie nieprzewidywalności ludzkich interakcji w bezpiecznym środowisku treningowym.

Mechanizm działania: Od skryptu do emergencji

W tradycyjnym UX, ścieżka użytkownika jest zaprojektowana „na sztywno”. W symulacjach opartych na LLM, projektujemy jedynie ramy zachowań. Wdrażając ten system, opieramy się na technice Role-Playing Prompting. Model otrzymuje instrukcję systemową (System Prompt), która definiuje jego osobowość, ukryte cele oraz – co kluczowe – jego „wady”.

Dlaczego wady są ważne? W psychologii behawioralnej wiemy, że nauka następuje najszybciej w momencie napotkania oporu (tzw. „pożądana trudność” – desirable difficulty). Idealny rozmówca AI niczego nie nauczy. Symulacja musi generować tarcie. Przykładowo, w Amor.pl stworzyliśmy symulacje archetypów takich jak „Zabiegany Profesjonalista” (odpisuje krótko, ceni konkrety) czy „Nieśmiały Romantyk” (wymaga zbudowania zaufania przed otwarciem się).

Techniczne utrzymanie iluzji (Context Window Management)

Największym wyzwaniem w Symulacjach LLM jest utrzymanie spójności. Modele mają tendencję do „zapominania” swojej roli w miarę wydłużania się okna kontekstowego (Context Window). Aby temu zapobiec, stosujemy technikę Recursive Summarization połączoną z wstrzykiwaniem przypomnień o personie (Re-prompting) co n-tą interakcję. Dzięki temu, nawet po 50 wiadomościach, model „pamięta”, że jest introwertykiem, który nie lubi agresywnego flirtu. To właśnie ta spójność pozwala użytkownikowi zawiesić niewiarę i wejść w proces zmiany nawyku komunikacyjnego.

Real-Time Feedback: Architektura natychmiastowej informacji zwrotnej

Real-Time Feedback w systemach AI to proces analizy zachowania użytkownika i dostarczania korygującej informacji zwrotnej w czasie poniżej progu percepcji kognitywnej (zazwyczaj < 400ms), mający na celu natychmiastowe wzmocnienie lub wygaszenie danego zachowania. Jest to cyfrowy odpowiednik warunkowania sprawczego – aby mózg powiązał akcję z konsekwencją, informacja zwrotna nie może być opóźniona przez batch processing czy wolne API.

Opóźnienia (Latency) a skuteczność behawioralna

W inżynierii behawioralnej czas jest wszystkim. Jeśli użytkownik Amor.pl wysyła wiadomość w symulacji i otrzymuje analizę „To było zbyt agresywne” po 5 sekundach, traktuje to jako oddzielną informację, którą musi przetworzyć intelektualnie. Jeśli jednak informacja ta pojawia się w trakcie pisania lub natychmiast po kliknięciu „Wyślij” (zanim druga strona odpisze), staje się ona częścią pętli dopaminowej.

W naszych wdrożeniach zauważyliśmy, że Latency powyżej 1000ms zabija „flow”. Dlatego architektura musi opierać się na streamingu tokenów (Token Streaming). Nie czekamy, aż LLM wygeneruje pełną odpowiedź. Analizujemy pierwsze tokeny lub używamy mniejszych, wyspecjalizowanych modeli (np. zkwantyzowane modele 7B parametrów) działających równolegle tylko do oceny sentymentu, podczas gdy większy model (np. GPT-4 lub Claude 3.5 Sonnet) generuje treść konwersacji.

Analiza sentymentu „w locie” i mikro-interwencje

System Real-Time Feedback nie może być tylko krytykiem. Musi być trenerem (Coach). W architekturze systemu wdrożyliśmy mechanizm „Shadow Prompting”. Oprócz głównej rozmowy, w tle działa drugi proces LLM, który „obserwuje” czat. Jego zadaniem nie jest generowanie odpowiedzi, ale ocena metadanych:

• Poziom empatii.
• Jasność komunikatu.
• Zgodność z celem (np. umówienie spotkania).

Wynik tej analizy jest zwracany do frontendu w formie wizualnej (np. subtelna zmiana koloru ramki tekstu na czerwony, gdy wiadomość staje się toksyczna, lub na zielony, gdy jest otwarta i pytająca). To jest właśnie Sztuczna Inteligencja w UX w najczystszej postaci – niewidoczna, ale sterująca zachowaniem.

Case Study Amor.pl: Transformacja użytkownika przez konwersację

Case Study Amor.pl demonstruje wdrożenie modułu „AI Wingman”, którego celem było rozwiązanie problemu paraliżu decyzyjnego (Analysis Paralysis) i niskiej jakości pierwszych wiadomości, poprzez umożliwienie użytkownikom „przetrenowania” scenariusza rozmowy z symulowaną personą przed właściwą interakcją. Projekt ten miał na celu bezpośrednią modyfikację nawyku „ghostowania” (znikania bez słowa) wynikającego z lęku przed oceną.

Zdefiniowanie problemu: Problem „Zimnego Startu”

Analiza danych z Amor.pl wykazała, że 65% dopasowań (matches) nigdy nie kończyło się wymianą choćby jednej wiadomości. Użytkownicy, zapytani w ankietach, wskazywali na „brak pomysłu na otwarcie” oraz „lęk przed wyśmianiem”. Tradycyjne podpowiedzi typu „Napisz: Cześć, co słychać?” były nieskuteczne i generowały niskie zaangażowanie. Potrzebowaliśmy rozwiązania, które zbuduje pewność siebie użytkownika.

Rozwiązanie: Trening w bezpiecznej piaskownicy (Sandbox)

Wprowadziliśmy funkcję „Dojo”. Zanim użytkownik napisze do realnej osoby, może wejść w tryb symulacji z cyfrowym bliźniakiem (Digital Twin) tej osoby. Cyfrowy bliźniak jest generowany na podstawie publicznego profilu realnego użytkownika (zainteresowania, styl opisu, wiek).

Proces techniczny i łańcuchy promptów (Prompt Chains):

1. Ekstrakcja Cech: System RAG (Retrieval-Augmented Generation) pobiera dane profilowe (np. „Lubi góry”, „Cytuje Nietzschego”).
2. Konstrukcja Persony: LLM otrzymuje prompt: ’Jesteś Anią. Jesteś cyniczna, ale cenisz intelektualny humor. Twoim celem jest sprawdzić, czy rozmówca jest oczytany. Jeśli zacznie od banalnego komplementu, bądź oschła.’
3. Interakcja: Użytkownik prowadzi rozmowę.
4. Interwencja: Jeśli użytkownik napisze „Hej śliczna”, system (Real-Time Feedback) zatrzymuje wysłanie wiadomości w symulacji i wyświetla dymek: „Zbyt banalne dla tej persony. Ryzyko odrzucenia: 90%. Spróbuj nawiązać do jej cytatu w opisie.”

Wyniki wdrożenia:

• Wzrost First Message Rate: Ilość rozmów rozpoczętych w świecie rzeczywistym po treningu wzrosła o 40%.
• Wydłużenie retencji: Użytkownicy spędzali w aplikacji 15% więcej czasu, traktując ją nie tylko jako narzędzie randkowe, ale i grę edukacyjną.
• Jakość konwersacji: Średnia długość rozmowy (ilość wymienionych wiadomości) wzrosła dwukrotnie.

UX i Psychologia: Jak uniknąć efektu „Uncanny Valley” w edukacji?

Balansowanie między użytecznością a dyskomfortem w interakcji z AI wymaga transparentności i celowego „odczłowieczenia” interfejsu w kluczowych momentach, aby uniknąć efektu Doliny Niesamowitości (Uncanny Valley), gdzie sztuczna istota wydaje się zbyt ludzka, budząc lęk i odrzucenie. W kontekście edukacyjnym, użytkownik musi ufać, że AI jest obiektywnym sędzią, a nie manipulującym podmiotem.

Transparentność jako fundament zaufania

W projektowaniu interfejsów konwersacyjnych istnieje pokusa, by udawać człowieka. W Amor.pl poszliśmy w odwrotnym kierunku. Wyraźnie oznaczamy, gdzie kończy się symulacja, a zaczyna feedback systemowy.

• Symulacja: Język naturalny, emocjonalny, czasem nielogiczny (jak człowiek).
• Feedback: Język techniczny, analityczny, wizualizowany za pomocą wykresów i pasków postępu.

Dzięki temu rozdzieleniu, użytkownik nie czuje się oceniany przez „kogoś”, ale przez „coś”. To kluczowe dla psychologii uczenia się. O wiele łatwiej przyjąć krytykę od algorytmu („Twoja wypowiedź była w 80% agresywna”) niż od symulowanej postaci („Jesteś niegrzeczny”). To oddzielenie redukuje defensywność ego i otwiera drogę do modyfikacji nawyków.

Gamifikacja postępów: Model Fogga w praktyce

Wykorzystaliśmy model zachowań B.J. Fogga ($B=MAP$: Behavior = Motivation + Ability + Prompt).

• Motivation (Motywacja): Chęć znalezienia partnera.
• Ability (Zdolność): Symulacje LLM zwiększają zdolność użytkownika, dając mu gotowe szablony zachowań i bezpieczne środowisko do ćwiczeń.
• Prompt (Wyzwalacz): Powiadomienie „Twój wirtualny sparingpartner czeka”, wysyłane w godzinach największej aktywności użytkownika.

Postępy wizualizujemy nie jako „punkty miłości”, ale jako „XP Komunikacji” (Doświadczenie). Zmiana ramowania z randkowego na RPG (Role-Playing Game) znacząco zwiększyła zaangażowanie męskiej części demografii.

Stack technologiczny i koszty wdrożenia symulacji

Implementacja skalowalnych symulacji LLM wymaga architektury opartej na orkiestracji modeli językowych, bazach wektorowych do zarządzania pamięcią długotrwałą oraz zoptymalizowanych pipeline’ach streamingowych, aby zrównoważyć koszty operacyjne (Token Economics) z jakością UX. Nie jest to proste podpięcie API; to budowa złożonego systemu agentowego.

Kontekst i Pamięć: Rola Vector Databases

Aby symulacja była wiarygodna, AI nie może halucynować faktów ustalonych 5 minut temu. W przypadku Amor.pl użyliśmy Pinecone jako bazy wektorowej. Każda interakcja użytkownika jest wektoryzowana (zamieniana na liczby) i składowana.

Kiedy użytkownik wraca do symulacji po dniu przerwy, system wykonuje zapytanie semantyczne do bazy wektorowej: „O czym ostatnio rozmawialiśmy i jakie emocje temu towarzyszyły?”. Pozwala to na „Warm Start” – model od razu nawiązuje do poprzednich wątków, co drastycznie zwiększa immersję.

Optymalizacja tokenów i koszty (Token Economics)

Wykorzystanie AI do każdej interakcji zrujnowałoby budżet każdego startupu. Zastosowaliśmy architekturę kaskadową:

1. Model „Mózgu” (High Intelligence): GPT-5 lub Claude Sonnet – używany tylko do generowania skomplikowanych odpowiedzi persony i analizy psychologicznej (Feedbacku).
2. Model „Refleksu” (Low Latency/Cost): GPT-5o-mini lub Llama 3 (hosting własny) – używany do prostych interakcji, podtrzymania rozmowy i szybkiego tagowania sentymentu.

Wymagany Stack:

• LLM Orchestration: LangChain lub LangGraph (do zarządzania łańcuchami promptów).
• Backend: Python (FastAPI) lub Node.js (dla obsługi WebSocketów).
• Database: PostgreSQL (dane użytkowników) + Pinecone/Weaviate/Qdrant (pamięć wektorowa).
• Frontend: React/Vue z obsługą streamingu tekstu (aby uniknąć efektu „ładowania”).

Wdrożenie Symulacji LLM i Real-Time Feedback w Amor.pl pokazuje, że AI w produktach cyfrowych to znacznie więcej niż generatory tekstu czy obrazków. To potężne narzędzie inżynierii behawioralnej, które pozwala na skalowanie czegoś, co dotychczas było luksusem dostępnym tylko w pracy z ludzkim trenerem: spersonalizowanego, natychmiastowego treningu umiejętności miękkich.

Dla nas, twórców produktów (Product Owners, UX Designers), płynie z tego jasna lekcja:

1. Przejdź od treści do kontekstu: Nie dostarczaj użytkownikowi tylko informacji, stwórz środowisko, w którym może jej użyć.
2. Latency to UX: W systemach behawioralnych szybkość reakcji jest równie ważna co jej trafność.
3. Psychologia przed technologią: Najlepszy model LLM nie pomoże, jeśli nie zrozumiesz, dlaczego użytkownik boi się podjąć akcję.

Co możesz zrobić teraz?

Zamiast planować wielkie wdrożenie, zacznij od prostego eksperymentu. Zdefiniuj jeden „nawyk” w swojej aplikacji, który chcesz zmienić. Następnie stwórz prosty System Prompt w ChatGPT, który symuluje użytkownika mającego ten problem i spróbuj z nim porozmawiać jako „system. Zobaczysz, jak trudne i fascynujące jest projektowanie interakcji, która nie jest oskryptowana. To pierwszy krok do budowy produktów nowej generacji.