VALUTAZIONE GAMIFICATA DELLA FIDUCIA NELLE INTERFACCE IN REALTÀ AUMENTATA POTENZIATE DALL’AI

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle interfacce in realtà aumentata (AR) promette un'assistenza contestuale e immediata, ma espone gli utenti al rischio di automation bias: la tendenza ad accettare i suggerimenti di un sistema automatico senza valutarli criticamente, replicandone gli errori. Il contesto AR aggrava questo rischio, perché sovrappone il suggerimento agli oggetti fisici su cui l'utente sta operando, e anche gli indicatori pensati per aiutarlo a calibrare la propria fiducia, come il livello di confidenza dichiarato dall'AI, possono orientarne le decisioni in modo acritico. Questa tesi propone di affrontare il problema attraverso la Gamification, trasformando la verifica dei suggerimenti in una sfida. È stata progettata e sviluppata un'applicazione mobile in AR, realizzata in Unity con il riconoscimento di marker ArUco tramite OpenCV, in cui l'utente assembla un comodino posizionando tessere fisiche su una griglia, guidato da un assistente basato sul modello Gemini. Una parte dei suggerimenti è intenzionalmente errata, secondo tre tipologie plausibili, e un sistema di punteggio premia l'utente che li individua e penalizza quello che li segue. La decisione su quando e come sbagliare spetta all'applicazione, mentre al modello linguistico è affidata soltanto la formulazione del suggerimento e la spiegazione dell'errore; il livello di confidenza mostrato è invece simulato e scorrelato dalla correttezza, così da poterne misurare l'influenza sulle decisioni. L'applicazione registra ogni decisione con il suo contesto e i suoi tempi. Su questa base, la tesi definisce un protocollo sperimentale per la validazione del sistema, che combina metriche comportamentali, tra cui un indice di sensibilità derivato dalla teoria della detezione del segnale, e i questionari TAM e SUS, fissando in anticipo le ipotesi da verificare e i criteri per interpretarne l'esito.