من منظور المستخدم، تتسم أنظمة الذكاء الاصطناعي بطبيعتها بعدم اليقين. ويمكن أن تقدّم نتائج غير متّسقة وترتكب أخطاء بشكل منتظم. توفّر واجهة المستخدم العديد من الفرص لاستيعاب الإحباطات الناتجة عن قيود الذكاء الاصطناعي وفلترتها والحدّ منها. بصفتك مطوِّرًا، أنت تؤدي دورًا محوريًا في تشكيل تجارب المستخدمين مع الذكاء الاصطناعي، لأنّ لديك إحصاءات أكثر تفصيلاً حول كيفية ومواضع احتمال حدوث خطأ في نظام الذكاء الاصطناعي.
أحد الاعتبارات الرئيسية في التصميم هو مقدار التحكّم الذي يملكه المستخدمون في الذكاء الاصطناعي. بعض الفرص غير مرئية للمستخدمين، بينما يتطلب البعض الآخر تفاعلاً صريحًا. ويعني التعرّض الأكبر مزيدًا من المرونة، ولكن أيضًا مزيدًا من المخاطر والتعقيد الذي يجب إدارته.
في هذه الوحدة، سنتعرّف على أفضل الممارسات لتصميم أنماط تجربة المستخدم (UX) لثلاثة أنواع من العرض: العرض في الخلفية والعرض المقيّد والعرض المفتوح. بالنسبة إلى كل نوع، نوضّح كيف تؤثر الخيارات الفنية والمعمارية في تجربة المستخدم لنظام الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في الخلفية
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة حالية بشكل طفيف بدون تقديم ميزات جديدة. يقلّل ذلك من احتمال حدوث انقطاع أو فشل. في هذه الحالة، تقع مسؤولية الفائدة والموثوقية والتدهور التدريجي بالكامل على عاتق المنتج. لا يحتاج المستخدمون إلى معرفة طريقة عمل الذكاء الاصطناعي أو حتى معرفة أنّه مستخدَم للاستفادة منه.
يكون الذكاء الاصطناعي في الخلفية هو الأنسب في الحالات التالية:
- المهمة منخفضة الخطورة.
- لن يؤدي تحكّم المستخدم إلى تحسين النتائج بشكل كبير.
- سيظل بإمكان المنتج تقديم قيمته الأساسية حتى إذا تعذّر استخدام ميزة الذكاء الاصطناعي أو كانت غير متاحة.
تتوفّر العديد من الأمثلة على الذكاء الاصطناعي في الخلفية على الويب، بدءًا من فلاتر الرسائل غير المرغوب فيها إلى اقتراحات الترفيه، أو حتى الأمثلة المعقّدة، مثل تعليقات البث المباشر في BILIBILI. قد لا تعتبر بعض هذه الميزات "ذكاءً اصطناعيًا".
مثال: ملخّصات ومقتطفات من المراجعات من إنشاء الذكاء الاصطناعي
هل تتذكر Example Shoppe؟ لقد شاركنا حتى الآن مخطّطَين لنظامَين، أحدهما خاص بـ ميزات الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك ميزة دعم العملاء والبحث المحسّن عن المنتجات. نقدّم الآن ميزة ثالثة، وهي ملخّصات المراجعات. اطّلِع على مخطط نظام الذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما تحتوي صفحات المنتجات على مئات المراجعات. وقد يواجه المستخدمون صعوبة في تقييم الخصائص التي تهمّهم فعلاً.
يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لاقتراح مواضيع متكرّرة ضمن عمليات البحث التي يجريها المستخدمون، وذلك لتقديم ملخّصات ومقتطفات مخصّصة من المراجعات. في مثال الواجهة الذي نقدّمه، يبحث المستخدم عن سماعات رأس، لذا يتم إبراز مواضيع جودة الصوت وعمر البطارية. يقلّل ذلك من العبء الإدراكي ويمكن أن يؤدي إلى اتّخاذ قرارات الشراء بشكل أسرع.
بما أنّ الملخّصات فريدة لكل شخص، عليك إعطاء الأولوية للخصوصية والسرعة عند اختيار المنصة. ننصحك باختيار الذكاء الاصطناعي المضمّن وواجهة برمجة التطبيقات Summarizer API، حتى تتم العمليات الحسابية مباشرةً على جهاز المستخدم.
أفضل الممارسات
اتّبِع الإرشادات التالية لكي تتكامل ميزة الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع تجربة المستخدم الحالية:
- توفير إشارات بسيطة للشفافية: عندما يحوّل الذكاء الاصطناعي المحتوى من إنشاء المستخدمين أو يجمّعه، تساعد الإشارات البسيطة في تحديد توقعات المستخدمين. يمكنك استخدام تصنيفات محايدة، مثل "الملخّص" أو "الإحصاءات الرئيسية"، وإضافة ميزة "الإفصاح التدريجي" من خلال تلميحات الأدوات أو عناصر أخرى في واجهة المستخدم.
- السماح بإيقاف الميزة: تختلف آراء المستخدمين بشأن الذكاء الاصطناعي. قد يرى البعض أنّ الذكاء الاصطناعي متطفّل أو مربك أو مزعج. توفير طريقة واضحة لإيقاف هذه الميزات
- انتبه إلى الصياغة: اللغة هي جزء مهم من تجربة المستخدم، بما في ذلك النصوص من إنشاء الذكاء الاصطناعي. في مثالنا، يجب أن تعكس الملخّصات المؤشرات، وليس الادعاءات. أضِف قواعد إلى طلب النظام لتقليل أو إزالة اللغة المفرطة في الثقة في الملخّص.
- تصميم بديل سلس: قدِّم قيمة بدون الذكاء الاصطناعي كلما أمكن ذلك. إذا لم يتوفّر الملخّص لأسباب فنية، مثل عدم توفّر نموذج، يجب أن يوفّر النظام مراجعات غير ملخّصة. بعد تنزيل النموذج، يمكن لتطبيقك عرض الملخّص الجديد تلقائيًا.
- تقليل الانقطاع أثناء عملية الإعداد: يمكن أن يؤدي التنزيل الأوّلي لنموذج من جهة العميل إلى حدوث مشاكل. يجب توضيح قيمة الميزة أولاً. يمكنك إضافة خيار احتياطي محدود من جهة الخادم أو نقل عملية التنزيل إلى نهاية رحلة المستخدم، وذلك لتقليل الانقطاع إلى الحدّ الأدنى. يساعد التوقيت المناسب وإنشاء السياق في مواءمة منتجك مع أولويات المستخدم.
الذكاء الاصطناعي المقيد
في حين أنّ الذكاء الاصطناعي الذي يعمل في الخلفية يتم تشغيله تلقائيًا، يتم تشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي المقيّد بشكل صريح من قِبل المستخدم، وغالبًا ما يتم ذلك من خلال رابط أو زر. تحدّد المهمة والقصد والقيود وتنسيق الإخراج ضمن طلب النظام. على عكس مؤشر الطلب المفتوح، لا تتوفّر للمستخدمين خيارات أو تتوفّر لهم خيارات محدودة خارج نطاق بدء المهمة وتلقّي الناتج. ويحافظ النظام على إمكانية التنبؤ من خلال تحديد نطاق الإجراءات المسموح للذكاء الاصطناعي بتنفيذها.
وكما هو الحال مع الذكاء الاصطناعي في الخلفية، تتوافق ميزات الذكاء الاصطناعي المقيد بشكل جيد مع النماذج من جهة العميل التي يتم تخصيصها للمهمة المحددة.
مثال: إنشاء العنوان
قد تكون مهمة إنشاء العناوين صعبة بشكل خاص. تستخدم أداة BlogBuddy الذكاء الاصطناعي لمساعدة الكتّاب في تقديم عناوين مدروسة ومناسبة للسياق بأقل مجهود. راجِع مخطط نظام الذكاء الاصطناعي لهذه الميزة.
يمكن للمستخدم النقر على عرض العناوين لإنشاء مسودات متعددة لتقييمها وتحسينها.
لقد شرحنا كيفية تنفيذ ذلك باستخدام Prompt API في مقالة هندسة الطلبات. أنشئ طلب نظام يشفّر المهمة والقيود المتعلقة بالأسلوب وبنية الإخراج. يتم تمرير محتوى مشاركة المدونة بشكل ديناميكي من واجهة المستخدم فقط. باستخدام عملية التنفيذ من جهة العميل، يتم تحسين الميزة لتكرارها بدون تكلفة إعداد.
أفضل الممارسات
هدفك هو تشجيع المستخدمين على استخدام الميزات الجديدة. لتحقيق ذلك، يجب إبراز القيمة التي تقدّمها ومنحهم التحكّم في النتيجة:
- التواصل بوضوح وثقة: من الأفضل دائمًا استخدام تصنيفات واضحة للإجراءات بدلاً من اللغة العامة، مثل "اسأل الذكاء الاصطناعي". يجب أن يتمكّن المستخدم من معرفة ما يحدث، وليس فقط كيفية حدوثه. إذا كان وقت استجابة الميزة منخفضًا، أضِف تصنيفات توضّح أنّ النتيجة متاحة حاليًا. على سبيل المثال، عرض العناوين بدلاً من إنشاء العناوين.
- إبقاء المستخدم على اطّلاع دائم: أضِف بعض الإجراءات التي تتطلّب مجهودًا ذهنيًا بسيطًا لإبقاء المستخدمين في حالة انتباه. من خلال تقديم خيارات متعدّدة، يمكنك منع المستخدمين من الشعور بأنّهم عالقون مع نتيجة قد لا تعجبهم. يجب أن يتمكّن المستخدمون من قبول النتائج أو تعديلها بشكل واضح قبل حفظها.
- إذا أمكن، جهِّز النتيجة مسبقًا: خاصةً بالنسبة إلى المهام التي تتم من جهة العميل، ننصحك بحساب النتيجة مسبقًا لتكون متاحة على الفور.
- إتاحة التكرار السريع: يجب أن تكون إعادة الإنشاء سهلة وقابلة للإلغاء وغير مكلفة. يجب أن يتوفّر للمستخدمين خيار التراجع عن الإجراءات التي اتّخذوها. جمع إشارات الملاحظات هذه حتى تتمكّن من تحسين الميزة لتناسب عمليات التشغيل المستقبلية
- توفير عناصر تحكّم أكثر دقة عند الحاجة: يمكن استخدام عناصر منظَّمة إضافية، مثل علامات النبرة أو أدوات اختيار الطول أو الأنماط المحدّدة مسبقًا، لتحسين النتائج. في كثير من الحالات، تظهر الحاجة إلى مزيد من التحكّم بمرور الوقت، مع تطوّر ثقة المستخدمين ومتطلباتهم. إعداد حلقات ملاحظات وآراء تتيح لك تتبُّع هذه التطورات
كيفية الاختيار بين الذكاء الاصطناعي في الخلفية والذكاء الاصطناعي المقيد
يمكن تنفيذ بعض الميزات إما كذكاء اصطناعي في الخلفية أو ذكاء اصطناعي مقيّد، وذلك حسب طريقة عرضها وتوقيت عرضها. ويعتمد هذا التمييز على مستوى الوضوح والجهد الإدراكي والتوقيت، وليس على الإمكانات المتاحة. على سبيل المثال، بدلاً من طلب النقر على زر صريح، يمكن إعداد العناوين بشكل استباقي في الخلفية أثناء كتابة المستخدم. عندما يركّز المستخدم على حقل العنوان، يمكنك عرض اقتراحات.
يكون هذا النهج الأفضل في الحالات التالية:
- تتوفّر المدخلات المطلوبة للميزة تلقائيًا
- عدد الميزات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي قليل
- تكلفة الحساب المسبق منخفضة
- يمكن دمج الاقتراحات بدون تشتيت انتباه المستخدم عن مهمته
في المقابل، يُفضّل استخدام الذكاء الاصطناعي المقيد في المنتجات التي تتضمّن ميزات أو إجراءات متعدّدة تستخدم الذكاء الاصطناعي. تساعد المشغّلات الواضحة في تجنُّب العمليات الحسابية غير الضرورية، وتمنح المستخدمين إحساسًا أقوى بالنية والتحكّم.
الذكاء الاصطناعي المفتوح
يمنح الذكاء الاصطناعي المفتوح المستخدمين تحكّمًا مباشرًا في سلوك نظام الذكاء الاصطناعي من خلال إدخال بيانات حرة الشكل. بدلاً من تنفيذ إجراء محدّد مسبقًا، يمكن للمستخدمين تقديم السياق باللغة الطبيعية. بعد إرسال الطلب، يفسّر نظام الذكاء الاصطناعي الهدف ويضيف السياق الناقص ويقدّم أفضل تخمين بشأن الإجراء التالي الذي يجب اتّخاذه.
تكون المدخلات فردية للغاية ولا يمكن التنبؤ بها غالبًا، ويجب أن يكون نظام الذكاء الاصطناعي قادرًا على التعامل مع هذا التباين. يوفر هذا النوع أعلى مستوى من المرونة، ولكنه ينطوي أيضًا على أعلى مستوى من المخاطر على تجربة المستخدم:
- إدخال المستخدم غير واضح أو غير مكتمل
- نتائج لا يمكن التنبؤ بها
- زيادة احتمال تقديم ردود غير صحيحة أو مضلِّلة
- زيادة خطر الثقة المفرطة
- محاولات اختراق النظام، مثلاً من خلال جعله ينشئ محتوًى غير ملائم
مثال: وكيل دعم العملاء المستند إلى الذكاء الاصطناعي
بالنسبة إلى Example Shoppe، يشمل دعم العملاء مجموعة كبيرة من المشاكل، مثل تتبُّع الطلبات وعمليات الإرجاع والأسئلة المتعلقة بالمنتجات ومشاكل التسليم والحالات الحدّية التي لا تتناسب مع سير العمل الواضح. راجِع مخطط نظام الذكاء الاصطناعي من وحدة "المنصة".
بعد إضافة ميزات الذكاء الاصطناعي المقيدة للإجراءات الأكثر شيوعًا، قد تصبح واجهتك مزدحمة. بدلاً من ذلك، يمكن أن يوفّر وكيل الدعم المستند إلى الذكاء الاصطناعي والمرن مرونة أكبر.
- حلّ المشاكل الشائعة بسرعة
- تقليل أوقات الانتظار وتكاليف الدعم
- تقديم مساعدة فورية في العديد من المواضيع، بدون الحاجة إلى إجراءات دعم معقّدة
تكمن قيمة موظف الدعم في التعامل مع التغيّرات على نطاق واسع. في النهاية، عليك إنشاء نظام يمكنه التعامل مع هذه المدخلات بشكل مسؤول. مع أنّك تأمل وتتوقّع من المستخدمين استخدام أفضل تقدير لديهم وضبط مستوى الثقة، قد تكون مسؤولاً عن الردود غير الصحيحة التي يقدّمها النموذج.
يتفاعل المستخدمون مع الوكيل من خلال فتح محادثة وطرح أسئلة مثل "أين طلبي؟" أو "تم تحصيل الرسوم مني مرتين، هل يمكنك مساعدتي؟". يفسّر الوكيل النية، ويطرح أسئلة توضيحية، ويسترد المعلومات ذات الصلة، ويقترح الخطوات أو الإجراءات التالية.
تعتمد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المفتوحة على نماذج من جهة الخادم. ويمكن دمجها مع مكونات أخرى، مثل قواعد البيانات والأدوات الخارجية ومنطق النشاط التجاري، لتشكيل نظام ذكاء اصطناعي مركّب. يجب توفير مسارات تصعيد إلى موظفي الدعم.
أفضل الممارسات
التركيز على الشفافية ومعايرة الثقة وآليات التحكّم:
- توجيه المستخدمين للتعبير عن نيتهم بوضوح: قدِّم اقتراحات للطلبات ("أريد إرجاع طلب") واقتراحات للمتابعة للحدّ من الغموض.
- إظهار حالة النظام والافتراضات: يجب أن يوضّح الوكيل المعلومات التي يفهمها ("يبدو أنّك تسأل عن الطلب 12345") والمعلومات التي يستخدمها.
- طلب التأكيد قبل اتّخاذ إجراء: قبل تنفيذ إجراءات حساسة، مثل عمليات الإرجاع واسترداد الأموال وتغيير العناوين، يجب أن يقدّم الوكيل ملخّصًا للإجراء ويطلب تأكيدًا من المستخدم.
- التصميم الذي يتيح التحقّق والتصحيح: يجب أن يتمكّن المستخدمون من تصحيح أي سوء فهم أو إعادة صياغة الطلبات أو إعادة المحادثة إلى الوراء بدون الحاجة إلى البدء من جديد.
- الجمع مع ميزات الذكاء الاصطناعي ذات القيود: قد يؤدي كثرة تبادل المحادثات إلى إحباط المستخدمين. إضافة عناصر منظَّمة كاختصارات على سبيل المثال، يمكن عرض رقم طلب مستنتَج كعنصر قابل للنقر يتيح للمستخدم البحث عنه أو اختياره أو استبداله، بدلاً من مطالبته بإعادة صياغة الطلب في نص.
- توضيح حالات عدم اليقين والقيود: يجب أن يقرّ الوكيل بعدم اليقين، وأن يشير إلى المعلومات الناقصة، وأن يطلب المساعدة من موظف عند انخفاض مستوى الثقة.
يتطلّب هذا النوع من تجارب الذكاء الاصطناعي من المستخدمين تقييم الردود بشكل نقدي، وفهم متى يجب تصعيد المشكلة.
الخلاصات الرئيسية
في هذه الوحدة، راجعنا أنواعًا مختلفة من تجارب المستخدمين مع الذكاء الاصطناعي:
- تتيح لك ميزة "الذكاء الاصطناعي في الخلفية" إضافة قيمة أو متعة إضافية إلى رحلة المستخدم الحالية.
- يمكن استخدام ميزات الذكاء الاصطناعي المقيد لحالات استخدام محدّدة وواضحة المعالم، ويكون من الأفضل تنفيذها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- يجب استخدام الذكاء الاصطناعي المفتوح في المجالات التي تتضمّن تباينًا كبيرًا. لا تستخدِم الاستجابات المفتوحة إلا إذا كنت واثقًا جدًا من الأداء الفني لنظامك.
يلخّص الجدول التالي أنماط تجربة المستخدم المقترَحة لكل نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي:
| موضوع تجربة المستخدم | نمط تجربة المستخدم | الخلفية | مقيّدة | مفتوحة |
| الشفافية | الإشارة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي بوضوح | |||
| تفسير بسيط لسلوك الذكاء الاصطناعي | ||||
| حالة النظام والافتراضات المرئية | ||||
| الإرشادات | اقتراحات الطلب | |||
| الإدخال المنظَّم (العلامات والإعدادات المُسبَقة) | ||||
| التحكّم | مشغّل الذكاء الاصطناعي الواضح | |||
| معاينة الناتج قبل تطبيقه | ||||
| بدائل متعددة | ||||
| إعادة الإنشاء | ||||
| تراجع | ||||
| معايرة الثقة | الصياغة المتحفّظة | |||
| مؤشرات الثقة | ||||
| إدارة المخاطر وحالات الفشل | الاحتكاك المقصود وبوابات المراجعة | |||
| التصعيد إلى موظف بشري | ||||
| الرجوع إلى الإصدار السابق بسلاسة بدون الذكاء الاصطناعي |
محتوى إضافي للقراءة
لمواصلة التعرّف على أنماط تجربة المستخدم، ننصحك بالاطّلاع على المراجع التالية:
- اطّلِع على كتاب "الأشخاص والذكاء الاصطناعي" من Google.
- مجموعة أدوات HAX من Microsoft، خاصةً إرشادات التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي
- The Shape of AI من تأليف "إميلي كامبل"
- الفصل 10 من كتاب فن تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي
اختبِر معلوماتك
ما هو نوع نمط تجربة المستخدم الذي يتيح تعتيم خلفية مكالمة الفيديو؟
متى يجب استخدام الذكاء الاصطناعي المفتوح كنمط لتجربة المستخدم؟