С точки зрения пользователя, системы искусственного интеллекта по своей природе неопределенны. Они могут давать противоречивые результаты и регулярно совершать ошибки. Пользовательский интерфейс предоставляет множество возможностей для восприятия, фильтрации и уменьшения разочарования, вызванного ограничениями ИИ. Как разработчик, вы играете центральную роль в формировании пользовательского опыта ИИ, поскольку обладаете более глубоким пониманием того, как и где система ИИ, скорее всего, потерпит неудачу.
Одним из ключевых аспектов проектирования является степень контроля пользователей над ИИ. Некоторые возможности скрыты от пользователей, в то время как другие предполагают явное взаимодействие. Большая открытость означает большую гибкость, но также и больший риск и сложность, которыми необходимо управлять.
В этом модуле мы изучаем лучшие практики проектирования шаблонов пользовательского опыта (UX) для трех типов взаимодействия: фонового, ограниченного и открытого. Для каждого типа мы рассматриваем, как технические и архитектурные решения влияют на пользовательский опыт системы искусственного интеллекта.
Фоновый ИИ
Искусственный интеллект можно использовать для незаметного улучшения существующего пользовательского опыта без внедрения новых функций. Это сводит к минимуму вероятность сбоев и неполадок. В этом случае ответственность за полезность, надежность и плавную деградацию полностью лежит на продукте. Пользователям не нужно изучать, как работает ИИ, или даже знать о его использовании, чтобы извлечь из него пользу.
Фоновый ИИ наиболее уместен в следующих случаях:
- Задача не сопряжена с высоким риском.
- Пользовательский контроль не приведет к существенному улучшению результатов.
- Продукт сможет сохранять свою основную ценность, даже если функция искусственного интеллекта выйдет из строя или будет недоступна.
В интернете можно найти множество примеров работы искусственного интеллекта в фоновом режиме: от спам-фильтров до рекомендаций развлекательного контента, а также сложные примеры, такие как система комментариев в виде маркированного списка от BILIBILI . Некоторые из этих функций вы, возможно, даже не считаете «искусственным интеллектом».
Пример: Краткие обзоры и основные моменты, созданные с помощью ИИ.
Помните Example Shoppe? Мы уже представили два варианта системы для разных функций ИИ, включая функцию поддержки клиентов и улучшенный поиск товаров . Теперь мы представляем третью функцию: сводки отзывов. Ознакомьтесь с вариантом системы ИИ .
На страницах товаров часто содержатся сотни отзывов. Пользователям бывает сложно оценить те характеристики, которые действительно для них важны.
Вы можете использовать ИИ для выявления повторяющихся тем в результатах поиска, чтобы предоставлять персонализированные обзоры и сводки. В нашем примере интерфейса пользователь ищет наушники, поэтому выделяются темы качества звука и времени автономной работы. Это снижает когнитивную нагрузку и может привести к более быстрому принятию решения о покупке.
Поскольку сводки уникальны для каждого человека, при выборе платформы следует отдавать приоритет конфиденциальности и скорости. Возможно, вам стоит выбрать платформу со встроенным ИИ и API для создания сводок, чтобы вычисления происходили непосредственно на устройстве пользователя.
Передовые методы
Чтобы функция искусственного интеллекта органично вписалась в существующий пользовательский интерфейс, соблюдайте следующие рекомендации:
- Обеспечьте легкую прозрачность : когда ИИ преобразует или агрегирует контент, созданный пользователями, тонкие намеки формируют ожидания ваших пользователей. Вы можете использовать нейтральные метки, такие как «Краткое содержание» или «Ключевые выводы», и добавлять постепенное раскрытие информации с помощью всплывающих подсказок или других элементов пользовательского интерфейса.
- Предоставьте возможность отказа : у людей разное отношение к ИИ. Некоторые могут воспринимать ИИ как навязчивый, чрезмерный или раздражающий. Предоставьте четкий способ отключения этих функций.
- Обращайте внимание на формулировки : язык является важной частью любого пользовательского опыта, включая текст, сгенерированный ИИ. В нашем примере резюме должны отражать тенденции, а не утверждения. Добавьте правила в подсказки вашей системы, чтобы уменьшить или удалить излишне самоуверенные формулировки в резюме.
- Предусмотрите корректный резервный вариант : по возможности предоставляйте ценную информацию без использования ИИ. Если сводка недоступна по техническим причинам, например, из-за недоступности модели, система все равно должна предлагать обзоры без сводки. После загрузки модели ваше приложение сможет автоматически отображать новую сводку.
- Сведите к минимуму сбои во время настройки : первоначальная загрузка клиентской модели может создавать препятствия. Сначала продемонстрируйте ценность функции. Вы можете добавить ограниченный резервный вариант на стороне сервера или перенести загрузку в конец пользовательского пути, чтобы свести к минимуму сбои. Правильное время и контекстное построение помогают согласовать ваш продукт с приоритетами пользователя.
Ограниченный ИИ
В то время как фоновый ИИ работает автоматически, ограниченные функции ИИ запускаются пользователем явно, часто с помощью ссылки или кнопки. Вы определяете задачу, намерение, ограничения и формат вывода в системном запросе. В отличие от курсора с открытыми параметрами, у пользователей практически нет других вариантов, кроме запуска задачи и получения результата. Система сохраняет предсказуемость, жестко ограничивая то, что разрешено делать ИИ.
Как и в случае с фоновым ИИ, ограниченные возможности ИИ хорошо сочетаются с клиентскими моделями, адаптированными для конкретной задачи.
Пример: Генерация заголовка
Создание заголовков может быть особенно сложной задачей. BlogBuddy использует ИИ, чтобы помочь авторам создавать продуманные, контекстуальные заголовки с минимальными усилиями. Ознакомьтесь с описанием системы ИИ для этой функции.
Пользователь может нажать кнопку «Показать заголовки» , чтобы создать несколько черновиков для оценки и доработки.
В разделе «Разработка подсказок» мы рассмотрели, как это можно реализовать с помощью API подсказок. Создайте системную подсказку, которая кодирует задачу, стилистические ограничения и структуру вывода. Только содержимое записи в блоге динамически передается из пользовательского интерфейса. При реализации на стороне клиента функция оптимизирована для итеративного выполнения без затрат на настройку.
Передовые методы
Ваша цель — побудить пользователей к использованию новых функций. Для этого продемонстрируйте их ценность и предоставьте им возможность контролировать результат:
- Обеспечьте ясность и уверенность : четкие метки действий всегда предпочтительнее общих фраз, таких как «Спросить ИИ». Пользователь должен понимать, что происходит, а не только как это происходит. Если задержка отклика вашей функции невелика, добавьте метки, указывающие на то, что результат уже доступен. Например, «Показать заголовки» вместо «Сгенерировать заголовки» .
- Держите пользователя в курсе : добавьте небольшое когнитивное напряжение, чтобы поддерживать внимание пользователей. Предлагая несколько вариантов, вы можете предотвратить ситуацию, когда пользователи оказываются в тупике с результатом, который им может не понравиться. Пользователи должны иметь возможность явно принять или отредактировать результаты перед их сохранением.
- По возможности подготовьте результат заранее : особенно для задач на стороне клиента, рассмотрите возможность предварительного вычисления результата, чтобы он был доступен немедленно.
- Поддержка быстрой итерации : восстановление должно быть простым, обратимым и недорогим. Пользователи должны иметь возможность отменить свои действия. Собирайте эти сигналы обратной связи, чтобы дорабатывать функцию для будущих запусков.
- При необходимости предоставьте более точные элементы управления : для уточнения результатов можно использовать дополнительные структурированные элементы, такие как метки тона, селекторы длительности или предустановленные стили. Во многих случаях потребность в дополнительном контроле возникает со временем, по мере развития уверенности пользователей и изменения их требований. Настройте механизмы обратной связи, позволяющие отслеживать эти изменения.
Как выбрать между фоновым и ограниченным искусственным интеллектом
Некоторые функции могут быть реализованы либо в фоновом режиме, либо в режиме ограниченного ИИ, в зависимости от того, как и когда они отображаются. Это различие обусловлено видимостью, когнитивной нагрузкой и временем, а не доступными возможностями. Например, вместо того, чтобы требовать явного нажатия кнопки, заголовки могут быть подготовлены в фоновом режиме, пока пользователь пишет. Когда пользователь фокусируется на поле заголовка, можно предложить варианты.
Этот подход наиболее эффективен в следующих случаях:
- Необходимые для работы функции входные данные доступны по умолчанию.
- Количество функций, использующих искусственный интеллект, невелико.
- Стоимость предварительных вычислений низкая.
- Подсказки можно интегрировать, не отвлекая пользователя от выполнения задачи.
Напротив, ограниченный ИИ предпочтительнее в продуктах с множеством функций или действий, основанных на ИИ. Явные триггеры помогают избежать ненужных вычислений и дают пользователям более сильное ощущение намерений и контроля.
Искусственный интеллект с открытым концом
Искусственный интеллект с открытым концом предоставляет пользователям прямой контроль над поведением системы с помощью свободного ввода данных. Вместо запуска заранее определенного действия пользователи могут предоставить контекст на естественном языке. После отправки запроса система ИИ интерпретирует намерение, добавляет недостающий контекст и делает наиболее вероятное предположение о дальнейших действиях.
Входные данные носят сугубо индивидуальный и часто непредсказуемый характер, и ваша система искусственного интеллекта должна уметь обрабатывать эту изменчивость. Этот тип данных обеспечивает наибольшую гибкость, но также и наибольший риск для пользовательского опыта:
- Неоднозначный или неполный ввод данных пользователем
- Непредсказуемые результаты
- Повышенная вероятность неверных или вводящих в заблуждение ответов.
- Повышенный риск чрезмерного доверия
- Попытки скомпрометировать систему, например, путем принуждения ее к генерации неприемлемого контента.
Пример: Агент поддержки клиентов на основе искусственного интеллекта
Например, в Shoppe служба поддержки клиентов охватывает широкий спектр вопросов: отслеживание заказов, возвраты, вопросы о товарах, проблемы с доставкой и нестандартные ситуации, которые не вписываются в стандартные рабочие процессы. Освежите в памяти схему системы искусственного интеллекта из модуля «Платформа».
После добавления ограниченных функций ИИ для наиболее распространенных действий ваш интерфейс может оказаться перегруженным. Вместо этого, гибкий агент поддержки на основе ИИ может обеспечить необходимую гибкость.
- Быстро решайте распространённые проблемы.
- Сократите время ожидания и затраты на техническую поддержку.
- Оказывайте незамедлительную помощь по множеству вопросов, избегая сложных схем поддержки.
Ценность агента поддержки заключается в обработке изменчивости в больших масштабах. В конечном итоге, вам необходимо создать систему, которая сможет ответственно обрабатывать эти входные данные. Хотя вы надеетесь и ожидаете, что пользователи будут руководствоваться здравым смыслом и оценивать уровень доверия , вы можете нести ответственность за некорректные ответы, предлагаемые моделью.
Пользователи открывают чат с оператором, спрашивая: «Где мой заказ?» или «С меня дважды списали деньги — можете помочь?». Оператор интерпретирует намерения, задает уточняющие вопросы, получает необходимую информацию и предлагает дальнейшие шаги или действия.
Большинство открытых систем искусственного интеллекта основаны на моделях на стороне сервера. Их можно комбинировать с другими компонентами, такими как базы данных, внешние инструменты и бизнес-логика, для формирования составной системы ИИ. Необходимо предусмотреть пути эскалации для обращения к специалистам службы поддержки.
Передовые методы
Основное внимание уделяется прозрачности, калибровке доверия и механизмам контроля:
- Помогите пользователям четко выразить свои намерения : предлагайте подсказки («Я хочу вернуть заказ») и варианты дальнейших действий, чтобы уменьшить двусмысленность.
- Сделайте состояние системы и предположения видимыми : агент должен четко сообщать, что он понимает («Похоже, вы спрашиваете о заказе 12345») и какую информацию он использует.
- Перед выполнением действий спрашивайте разрешения : Прежде чем совершать важные операции, такие как возврат товара, возмещение средств, изменение адреса, агент должен кратко описать действие и запросить подтверждение у пользователя.
- Разработка с учетом возможности проверки и исправления : Пользователи должны иметь возможность исправлять недоразумения, перефразировать запросы или возвращаться к предыдущему разговору, не начиная его заново.
- Сочетайте с ограниченными возможностями ИИ : слишком много переписки может отпугнуть пользователей. Добавьте структурированные элементы в качестве ярлыков. Например, предполагаемый номер заказа можно представить как кликабельный элемент, позволяющий пользователю искать, выбирать или заменять его, вместо того чтобы заставлять его перефразировать запрос в текстовом виде.
- Неопределенность и ограничения на поверхности : Агент должен признавать неопределенность, сигнализировать об отсутствии информации и корректно передавать вопрос человеку, когда уровень уверенности низок.
Такой подход к использованию ИИ требует от пользователей критической оценки ответов и понимания того, когда следует принять меры для эскалации проблемы.
Основные выводы
В этом модуле мы рассмотрели различные типы пользовательского опыта в сфере искусственного интеллекта:
- Фоновый ИИ позволяет добавить дополнительную ценность или улучшить взаимодействие с пользователем.
- Ограниченные возможности ИИ могут использоваться для конкретных, четко определенных сценариев применения, которые лучше всего реализуются с помощью ИИ.
- Искусственный интеллект с открытым концом необходим в областях с высокой изменчивостью. Используйте искусственный интеллект с открытым концом только в том случае, если вы абсолютно уверены в технических возможностях вашей системы.
В следующей таблице приведено краткое описание рекомендуемых шаблонов пользовательского интерфейса для каждого типа ИИ:
| Тема UX | UX-шаблон | Фон | Ограниченный | Открытый |
| Прозрачность | Искусственный интеллект явно демонстрирует свою эффективность. | |||
| Упрощенное объяснение поведения ИИ | ||||
| Состояние системы и предположения видны. | ||||
| Руководство | Полезные предложения | |||
| Структурированный ввод (теги, предустановки) | ||||
| Контроль | Явный триггер ИИ | |||
| Предварительный просмотр перед применением результата. | ||||
| Множество альтернатив | ||||
| Регенерировать | ||||
| Отменить | ||||
| Калибровка доверия | Консервативная формулировка | |||
| Индикаторы доверия | ||||
| Управление рисками и неудачами | Преднамеренное трение и контрольные точки проверки | |||
| Передача информации человеку / эскалация | ||||
| Плавный резервный вариант без ИИ |
Дополнительная литература
Для дальнейшего изучения UX-шаблонов мы рекомендуем следующие ресурсы:
- Ознакомьтесь с руководством Google по взаимодействию людей и искусственного интеллекта .
- Инструментарий HAX от Microsoft, в частности, их рекомендации по взаимодействию человека и ИИ .
- Книга Эмили Кэмпбелл «Форма искусственного интеллекта» .
- Глава 10 книги «Искусство разработки продуктов на основе ИИ» .
Проверьте свое понимание
К какому типу UX-паттернов относится размытие фона при видеозвонке?
Когда следует использовать открытый искусственный интеллект в качестве шаблона UX?