По мере того, как интерфейсы и системы превращаются из простого устройства обработки данных в процесс обучения, прогнозирования и предвосхищения потребностей пользователей, также развиваются и способы проектирования пользовательского интерфейса. оба будут расти дальше.
Поскольку система постоянно генерирует данные о пользователях, эту информацию можно использовать для динамического улучшения опыта каждый раз, когда пользователь ее использует. Например, возьмем новости Google. Вся лента персонализируется на основе ваших действий. Есть риски. Пользователи могут легко почувствовать себя беспомощными в автоматизированной системе, где система принимает решение за них. Кроме того, чтобы узнать, система постоянно слушает и наблюдает за пользователями. Все это вызывает озабоченность по поводу этики, конфиденциальности и безопасности.
Используя данные и машинное обучение, мы можем превратить каждое взаимодействие пользователя в возможность узнать, что люди ценят и чего хотят. Но эти алгоритмы способны манипулировать поведением не только отдельных людей, но и общества в целом. Алгоритмы машинного обучения делают прогнозы на основе данных, из которых они извлекают уроки. Если данные необъективны, то система может не включать весь набор пользователей, что снова вызывает озабоченность.
Компьютеры плохо подходят для включения. Они хороши в исключении, потому что основаны только на прошлых данных. Бизнес-возможность для дизайнера, думающего о будущем, заключается во включении. — Джон Маэда
Наши наборы инструментов должны развиваться, чтобы адаптировать эти новые методологии вычислений, чтобы они были более ориентированы на пользователя, позволяя пользователю чувствовать себя более комфортно, безопасно и контролировать при использовании этих автоматизированных систем.
