10 шаблонов пользовательского интерфейса для ИИ, дружественного к человеку

Проектирование продуктов на базе искусственного интеллекта ставит перед дизайнерами новые задачи, поскольку мы переносим акцент с ориентированных на задачи интерфейсов на целевые машины. Легко упустить из виду пользователей, поскольку мы разрабатываем технологии, которые принимают решения от имени пользователей. И многие задаются вопросом: можно ли сделать «мыслящую машину» удобной для пользователя?

Машинная предвзятость - горячая тема в нашей отрасли. С тех пор, как Дэниел Канеман и Амос Тверски произвели революцию в нашем понимании процессов человеческого суждения, различные отрасли были одержимы смягчением когнитивных предубеждений и снижением рисков, влияющих на права человека. И для технологической индустрии ИИ был хорошим кандидатом.

Возьмем, к примеру, компанию Flow Health, основанную на искусственном интеллекте, которая персонализирует принятие медицинских решений путем анализа огромных объемов данных. Они обещают устранить предубеждения, которые врачи приносят с собой при постановке диагноза пациентам и планировании лечения, что в результате улучшит медицинские результаты. Приятно думать о том, сколько качественного машинного обучения может внести в нашу повседневную жизнь, преодолев некоторые недостатки человеческого мозга.

Но машинное обучение зависит от данных, которые предоставляют люди, поэтому им невозможно застраховаться от предвзятости в данных, которые им скармливают люди. Бот Microsoft Tay, например, превратился из невинного, счастливого, человеколюбивого бота в женоненавистника, нацистского расиста менее чем за 24 часа, потому что он узнал от пользователей Twitter, которые с ним взаимодействовали, и они решили научить его худшему из человечества. . Другой пример с далеко идущими последствиями: программное обеспечение, которое предсказывало и определяло риски для будущих преступников, которое научилось предвзято относиться к темнокожим людям на основе прошлых данных, которые были переданы в систему.

Машины не идеальны для принятия решений, и мы, люди, тоже. Но если машины и люди сотрудничают, предубеждения можно отслеживать, обнаруживать и управлять ими лучше, чем когда-либо прежде, и разработка интерфейса, облегчающего такое сотрудничество, имеет решающее значение для обеспечения превращения наших продуктов из упорных помощников в удобных для пользователя агентов.

Во многих случаях и в приведенных ниже примерах приложения на базе искусственного интеллекта не дают разрушительных результатов, когда они совершают ошибки. Важно взвесить стоимость ложных срабатываний и ложных отрицательных результатов в продуктах, чтобы мы могли определить, какие шаблоны проектирования более подходят для рассматриваемого риска, но мы не собираемся обсуждать это здесь сегодня и сосредоточимся только на пользовательском интерфейсе. узоры.

Имея это в виду, вот 10 шаблонов пользовательского интерфейса для удобного ИИ:

1. Ползунки критериев

Во многих продуктах мы используем алгоритмы машинного обучения, чтобы помочь предсказать результат или дать рекомендации. Когда продукт анализирует наборы данных, которые невидимы для пользователя, ползунок критериев данных может помочь людям скорректировать и точно настроить рекомендации на основе критериев, которые имеют для них значение.

Stylefinder - это проект, разработанный командой Myplanet Concepts при поддержке IBM Visual Similarity Search & Visual Recognition. Система позволяет пользователю подключать свои доски Pinterest к Stylefinder, а затем строит профиль соответствия стиля пользователя с соответствующими рекомендациями по инвентарю.

Имейте в виду, что определение критериев, которыми могут манипулировать пользователи, - это упражнение в информационной архитектуре. Точно так же, как когда мы группируем данные на веб-сайте, маркируем категории, создаем меню, тестируем наш IA с помощью сортировки карточек и применяем другие методы тестирования пользователей, нам необходимо убедиться, что критерии, которыми могут манипулировать пользователи, правильно отображаются на данные, которыми управляет машина. используя в своих алгоритмах. Данные, которые использует машина, и закулисный алгоритм могут быть намного сложнее, чем то, что думает пользователь, который способен понять и выбрать, но именно здесь мы проводим исследования пользователей, чтобы определить значимые и эффективные ползунки.

2. Кнопки "Нравится / Не нравится"

Когда продукт дает рекомендации, основанные на прошлом поведении человека, кнопка обратной связи позволяет пользователям точно настроить рекомендации.

Netflix дает вам рекомендации по фильмам, которые, по его мнению, вам понравятся. Система основывает свое суждение на фильмах, которые вы смотрели в прошлом, но есть много крайних случаев, которые могут повлиять на точность этих рекомендаций. Что, если вы какое-то время поделились своей учетной записью с соседом по комнате? Или устраиваете вечера кино с друзьями, и каждую неделю они выбирают тему, чтобы вы посмотрели несколько фильмов, которые вам не очень понравились?

Netflix не идеален в составлении рекомендаций, но кнопка обратной связи позволяет пользователям общаться с продуктом, чтобы со временем они могли уточнять рекомендации не только на основе того, что они делают, но и на основе того, что они говорят! Но обратите внимание, что Netflix не просто предоставляет кнопку «Нравится / не нравится» и позволяет пользователю предоставить качественный отзыв, например: «Мне не нравится этот потому что этот фильм не для меня».

3. Анкета обратной связи

Когда продукт дает рекомендации, основанные на прошлом поведении человека, анкета обратной связи позволяет человеку предоставить более качественную обратную связь, чтобы система могла более эффективно настраивать свои рекомендации.

Иногда простое «да» или «нет» бесполезно. Я уже довольно давно пользуюсь приложением для 7-минутных тренировок, но оно так и не узнало мои предпочтения при выполнении упражнений. В основном потому, что условия, в которых я тренируюсь, сильно различаются. Например, иногда мне не нравится какое-то упражнение, потому что я восстанавливаюсь после травмы или потому что я тренируюсь после завтрака и не хочу прыгать вверх и вниз. Анкета для качественной обратной связи позволяет пользователям объяснить, почему они не одобряют или не любят рекомендацию от машины.

4. Статус уверенности и советы

Во многих случаях пользователи не только не знают, как система делает прогнозы, но и не знают, насколько система доверяет своим прогнозам. Один из способов преодолеть это - заставить машину говорить!

Статус доверия поможет пользователям решить, насколько они могут доверять рекомендации. Это помогает завоевать доверие пользователей, а также побуждает их укреплять доверие к системе за счет предоставления большего количества данных.

Приложение North Face задает пользователям ряд вопросов, чтобы сузить круг возможных вариантов. Когда пользователи отвечают на все вопросы, приложение сравнивает требования с доступными параметрами и отображает список рекомендаций. Эти параметры не всегда полностью соответствуют критериям пользователя, но пользовательский интерфейс содержит статус уверенности, который помогает пользователю выбирать между идеальным соответствием и другими вариантами.

Photofeeler - это приложение, которое позволяет загружать изображения и побуждать избирателей оценивать ваши фотографии на основе соответствующих критериев. Photofeeler использует искусственный интеллект для мониторинга качества голосов и выявления фальсификаций избирателей. Он также анализирует голоса на основе таких факторов, как стили избирателя, чтобы оптимизировать точность результатов. Когда вы получаете свои оценки, пользовательский интерфейс генерирует всплывающую подсказку с доверительным интервалом с примечаниями о том, как вы можете повысить доверие.

5. Ссылка на то, как работает система

Иногда пользователи хотят знать, как думает машина. Какие науки используются для обучения машины, какие данные используются для получения аналитических сведений и насколько точны прогнозы. Как и в повседневной жизни, когда мы сотрудничаем с другими людьми и заполняем пробелы друг друга, понимая индивидуальные мыслительные процессы, важно предоставить эту информацию пользователям приложения на базе искусственного интеллекта.

Personality Insights использует лингвистическую аналитику для формирования индивидуальных характеристик путем анализа письменного контента, такого как электронные письма, блоги, твиты и сообщения на форумах. Эти результаты можно использовать для лучшего понимания поведения потребителей, а также их потребностей и желаний. Это пример агента, который думает в фоновом режиме. Пользователь мало что может сделать для отслеживания процесса, кроме предоставления источника данных, но он может просмотреть, что происходит в фоновом режиме, и принять более обоснованные решения об использовании продукта для своих нужд.

6. Информационные модальные окна

Многие приложения на базе искусственного интеллекта полагаются на информацию и данные, которые пользователь предоставит при настройке своего профиля. Информативные модальные окна могут использоваться для информирования пользователей о влиянии их решений, когда они решают отклонить точку данных, которая может иметь решающее значение для обеспечения высокой достоверности результата от машины.

Reflectly - это журнал приложений, в котором ИИ используется для ежедневных размышлений и мыслей, когда вы переживаете трудные времена. Когда пользователь впервые настраивает профиль, он выбирает, получать или нет напоминания. Если они решат не получать напоминания, приложение предоставит пользователям дополнительную информацию о том, почему они могут захотеть рассмотреть вопрос о включении. Хотя в этом приложении модальные окна используются, чтобы побудить пользователей вернуться в приложение, использование модальных окон для представления Пользователи, располагающие данными и обоснованием того, почему машина считает, что это лучшее решение, могут эффективно предотвратить ошибки пользователей.

7. Идея "Почему"

Иногда очень важно проинформировать пользователей о том, почему они видят определенный контент, созданный с помощью ИИ, потому что пользователи могут решить, хотят ли они доверять контенту или нет, или изменить свое поведение для получения лучших результатов.

Функция поиска в Instagram создает список видео, историй и фотографий на основе видео, которые вы смотрели, людей, на которых вы подписаны, сообщений, которые вы сохранили, и т. Д. Подсказка «Почему» добавляет контекст к сгенерированному контенту.

8. Предупреждение о рисках

Пользователи должны получать предупреждения о потенциальных рисках, связанных с прогнозом или оценками, сделанными системой. В идеале мы должны информировать пользователей о том, как они могут снизить риск.

Ada - это приложение на базе искусственного интеллекта, которое позволяет пользователям сообщать о физических симптомах, связанных со здоровьем, и на основе предварительно созданного профиля анализирует симптомы для постановки диагноза. Есть много причин, по которым диагноз может ошибиться, например, пользователь мог ввести неправильные данные или не сообщить обо всех симптомах. Приложение распознает этот риск и предупреждает пользователей с помощью сообщения, информирующего их о рисках, чтобы они могли принимать обоснованные решения по своим отчетам.

9. Переключатель включения / выключения

В большинстве приложений на базе искусственного интеллекта есть как риски, так и преимущества, связанные с тем, что алгоритм берет верх над процессом принятия решений людьми. В зависимости от серьезности ценности, которую может предоставить функция, и связанных с ней рисков, мы можем решить оставить на усмотрение пользователей выбор включения и отключения интеллектуальной функции.

Пользователи Tinder могут выбрать, включить или отключить функцию Smart Photo, которая использует алгоритм для анализа количества движений правой кнопкой мыши по фотографии и поведения каждого отдельного профиля, чтобы определить, в каком порядке ваши фотографии будут отображаться для них, чтобы вы можете увеличить свои шансы получить правильные свайпы. Несмотря на то, что этот алгоритм может давать результаты для некоторых пользователей, есть еще много причин, почему он может пойти не так. Независимо от того, является ли эта функция предвзятой или нет, разрешение пользователям включать и отключать эту функцию дает пользователям гибкость, позволяющую им доверять решению алгоритма, когда оно имеет для них смысл.

10. Область содержания AI

Контент, созданный искусственным интеллектом, должен находиться в определенных областях пользовательского интерфейса в приложениях, где ожидается, что пользователи будут выполнять важные задачи, зависящие от времени. В этой статье команда дизайнеров Google объясняет, как привыкание способствует хорошему дизайну. Но когда мы используем машинное обучение для выполнения задач от имени пользователей, мы должны помнить о том, что мы можем заставить пользователей визуально искать в пользовательском интерфейсе знакомый контент и ранее изученную информационную архитектуру, что может стоить пользователям времени и вызывать у них ошибки. , и способствуют когнитивному напряжению. Если мы хотим обеспечить диалог между машиной и человеком, мы должны убедиться, что пользователи не испытывают затруднений при использовании приложения и могут легко различать, что машина думает и делает, и какие выборы они сделали самостоятельно.

Быстрый доступ - это функция, которая интеллектуально прогнозирует и отображает файлы в зависимости от того, с кем часто делятся файлы, когда происходят соответствующие встречи, какие файлы используются в определенное время дня. Эта интеллектуальная функция не захватывает весь интерфейс, давая пользователям возможность взаимодействовать с контентом, когда они считают нужным.

Машины несовершенны, но мы не можем отрицать их положительное влияние на нашу жизнь и то, как они своими решениями формируют наш мир. Ответственный дизайн требует, чтобы мы критически оценивали свою роль в создании продуктов, которые мыслят этично и улучшают нашу жизнь. Шаблоны проектирования, с которыми мы знакомы и которые мы использовали для наших ориентированных на человека продуктов, будут продолжать развиваться и адаптироваться к продуктам машинного обучения, которые удобны для человека. Пока что держите эти 10 шаблонов в заднем кармане при разработке приложений на базе ИИ, которые принимают решения от имени людей, и вы сделаете позитивные шаги на пути к удобному для пользователей будущему ИИ:

  • Ползунки критериев
  • Кнопка "Нравится / Не нравится"
  • Качественный опрос
  • Статус уверенности
  • Справочная документация
  • Информационное модальное окно
  • Идея "Почему?"
  • Предупреждение о рисках
  • Переключатель включения / выключения
  • Область содержимого с искусственным интеллектом

Спасибо за чтение. Обязательно 👏 поделитесь записью, чтобы ее могли найти другие!

Заинтересованы в разработке интерфейсов на базе искусственного интеллекта? Подайте заявку на вступление в команду Myplanet! Мы нанимаем дизайнеров для общения, взаимодействия и визуального оформления.