|

אימוץ תפיסה של ‘UX בAI’ ולא ‘AI בUX’

מאז הגעתי של ChatGPT, הרבה אנשים בעולם ה-UX מנסים לשלב AI בUX לצורך שיפור וייעול של תהליך העיצוב שלהם. בהתחלה גם אני התלהבתי משימוש ב AI בUX שלי.
על פניו למה לא? רצה הגורל והזדמן לי להתעסק עם פרויקט שקשור למחקר בינה מלאכותית. ואז רק הבנתי שכאנשי UX, עלינו לאמץ גישה של לראות AI כטכנולוגיה, ולנסות לחשוב איך נוכל להנגיש את הטכנולוגיה הזו להמונים עם חווית משתמש טובה?” במקום להתייחס לAI כמתחרה או כלי שמשלים אותנו. 
 
במילים אחרות – אם אנחנו שף, להתייחס לAI בUX בתור נתח בשר שעלינו להפוך למנה טעימה, ולא כרובוט-שף שיכול להחליף\לסייע לנו.

מדוע ChatGPT היא נקודת ההתחלה של מהפכת ה-UX החדשה?

זמן שלקח למוצרים להגיע ל100 מיליון משתמשים

למעשה, כולם חושבים ש-ChatGPT היא רק מהפכת AI, אבל זה יותר קשור ליואקס. ChatGPT הוא קיצור של “Chat Generative Pre-Trained Transformer”. המאמר האקדמי הראשון המציג את הטכנולוגיה הזו – Transformers (כן כמו רובוטריקים…) פורסם לפני שש שנים על ידי צוות בגוגל, ובזמנו, אם המאמר הזה עניין אתכם לפני כמה שנים, כלומר התלהבתם מהיכולות האלה של רובוטריקים, אז כן למעשה התלהבתם מיכולות הבינה המלאכותית. אבל אם, כמו שסביר להניח, אתם מתלהבים מAI עכשיו, הסיבה העיקרית לכך היא UX ולא התלהבות מהטכנולוגיה עצמה. אני אסביר.

עוזרת אישית גוגל

אם השתמשתם בנטפליקס או בגוגל בשנים האחרונות אז אתם כבר מקיימים אינטראקציה עם טכנולוגיות בינה מלאכותית שנים בגלל שבמשך 60 השנים האחרונות כמעט, גישת ה-UX הייתה לספק חוויה טובה למשתמש בלי לגרום לו לדאוג לגבי מה בעצם קורה מאחורי המסכים. 

בעיקרון, בוני המוצרים רוצים שהמשתמש ילחץ על הכפתורים הנכונים בזמן הנכון בממשק משתמש שנקבע כבר מראש ועוצב על ידם. הם לא רוצים שמשתמשים יידעו מהי הטכנולוגיה שמאחוריהם, האם אלו הוראות דטרמיניסטיות שניתנו למחשבים באמצעות פקודות תכנות או המלצות חכמות הסתברותיות שניתנו על ידי מודלים של Machine Learning (סליחה אם הרדמתי אתכם אבל זה היה חשוב להמחשה). כל מה שהיה אכפת למעצבים ומפתחים זה לתת חוויה אינטואיטיבית וחלקה עם ממשק ממוקד משתמש שמגובה במחקר. 

עכשיו, לראשונה עם ChatGPT ומאוחר יותר Bard של גוגל, בוני המוצרים רוצים שהמשתמשים ידעו על הטכנולוגיה שמאחורי המסכים. הממשק מאפשר למשתמשים ‘לשחק’ עם בינה מלאכותית באמצעות ממשק משתמש מונחה הנחיות. כשחושבים על זה – למוצרי מיינסטרים כמו פייסבוק, אינסטגרם ויוטיוב הייתה מטרה ספציפית, כמו לחבר בין אנשים ולספק בידור קליל. אבל זה נראה כאילו ל-ChatGPT אין מטרה ספציפית והוא פתוח לגמרי וזו כמעט הפעם הראשונה בחוויית המשתמש שלמשתמשים אין מטרה מוגדרת מראש, הם יכולים להשתמש בה באופן סובייקטיבי כרצונם על ידי שימוש בממשק משתמש, שבו משתמשים יכולים להזין למערכת מה שהם רוצים בכתב והמערכת תחזיר משהו רלוונטי.

בעיות שאנשי UX צריכים לפתור

  1. ממשק משתמש ממוקד מהירות פוגע בשימושיות
עם ממשק משתמש מבוסס הנחיות כמו ChatGPT או BARD, אמנם משתמש שמבין קצת בטכנלוגיה יכול ללא צורך בתכנות או הכשרה מיוחדים, עם קצת ניסוי וטעייה להצליח לבצע משימות רבות. כן, זה יכול להוות תחליף לכמה משימות מורכבות. אבל הכל תלוי בכמה גמישות (או מגבלות..) אנחנו צריכים לספק למשתמשים. כתיבת הנחיות לקבלת פלט רצוי מ-AI היא לא מיומנות שיש לכל אחד. אני מכיר אנשים רבים במעגל האישי שלי שמתקשים לכתוב מייל, פוסט או קורות חיים פשוטים באנגלית (ובעברית!). לא בגלל שהם אנאלפביתים או דיסלקטים, אלא רק בגלל שהם קופצים על ההזדמנות להאציל את העבודה הזו לאחרים ולעבוד עם תבניות ופורמטים.

כמו כן, מאמר שפורסם לאחרונה על ידי NN Group אומר על ה-Prompt Driven UI “החיסרון העיקרי מבחינת שימושיות הוא שמשתמשים חייבים להיות רהוטים כדי לכתוב את הטקסט הסיפורי שנדרש עבור ההנחיות לAI. על פי מחקר האוריינות [דיבור וכתיבה] האחרון, מחצית מהאוכלוסייה במדינות עשירות כמו ארצות הברית וגרמניה מסווגות כמשתמשים בעלי אוריינות נמוכה. (בעוד שהמצב טוב יותר ביפן ואולי במדינות אחרות באסיה, הוא הרבה יותר גרוע במדינות בעלות הכנסה בינונית וכנראה נורא במדינות מתפתחות.) 

2.  הטבע ההסתברותי של AI ידרוש פתרונות UX חדשים כאשר נשלב אותו במוצרים

מודל הסתברותי של לימוד שפה

טכנולוגיית המודל מאחורי ChatGPT ומוצרים דמויי BARD היא הסתברותית בלבד. במילים פשוטות, אם המשתמש שולח קלט, המערכת ‘מנחשת’ בחוכמה את הפלט ביחס לקלט בהתבסס על הזיכרון/הנתונים שכבר יש לו. גישה זו אולי לא מפצחת כראוי במשימות יצירתיות, אבל בהחלט מצליחה לבצע משימות לא יצירתיות ומודלים עסקיים שמתרוצצים בזיכרונה.

מודל בינה מלאכותית מודל הסתברותי
בגלל התכונה הזו, קיימת הסתברות לקבל תוצאות לא רצויות או תוצאות רצויות חלקיות. אז המשתמש צריך הבנה מסוימת כדי להתמודד עם הטבע ההסתברותי הזה. יצירת תגובה מחדש [ג’ינרוט בשפה ההייטקית] ב-ChatGPT היא אולי הפיצ’ר הראשון שנכלל בקטגוריה הזו. כפתור שעוזר למשתמש לומר למערכת במילים אחרות – זה לא בדיוק מה שרציתי, נסי שוב קצת אחרת. 
AI בUX - לג'נרט תשובה מחדש chat gpt
החלק הכי גרוע הוא במקרה שהמשתמש אינו בקיא מספיק להעריך את הפלט. אז פלט שגוי עלול להטעות את המשתמש ועלול להשפיע על האמינות והמוניטין של המשתמש. מה שבסך הכל יוביל לחוויית משתמש מרה. זה המקום שבו יש צורך גדול בפתרונות AI אחראיים – ליידע את המשתמש שהתשובה לא מיטבית או אולי לא תואמת לחלוטין את בקשתו.

מסקנה: מירוץ הזהב של הAI עבור אנשי UX

בעלי הון סיכון ומפעלים עסקיים יהיו תמיד מעוניינים לחקור את הדבר הגדול הבא הפוטנציאלי מכיוון שאף אחד מהאנשים לעיל לא רוצה להפוך לקורבן של הפתעות טכנולוגיות וגם הם לא רוצים להפסיד את העלות ההזדמנותית שיכולה לצאת מהטכנלוגיה.
 
לפני שנתיים, רובנו חשבנו ש-BlockChain ו-VR יהיו הדבר הגדול הבא, אב אלגוריתם הAI הפתיע את כולם. בכנות, רק עוד שנים רבות של ניסויים על ידי גופים גדולים, כולנו באמת נדע מה ההשפעה האמיתית של AI בתעשייה. אולי לא גדולה כמו שנראה לנו היום?
 
אבל מה שקרה לאחר פריצת ChatGPT מראה שההיתכנות והגישה הנכונה (והחופשית יחסית) של טכנולוגיית AI טובים ביחס לדברים-מבטיחים-גדולים אחרים שראינו. אז ארגונים ינסו ללא הרף לחקור, לאמץ את הפטנטים הכי אופטימליים ולשווק את הטכנולוגיה הזו עם או בלי הצורך האמיתי שלנו בה.
 
ואם כך, רוב בעלי העניין העסקיים – קרי הלקוחות שלנו – מצפים ממקצועני UX לספק עיצוב חווית משתמש טוב יותר במוצרי בינה מלאכותית ובאמת יהיה להם פחות אכפת מהשימוש עצמו בבינה מלאכותית בתהליך עיצוב הUX, עד שבאמת כל העסק יתנהל סביבו.

פוסטים דומים