חוויית משתמש היא היבט חשוב מאוד בבניית אפליקציות. משתמשים צריכים להיות מסוגלים להשתמש באפליקציה שלך בצורה יעילה כדי לבצע משימות. להיות יעיל זה דבר אחד, אבל אתה גם צריך לעצב אפליקציות כך שיכולות להיות בשימוש על ידי כולם, כדי להפוך אותן לנגישות. פרק זה יתמקד בתחום זה כך שתקווה תסיים בעיצוב אפליקציה שאנשים יכולים ורוצים להשתמש בה.
חוויית משתמש היא הדרך שבה משתמש מתקשר ומשתמש במוצר או שירות ספציפי, בין אם זה מערכת, כלי או עיצוב. בעת פיתוח יישומי בינה מלאכותית, מפתחים לא רק מתמקדים בהבטחת חוויית המשתמש אפקטיבית אלא גם אתית. בשיעור זה, אנו מכסים כיצד לבנות יישומי בינה מלאכותית (AI) שמתייחסים לצרכי המשתמש.
השיעור יכסה את התחומים הבאים:
- מבוא לחוויית משתמש והבנת צרכי משתמש
- עיצוב יישומי בינה מלאכותית לאמון ושקיפות
- עיצוב יישומי בינה מלאכותית לשיתוף פעולה ומשוב
לאחר לקיחת השיעור הזה, תוכל:
- להבין כיצד לבנות יישומי בינה מלאכותית שמספקים את צרכי המשתמש.
- לעצב יישומי בינה מלאכותית שמקדמים אמון ושיתוף פעולה.
קח קצת זמן וקרא יותר על חוויית משתמש וחשיבה עיצובית.
בסטארטאפ החינוך הדמיוני שלנו, יש לנו שני משתמשים ראשיים, מורים ותלמידים. לכל אחד מהמשתמשים יש צרכים ייחודיים. עיצוב ממוקד משתמש נותן עדיפות למשתמש ומבטיח שהמוצרים רלוונטיים ומועילים למי שהוא מיועד עבורו.
האפליקציה צריכה להיות שימושית, אמינה, נגישה ונעימה כדי לספק חוויית משתמש טובה.
להיות שימושי פירושו שהאפליקציה מכילה פונקציונליות שמתאימה למטרתה המיועדת, כמו אוטומציה של תהליך הדירוג או יצירת כרטיסי פלאש לחזרה. אפליקציה שמבצעת אוטומציה של תהליך הדירוג צריכה להיות מסוגלת להקצות ציונים לעבודה של תלמידים בצורה מדויקת ויעילה על סמך קריטריונים מוגדרים מראש. באופן דומה, אפליקציה שיוצרת כרטיסי פלאש לחזרה צריכה להיות מסוגלת ליצור שאלות רלוונטיות ומגוונות על סמך הנתונים שלה.
להיות אמין פירושו שהאפליקציה יכולה לבצע את המשימה שלה באופן עקבי וללא טעויות. עם זאת, כמו בני אדם, גם הבינה המלאכותית אינה מושלמת וייתכן שהיא נוטה לטעויות. האפליקציות עשויות להיתקל בטעויות או מצבים בלתי צפויים שדורשים התערבות או תיקון אנושי. איך אתה מתמודד עם טעויות? בחלק האחרון של השיעור הזה, נכסה כיצד מערכות ואפליקציות בינה מלאכותית מעוצבות לשיתוף פעולה ומשוב.
להיות נגיש פירושו להרחיב את חוויית המשתמש למשתמשים עם יכולות שונות, כולל אלו עם מוגבלויות, ולהבטיח שאף אחד לא נשאר בחוץ. על ידי עמידה בהנחיות ועקרונות נגישות, פתרונות בינה מלאכותית הופכים ליותר כוללניים, שימושיים ומועילים לכל המשתמשים.
להיות נעים פירושו שהאפליקציה היא מהנה לשימוש. חוויית משתמש מושכת יכולה להשפיע באופן חיובי על המשתמש ולעודד אותו לחזור לאפליקציה ולהגדיל את הכנסות העסק.
לא כל אתגר ניתן לפתור עם בינה מלאכותית. הבינה המלאכותית נכנסת כדי להגדיל את חוויית המשתמש שלך, בין אם זה באוטומציה של משימות ידניות או בהתאמה אישית של חוויות משתמש.
בניית אמון היא קריטית בעת עיצוב יישומי בינה מלאכותית. אמון מבטיח שמשתמש בטוח שהאפליקציה תבצע את העבודה, תספק תוצאות בעקביות והתוצאות הן מה שהמשתמש צריך. סיכון בתחום זה הוא חוסר אמון ואמון יתר. חוסר אמון מתרחש כאשר למשתמש יש מעט או אין אמון במערכת בינה מלאכותית, מה שמוביל לדחיית האפליקציה שלך. אמון יתר מתרחש כאשר משתמש מעריך יתר על המידה את יכולת מערכת הבינה המלאכותית, מה שמוביל למשתמשים שמאמינים יותר מדי במערכת הבינה המלאכותית. לדוגמה, מערכת דירוג אוטומטית במקרה של אמון יתר עשויה להוביל את המורה לא לבדוק חלק מהניירות כדי להבטיח שמערכת הדירוג עובדת היטב. זה יכול לגרום לציונים לא הוגנים או לא מדויקים לתלמידים, או הזדמנויות שהוחמצו למשוב ושיפור.
שני דרכים להבטיח שהאמון נמצא במרכז העיצוב הן הסבריות ושליטה.
כאשר בינה מלאכותית עוזרת להודיע על החלטות כמו העברת ידע לדורות העתיד, חשוב שהמורים וההורים יבינו כיצד החלטות הבינה המלאכותית מתקבלות. זו הסבריות - הבנת איך יישומי בינה מלאכותית מקבלים החלטות. עיצוב להסבריות כולל הוספת פרטים של דוגמאות למה יישום בינה מלאכותית יכול לעשות. לדוגמה, במקום "התחל עם מורה AI", המערכת יכולה להשתמש ב: "סכם את ההערות שלך לחזרה קלה יותר באמצעות AI."
דוגמה נוספת היא איך הבינה המלאכותית משתמשת בנתוני משתמש ונתונים אישיים. לדוגמה, משתמש עם פרסונה של תלמיד עשוי להיות מוגבל על סמך הפרסונה שלו. הבינה המלאכותית עשויה לא להיות מסוגלת לחשוף תשובות לשאלות, אך עשויה לעזור להדריך את המשתמש לחשוב כיצד הם יכולים לפתור בעיה.
חלק חשוב נוסף של הסבריות הוא הפשטת ההסברים. תלמידים ומורים עשויים לא להיות מומחים בבינה מלאכותית, לכן ההסברים על מה שהאפליקציה יכולה או לא יכולה לעשות צריכים להיות פשוטים וקלים להבנה.
בינה מלאכותית גנרטיבית יוצרת שיתוף פעולה בין הבינה המלאכותית והמשתמש, שבו לדוגמה משתמש יכול לשנות הנחיות לתוצאות שונות. בנוסף, לאחר שנוצר פלט, משתמשים צריכים להיות מסוגלים לשנות את התוצאות ולתת להם תחושת שליטה. לדוגמה, כאשר משתמשים בבינג, ניתן להתאים את ההנחיה שלך על סמך פורמט, טון ואורך. בנוסף, ניתן להוסיף שינויים לפלט שלך ולשנות את הפלט כפי שמוצג להלן:
תכונה נוספת בבינג שמאפשרת למשתמש לשלוט באפליקציה היא היכולת לבחור להיכנס ולהצאת מהנתונים שהבינה המלאכותית משתמשת בהם. עבור אפליקציית בית ספר, תלמיד עשוי לרצות להשתמש בהערות שלהם כמו גם במשאבי המורים כחומר חזרה.
כאשר מעצבים יישומי בינה מלאכותית, כוונה היא המפתח בהבטחת שהמשתמשים לא יאמינו יתר על המידה ויקבעו ציפיות לא ריאליות ליכולותיה. דרך אחת לעשות זאת היא על ידי יצירת חיכוך בין ההנחיות והתוצאות. תזכיר למשתמש שזו בינה מלאכותית ולא בן אדם
כפי שהוזכר קודם, בינה מלאכותית גנרטיבית יוצרת שיתוף פעולה בין המשתמש והבינה המלאכותית. רוב המעורבות היא עם משתמש שמזין הנחיה והבינה המלאכותית יוצרת פלט. מה אם הפלט אינו נכון? איך האפליקציה מתמודדת עם טעויות אם הן מתרחשות? האם הבינה המלאכותית מאשימה את המשתמש או לוקחת זמן להסביר את הטעות?
יישומי בינה מלאכותית צריכים להיות בנויים לקבל ולתת משוב. זה לא רק עוזר למערכת הבינה המלאכותית להשתפר אלא גם בונה אמון עם המשתמשים. לולאת משוב צריכה להיות כלולה בעיצוב, דוגמה יכולה להיות אגודל למעלה או למטה על הפלט.
דרך נוספת להתמודד עם זה היא לתקשר בבירור את היכולות והמגבלות של המערכת. כאשר משתמש עושה טעות בבקשת משהו מעבר ליכולות הבינה המלאכותית, צריך גם להיות דרך להתמודד עם זה, כפי שמוצג להלן.
טעויות מערכת הן נפוצות באפליקציות שבהן המשתמש עשוי להזדקק לעזרה עם מידע מחוץ לטווח הבינה המלאכותית או האפליקציה עשויה להיות מוגבלת במספר השאלות/נושאים שמשתמש יכול ליצור סיכומים. לדוגמה, אפליקציית בינה מלאכותית מאומנת עם נתונים על נושאים מוגבלים לדוגמה, היסטוריה ומתמטיקה עשויה לא להיות מסוגלת להתמודד עם שאלות סביב גיאוגרפיה. כדי למנוע זאת, מערכת הבינה המלאכותית יכולה לתת תגובה כמו: "מצטער, המוצר שלנו אומן עם נתונים בנושאים הבאים....., אני לא יכול לענות על השאלה ששאלת."
יישומי בינה מלאכותית אינם מושלמים, ולכן הם נוטים לעשות טעויות. בעת עיצוב האפליקציות שלך, עליך להבטיח שאתה יוצר מקום למשוב ממשתמשים וטיפול בטעויות בצורה פשוטה וקלה להסבר.
קח כל אפליקציות בינה מלאכותית שבנית עד כה, שקול ליישם את הצעדים הבאים באפליקציה שלך:
-
נעימות: שקול כיצד תוכל להפוך את האפליקציה שלך לנעימה יותר. האם אתה מוסיף הסברים בכל מקום? האם אתה מעודד את המשתמש לחקור? איך אתה מנסח את הודעות השגיאה שלך?
-
שימושיות: בניית אפליקציית אינטרנט. ודא שהאפליקציה שלך ניתנת לניווט הן בעכבר והן במקלדת.
-
אמון ושקיפות: אל תאמין לחלוטין לבינה המלאכותית ולפלט שלה, שקול כיצד היית מוסיף אדם לתהליך כדי לוודא את הפלט. כמו כן, שקול ויישם דרכים אחרות להשגת אמון ושקיפות.
-
שליטה: תן למשתמש שליטה על הנתונים שהם מספקים לאפליקציה. יישם דרך שבה משתמש יכול לבחור להיכנס ולהצאת מאיסוף נתונים באפליקציית הבינה המלאכותית.
לאחר השלמת השיעור הזה, בדוק את אוסף הלמידה של בינה מלאכותית גנרטיבית כדי להמשיך לשדרג את הידע שלך בבינה מלאכותית גנרטיבית!
עבור לשיעור 13, שבו נסתכל על איך לאבטח יישומי בינה מלאכותית!
כתב ויתור:
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום AI Co-op Translator. בעוד שאנו שואפים לדיוק, יש להיות מודעים לכך שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור הסמכותי. למידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי אדם. איננו אחראים לאי הבנות או פרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה.