(اس سبق کی ویڈیو دیکھنے کے لیے اوپر دی گئی تصویر پر کلک کریں)
صارف کا تجربہ ایپس بنانے کا ایک بہت اہم پہلو ہے۔ صارفین کو آپ کی ایپ کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے قابل ہونا چاہیے تاکہ وہ کام انجام دے سکیں۔ مؤثر ہونا ایک چیز ہے لیکن آپ کو ایپس کو اس طرح ڈیزائن کرنے کی بھی ضرورت ہے کہ انہیں ہر کوئی استعمال کر سکے، تاکہ وہ قابل رسائی بن سکیں۔ یہ باب اس علاقے پر توجہ مرکوز کرے گا تاکہ آپ بالآخر ایک ایسی ایپ ڈیزائن کریں جسے لوگ استعمال کر سکیں اور کرنا چاہیں۔
صارف کا تجربہ یہ ہے کہ صارف کسی مخصوص پروڈکٹ یا سروس کے ساتھ کیسے تعامل کرتا ہے اور اسے استعمال کرتا ہے، چاہے وہ کوئی سسٹم ہو، ٹول ہو، یا ڈیزائن ہو۔ AI ایپلیکیشنز تیار کرتے وقت، ڈویلپرز نہ صرف یہ یقینی بنانے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں کہ صارف کا تجربہ مؤثر ہو بلکہ اخلاقی بھی ہو۔ اس سبق میں، ہم مصنوعی ذہانت (AI) ایپلیکیشنز بنانے کا احاطہ کرتے ہیں جو صارف کی ضروریات کو پورا کرتی ہیں۔
سبق میں درج ذیل شعبوں کا احاطہ کیا جائے گا:
- صارف کے تجربے کا تعارف اور صارف کی ضروریات کو سمجھنا
- اعتماد اور شفافیت کے لیے AI ایپلیکیشنز ڈیزائن کرنا
- تعاون اور رائے کے لیے AI ایپلیکیشنز ڈیزائن کرنا
اس سبق کو لینے کے بعد، آپ قابل ہو جائیں گے:
- یہ سمجھیں کہ AI ایپلیکیشنز کو صارف کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے کیسے بنایا جائے۔
- AI ایپلیکیشنز کو ڈیزائن کریں جو اعتماد اور تعاون کو فروغ دیں۔
کچھ وقت نکالیں اور صارف کے تجربے اور ڈیزائن سوچ کے بارے میں مزید پڑھیں۔
ہماری فرضی تعلیمی اسٹارٹ اپ میں، ہمارے دو بنیادی صارفین ہیں، اساتذہ اور طلباء۔ دونوں صارفین کی منفرد ضروریات ہیں۔ صارف پر مرکوز ڈیزائن صارف کو ترجیح دیتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ مصنوعات ان لوگوں کے لیے متعلقہ اور فائدہ مند ہیں جن کے لیے یہ ہے۔
ایپلیکیشن کو ایک اچھا صارف تجربہ فراہم کرنے کے لیے مفید، قابل اعتماد، قابل رسائی اور خوشگوار ہونا چاہیے۔
مفید ہونے کا مطلب یہ ہے کہ ایپلیکیشن میں ایسی فعالیت ہے جو اس کے مطلوبہ مقصد سے میل کھاتی ہے، جیسے کہ گریڈنگ کے عمل کو خودکار بنانا یا نظرثانی کے لیے فلیش کارڈز بنانا۔ ایک ایپلیکیشن جو گریڈنگ کے عمل کو خودکار بناتی ہے اسے طلباء کے کام کو پہلے سے طے شدہ معیار کی بنیاد پر درست اور مؤثر طریقے سے اسکور تفویض کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ اسی طرح، ایک ایپلیکیشن جو نظرثانی کے فلیش کارڈز تیار کرتی ہے اسے اپنے ڈیٹا کی بنیاد پر متعلقہ اور متنوع سوالات تیار کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔
قابل اعتماد ہونے کا مطلب یہ ہے کہ ایپلیکیشن اپنے کام کو مستقل طور پر اور بغیر کسی غلطی کے انجام دے سکتی ہے۔ تاہم، AI بالکل انسانوں کی طرح کامل نہیں ہے اور غلطیوں کا شکار ہو سکتا ہے۔ ایپلیکیشنز کو ایسی غلطیوں یا غیر متوقع حالات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے جن کے لیے انسانی مداخلت یا اصلاح کی ضرورت ہوتی ہے۔ آپ غلطیوں کو کیسے ہینڈل کرتے ہیں؟ اس سبق کے آخری حصے میں، ہم اس بات کا احاطہ کریں گے کہ AI سسٹمز اور ایپلیکیشنز کو تعاون اور رائے کے لیے کیسے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
قابل رسائی ہونے کا مطلب یہ ہے کہ مختلف صلاحیتوں والے صارفین، بشمول معذوریوں والے صارفین تک صارف کے تجربے کو بڑھانا، اس بات کو یقینی بنانا کہ کوئی بھی باہر نہ رہے۔ قابل رسائی رہنما اصولوں اور اصولوں پر عمل کرکے، AI حل زیادہ جامع، قابل استعمال، اور تمام صارفین کے لیے فائدہ مند بن جاتے ہیں۔
خوشگوار ہونے کا مطلب یہ ہے کہ ایپلیکیشن کا استعمال خوشگوار ہو۔ ایک دلکش صارف کا تجربہ صارف پر مثبت اثر ڈال سکتا ہے، انہیں ایپلیکیشن پر واپس آنے کی ترغیب دیتا ہے اور کاروباری آمدنی میں اضافہ کرتا ہے۔
AI کے ساتھ ہر چیلنج کو حل نہیں کیا جا سکتا۔ AI آپ کے صارف کے تجربے کو بڑھانے کے لیے آتا ہے، چاہے وہ دستی کاموں کو خودکار بنانا ہو یا صارف کے تجربات کو ذاتی بنانا۔
AI ایپلیکیشنز ڈیزائن کرتے وقت اعتماد پیدا کرنا بہت ضروری ہے۔ اعتماد اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ صارف کو یقین ہے کہ ایپلیکیشن کام مکمل کرے گی، مستقل طور پر نتائج فراہم کرے گی اور نتائج وہی ہیں جو صارف کو درکار ہیں۔ اس علاقے میں ایک خطرہ عدم اعتماد اور زیادہ اعتماد ہے۔ عدم اعتماد اس وقت ہوتا ہے جب صارف کے پاس AI سسٹم پر بہت کم یا کوئی اعتماد نہیں ہوتا ہے، اس سے صارف آپ کی ایپلیکیشن کو مسترد کر دیتا ہے۔ زیادہ اعتماد اس وقت ہوتا ہے جب صارف AI سسٹم کی صلاحیت کو بڑھا چڑھا کر پیش کرتا ہے، جس کی وجہ سے صارفین AI سسٹم پر بہت زیادہ اعتماد کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، زیادہ اعتماد کی صورت میں خودکار گریڈنگ سسٹم اساتذہ کو کچھ مضامین کو درست ثابت نہ کرنے کا باعث بن سکتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ گریڈنگ سسٹم اچھی طرح سے کام کرتا ہے۔ اس کے نتیجے میں طلباء کے لیے غیر منصفانہ یا غلط درجات ہو سکتے ہیں، یا رائے اور بہتری کے مواقع ضائع ہو سکتے ہیں۔
دو طریقے جن سے یہ یقینی بنایا جا سکتا ہے کہ اعتماد کو ڈیزائن کے مرکز میں رکھا جائے وہ ہیں وضاحت اور کنٹرول۔
جب AI فیصلوں سے آگاہ کرنے میں مدد کرتا ہے جیسے کہ مستقبل کی نسلوں کو علم کی فراہمی، اساتذہ اور والدین کے لیے یہ سمجھنا بہت ضروری ہے کہ AI فیصلے کیسے کیے جاتے ہیں۔ یہ وضاحت ہے - یہ سمجھنا کہ AI ایپلیکیشنز کیسے فیصلے کرتی ہیں۔ وضاحت کے لیے ڈیزائن کرنے میں ان مثالوں کی تفصیلات شامل کرنا شامل ہے کہ AI ایپلیکیشن کیا کر سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، "AI ٹیچر کے ساتھ شروع کریں" کی بجائے، سسٹم استعمال کر سکتا ہے: "AI کا استعمال کرتے ہوئے اپنے نوٹس کا خلاصہ کریں تاکہ نظرثانی میں آسانی ہو۔"
وضاحت کی ایک اور مثال یہ ہے کہ AI صارف اور ذاتی ڈیٹا کو کیسے استعمال کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک صارف جو طالب علم کی شخصیت رکھتا ہے اس کی شخصیت کی بنیاد پر کچھ حدود ہو سکتی ہیں۔ AI سوالات کے جوابات ظاہر نہیں کر سکتا لیکن صارف کی رہنمائی کرنے میں مدد کر سکتا ہے کہ وہ کسی مسئلے کو کیسے حل کر سکتے ہیں۔
وضاحت کا ایک آخری اہم حصہ وضاحتوں کا آسان بنانا ہے۔ طلباء اور اساتذہ AI ماہرین نہیں ہو سکتے، لہذا اس بارے میں وضاحتیں کہ ایپلیکیشن کیا کر سکتی ہے یا نہیں کر سکتی، اسے آسان اور سمجھنے میں آسان ہونا چاہیے۔
جنریٹو AI صارف اور AI کے درمیان تعاون پیدا کرتا ہے، جہاں مثال کے طور پر صارف مختلف نتائج کے لیے پرامپٹس کو تبدیل کر سکتا ہے۔ مزید برآں، ایک بار آؤٹ پٹ تیار ہو جانے کے بعد، صارفین کو نتائج میں ترمیم کرنے کے قابل ہونا چاہیے تاکہ انہیں کنٹرول کا احساس ہو۔ مثال کے طور پر، Bing استعمال کرتے وقت، آپ اپنے پرامپٹ کو فارمیٹ، ٹون اور لمبائی کی بنیاد پر تیار کر سکتے ہیں۔ مزید برآں، آپ اپنے آؤٹ پٹ میں تبدیلیاں شامل کر سکتے ہیں اور آؤٹ پٹ میں ترمیم کر سکتے ہیں جیسا کہ نیچے دکھایا گیا ہے:
Bing میں ایک اور خصوصیت جو صارف کو ایپلیکیشن پر کنٹرول رکھنے کی اجازت دیتی ہے وہ ہے AI کے استعمال کردہ ڈیٹا میں شامل ہونے اور باہر نکلنے کی صلاحیت۔ اسکول کی ایپلیکیشن کے لیے، ایک طالب علم اپنی نوٹس کے ساتھ ساتھ اساتذہ کے وسائل کو نظرثانی کے مواد کے طور پر استعمال کرنا چاہ سکتا ہے۔
AI ایپلیکیشنز ڈیزائن کرتے وقت، صارفین کو اس کی صلاحیتوں کی غیر حقیقی توقعات کا تعین نہ کرنے کو یقینی بنانے میں نیت اہم ہے۔ ایسا کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ پرامپٹس اور نتائج کے درمیان رگڑ پیدا کی جائے۔ صارف کو یاد دلانا کہ یہ AI ہے اور کوئی انسان نہیں۔
جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، جنریٹو AI صارف اور AI کے درمیان تعاون پیدا کرتا ہے۔ زیادہ تر مشغولیتیں صارف کے ان پٹ کے ساتھ ہوتی ہیں اور AI آؤٹ پٹ تیار کرتا ہے۔ اگر آؤٹ پٹ غلط ہو تو کیا ہوگا؟ اگر ایپلیکیشن میں غلطیاں ہو جائیں تو وہ کیسے ہینڈل کرتی ہے؟ کیا AI صارف کو مورد الزام ٹھہراتا ہے یا غلطی کی وضاحت کرنے میں وقت لیتا ہے؟
AI ایپلیکیشنز کو رائے وصول کرنے اور دینے کے لیے بنایا جانا چاہیے۔ اس سے نہ صرف AI سسٹم کو بہتری میں مدد ملتی ہے بلکہ صارفین کے ساتھ اعتماد بھی پیدا ہوتا ہے۔ ڈیزائن میں فیڈ بیک لوپ شامل ہونا چاہیے، مثال کے طور پر آؤٹ پٹ پر ایک سادہ انگوٹھا اوپر یا نیچے ہو سکتا ہے۔
اسے ہینڈل کرنے کا ایک اور طریقہ سسٹم کی صلاحیتوں اور حدود کو واضح طور پر بات چیت کرنا ہے۔ جب کوئی صارف AI کی صلاحیتوں سے آگے کوئی چیز طلب کرنے میں غلطی کرتا ہے، تو اس سے نمٹنے کا ایک طریقہ بھی ہونا چاہیے، جیسا کہ نیچے دکھایا گیا ہے۔
سسٹم کی غلطیاں عام ہیں جہاں صارف کو AI کے دائرہ کار سے باہر کی معلومات میں مدد کی ضرورت ہو سکتی ہے یا ایپلیکیشن میں اس بات کی حد ہو سکتی ہے کہ صارف کتنے سوالات/مضامین کے خلاصے تیار کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک AI ایپلیکیشن جو محدود مضامین کے ڈیٹا کے ساتھ تربیت یافتہ ہے، مثال کے طور پر، تاریخ اور ریاضی جغرافیہ کے ارد گرد سوالات کو ہینڈل کرنے کے قابل نہیں ہو سکتی۔ اس کو کم کرنے کے لیے، AI سسٹم اس طرح کا جواب دے سکتا ہے: "معذرت، ہماری پروڈکٹ کو درج ذیل مضامین میں ڈیٹا کے ساتھ تربیت دی گئی ہے.....، میں آپ کے پوچھے گئے سوال کا جواب نہیں دے سکتا۔"
AI ایپلیکیشنز کامل نہیں ہیں، لہذا، ان سے غلطیاں کرنے کی توقع کی جاتی ہے۔ جب آپ اپنی ایپلیکیشنز ڈیزائن کرتے ہیں، تو آپ کو صارفین سے رائے اور غلطی کو ہینڈل کرنے کے لیے ایک سادہ اور آسانی سے وضاحت کی جا سکنے والے انداز میں جگہ بنانا یقینی بنانا چاہیے۔
اب تک آپ نے جو بھی AI ایپس بنائی ہیں، اپنے ایپ میں درج ذیل اقدامات پر عمل درآمد پر غور کریں:
-
خوشگوار: غور کریں کہ آپ اپنی ایپ کو مزید خوشگوار کیسے بنا سکتے ہیں۔ کیا آپ ہر جگہ وضاحتیں شامل کر رہے ہیں؟ کیا آپ صارف کو دریافت کرنے کی ترغیب دے رہے ہیں؟ آپ اپنے ایرر میسجز کو کیسے ترتیب دے رہے ہیں؟
-
استعمال: ایک ویب ایپ بنانا۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کی ایپ ماؤس اور کی بورڈ دونوں کے ذریعے نیویگیبل ہے۔
-
اعتماد اور شفافیت: AI اور اس کے آؤٹ پٹ پر مکمل اعتماد نہ کریں، غور کریں کہ آپ آؤٹ پٹ کی تصدیق کے لیے کسی انسان کو کیسے شامل کریں گے۔ اعتماد اور شفافیت حاصل کرنے کے دیگر طریقوں پر بھی غور کریں اور ان پر عمل درآمد کریں۔
-
کنٹرول: صارف کو ان کے فراہم کردہ ڈیٹا پر کنٹرول دیں۔ AI ایپلیکیشن میں ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے صارف کو شامل ہونے اور باہر نکلنے کا طریقہ نافذ کریں۔
اس سبق کو مکمل کرنے کے بعد، ہماری جنریٹو AI لرننگ کلیکشن کو دیکھیں تاکہ اپنے جنریٹو AI کے علم کو بڑھا سکیں!
سبق 13 کی طرف جائیں، جہاں ہم دیکھیں گے کہ AI ایپلیکیشنز کو کیسے محفوظ بنایا جائے!
ڈس کلیمر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کی پوری کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا غلط فہمیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی مقامی زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمے کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے ذمہ دار نہیں ہیں۔