Εν ολίγοις: Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι μια καθοριστική διεπαφή. η ίδια προτροπή μπορεί να παράγει διαφορετικές απαντήσεις. η βασική ερώτησή σας μετατοπίζεται από το "πώς το χτίζουμε;" στο "μπορούμε να το παραδώσουμε αυτό αξιόπιστα και με ασφάλεια στους χρήστες;" Εδώ είναι ένα πρακτικό βιβλίο με βήματα, παραδείγματα και μια λίστα ελέγχου. Ξεκινήστε με τα δεδομένα (ή όλα καταρρέουν) Κακές εισροές → κακή AI. Ως σχεδιαστής, μπορείτε να διαμορφώσετε τον τρόπο με τον οποίο το προϊόν συλλέγει και χρησιμοποιεί ποιοτικές εισροές. Ελέγξτε τα δεδομένα σας σε 5 άξονες: 
 
 
 
 
 
 Ακρίβεια: επικύρωση, ενδείξεις, ελεγχόμενο λεξιλόγιο (π.χ. dropdown πάνω από ελεύθερο κείμενο). Πλήρης: Συλλέγουμε αρκετά για να λύσουμε την εργασία; (απαιτούμενα πεδία + «γιατί αυτό έχει σημασία»). Συνοχή: Ενοποιημένες μορφές για ημερομηνίες, νόμισμα, μονάδες. Φρεσκάδα: έγκαιρες ενημερώσεις; Δείκτες «Ενημερώθηκε πριν από 10 λεπτά». Μοναδικότητα: dedupe; προειδοποιήστε «αυτό μοιάζει με διπλό». Ο σχεδιαστής κινείται: 
 
 
 
 Διαμόρφωση διατάξεων με σαφείς καταστάσεις σφαλμάτων και παραδείγματα σωστής εισόδου. Μικροκόπηση: γιατί χρειάζεται ένα πεδίο και πώς να το συμπληρώσετε. Οι οθόνες "Απαραίτητες άδειες/δεδομένα" με τη συντομότερη διαδρομή για τη χορήγηση πρόσβασης. Προσαρμογή της διαδικασίας σχεδιασμού: σχεδιαστικές εκροές και «κακές περιπτώσεις» Στα προϊόντα AI δεν σχεδιάζετε μόνο οθόνες, αλλά αποδεκτές απαντήσεις και τι συμβαίνει όταν η απάντηση είναι κακή. Ορισμός του Βόρειου Αστέρα: «Ο βοηθός συντάσσει το 80% ενός μηνύματος ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σε 3 δευτερόλεπτα, ο χρήστης επεξεργάζεται ≤ 5%». Σχεδιάστε τα outputs: 
 
 
 
 
 Specify answer format (tone, length, structure). 
 
 
 
 
 
 Map new states: —  : a clear progress cue for ~1–3s. Thinking —  : “Not sure. Refine the request?” + quick actions. Low confidence —  : “Found nothing. What’s most important?” + filters. Empty/poor answer —  : a simple onboarding flow. Missing data/permissions Λογαριασμός για περιορισμούς: 
 
 
 
 Καθυστέρηση: Τι δείχνουμε αν χρειάζεται >2–3s; Κόστος: πού χρειαζόμαστε «επιβεβαίωση πριν από την εκτέλεση» (ακριβές λειτουργίες); Απορρήτου: ποιες προειδοποιήσεις / ανωνυμοποίηση παρέχουμε; Τα prompts είναι ένα περιουσιακό στοιχείο σχεδιασμού: κρατήστε πρότυπα, εκδόσεις και παραδείγματα καλών / κακών εισροών. Σχεδιασμός για την αποτυχία από την πρώτη μέρα Ξεκινήστε χτίζοντας με πραγματικά δεδομένα, όχι ιδεοποιημένα παραδείγματα. Ένα γυαλιστερό μοντέλο που κρύβει ακατάλληλες εξόδους θα σας παραπλανήσει μόνο. Ένας απλός πίνακας που δείχνει πραγματικές απαντήσεις και τα ελαττώματά τους είναι πολύ πιο πολύτιμος. Θεραπεύστε την πρώτη εκτόξευση ως ένα πείραμα, όχι έναν γύρο νίκης. Πλοίο πίσω από μια σημαία χαρακτηριστικών σε μια μικρή ομάδα, εκτελέστε μια A/B ή μια σκοτεινή εκτόξευση και συμφωνήστε εκ των προτέρων σε «κόκκκινες γραμμές»: αν η ποιότητα πέσει κάτω από ένα κατώφλι, αν η καθυστέρηση p95 υπερβαίνει τον στόχο σας, ή αν τα κόστη Human-in-the-Loop: αποφασίστε πού θα παρέμβουν οι άνθρωποι Το ίδιο μοντέλο μπορεί να συμπεριφέρεται σαν προπονητής ή σαν αυτόματο πιλότο. Η διαφορά είναι όπου τοποθετείτε τον ανθρώπινο έλεγχο. Κατά τη διάρκεια της εγκατάστασης, ορίστε επίπεδα αυτονομίας – προτείνετε μόνο, αυτόματη συμπλήρωση με ανασκόπηση ή αυτόματη εφαρμογή – και δώστε στις ομάδες τα εργαλεία για να διαμορφώσουν τη συμπεριφορά με λεξικά όρων και καταλόγους μπλοκ. Κατά τη διάρκεια της χρήσης, απαιτήστε μια προεπισκόπηση και μια ρητή «εφαρμογή» όταν η εμπιστοσύνη είναι χαμηλή και ορίστε κατώτατα όρια έτσι ώστε οι περιπτώσεις οριακής γραμμής να κλιμακωθούν για ανασκόπηση αντί να περάσουν. Μετά το γεγονός, κάντε Δημιουργήστε εμπιστοσύνη ρητά, όχι «επιτέλους» Η εμπιστοσύνη είναι μια εργασία σχεδιασμού. Εμφάνιση παλαιών και νέων αποτελεσμάτων δίπλα δίπλα δίπλα ώστε οι άνθρωποι να μπορούν να συγκρίνουν την ίδια είσοδο. Κρατήστε την παρακολούθηση από προεπιλογή τις πρώτες εβδομάδες και προσφέρετε έναν ορατό έλεγχο "απενεργοποίησης AI" για να μειώσετε το άγχος. Εξηγήστε τι έκανε το σύστημα και γιατί: αναφέρετε πηγές, δείξτε εμπιστοσύνη και δώστε μια σύντομη αιτιολόγηση όταν είναι δυνατόν. Κάντε ανατροφοδότηση χωρίς κόπο και αποδείξτε ότι αλλάζει συμπεριφορά. Αργότερη καμπύλη υιοθεσίας Τα χαρακτηριστικά της τεχνητής νοημοσύνης χρειάζονται περισσότερο χρόνο για να συμμορφωθούν: οι πελάτες καθαρίζουν τα δεδομένα, δημιουργούν πρόσβαση, προσαρμόζουν τις ροές εργασίας και «πωλούν» την αξία εσωτερικά. Χρήσιμα μοτίβα That work: 
 
 
 
 Περιεχόμενο πάνω από εικονοστοιχεία: κερδίστε πρώτα αξιόπιστες απαντήσεις, αφαιρέστε το UI μετά. • Gradient της αυτονομίας: πρόταση → αυτόματη συμπλήρωση → αυτόματη εφαρμογή με εμπιστοσύνη > X%. Διαβαθμισμένος κίνδυνος: σε ευαίσθητες ροές, προτιμήστε την ακρίβεια (καλύτερα καμία απάντηση παρά λάθος). Αντικαταστάτες Πατέρες: 
 
 
 
 «Ένα λαμπερό mockup θα το διορθώσει.» Χωρίς πραγματικά δεδομένα, τα συμπεράσματα είναι λάθος. Χρειάζεστε σενάρια-ειδικά πρότυπα και φυλακές. • Πλοίο σε όλους ταυτόχρονα. χωρίς σημαίες, αναδρομές κρύβονται. Προηγούμενο άρθροΜίνι-checklist 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Βόρεια-αστέρι μέτρηση της αξίας χρήστη (τι και με πόσο) Οι εισροές διέρχονται από τον έλεγχο δεδομένων 5 σημείων· η παρακολούθηση φρεσκάδας / φρεσκάδας είναι διαθέσιμη Τα σφάλματα ορίζονται: φόρτωση, χαμηλή εμπιστοσύνη, κενό αποτέλεσμα, λείπουν τα δικαιώματα. Καθορισμένα κατώτατα όρια: πότε πρέπει να απαιτείται επιβεβαίωση vs. αυτόματη εφαρμογή. Χαρακτηριστικό σημαίας, σκοτεινή εκκίνηση και εγγραφές ελέγχου ενεργοποιημένες. Βασικές μετρήσεις: ποιότητα απαντήσεων, καθυστέρηση p95, εκτιμώμενο κόστος ανά ενέργεια. Εξηγησιμότητα στο UI (πηγές/γιατί), συμπεριλαμβανομένων δεικτών εμπιστοσύνης. Απενεργοποίηση/εξαίρεση ελέγχου και απλή ανατροφοδότηση. Τα πρότυπα και τα παραδείγματα είναι έτοιμα για τους χρήστες. Η διαδικασία επανάληψης είναι σαφής: ποιος επεξεργάζεται τις ειδοποιήσεις / πολιτικές και με βάση ποια σήματα. Γλωσσάριο γρήγορο (ανοιχτό αγγλικά) 
 
 
 
 
 
 Ψευδώς θετικά: Η τεχνητή νοημοσύνη λέει «ναι», η πραγματικότητα είναι «όχι». Ψευδή αρνητικά: Η AI λέει «όχι», η πραγματικότητα είναι «ναι». Εμπιστοσύνη: Αυτοεκτίμηση του μοντέλου. Χρησιμοποιήστε όρια για αυτόματη εφαρμογή. p95 καθυστέρηση: Το 95% των απαντήσεων είναι ταχύτερες από αυτή τη φορά (πιο χρήσιμες από τον μέσο όρο). Διακίνηση δεδομένων: οι εισροές αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου, η ποιότητα υποβαθμίζεται - παρακολούθηση και ανασυγκρότηση / ενημέρωση. Κατώτατη γραμμή Η δουλειά σας είναι να σχεδιάσετε τη σταθερότητα, τον έλεγχο και την εμπιστοσύνη γύρω από έναν πυρήνα πιθανότητας.Χτίστε με πραγματικά δεδομένα, καθορίστε τι καλές και κακές απαντήσεις φαίνονται, υποθέστε την αποτυχία και σχεδιάστε γι 'αυτό, βάλτε τους ανθρώπους στα σωστά σημεία ελέγχου και αποδείξτε την αξία με αριθμούς.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Read My Stories

Αυτός ο ήχος παράγεται στην αρχική γλώσσα της ιστορίας!

AI UX ≠ Classic UX: Ένας πρακτικός οδηγός για τους σχεδιαστές

About Author

ΣΧΟΛΙΑ

ΚΡΕΜΑΣΤΕ ΕΤΙΚΕΤΕΣ

ΑΥΤΟ ΤΟ ΑΡΘΡΟ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΤΗΚΕ ΣΤΟ

Related Stories

Who Really Runs Twitter?

Elon Musk to ChatGPT: Please Stop

OpenAI Subsidiaries Accused of Undermining Partnership Agreement with Musk

The DevOps Writing Contest by Aptible: Round 4 Winners Announced!

Who Really Runs Twitter?

Elon Musk to ChatGPT: Please Stop

OpenAI Subsidiaries Accused of Undermining Partnership Agreement with Musk

The DevOps Writing Contest by Aptible: Round 4 Winners Announced!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps