Привет! Я Таня, продуктовый дизайнер в Центре ИИ. Я работаю над интерфейсами для продуктов с искусственным интеллектом и, честно говоря, каждый день открываю для себя что-то новое. Эта область настолько молода и быстро меняется, что порой чувствуешь себя первопроходцем — учебников нет, гайдлайны только формируются, а решения приходится принимать здесь и сейчас.
Как и многие, я начала свое знакомство с ИИ-интерфейсами через научную фантастику. Помните, как Тони Старк общался с Джарвисом? Голографические дисплеи, разговоры как с обычным человеком... Современные ИИ-системы умеют многое, но их возможности и ограничения совсем не такие, как в кино.
В этой статье я собрала принципы, которые помогают мне в работе. Это не готовые решения, а скорее размышления и наблюдения дизайнера, который, как и многие из вас, пытается нащупать правильный путь в этой новой области.
Я специально избегаю сложных технических деталей, фокусируясь на принципах, которые помогут сделать взаимодействие с ИИ понятным и комфортным для пользователей.
1. Прозрачность
Пользователи должны понимать, когда взаимодействуют с ИИ, и как он принимает решения.
В отличие от Джарвиса, который, кажется, всегда знает, что делать, реальные ИИ должны объяснять свои решения. Представьте, что вы используете приложение на основе ИИ для планирования своего дня. Внезапно оно предлагает перенести важную встречу. Или еще хуже — молча переносит. Почему? Без объяснения вы можете потерять доверие и перестать пользоваться таким приложением. Поэтому прозрачность так важна.
В фильмах ИИ часто пытается быть максимально похожим на человека, но в реальности попытки замаскироваться обычно приводят к раздражению. Бывало у вас такое: заходите в чат поддержки банка или телеком-оператора, видите фото милой девушки-консультанта Марины, начинаете общаться… и через пару реплик понимаете, что разговариваете с ботом. Раздражает, правда?
Четко обозначайте, когда пользователь взаимодействует с ИИ.
Визуализируйте процесс обработки данных ИИ.
Предоставляйте краткие, но информативные объяснения решений ИИ.
Примеры из реальных продуктов
Платформа для поиска и анализа информации Perplexity в явном виде указывает источники данных, на основании которых сгенерирован ответ.
Многие чат-боты и другие сервисы на основе нейросетей показывают генерацию контента в реальном времени.
2. Управление неопределенностью
ИИ не всегда точен. Покажите уровень уверенности и альтернативы.
В фильме «Особое мнение» система предсказания преступлений ошибалась. В реальности ИИ тоже не всегда дает точный ответ.
Информируйте пользователей о необходимости проверять информацию от ИИ.
Предоставляйте альтернативные варианты, когда это уместно.
Разработайте стратегию обработки ошибок и неопределенностей.
Примеры из реальных продуктов
ChatGPT, Claud и другие чат-боты размещают предупреждение о том, что они могут ошибаться и рекомендуют проверять информацию.
Многие поисковые системы предлагают альтернативные варианты, если предполагают, что пользователь опечатался: «Возможно, вы имели в виду…»
3. Адаптивность
ИИ должен учиться и развиваться вместе с пользователем.
Помните Саманту из фильма «Она»? Из операционной системы она превратилась в нечто гораздо большее. Саманта не просто выполняла команды — она росла, училась и развивалась вместе с главным героем (и, в конце концов, разбила ему сердце, но я не предлагаю заходить так далеко).
Показывайте пользователям, как система учится и адаптируется.
Предоставляйте инструменты для настройки и обучения ИИ.
Разработайте механизмы обратной связи, позволяющие пользователям корректировать поведение ИИ.
Примеры из реальных продуктов
Spotify и Яндекс.Музыка: Обновляют плейлисты и адаптируют рекомендации на основе истории прослушиваний. Есть статья про мифы рекомендательных систем, в том числе, там затрагивается вопрос об источниках данных для рекомендаций и пользовательском поведении.
Duolingo: Адаптирует сложность заданий на основе ваших успехов. Компания также делится своими исследованиями на эту тему.
Контур.Транскрипт: Сервис распознавания речи, в котором пользователи могут отметить плохо распознанные фразы с помощью дизлайков. Команда регулярно анализирует обратную связь и использует ее для улучшения работы.
4. Персонализация и контекст
Подстраивайтесь под пользователя, сохраняя понятность интерфейса.
В «Бегущем по лезвию 2049» Джой менялась под настроение главного героя. Она была игривой или серьезной, меняла свой внешний вид и поведение в зависимости от ситуации.
ИИ способен сделать опыт пользователя максимально персональным. Задача дизайнера — сохранить при этом последовательность и понятность интерфейса.
Адаптируйте интерфейс в зависимости от контекста и пользователя.
Предоставьте пользователям контроль над уровнем персонализации.
Соблюдайте баланс между персонализацией и последовательностью интерфейса.
Примеры из реальных продуктов
Google Maps и Яндекс Go: Предлагает разные маршруты и рекомендации в зависимости от времени суток, дня недели и ваших обычных поездок.
В чат-ботах, основанных на нейросетях, есть возможность задать характер и тон общения. Ради эксперимента в следующий раз попросите ChatGPT отвечать в стиле Гэндальфа из «Властелина колец», мастера Йоды из «Звездных войн» или продавца горячей самсы на турецком базаре.
5. Конфиденциальность и этичность
Защищайте данные пользователей и будьте прозрачны в их использовании.
Джарвис имеет доступ ко всем данным Тони. В реальности мы должны быть намного осторожнее с конфиденциальностью пользователей. Российские IT-компании присоединились к Кодексу этики в сфере ИИ, который закрепляет важность защиты данных и этичного использования искусственного интеллекта.
Сегодня данные — новая нефть, соблюдение этических норм и конфиденциальности в дизайне ИИ-интерфейсов становится не просто желательным, а необходимым. Недавно был скандал вокруг Figma и её ИИ-инструмента Make Designs. Компанию обвинили в нарушении авторских прав и конфиденциальности.
Спроектируйте систему, которая не только защищает конфиденциальность, но и обучает пользователей принципам цифровой гигиены.
Разработайте понятные настройки конфиденциальности.
Предоставьте пользователям информацию о том, как используются их данные.
Оставляйте возможность удалить или не использовать данные.
Пример из реального продукта
DuckDuckGo: Поисковая система, которая не собирает личные данные пользователей и превратила этот принцип в преимущество продукта. Совсем недавно компания запустила новый сервис под названием DuckDuckGo AI Chat, который скрывает IP-адреса пользователей и удаляет все метаданные из запросов.
6. Мультимодальность
Используйте различные способы взаимодействия пользователя с ИИ.
Для кого-то голосовой интерфейс — это удобство, а для человека с нарушением зрения — это необходимость. Кому-то важно печатать, кому-то говорить, а кому-то показывать жестами. Хороший мультимодальный интерфейс — это продуманная система, где каждый пользователь взаимодействует наиболее комфортным способом.
Согласуйте пользовательский опыт для различных режимов взаимодействия.
Учитывайте особенности каждого режима при проектировании интерфейса.
Обеспечьте плавный переход между разными модальностями.
Исследуйте возможности создания «бесшовных» интерфейсов, где переход между модальностями происходит естественно и незаметно для пользователя.
Примеры из реальных продуктов
Уже сейчас с ChatGPT, да и со многими другими системами, можно общаться и голосом, и текстом.
7. Управление ожиданиями
Формируйте реалистичные ожидания от возможностей ИИ.
Четко сообщайте возможности и ограничения ИИ.
Используйте соответствующие метафоры для объяснения работы ИИ.
Разработайте стратегию постепенного раскрытия возможностей ИИ.
Рассмотрите возможность создания «обучающих сценариев», которые постепенно знакомят пользователей с более продвинутыми возможностями ИИ.
Примеры из реальных продуктов
Многие чат-боты четко указывают на свои ограничения, например, отсутствие доступа к интернету или ограниченность знаний определенной датой.
Tesla Autopilot: информирует водителей о необходимости держать руки на руле и быть готовыми взять управление, несмотря на название «автопилот». Однако этот пример может быть не самым удачным, ведь слово «авто» формирует определенные ожидания.
Заключение
Некоторые принципы могли показаться очевидными, другие — спорными. И это нормально: мы все учимся проектировать эти новые интерфейсы, и каждый проект приносит порцию инсайтов. Возможно, сейчас и не время для жестких рекомендаций. Каждая команда ищет свои решения. Одни пробуют визуализировать процесс работы ИИ через анимации, другие делают ставку на текстовые объяснения. Что из этого останется? Поживем — увидим.
Буду рада, если мои наблюдения окажутся полезными для тех, кто тоже начинает работать с ИИ-интерфейсами или просто интересуется этой темой. И с нетерпением жду ваших мыслей и опыта в комментариях. Какие принципы вы считаете наиболее важными? Было ли так, что какой-то фильм вдохновил вас?