Люди, которые интересуются темой искусственного интеллекта, часто спрашивают, кто такой ИИ-разработчик. В данной статье мы хотим помочь вам понять, чем отличается разработка продуктов на основе ИИ от привычной разработки.

Ниже поделюсь своими знаниями, полученными за последние два года работы с ИИ-разработчиками и инновационными командами: как изначальное продуктовое мышление на основе ИИ развивает традиционный процесс создания продукта.

Последняя трансформация UI-дизайна: от веб-версии к мобильной

Когда произошел переход от веб к мобильной версии (более десяти лет назад), разработчиков не покидало чувство замешательства. Что же на самом деле означает мобильная разработка? Чем она будет отличаться от разработки продуктов для сайтов? Поначалу при взгляде на грядущий переход руководители ожидали, что мобильный телефон подойдет только для определенных целей: проверки электронной почты и выполнения прочих простых задач, а такие длительные задачи, как уплата налогов или просмотр фильма казались невозможными.

Сегодня все то, что люди делают в интернете, можно сделать через смартфон. Большинство людей по всему миру используют только телефон, чтобы воспользоваться интернетом. Такой переход означал, что каждая задача, которую мы выполняли в интернете или в офлайн-режиме, теперь может быть реализована при помощи смартфона. Однако этого было недостаточно, чтобы уменьшить размер сайтов или сделать их доступными для просмотра в другом форм-факторе: мобильная разработка подразумевал использование возможностей мобильного устройства, с помощью которых мы могли бы выполнять рутинные задачи иным, революционным способом.

С помощью смартфона можно фотографировать, определять точное местоположение и касаться экрана. С этими тремя ключевыми различиями продукта можно как обновить многие процессы, так и ухудшить их. Ввод данных на телефоне вызывает гораздо больше сложностей, нежели на компьютере. Поэтому вместо того, чтобы вводить данные вручную по оплате коммуналки, мы можем просто навести камеру на QR квитанции. Больше нет необходимости распечатывать маршрут экскурсии заранее  —  появились приложения, которые отслеживают наше местоположение и прокладывают маршрут в реальном времени.

Изначально работа над ИИ-продуктами казалась сложной, однако сейчас можно с уверенностью сказать, что разработка для ИИ гораздо сложнее. Преобразование опыта на основе 3-х новых возможностях не такой трудоемкий процесс, как создание дизайна для ИИ. Таким образом, ИИ помогает пользователям видеть, говорить и понимать. Вместо того, чтобы использовать сенсорный экран (при этом продолжать проектировать в 2D), опыт AR и VR создаст совершенно новые парадигмы пользовательского интерфейса в трехмерном пространстве.

Разработка ИИ, ориентированного на пользователя

Большинство из нас знают этапы традиционного процесса разработки продукта. Во-первых, необходимо выделить время на понимание потребностей пользователей. Вам следует провести поисковые исследования, чтобы узнать о том, как они решают текущие задачи, понять их болевые точки и при возможности улучшить опыт. Затем вы определяете цели, принципы и критерии успеха для нового решения. После этого необходимо создать легкий прототип для тестирования, чтобы получить обратную связь и провести анализ перехода на более точный шаблон или запуск.

Так выглядит процесс создания стандартного продукта:

Процесс проектирования для ИИ аналогичен, но подразумевает дополнительные шаги: взгляд в лучшее будущее, оценка возможностей ИИ, циклы данных и обратной связи, анализ негативного воздействия.

Во время проектирования стоит тщательно продумать будущую коммуникацию ИИ и человека. Когда вы определяете требования проекта, вам также стоит выявить ИИ-возможности, которые вы собираетесь реализовать, и понять, готовы ли они к использованию.

При разработке идеи недостаточно просто создать инструмент, который решает проблему использования, вам нужно также обдумать, как ИИ будет получать необходимые данные и учиться с течением времени. Затем важно решить, как минимизировать возможные негативные последствия этого инструмента.

Ниже изложено поэтапное руководство по созданию ИИ.

Эмпатия

Помимо понимания потребностей аудитории и анализа существующих болевых точек, ИИ-разработчикам необходимо осознанно решить, какое будущее они хотят создать. Важно определить конкретные модели поведения и новые результаты, которые они хотят достичь.

Когда я впервые разрабатывал мобильное приложение, то не тратил много времени на размышления о том, какие части мобильных технологий подходят или не подходят обществу. В начале карьеры разработчика технический прогресс имел позитивное влияние. Однако со временем, мы все пришли к пониманию того, что некоторые созданные продукты имеют как положительные, так и отрицательные результаты. Более того, мы несем ответственность за увеличение благоприятных показателей и снижение отрицательных.

Однако важно понимать, что с каждой новой технологической революцией, ставки увеличиваются по мере роста технологических возможностей. С мобильной революцией мы видим, как весь мир перешел в онлайн, что также принесло множество плюсов. Но в то же время мы видим, как общество привыкло к экранным взаимодействиям. ИИ обладает потенциалом радикально изменить наше общество как в лучшую, так и в худшую сторону. Поскольку технология развивается, каждая новая итерация инструментов, которую мы создаем, оказывается мощнее предыдущей. Поэтому во время этого процесса разработчикам необходимо оставаться рассудительными и внимательными.

Мы также находимся в ключевой точке человеческого существования, где мы все чаще сталкиваемся с последствиями глобального потепления, перенаселения и возрастающего неравноправия между богатыми и бедными. Наше будущее под угрозой. Сейчас важно смотреть на каждый продукт, который мы производим, и думать о том, как мы можем помочь сохранить человеческую жизнь на земле. Мы знаем, что нам придется кардинально изменить существующие процессы и модели поведения, чтобы лучше работать на окружающую среду. Необходимо подумать о том, как мы хотим использовать ИИ для продвижения общества, обеспечения стабильности, а также для создания более объективного общества. 

Если вы работаете над первым приложением на основе ИИ, то обычный процесс проектирования будет подразумевать понимание целей и текущих болевых точек нынешних покупателей. Более ответственный разработчик сделал бы еще один шаг, размышляя о потребительстве и его влиянии на планету. Он бы придумал способ, как гарантировать всем людям право голоса и чувство благополучия. Стоит также подумать о том, чем разрабатываемый продукт будет полезен для каждого, обеспечить безопасность и защитить частную жизнь.

Разработчикам стоит задаться вопросом, каким образом новые ИИ-продукты могут способствовать экономическим возможностям, безопасности и сокращению неравенства доходов. Как продукты, которые мы создаем, могут содействовать экологической устойчивости, помогая нам обратить вспять последствия глобального потепления?

Поэтому разработчикам важно принять во внимание следующее:

· Какого результата мы хотим добиться в мире?

· Каких эмоций мы ожидаем от пользователей?

· Как мы можем обеспечить позитивные действия и поведение людей, использующих наш инструмент?

Как только у вас появится четкое понимание будущего, в которое вы хотите внести свой вклад, важно задокументировать эти цели совместно с пользовательскими потребностями и технологическими ограничениями. 

Фокусировка на требованиях к продукту: оценка возможностей ИИ

Во времена мобильной революции разработчики начали смотреть на каждую существующую задачу и рассчитывать, как она будет функционировать на мобильном устройстве. Сейчас, на этапе развития ИИ, разработчики думают о том, как с его помощью выполнить существующую задачу.

Как уже упоминалось ранее, задача сегодня гораздо сложнее, чем была, когда мы перешли от интернета к мобильному телефону. Важно изучать те сферы, в которых ИИ уже хорошо развит.

Ниже изложен примерный список вещей, в которых ИИ уже хорошо развит:

  • Обработка текстов на естественном языке (предоставление переводов, подписей, предложений по редактированию или публикации контента).
  • Компьютерное зрение (понимание видео, фотографий, идентификация объектов в окружающей среде).
  • Речь и разговор (способность ИИ говорить с пользователями, задавать вопросы и отвечать на них, предоставлять услуги ассистента).
  • Сопоставление с образцом (распознавание вредоносных изображений, поиск ключевых слов в тексте, организация информации по категориям).
  • Составление прогнозов на основе существующих данных (предлагаемые цены или контент, который вам может понравиться).
  • Предоставление ответов и информации на вопросы, где данные уже существуют.
  • Выполнение основных задач (включение видео, установка таймера, воспроизведение песен).
  • Контекстуальное понимание (знание того, что вы находитесь в магазине, а не дома).
  • Творческие инструменты и эффекты (возможность сопоставить одежду с вашим телом, заставить тело делать движения из другого видео, наложить офисный фон во время виртуальной встречи).

Возможности ИИ разрабатываются несколькими компаниями и учреждениями по всему миру, поэтому список возможностей постоянно растет, а примеры использования в этом списке расширяются с каждым днем.

Обладая всеми этими умениями, команде стоит подумать о возможных сложностях. Особый интерес представляют разногласия, связанные с базовым восприятием, познанием или сопоставлением с образцом. Какие ИИ-возможности помогут преобразовать текущий процесс в новый способ достижения той же цели? Затем команда может протестировать эти противоречивые области на фоне возрастающего списка технологий искусственного интеллекта. Есть ли способ переосмыслить эти области с учетом существующих или развивающихся технологий? Где ИИ может разрушить или заново изобрести существующие способы выполнения задач?

Генерация идей для ИИ: разработка для данных и ответной реакции

Как только вы вникнете в будущее, которое намерены создать, тогда вы сможете приступить к генерации идей. Ключевым отличием ИИ-продуктов от инструментов прошлого является то, что ИИ нужны данные для обеспечения точных рекомендаций. Помимо этого, для ИИ необходима обратная связь с пользователями, чтобы улучшить эти рекомендации. При отсутствии этих двух составляющих, ваш продукт потерпит неудачу.

Когда вы печатаете текст в Google документах, ИИ собирает данные из созданных предложений. Если вводить строчки слов, которые ИИ уже видел раньше в других документах, он выдаст предложения об оставшихся буквах и возможных словах.

ИИ способен все это сделать, так как у него есть доступ ко всем данным, поступающим из других Google документов, а также к библиотекам контента в интернете. Каждый новый документ предоставляет ИИ больше данных. Google Docs обладает удобством пользования, поэтому мы можем отказаться от данных в обмен на возможность использовать этот инструмент.

Иногда ИИ выдвигает точные предложения. Нажав на Tab, вы даете возможность ИИ закончить предложение за вас и сэкономить немного времени. В случае, если вы принимаете предложение, ИИ будет предоставлять его и другим пользователям. Часто подобные рекомендации не обладают особой ценностью, поэтому вы также можете проигнорировать их и закончить предложение сами. На этом этапе ИИ может наблюдать за тем, что вы печатаете, а затем он научится добавлять ваши слова к набору возможных предложений для других пользователей.

Поскольку Google docs используют миллионы людей по всему миру, этот инструмент обладает огромным количеством данных. Разработчики Google создали для ИИ легкий метод генерации предложений. Более того, он не мешает рабочему процессу и не прерывает его. Существует простой способ сказать «да» или «нет» на предложение, а еще лучше  —  предоставить ИИ обратную реакцию того, что вы хотели бы сделать. ИИ постоянно учится и совершенствуется без дополнительных сложностей для пользователя. ИИ предоставляет полезные услуги в обмен на необходимые данные.

Когда вы обдумываете идеи и решение проблем, с которыми сталкиваетесь, важно понимать, какие данные понадобятся ИИ для достижения успеха. Если у вас нет доступа к данным, то как вы сможете помочь пользователям предоставить данные для ИИ? Что вы можете предложить, чтобы люди были готовы поделиться информацией? Существует новый уровень убедительного мышления, которое необходимо для решения подобных проблем, чтобы ИИ-инструменты стали успешными.

Даже когда ИИ обладает доступом к данным, он все равно нуждается в постоянной обратной связи от целевой аудитории, чтобы продолжать учиться и совершенствоваться. Поэтому важно, чтобы мы проектировали обратную связь без дополнительных расходов для пользователя. Наш выбор дизайна взаимодействия может как создать простую обратную связь, так и сделать продукт громоздким. В идеале мы можем содействовать обучению ИИ, не прерывая работу пользователей. Однако использование устаревших или необъективных данных недопустимо для ИИ, так как в таком случае он перестанет развиваться и приносить пользу. 

Прозрачность и контроль

Поскольку процесс предоставления данных озадачивает многих людей, разрабочткам следует обеспечить четкое представление о том, как ИИ используется. Сегодня большинство людей даже и не знают этого. СМИ и научная фантастика вырисовывают страшный образ. Как только ИИ будет реализован должным образом, его начнут воспринимать, как надежный инструмент. Однако, прежде чем его поймут, его будут бояться. Именно по этой причине ИИ-разработчикам необходимо обеспечить осознание и понимание создаваемых инструментов.

Задайте себе следующие вопросы:

  • Что люди должны знать о том, как их данные используются и хранятся в этом продукте?
  • Как стоит работать, чтобы иметь четкое представление о собираемых данных? Какими средствами должен обладать пользователь в отношении собираемых данных? Должны ли пользователи иметь возможность включать и выключать ИИ или конкретно указывать ему, какие типы данных можно собирать, а какие нет?
  • В случае, если пользователь решит ограничить данные, которые он распространяет, как вы сможете создать наиболее подходящий опыт ухудшения, чтобы продукт не выглядел неисправным?
  • Каким образом подобное ухудшение может на самом деле научить пользователя осознавать ценность ИИ так, чтобы он смог снова включиться в этот процесс?

Представьте ситуацию, что Google Docs предлагает вам возможность отключить ИИ. В таком случае он перестанет демонстрировать возможные варианты концовок предложения. Скорее всего, со временем ИИ уже не сможет хорошо справляться с проверкой орфографии или грамматики. Пользователи, отключившие ИИ, не будут предоставлять системе доступ к данным, которые он должен изучить. Если слишком много людей отключат эту опцию, ИИ не сможет хорошо функционировать ни для кого.

Правильная мотивация для разработчиков является одной из основных причин, почему пользователям важно иметь доступ к прозрачности и контролю. В случае, если люди имеют выбор подключить или отключить ИИ, разработчики будут работать над созданием наиболее полезных и ценных инструментов, которые позволят ИИ учиться у пользователей.

Прототипирование & Анализ негативного воздействия

Как только у вас появится решение или набор опций для тестирования, следующим шагом будет создание прототипа. Он может выглядеть как функционирующее приложение или набор эскизов, которые вы предлагаете участникам юзабилити-теста для проверки своей идеи.

Как было сказано ранее, ставки на технологические продукты на рынке стабильно растут. Именно по этой причине важно потратить время на обдумывание возможных негативных последствий концепции продукта. Анализ негативного воздействия может быть проведен рабочей командой или посреднической группой, которая может предложить свежую перспективу развития. Цель данного упражнения —  выявить непредвиденные последствия, которые могут возникнуть в результате появления этого продукта на рынке.

Ниже представлены некоторые вопросы, которые следует учитывать при анализе негативного воздействия:

  • Соответствует ли эта идея ожиданиям пользователей в отношении конфиденциальности?
  • Защищены ли пользовательские данные?
  • Достаточно ли надежен ИИ? Стабильна ли данная технология?
  • Предоставили ли мы пользователям четкую информацию о том, как используются и хранятся их данные? Предоставили ли мы им правильные возможности контролировать, используются ли и как используются их данные?
  • Разработан ли этот продукт с учетом инклюзивности? Относится ли он ко всем людям одинаково и сокращает ли их социальное неравенство?
  • Существуют ли механизмы, обеспечивающие его развертывание и ответственное использование?
  • Есть ли способ ликвидировать продукт или функцию, если это будет необходимо?
  • Может ли данный продукт привести к непредвиденным и опасным последствиям? 
  • Обладают ли пользователи возможностью уведомить разработчиков о возможных проблемах? 
  • Каким образом продукт может нанести вред?
  • Как продукт может дискриминировать защищенные классы или исторически маргинализированные группы людей? Как продукт может создать или усугубить неравенство?
  • Как малые предприятия могут оказаться в невыгодном положении по сравнению с крупными организациями?
  • Как продукт может негативно повлиять или быть использован для эксплуатации людей с низким социально-экономическим статусом?
  • Как использование этого продукта может спровоцировать модель поведения, которая неблагоприятно влияет на окружающую среду?

Эти вопросы являются хорошей отправной точкой. Однако задаваемые вами вопросы будут зависеть от продукта, который вы создаете. Как правило, во время обсуждения анализа негативного воздействия с командой, обычно возникает два типа проблем. Во-первых, «Мы вряд ли сможем предвидеть всевозможные нежелательные последствия, так действительно ли разрабатываемые продукты будут так ценны?». Во-вторых, «На ранней стадии прототипа слишком рано думать о негативных последствиях. Разве вы не хотите определиться с решением, прежде чем начнете сомневаться в нем?». На оба вопроса можно с уверенностью ответить «нет». Конечно же, сложно получить полное представление о том, как будет использоваться ваш продукт в будущем. Однако это упражнение поможет вам найти много потенциальных ловушек и значительно улучшить проект. 

На первых этапах процесса разработки необходимо продумать возможные недостатки, прежде чем мы вложим слишком много времени и денег в их устранение. В противном случае настроить опыт будет гораздо сложнее и дороже. Лучше придерживаться такой стратегии на ранней стадии процесса и продолжать ее рассматривать по мере продвижения.

Процесс создания ИИ подразумевает, чтобы команды разработчиков думали о нем, как об инструменте, и описали себе, как он должен себя вести, учиться и расти. Оценка возможностей ИИ, анализ методов сбора данных и обратной связи, а также выявление возможных негативных последствий помогут вам создать наиболее успешные продукты. Независимо от того, считаете ли вы себя ИИ-разработчиком или нет, большинство всех разработчиков либо уже работают, либо скоро начнут работать над ИИ-опытом. В будущем люди и ИИ будут сотрудничать практически в каждой задаче, а ИИ-разработчик будет формировать это сотрудничество. Однако многие этапы разработки не должны ограничиваться только работой разработчика. В любом случае мы можем взять на себя активную роль и продолжить придерживаться этого процесса разработки на основе ИИ. Как разработчики, мы несем ответственность за продукты, которые создаем. С появлением ИИ ставки становятся все выше, а потенциал позитивного воздействия на мир  —  все больше.

Читайте также:

Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен

Перевод статьиAmanda Linden: How is AI-centered product design different?

Предыдущая статья29 сниппетов Pytorch для ускорения цикла машинного обучения
Следующая статья5 советов для начинающих программистов