Liệu thiết kế có làm AI thông minh hơn?

thumb

Lấy người dùng là trung tâm. Xây dựng mối quan hệ cho-nhận để khuyến khích người dùng cải thiện AI (trí tuệ nhân tạo).

Các nhà thiết kế ngày nay hầu như làm những sản phẩm ít nhiều sử dụng AI vào tính năng tự động hóa. Mặc dù có nhiều loại AI nhưng các loại AI chính mà chúng ta cần tìm hiểu dựa trên năng lực của AI. Loại năng lực AI thứ nhất (mà chúng ta đang thiết kế) đó là AI yếu (Artificial Narrow Intelligence). Vì vậy, để Ai có thể đạt đến cấp độ cao hơn - trí tuệ nhân tạo mạnh hay còn gọi là AI mạnh (Artificial General Intelligence) thì chúng ta sẽ cần số lượng lớn dữ liệu người dùng. Rất rất nhiều. Vậy thì làm thế nào chúng ta có được những thông tin này?

Để hiểu hơn tại sao thiết kế tốt khiến AI thông minh hơn, bạn có thể đọc những năng lực cơ bản khác nhau của AI trong bài You can be an AI designer rồi sau đó quay trở lại bài này.

Dữ liệu

Để đạt được trí tuệ nhân tạo mạnh (AGI- artificial general intelligence), việc thu tập dữ liệu đầu vào từ con người là cực kì quan trọng. Chúng ta cần thiết kế những ứng dụng nhằm thúc đẩy cải thiện AI thông qua những trải nghiệm. Nói cách khác, điều này có nghĩa khi người dùng sử dụng sản phẩm và đưa ra những phản hồi trong quá trình sử dụng, đây là nguồn thông tin chủ lực thông qua trải nghiệm người dùng để hỗ trợ cải thiện AI.

Các nhà thiết kế giúp AI hiểu rõ các ý nghĩa thông tin đầu vào từ người dùng và các ẩn ý bên trong những thông tin này. Nhiệm vụ để AI có thể hiểu được “Cái Gì” chỉ là thứ yếu, quan trọng hơn là AI có thể giải mã được “Vì Sao” theo quan điểm của người dùng.

Hình ảnh dưới đây biểu thị mối quan hệ vòng lặp giữa AI và con người

idesign designmakesai
Người thiết kế cần giải quyết được vấn đề sự giữa việc thu thập thông tin AI cần để biết và thông tin người dùng sẵn sàng cung cấp

Tập trung vào người dùng. Kiến tạo giá trị người dùng

Tập trung vào lợi ích của người dùng như một trong những điểm bắt đầu mà AI cần học hỏi. Tạo ra những giá trị dành cho người dùng sẽ khiến mọi người hứng thú.

Những cải thiện rõ ràng hoặc những tín hiệu tích cực trong tương lai sẽ tương tác người dùng trong vòng lặp phản hồi, việc thu thập những dữ liệu là điều cần thiết cho AI trở nên thông minh và thích hợp hơn. Tránh đưa người dùng vào các “ngõ cụt” và luôn mang lại các giá trị cho người dùng tại mỗi bước mà bạn muốn họ tham gia.

Tập trung. Sau đó, mở rộng

Việc mang những giá trị cho người dùng giúp xây dựng niềm tin và sự tương tác qua lại giữa AI và người dùng. Tập trung vào những trải nghiệm chính và loại bỏ những thứ không cần thiết làm người sử dụng không hài lòng. Một khi họ cảm thấy gắn bó với ứng dụng thì đồng nghĩa với việc mức độ tương tác sẽ tăng nhiều hơn; đồng thời cũng sẽ xác định những trải nhiệm nào góp phần cải thiện giá trị người dùng. Vậy thì AI cần những kiến thức nào để đưa những trải nghiệm đó cho người dùng?

Kết quả hình ảnh cho eBay ShopBot

Kết quả hình ảnh cho eBay ShopBot

Một đoạn tư vấn điển hình của eBay ShopBot

Ví dụ, eBay ShopBot tìm hiểu về hành vi mua sắm, hàng hóa, phong cách và tất cả thông tin liên quan đến mua sắm. Nhưng không chỉ dừng lại ở đó, ứng dụng này còn cần phải học những kiến thức khác như thời tiết, những sự kiện thời sự, xu hướng và làm thế nào những yếu tố này ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Với những thông tin bổ sung này, chúng ta sẽ có thể thiết kế một AI chu đáo hơn làm tăng trải nghiệm mua sắm của người tiêu dùng.

Không chỉ dừng lại ở việc học hỏi từ con người

Cập nhật những bổ sung từ tương tác đặc điểm, cách suy nghĩ của con người và mối quan hệ của con người với máy tính.

Trí thông minh cảm xúc: Chúng ta có thể dạy AI tự nhận thức bản thân và xã hội để thu hẹp khoảng cách, đồng thời xây dựng niềm tin giữa AI và con người. Các nhà thiết kế tạo sự ảnh hưởng đến trí thông minh cảm xúc của AI thông qua sự đồng cảm của người dùng khi sử dụng sản phẩm.

AI có thể không hiểu rõ những ẩn ý đằng sau những lời nói và việc làm của con người. Nhưng hầu hết các phần này AI đã được con người hỗ trợ. AI chỉ cần nhận biết được những yếu tố đầu vào từ người dùng (từ ngữ, emojis, quà tặng, hành động, phi hành động) và các nhà thiết kế có thể kết hợp các yếu tố đầu vào này với cảm xúc rõ ràng hoặc ẩn dụ để AI có thể học hỏi.

Ví dụ như “Ok” và “Ok” không phải lúc nào cũng tương đương với “Yes”. Nhiệm vụ của chúng ta là có thể dạy cho AI hiểu được các ẩn ý sâu xa trong các lời nói của con người. Như là đôi khi ok có thể mang hàm ý do dự, hoài nghi, hoặc ẩn ý gây hấn thụ động. Tập trung vào những mục đích, ẩn ý của người dùng sẽ hỗ trợ đáng kể trong việc giúp AI phản hồi và nhận biết được nhiều cảm xúc hơn.

idesign designmakesai 2
Hãy nhớ người dùng là trung tâm, tập trung, duy trì tốt mối quan hệ cho-nhận và thu thập dữ liệu

Phong cách giao tiếp: Hiện nay, cả con người và máy tính đều có thể ra lệnh và phản hồi (nhưng đa số đến từ con người). Chúng ta muốn AI có thể ra yêu cầu và được con người phản hồi. Làm được điều này, AI sẽ đạt được thành công nhiều hơn nếu như nó sử dụng cùng ngôn ngữ với người dùng kể cả theo nghĩa đen và nghĩa bóng.

Làm thế nào để AI có những đặc điểm riêng thông qua tông giọng, cách giao tiếp, yếu tố văn hóa và các tính cách riêng ảnh hưởng đến mối quan hệ. Nghiên cứu chỉ ra rằng cách đối tượng người dùng giao tiếp với máy tính, bạn bè, gia đình và nguồn cung cấp dịch vụ sẽ phát triển phong cách đối thoại đa dạng cho AI. AI giao tiếp bằng cách “tiêu hoá” mã nhị phân (bit) và thể hiện sự đồng cảm và cảm ơn trong những tình huống thích hợp. Một cách khác để tăng tần suất cung cấp dữ liệu là đưa ra nhưng câu hỏi dễ trả lời cho người dùng.

Để ý sẽ thấy rằng rất ít trợ lí AI nào biết nói lời xin lỗi. Đây là một thiết kế về tính cách mang tính quyết định, tích cực và hướng đến tương lai. Điều này hướng người dùng đến các bước tiếp theo, phương pháp bù trừ, các phương án thay thế thích hợp và sự hài lòng tức thì như là một cách thừa nhận rằng đôi khi mọi việc không diễn ra như những gì người dùng luôn mong đợi.

Mối quan hệ cho-nhận: Vòng phản hồi là một trong những trở ngại lớn nhất trong việc cải thiện và nâng cao AI. Vì vậy ta nên cho người dùng thấy được giá trị của họ và để người dùng phản hồi.

Kết quả hình ảnh cho Hook của Nir Eyal

Trước tiên, chúng ta thúc đẩy người dùng bằng một thông báo mang tính cá nhân hóa với nội dung gần gũi (sự khơi dậy bên ngoài) từ đó tạo ra sự tò mò (sự khơi dậy bên trong). Chạm vào thông báo, người dùng sẽ gặp một câu đố (hành động). Cuối câu đố, họ nhận được một màn hình chúc mừng với điểm số của họ (phần thưởng). Cuối cùng, bằng cách trau dồi vốn từ vựng đã học được, họ đã tự tăng cường trí nhớ dài hạn của bản thân (đầu tư).

Nghiên cứu của Clifford Nassvà BJ Fogg về mối quan hệ qua lại giữa con người và máy tính cho thấy rằng người dùng dường như sẽ đồng ý, tuân thủ hoặc giúp đỡ lại [máy tính] đã từng giúp họ trước đó. Đây là cho-và-nhận có thể dẫn đến việc nâng cao trải nghiệm người dùng và ảnh hưởng tích cực. Đồng thời, thông qua mô hình Hook của Nir Eyal, người dùng sẽ đầu tư vào AI nếu họ hiểu rõ ơn và trải nghiệm lợi ích từ việc đầu tư.

Spotify cung cấp cho chúng ta âm nhạc mà ta không ngờ được. Thật tuyệt vời! Ứng dụng cung cấp các kí hiệu rõ ràng như thumbs up (giơ ngón cái), thumbs down (ngón cái chỉ xuống), heart (trái tim), và kí hiệu tiềm ẩn từ việc nghe thụ động.

Kết quả hình ảnh cho spotify design

Spotify gợi ý cho chúng ta nhiều bài hát yêu thích mà ta chưa nghe qua. Đây là một tính năng tuyệt vời. Nó lấy các tín hiệu rõ ràng qua những nút Thumbs Up, Thumbs Down và Heart và từ việc nghe nhạc thụ động. Khi ta nghe nhạc thụ động và không chủ động phản hồi, điều đó có nghĩa ta sẽ không thể được nghe bài hát ấy nữa. Dựa trên đó, chúng ta biết rằng ta phải chủ động tích cực đưa những bài hát vào danh sách “Discover Weekly” và mọi việc tốt đẹp trở lại.

Chậm mà chắc: Thiết kế cho AI vừa hấp dẫn vừa mơ hồ. Đã bắt đầu có sự mập mờ giữa dòng suy nghĩ của sản phẩm và người thiết kế. Ranh giới giữa tư duy sản phẩm (product thinking) và tư duy thiết kế (design thinking) dần bị xoá mờ. Chúng ta sẽ cảm thấy trở ngại từ trí thông minh của AI. Và cảm thấy mâu thuẫn trong việc quyết định chúng ta nên ưu tiên AI hay người dùng nhiều hơn và ngược lại. Tập trung vào nhận dữ liệu người dùng.

Chúng ta sẽ gặp áp lực bởi việc tạo nên kì tích và sự thất vọng khi khó có thể đưa ra lời giải thích tại sao không phải bây giờ. Hãy nhớ rằng mục đích lớn hơn cả là đạt đến cấp độ cao hơn của AI.

Chúng ta cần sẵn sàng bắt đầu trải nghiệm để thu thập dữ liệu càng sớm càng tốt, ngay cả khi chúng ta chưa sẵn sàng. Và chúng ta sẽ không bao giờ sẵn sàng cả. Chúng ta cho phép và chấp nhận rằng trải nghiệm người dùng sẽ khó lường khi AI ngày càng trở nên thông minh.

Dịch: Bobby
Nguồn: UXDesign