В современном развивающемся мире искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашей жизни. От автоматизации до персонализированных рекомендаций и беспилотных транспортных средств — ИИ трансформирует различные отрасли. Однако по мере того, как системы искусственного интеллекта становятся все более сложными, крайне важно обеспечить их соответствие человеческим потребностям и ценностям.
Концепция человекоцентричного искусственного интеллекта
Традиционная разработка ИИ основана исключительно на анализе данных, прогнозировании и распознавании образов с ограниченным вниманием к пользовательскому опыту. Такой подход может привести к созданию моделей, которые не релевантны, неправильно понимают намерения пользователей или даже закрепляют предвзятость, присутствующую в обучающих данных. Ориентированный на человека искусственный интеллект подчеркивает интеграцию обратной связи с пользователем в процессе разработки для создания систем искусственного интеллекта, которые действительно отвечают потребностям пользователя.
Человекоориентированный ИИ — это вычисления с долгосрочной целью улучшения, расширения и совершенствования людей, а не замены их машинами. Он полностью поддерживает идею творчества и инноваций среди людей, а также отражает основные человеческие ценности в программных приложениях. Идея интеграции отзывов пользователей в модели ИИ для повышения производительности и актуальности является важным компонентом успеха. Поэтому крайне важно, чтобы они эффективно ориентировались в сложных нюансах мира, в котором они будут действовать, чтобы в полной мере использовать возможности систем искусственного интеллекта. Включив более подробные отзывы пользователей в процесс разработки ИИ, мы можем выявить и исправить ошибки, присутствующие в обучающих данных.
Сила обратной связи с пользователем
Отзывы пользователей — это прямые или косвенные подробности, которые пользователи предоставляют о своем опыте, мнениях или восприятии продукта или услуги, которые могут быть собраны с помощью различных средств, таких как опросы, интервью, обзоры или комментарии. Обратная связь с пользователем может быть количественной, т. е. когда пользователи предоставляют оценки, метрики или числовые оценки, или качественной, т. е. когда пользователи выражают свои предпочтения, мысли или чувства.
Отзывы пользователей — это кладезь идей, которые могут способствовать улучшению моделей ИИ. Вовлекая пользователей в процесс разработки, мы получаем ценную информацию, которую сами по себе данные не могут предоставить. Будь то отзывы клиентов, пациентов или студентов, эта информация помогает системам искусственного интеллекта понимать контекст, адаптироваться к предпочтениям пользователей и повышать точность. Интеграция отзывов пользователей может способствовать двусторонним отношениям, при которых ИИ учится на взаимодействии с пользователем, а пользователи получают выгоду от более специализированных услуг. Это помогает выявить «слепые зоны» систем искусственного интеллекта, одновременно гарантируя, что система функционирует не только оптимально, но и социально ответственно. Например, если ИИ в интернет-магазине продолжает предлагать электронные приборы кому-то, кто покупает модные аксессуары, обратная связь с пользователем может исправить это несоответствие, что приведет к более персонализированному и удовлетворяющему пользовательскому опыту.
Мое путешествие: влияние отзывов пользователей
По моему собственному опыту, однажды у меня была возможность работать над проектом искусственного интеллекта, целью которого было помочь людям управлять своими личными финансами. Целью было создать инструмент составления бюджета на основе искусственного интеллекта, который мог бы анализировать привычки пользователей в отношении расходов, предлагать стратегии экономии и помогать им принимать обоснованные финансовые решения. Чтобы обеспечить эффективность инструмента, мы запросили обратную связь от неспециалистов с разным уровнем финансовой грамотности.
Проблемы, с которыми пришлось столкнуться
Мы столкнулись с различными проблемами, которые изложены ниже:
- Разнообразное прошлое: некоторые из них были студентами колледжей с ограниченными доходами, в то время как другие работали профессионалами с семьями. Сбалансировать рекомендации инструмента, чтобы учесть такое разнообразие, было непростой задачей.
- Понимание предпочтений пользователей. Неспециалистам часто сложно четко сформулировать свои предпочтения. Иногда было сложно понять, вызваны ли колебания пользователя непониманием или искренним беспокойством по поводу рекомендаций ИИ.
- Преодоление жаргона: существуют различные финансовые термины и концепции, которые были интуитивно понятны нам, разработчикам, но не всегда были знакомы пользователям. Нам пришлось тщательно продумать упрощение языка инструмента, не упрощая при этом его функциональность.
Используемые среды
Как указано, для сбора эффективных отзывов пользователей мы использовали следующие средства:
- Интервью, ориентированные на пользователя. Мы провели индивидуальные интервью с разнообразной группой пользователей. Это позволило нам понять их финансовые цели, проблемы и процессы принятия решений. Адаптируя вопросы к их повседневной жизни, мы могли бы получить информацию, которую сами по себе данные не могли бы дать.
- Тестирование прототипа. Мы разработали прототип инструмента искусственного интеллекта с базовыми функциями и предложили пользователям взаимодействовать с ним. Наблюдение за их взаимодействием помогло нам определить области, где пользовательский интерфейс инструмента нуждается в улучшении.
- Опросы обратной связи. После того как пользователи использовали прототип, мы проводили опросы для сбора количественных и качественных отзывов. Это позволило нам получить более полное представление об их общей удовлетворенности и конкретных болевых точках.
Использование обратной связи
Учитывая полученные отзывы, мы приняли во внимание следующее:
- Чувствительность к разнообразию. Из-за разного происхождения пользователей мы ввели функции настройки, которые позволили пользователям устанавливать свои собственные финансовые цели и приоритеты. Это гарантировало соответствие рекомендаций ИИ их индивидуальным обстоятельствам.
- Простой языковой интерфейс. Основываясь на отзывах пользователей, нам пришлось перефразировать сложные финансовые термины простым языком, не теряя при этом основного смысла. Это сделало инструмент более доступным и уменьшило путаницу.
- Усовершенствованные алгоритмы: отзывы пользователей выявили конкретные ситуации, когда рекомендации ИИ казались нелогичными. Изучив эти случаи, мы усовершенствовали базовые алгоритмы, чтобы они лучше соответствовали реальному финансовому опыту пользователей.
Шаги по включению отзывов пользователей в модели ИИ
Включение отзывов пользователей в модели ИИ — это мощный и непрерывный процесс, который приводит к более точным, актуальным и удобным для пользователя решениям и общему повышению производительности. Мы можем создать системы искусственного интеллекта, которые действительно будут служить своей целевой аудитории и приносить положительные результаты, выполнив следующие шаги:
Определите целевых пользователей и потребности
Очень важно определить конкретную группу пользователей, для которой предназначена модель ИИ, и понять их потребности, предпочтения и болевые точки. Это гарантирует, что собранные отзывы соответствуют предполагаемой пользовательской базе.
Сбор отзывов
Для сбора обратной связи от пользователей следует использовать различные методы. Он может включать опросы, интервью, пользовательское тестирование и даже взаимодействие в социальных сетях. Этот процесс должен быть максимально доступным и удобным для пользователя, чтобы стимулировать участие и искренние ответы.
Анализ обратной связи
Тщательный анализ собранных отзывов необходим для выявления повторяющихся закономерностей, общих проблем и ценной информации. Отзывы следует разделить на различные темы, чтобы определить области, где модель ИИ нуждается в улучшении и многом другом.
Расставьте приоритеты в изменениях
По результатам анализа приоритет должен быть основан на изменениях, которые окажут наиболее существенное влияние на производительность модели ИИ. Основное внимание следует уделять решению проблем, которые часто упоминаются пользователями или которые оказывают заметное влияние на удовлетворенность пользователей.
Итеративное уточнение
Также важно обновить модель ИИ на основе информации, полученной из отзывов пользователей. В зависимости от сложности модели может возникнуть необходимость в тонкой настройке алгоритмов, корректировке параметров или изменении обучающих данных для лучшего соответствия предпочтениям пользователя.
Тестирование и проверка
После внесения изменений обновленную модель ИИ следует тщательно протестировать, чтобы убедиться, что изменения дали желаемый эффект. Это помогает выявить любые непредвиденные последствия или новые проблемы, которые могли возникнуть в результате изменений. Поскольку существуют тенденции, они могут возникнуть из-за неправильных исходных данных.
Повторное вовлечение пользователей
Поскольку пользовательский опыт имеет первостепенное значение, необходимо пригласить пользователей взаимодействовать с обновленной моделью ИИ и предоставить отзывы о внесенных изменениях. Это позволяет нам проверить, успешно ли корректировки решают проблемы, поднятые в первоначальных отзывах пользователей на этапе сбора данных.
Непрерывный мониторинг и обновления
Модели ИИ следует постоянно отслеживать, даже после обновлений. Должен осуществляться постоянный сбор отзывов от пользователей, чтобы гарантировать, что модель остается эффективной и актуальной для пользователей по мере развития их потребностей. Также необходимо поддерживать модель в соответствии с меняющимися потребностями пользователей.
Преимущества интеграции отзывов пользователей
Как и люди, модели ИИ склонны совершать ошибки в младенчестве и нуждаются в обратной связи для подтверждения своих решений. Интеграция обратной связи позволяет моделям ИИ корректировать свои параметры для повышения производительности в будущем. Интеграция отзывов пользователей — это преобразующая практика, которая способствует постоянному совершенствованию, вовлечению пользователей и этическому развитию. Это позволяет моделям искусственного интеллекта развиваться на основе реальных данных, что приводит к более точным, ориентированным на человека и заслуживающим доверия решениям. Модели ИИ должны адаптироваться к меняющимся данным или новым закономерностям, которые появляются с течением времени. Отзывы пользователей подкрепляют свежие данные модели для обучения.
Кроме того, отзывы пользователей часто выявляют крайние случаи или нишевые сценарии, которые могут быть не полностью охвачены данными обучения. Когда эти случаи рассматриваются, модель ИИ становится более надежной и адаптируемой. Это также приводит к тому, что организация получает конкурентное преимущество. Поскольку ориентированные на человека решения искусственного интеллекта выделяются на рынке и привлекают лояльную базу пользователей.
Проблемы и решения
Учет отзывов пользователей не обходится без проблем, которые могут включать противоречивые мнения, недостаточный размер выборки и ограниченность ресурсов. Для эффективного решения этих проблем необходимо разработать четкие правила обратной связи, использовать удобные интерфейсы и рассмотреть возможность использования автоматизированных инструментов для сбора и анализа данных.
Вот некоторые распространенные проблемы и эффективные решения для их преодоления:
1. Противоречивые мнения. Пользователи склонны предоставлять противоречивые отзывы, что затрудняет определение наилучшего курса действий. Чтобы разрешить эти противоречивые мнения, необходимо установить четкие правила подачи отзывов. Пользователей следует поощрять приводить конкретные примеры или контекст при обмене своими идеями. Это может помочь контекстуализировать обратную связь и способствовать более эффективному принятию решений.
2. Неадекватные размеры выборки. Небольшое количество отзывов может не совсем точно отражать разнообразие точек зрения пользователей. Чтобы избежать этого, необходимо активно получать отзывы от широкой базы пользователей, чтобы обеспечить разнообразие. Для сбора большего количества ответов можно использовать различные каналы, такие как социальные сети, опросы и группы пользователей. Это помогает получить более полное представление о потребностях и предпочтениях пользователей.
3. Ограничения ресурсов. Когда ограничено время, бюджет или персонал, это может затруднить сбор и анализ отзывов пользователей. Важно расставить приоритеты в сборе обратной связи, сосредоточив внимание на критических этапах разработки модели ИИ. Инструменты для сбора и анализа данных могут быть автоматизированы, чтобы упростить процесс, обеспечивая при этом эффективное распределение ресурсов и сбор ценной информации в рамках ограничений.
4. Перегрузка обратной связью. Обилие обратной связи может затруднить процесс анализа, усложнив извлечение значимой информации. Здесь необходимо реализовать использование автоматизированных инструментов для анализа настроений, извлечения ключевых слов и категоризации данных. Эти инструменты могут помочь эффективно обрабатывать и организовывать большие объемы обратной связи, позволяя выявлять тенденции и закономерности.
5. Изменения в предпочтениях пользователей. Предпочтения и потребности пользователей имеют тенденцию меняться с течением времени, поэтому крайне важно постоянно собирать обновленную обратную связь. Должен быть установлен цикл обратной связи, который будет стимулировать пользователей регулярно предоставлять ценную информацию. Такие функции, как кнопки обратной связи в приложении, упрощают обмен мнениями для пользователей. Кроме того, необходимо регулярно анализировать новые отзывы, чтобы обеспечить соответствие модели ИИ меняющимся предпочтениям пользователей.
Вариант использования человекоориентированного внедрения искусственного интеллекта
Ведущие технологические компании, такие как Google, Microsoft и Amazon, осознали важность человекоцентричного искусственного интеллекта и воспользовались им, отдавая приоритет отзывам и предпочтениям пользователей. Примечательным примером является алгоритм поиска Google, который демонстрирует возможности интеграции поведения и предпочтений пользователей для улучшения систем искусственного интеллекта.
Развивающийся алгоритм поиска Google: человекоцентричный подход
Алгоритм поиска Google — превосходный пример человекоцентричного искусственного интеллекта в действии. Поисковый гигант постоянно совершенствует свой алгоритм, чтобы предоставлять своим пользователям более релевантные и точные результаты поиска. Это обусловлено глубоким пониманием поведения, отзывов и предпочтений пользователей. Google может постоянно учитывать отзывы пользователей посредством следующих мер:
- Постоянное обучение: алгоритм поиска Google учится на шаблонах поиска и поведении пользователей. Он распознает тип контента, который пользователи считают наиболее ценным, и соответствующим образом корректирует критерии ранжирования.
- Рейтинг кликов: Google отслеживает рейтинг кликов в результатах поиска, чтобы определить, находят ли пользователи искомую информацию или нет. Высокий рейтинг кликов указывает на релевантность, а низкий — на потенциальные проблемы.
- Показатель отказов: Google оценивает показатели отказов или процент пользователей, которые быстро покидают страницу после нажатия на результат поиска. Если пользователи часто отказываются от ответа, это говорит о том, что результат не оправдал их ожиданий.
Роль обратной связи:
Отзывы пользователей, часто подразумеваемые при взаимодействии с результатами поиска, определяют постоянное совершенствование алгоритма. Такой подход гарантирует, что поисковая система Google станет более приспособленной к предпочтениям пользователей, предоставляя все более релевантные и полезные результаты.
Влияние на пользователей:
Этот ориентированный на человека подход сделал поисковую систему Google основным инструментом для поиска информации в Интернете. Интернет-пользователи получают выгоду от результатов поиска, которые соответствуют их намерениям, что в конечном итоге экономит их время и улучшает их работу в Интернете.
Будущие направления: человекоцентричный ИИ-ландшафт
Поскольку технологии продолжают развиваться, в сфере искусственного интеллекта ожидаются значительные преобразования, которые поставят потребности и предпочтения пользователей на первый план при принятии решений. Будущее определенно открывает захватывающие возможности для создания систем искусственного интеллекта, которые не только будут более умными, но и более адаптируемыми и отзывчивыми к пользовательскому опыту.
Интеграция обратной связи в реальном времени: меняет правила игры
Одним из наиболее перспективных направлений человекоцентричного искусственного интеллекта является интеграция обратной связи в реальном времени. Представьте себе модели искусственного интеллекта, способные мгновенно воспринимать взаимодействия с пользователем и корректировать их реакцию на ходу. Этот подход в режиме реального времени может революционизировать работу и развитие моделей ИИ.
Преимущества интеграции обратной связи в реальном времени:
- Быстрая адаптация: модели искусственного интеллекта, оснащенные интеграцией обратной связи в реальном времени, могут быстро учиться на взаимодействиях с пользователем и адаптировать свое поведение с учетом меняющихся предпочтений и новых тенденций.
- Персонализированный опыт: пользователи получат высокий уровень персонализации, который ранее был недостижим. Системы искусственного интеллекта будут адаптировать ответы в режиме реального времени, более эффективно удовлетворяя индивидуальные потребности и предпочтения.
- Повышенная точность: обратная связь в режиме реального времени позволяет моделям ИИ оперативно исправлять ошибки. Любые неверные интерпретации и неточности можно выявить и исправить в режиме реального времени, что приведет к более точным результатам.
Проблемы и соображения:
Хотя концепция интеграции обратной связи в реальном времени имеет огромные перспективы, она также сопряжена с некоторыми проблемами. Ключевым моментом здесь является обеспечение плавной интеграции обратной связи без перегрузки ресурсов системы. Важно найти баланс между немедленными корректировками и поддержанием общей стабильности.
Развивающаяся роль автоматизации:
Автоматизация будет играть ключевую роль в реализации концепции интеграции обратной связи в реальном времени. Здесь автоматизированные инструменты для анализа настроений, выявления тенденций и обнаружения аномалий могут помочь системам искусственного интеллекта понять смысл постоянного взаимодействия с пользователем и обратной связи.
Расширение возможностей пользователей и сотрудничество:
Улучшения в сфере искусственного интеллекта, ориентированные на человека, также подразумевают расширение прав и возможностей пользователей. Люди будут иметь больше контроля над поведением и результатами ИИ. Могут появиться модели совместной разработки ИИ, которые позволят пользователям активно формировать поведение ИИ, предоставляя обратную связь и предпочтения в режиме реального времени.
Формируем будущее искусственного интеллекта вместе
Человеко-ориентированный ИИ знаменует собой значительный сдвиг в сфере ИИ. Включив отзывы пользователей в модели машинного обучения, мы можем создавать модели ИИ, которые будут более точными, удобными для пользователя и этичными. Принимая этот подход, мы гарантируем, что технологии будут служить потребностям человечества, уважая при этом наши ценности. Кроме того, интеграция обратной связи в режиме реального времени означает переход к моделям искусственного интеллекта, которые не только интеллектуальны, но и адаптированы к нашим постоянно меняющимся потребностям.
Ресурсы
Исследование IBM, Что такое ИИ, ориентированный на человека: https://research.ibm.com/blog/what-is-human-centered-ai
На пути к науке о данных: отзывы пользователей, недостающая часть вашего стека мониторинга машинного обучения
C3.ai: Что такое петля обратной связи? https://c3.ai/glossary/features/feedback-loop/#:~:text=Like%20humans%2C%20AI%20systems%20make,perform%20better%20in%20the%20future
