Guide d'étude AI UX Design

Ce guide vise à fournir une introduction concise aux lecteurs intéressés par la recherche sur la conception UX de l'IA. Il aborde le rôle de l'ingénieur en IA, la chaîne de valeur de l'IA et les exemples de réussite des applications de l'IA, et explore certains des principes de base de la conception UX de l'IA.

Texte original :

https://docs.google.com/presentation/d/1RgJ6rtiG9Ts726kkXfji2Tc0q5P1eVx297IzYdWHQPQ/edit?usp=sharing

1. introduction

L'intelligence artificielle (IA) s'est développée rapidement ces dernières années et s'est infiltrée dans tous les aspects de notre vie. Des systèmes de recommandation aux voitures autonomes, l'IA modifie la façon dont nous interagissons avec la technologie. À mesure que la technologie de l'IA continue d'évoluer, lesLa conception d'une expérience utilisateur (UX) de qualité pour les applications d'IA devient essentielle.

2. le rôle de l'ingénieur en IA

Les ingénieurs en IA jouent un rôle essentiel dans la création d'applications d'IA. Contrairement aux ingénieurs logiciels traditionnels, les ingénieurs en IA doivent avoir des connaissances et des compétences dans plusieurs domaines tels que l'apprentissage automatique, la science des données et l'ingénierie logicielle. Ils sont chargés deConcevoir, développer et évaluer des modèles d'IA et les intégrer dans des produits destinés aux utilisateurs finaux..

L'une des principales responsabilités de l'ingénieur en intelligence artificielle est deTransformer une technologie d'IA complexe en produits conviviauxCela signifie qu'ils doivent comprendre en profondeur les besoins des utilisateurs et présenter les capacités de l'IA d'une manière qui soit facile à comprendre et à utiliser. Cela signifie qu'ils doivent comprendre en profondeur les besoins des utilisateurs et leur présenter les capacités de l'IA d'une manière qui soit facile à comprendre et à utiliser.

3. la chaîne de valeur de l'IA

Pour mieux comprendre la conception UX de l'IA, il faut comprendre la chaîne de valeur de l'IA. À l'instar des industries des semi-conducteurs et du contenu, l'accumulation de valeur dans l'espace de l'IA se produit à deux extrêmes principaux :La technologie sous-jacente et la couche d'application la plus proche de l'utilisateur.

• technologie sous-jacenteNvidia : Nvidia, en tant que fournisseur de matériel sous-jacent, est actuellement le plus rentable dans la chaîne de valeur de l'IA. Les GPU qu'elle produit sont des composants clés pour l'entraînement et l'exécution de grands modèles d'IA.
• mésosphèreLes entreprises : Certaines entreprises se concentrent sur le développement de modèles de base, comme OpenAI, Anthropic, et d'autres. Cependant, ces entreprises ne sont pas très performantes pour le moment.
• couche d'application (informatique)Les entreprises d'intelligence artificielle : Certaines entreprises se concentrent sur le développement d'applications d'intelligence artificielle pour les utilisateurs finaux, telles que ChatGPT, Cursor, Replit, etc. Ces entreprises se portent relativement bien à l'heure actuelle.

Cela suggère que laIl est plus utile de développer des applications d'IA qui répondent aux besoins réels des utilisateurs que de se concentrer sur la technologie sous-jacente..

4. les principes de conception de l'interface utilisateur de l'IA

L'AI UX design est à la fois lié et différent de l'UX design traditionnel. Voici quelques principes de base de l'AI UX design :

• Éliminer le copier-collerL'IA devrait aider les utilisateurs à accomplir des tâches plus efficacement, par exemple en générant automatiquement du texte, du code, etc. plutôt que de les laisser copier et coller manuellement.
• Fournir des contraintes clairesLes utilisateurs peuvent mieux exploiter la puissance de l'IA s'ils disposent de modèles ou d'options de saisie explicites.
• Utiliser les interactions multimodalesLes applications d'IA devraient utiliser autant de méthodes d'interaction que possible, telles que le texte, la voix, les images, etc. afin d'offrir une expérience utilisateur plus riche et plus naturelle.
• tâche de traitement parallèleL'IA peut traiter de grandes quantités de données en parallèle. Les applications d'IA devraient donc en tirer parti autant que possible, par exemple en appelant plusieurs API en même temps afin d'accroître l'efficacité.
• Vitesse de traitement accrueLa réactivité des applications d'intelligence artificielle est essentielle pour l'expérience de l'utilisateur. L'utilisation de matériel ou d'algorithmes plus rapides peut augmenter la vitesse d'inférence et donc améliorer l'expérience de l'utilisateur.

5. les exemples de réussite des applications de l'IA

De nombreuses applications d'IA réussies sont aujourd'hui conçues sur la base des principes susmentionnés, par exemple :

• Chatbots basés sur une base de connaissancesLa technologie de l'IA est utilisée par certaines entreprises pour développer des robots de conversation qui peuvent répondre aux questions des employés et leur donner accès à des informations internes ; ces robots sont souvent connectés à la base de connaissances interne de l'entreprise et peuvent répondre aux questions des employés de manière rapide et précise.
• Application de chat combinée à une recherche sur le web: par exemple Perplexité et SearchGPT, qui sont des applications qui comprennent la requête en langage naturel d'un utilisateur et utilisent un moteur de recherche sur le web pour récupérer les informations pertinentes, qui sont ensuite présentées à l'utilisateur de manière concise et facile à comprendre.
• Outil de complétion de codeLes logiciels d'aide à la décision : Par exemple, Copilot, qui prédit et recommande la ligne de code suivante sur la base du contexte de code actuel du programmeur, améliorant ainsi l'efficacité du codage du programmeur.
• Aides à la rédaction AIGrammarly : Grammarly, par exemple, aide les utilisateurs à vérifier les erreurs grammaticales, à améliorer le style et à fournir des conseils d'écriture.

6. les orientations futures des applications de l'IA

Si les applications de l'IA ont beaucoup progressé, il reste encore des domaines à explorer, par exemple :

• Interaction vocale à large bande passanteLes assistants vocaux sont actuellement capables de gérer des commandes simples, mais il reste encore beaucoup à faire pour obtenir une interaction vocale véritablement naturelle et fluide.
• Génération vidéoLa technologie de génération de vidéos par l'IA en est encore à ses débuts et la qualité des vidéos générées n'a pas encore été améliorée.
• Génération du code de l'interface utilisateurLes outils d'aide à la décision : Actuellement, certains outils peuvent générer du code d'interface utilisateur sur la base de simples descriptions de l'utilisateur, mais la qualité et la maintenabilité du code généré doivent être améliorées.
• agent d'encodage en plusieurs étapes: Actuellement, les assistants de codage IA sont principalement utilisés pour aider les programmeurs à effectuer des tâches de codage simples, et il reste encore un long chemin à parcourir pour réaliser des agents multi-étapes capables d'effectuer de manière autonome des tâches de codage complexes.
• RV/ARL'application de l'IA à la RV/AR en est encore au stade exploratoire.

7. résumé

Le design UX de l'IA est un domaine émergent et stimulant. Pour concevoir d'excellentes applications d'IA, nous devons comprendre en profondeur les caractéristiques et les limites de la technologie d'IA et les combiner avec les meilleures pratiques en matière de conception UX. Comme la technologie de l'IA continue d'évoluer, nous pensons qu'il y aura de plus en plus d'applications d'IA étonnantes à l'avenir.