UX och AI – hur går det ihop?

av | mar 5, 2019

Dina Zuko arbetar som UX:are på Purple Scout. I den här artikeln resonerar hon kring Artificiell Intelligens och vilka utmaningar man som UX-designer ställs inför när man arbetar i ett sådant projekt.

Kortfattat är AI en maskin/dator som klarar av att göra något som en människa klarar av, det är datorer med intelligent beteende. Programmering bakom en AI ser annorlunda ut jämfört med traditionella program, där datorn programmeras för att förstå problem och lösa dem på egen hand. Machine Learning är en mer avancerad form av AI som kan förstå och hantera stora mängder data.

Nyligen arbetade jag i ett projekt där vi skapade en specificerad AI, det vill säga en AI som har en klart avgränsad uppgift. AI:t scannade av och tog in information från ett begränsat geografiskt områden med hjälp av ett flertal kameror. AI:t hade sedan som uppgift att gå igenom all inhämtad information och leta upp olika specifika sifferkombinationer/koder. Den här mycket specifika informationen skulle sedan presenteras för användaren. Inledningsvis matades programmet med en stor mängd data för att “komma igång”, men tanken är att den ska fortsätta att lära sig under arbetets gång, bland annat med hjälp av användaren. Ett exempel på när AI:t behöver lite extra hjälp av användaren att förstå hur den ska tolka information är vid dåligt väder eller när det är smuts som täcker delar av sifferkombinationerna.

Vad är är unikt när man skapar gränssnitt till AI-system?

En av de största besluten en UX-designer måste ta, är att bestämma om användaren behöver förstå att programmet hen använder är en AI. Om användaren ska veta om det, hur mycket av AI-funktionen ska synas för användaren, och i vilken utsträckning ska användaren kunna styra den? Allt detta är UX-designers roll att reda ut.

Siri är ett bra exempel, Apples virtuella röststyrda assistent som hjälper sin användare med att till exempel hitta information, vägbeskrivningar, skicka meddelande, öppna applikationer med mera. I det här fallet får användaren tala med en AI. Siri aktiveras genom att användaren säger “Hey, Siri”. AI:t svarar då med “What can I help you with? Go ahead, I’m listening…” samtidigt som en linje pulserar och ändrar färg, för att indikera att någon kommunicerar med dig som användare. Säger man inget så kommer det upp förslag på vad man som användare kan fråga Siri.

Ett annat företag som också använder sig av AI är Netflix. De använder AI för att förutse vilka filmer eller serier användaren vill titta på baserat på användarens intressen, beteenden och vad de har sett tidigare och tyckt om. Här är det inte lika tydligt att det är en AI man som användare kommunicerar med, sannolikt har UX-designers på Netflix kommit fram till att det inte skapar något mervärde för användaren att veta att det är en AI.

I vårt AI-projekt bestämde vi oss för att vara tydliga med att det är en AI och att den behöver hjälp av användaren att tyda informationen på en del av bilderna, i alla fall inledningsvis.

Olika roller i teamet har olika glasögon

I mångt och mycket handlade det i vårt projekt om en avvägning mellan att skapa ett lättanvänt system, en trevlig användarupplevelse och om att ta hjälp av användaren med att tyda bilder.

Det här var en intressant fas i projektet där vi hade många olika åsikter om vad som var bäst, beroende på vilken roll vi hade i projektet. Data scientists ville ta mycket hjälp av användaren medan jag som UX-designer är användarens språkrör och alltid betonar vikten av en positiv användarupplevelse. Samtidigt så är det i användaren intresse att AI:n blir bra på sitt jobb så snabbt som möjligt, det underlättar för användaren. Med dåliga eller felaktiga tolkningar av data är risken att de förutsägelser som är tänkta att förbättra användarupplevelsen tvärtom förvirrar användaren. Vi är inte riktigt i mål än i vårt projekt, men med hjälp av fler användartester så kommer vi att hitta en bra balans även i detta projektet.

Förväntningar på smart AI

En utmaning för UX-designers är att fantasin många gånger rusar iväg när vi pratar AI. Användaren föreställer sig ett system som förmodligen är långt mer intelligent än det faktiskt är och frustration kan uppstå för användaren när systemet inte beter sig så som man har tänkt sig. Ett skräckexempel är dödsolyckan förra året där en Tesla kraschade in i mitträcket när den körde på autopilot. Det gäller att hålla förväntningarna på AI på en rimlig nivå.

UX-designern bör hjälpa användaren att förstå hur systemet fungerar och visa tydligt hur intelligent AI:n är. Det går att göra på flera olika sätt. Bland annat genom att låta systemet, AI:t, kommunicera på ett sätt så att det tidigt visar sina begränsningar. AI:t får låta dumt om det är det. För att hitta rätt sätt att kommunicera kan man använda sig av en testmetod som kallas Wizard of Oz. Metoden innebär att en person simulerar systemets svar men man låter användaren tror att hen kommunicerar med en AI. Genom att testa olika sätt att uttrycka sig på kan man hitta en nivå där användarens förväntningar av systemet överensstämmer med AI:ts intelligensnivå. En fördel med detta är också att man kan börja testa tidigt i ett projekt.

Avslutningsvis, ett AI-system är mer komplext än ett traditionellt system och kräver mer av en UX-designer men det är samtidigt spännande att arbeta med AI. Man får utmana sig själv och lära sig mycket nytt.

Än så länge finns det inte så många kurser eller böcker skrivna i ämnet. MIT har en onlinekurs i “Human-Computer Interaction for User Experience Design” där man får ta del av den senaste forskningen inom området. Det är en mycket bra kurs som jag rekommenderar varmt. Och den som vill fördjupa sig i artiklar hittar sådana på uxdesign.cc/ai/home och uxplanet.org.

 

Pin It on Pinterest