ก้าวข้ามแชต: อนาคตของแพตเทิร์นการออกแบบ AI (YouTube)
(youtube.com)- อินเทอร์เฟซ AI ในช่วงหลังพึ่งพา การโต้ตอบผ่านกล่องข้อความ มากเกินไป ทำให้เกิด ต้นทุนในการโต้ตอบ สูง เพราะผู้ใช้ต้องอธิบายเจตนาให้ชัดเจน
- Vitaly Friedman เน้นว่าควรใช้ คอนโทรล UI แบบดั้งเดิม เช่น ปุ่ม สไลเดอร์ และเช็กบ็อกซ์ เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ให้บริบทได้ง่ายขึ้น
- กรณีอย่าง Consensus และ Elicit แสดงให้เห็นการนำฟังก์ชันแบบดั้งเดิม เช่น ตัวกรอง การเรียงลำดับ และลิงก์ไปยังแหล่งที่มาโดยตรง เข้ามาใช้ในประสบการณ์ AI เพื่อเสริมความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพ
- ผู้ใช้ใช้เวลามากกับการแก้ไขและจัดระเบียบผลลัพธ์ จึงจำเป็นต้องมีความสามารถในการ แก้ไขและจัดโครงสร้างใหม่ได้โดยตรงที่ระดับผลลัพธ์
- ท้ายที่สุด สิ่งสำคัญไม่ใช่การเป็น ‘AI-first’ แต่คือ ประสบการณ์ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง และ AI ควรทำงานเป็น เครื่องมือเงียบ (Quiet AI) ที่คอยเสริมสิ่งนี้
สถานะปัจจุบันของการออกแบบ AI
- ประสบการณ์ใช้งาน AI ในช่วงแรกให้ความรู้สึกเหมือน กล่องเวทมนตร์ แต่ในความเป็นจริงกลับเป็นเพียงกล่องข้อความธรรมดา และมีปัญหาที่ผู้ใช้ถ่ายทอดเจตนาได้อย่างแม่นยำยาก
- ผู้ใช้รู้สึกไม่พอใจเพราะ เวลาในการรอ การร้องขอซ้ำ การลืม และความผิดพลาด พร้อมตั้งคำถามว่าทำไมมนุษย์ต้องเรียนรู้ภาษาของ AI
- แทนที่จะใช้การป้อนข้อความอย่างเดียว จำเป็นต้องเสริมการโต้ตอบด้วย องค์ประกอบอินเทอร์เฟซแบบดั้งเดิม เช่น ปุ่ม ปุ่มตัวเลือก และเช็กบ็อกซ์
ตัวอย่างแพตเทิร์นอินเทอร์เฟซ AI ที่มีประโยชน์
- Perplexity เพิ่มประสิทธิภาพด้วยการชวนให้ผู้ใช้ป้อนบริบทเพิ่มเติมระหว่างที่ AI กำลังเตรียมคำตอบ
- แพตเทิร์น Task Builder: ผู้ใช้กำหนดงานที่ใช้บ่อย เช่น ‘สรุป Slack แล้วสร้างเอกสาร Word’ ได้ด้วยการคลิก
- Consensus มีตัวกรอง การแสดงสีความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มา และกราฟการกระจายของผลลัพธ์ เพื่อมอบ บริบทที่ตรวจสอบได้ มากกว่าคำตอบล้วน ๆ
- Elicit มีฟังก์ชันเชื่อมตรงไปยังช่วงเฉพาะของการอ้างอิงในงานวิจัย ช่วยเสริมทั้งความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพการทำงาน
การค้นพบคุณค่าขององค์ประกอบ UI แบบดั้งเดิมอีกครั้ง
- คอนโทรล UI แบบเก่า อย่างการกรอง การเรียงลำดับ และการเลือกฟอร์แมต กลับช่วยยกระดับประสบการณ์ AI ได้อย่างมาก
- เมื่อต้องแก้ไขผลลัพธ์ หากสามารถลบบางส่วนของข้อความ ขยายความ หรือมี ปุ่มแปลงเป็นตารางหรือรายการ ได้โดยตรง ก็จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ
- การใช้เวลารอระหว่างโหลดเพื่อรับ คำถามเพิ่มเติมหรือการเลือกธีม ก็เป็นแนวทางที่ดีเช่นกัน
การออกแบบเพื่อความน่าเชื่อถือ
- การสร้างความน่าเชื่อถือต้องอาศัย การเปิดเผยแหล่งที่มาและขอบเขต ไม่ใช่แค่ให้คำตอบ แต่ต้องให้บริบทควบคู่กันไป
- ควรสะท้อน หน่วยความจำการปรับให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน และแสดงเหตุผลนั้นผ่านฟีดแบ็กเชิงภาพเพื่อเพิ่มความเข้าใจ
- จำเป็นต้องมีประสบการณ์การแก้ไขแบบมีโครงสร้าง ที่ผู้ใช้สามารถ ปรับแก้หรือตัดออกได้ละเอียดในระดับเช็กบ็อกซ์
Quiet AI กับ AI ที่โดดเด่นเกินไป
- Quiet AI: เครื่องมืออย่าง DoveTail ช่วย เสริมฟังก์ชันอย่างนุ่มนวล ภายในโฟลว์การใช้งานเดิมของผู้ใช้
- Loud AI: ในทางกลับกัน การโชว์อย่างเกินจริงพร้อม ไอคอนประกาย อาจเสี่ยงทำให้ความน่าเชื่อถือลดลง
- ผู้ใช้ไม่ได้ต้องการฟังก์ชัน AI ในตัวมันเองเท่าไรนัก แต่ต้องการ ฟังก์ชันที่ทำงานได้ดี และป้าย AI บางครั้งก็ให้ผลลบ
มุมมองอนาคตและบทบาทของมนุษย์
- ในระยะยาว prompt engineering อาจค่อย ๆ หายไป และ วิธีให้บริบทที่ผสานเข้ากับ UI อย่างเป็นธรรมชาติ อาจกลายเป็นมาตรฐาน
- AI มีแนวโน้มจะกลายเป็น เทคโนโลยีช่วยเหลือที่ซ่อนอยู่ทั่วทุกแห่งเหมือนระบบเติมคำอัตโนมัติ มากขึ้นเรื่อย ๆ
- บทบาทของนักออกแบบและมนุษย์จะยิ่งเด่นชัดขึ้นในฐานะ ผู้ประสานเชิงกลยุทธ์และผู้ออกแบบประสบการณ์ ไม่ใช่แค่ผู้ลงมือทำตามคำสั่ง
- เป้าหมายที่แท้จริงคือ ประสบการณ์ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง และ AI ต้องทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยที่คอยส่งเสริมสิ่งนี้
ยังไม่มีความคิดเห็น