Mae dylunio ar gyfer asiantau ymreolaethol yn cyflwyno rhwystredigaeth unigryw. Rydyn ni'n rhoi tasg gymhleth i AI, mae'n diflannu am 30 eiliad (neu 30 munud), ac yna mae'n dychwelyd gyda chanlyniad. Rydyn ni'n syllu ar y sgrin. Wnaeth e weithio? A oedd yn rhithweledigaeth? A wnaeth wirio'r gronfa ddata cydymffurfiaeth neu hepgor y cam hwnnw? Fel arfer rydym yn ymateb i'r pryder hwn gydag un o ddau begwn. Rydyn ni naill ai'n cadw'r system yn Flwch Du, yn cuddio popeth i gynnal symlrwydd, neu rydyn ni'n mynd i banig ac yn darparu Dump Data, gan ffrydio pob llinell log a galwad API i'r defnyddiwr. Nid yw'r naill ddull na'r llall yn mynd i'r afael yn uniongyrchol â'r naws sydd ei angen i ddarparu'r lefel ddelfrydol o dryloywder i ddefnyddwyr. Mae'r Blwch Du yn gadael defnyddwyr yn teimlo'n ddi-rym. Mae'r Dump Data yn creu dallineb hysbysu, gan ddinistrio'r effeithlonrwydd yr addawodd yr asiant ei ddarparu. Mae defnyddwyr yn anwybyddu'r llif cyson o wybodaeth nes bod rhywbeth yn torri, ac ar yr adeg honno nid oes ganddynt y cyd-destun i'w drwsio. Mae angen ffordd drefnus i ddod o hyd i'r cydbwysedd. Yn fy erthygl flaenorol, “Designing For Agentic AI”, buom yn edrych ar elfennau rhyngwyneb sy’n meithrin ymddiriedaeth, fel dangos y camau y mae’n bwriadu eu cymryd ymlaen llaw (Rhagolygon Bwriad) a rhoi rheolaeth i ddefnyddwyr dros faint y mae’r AI yn ei wneud ar ei ben ei hun (Deialau Ymreolaeth). Ond dim ond rhan o'r her yw gwybod pa elfennau i'w defnyddio. Y cwestiwn anoddach i ddylunwyr yw gwybod pryd i'w defnyddio. Sut ydych chi'n gwybod pa foment benodol mewn llif gwaith 30 eiliad sydd angen Rhagolwg Bwriad a pha un y gellir ei thrin gyda chofnod log syml? Mae'r erthygl hon yn darparu dull i ateb y cwestiwn hwnnw. Byddwn yn cerdded drwy'r Archwiliad Nod Penderfyniad. Mae'r broses hon yn cael dylunwyr a pheirianwyr yn yr un ystafell i fapio rhesymeg ôl-wyneb i'r rhyngwyneb defnyddiwr. Byddwch yn dysgu sut i nodi'r union eiliadau y mae defnyddiwr angen diweddariad ar yr hyn y mae'r AI yn ei wneud. Byddwn hefyd yn ymdrin â matrics Effaith/Risg a fydd yn helpu i flaenoriaethu pa nodau penderfyniad i’w harddangos ac unrhyw batrwm dylunio cysylltiedig i’w baru â’r penderfyniad hwnnw. Eiliadau Tryloywder: Enghraifft o Astudiaeth Achos Ystyriwch Meridian (nid enw go iawn), cwmni yswiriant sy'n defnyddio AI asiant i brosesu hawliadau damwain cychwynnol. Mae'r defnyddiwr yn uwchlwytho lluniau o ddifrod cerbyd ac adroddiad yr heddlu. Yna mae'r asiant yn diflannu am funud cyn dychwelyd gydag asesiad risg ac ystod talu allan arfaethedig. I ddechrau, roedd rhyngwyneb Meridian yn dangos Statws Cyfrifo Hawliad. Tyfodd defnyddwyr yn rhwystredig. Roeddent wedi cyflwyno sawl dogfen fanwl ac yn teimlo'n ansicr a oedd yr AI hyd yn oed wedi adolygu adroddiad yr heddlu, a oedd yn cynnwys amgylchiadau lliniarol. Creodd y Blwch Du ddiffyg ymddiriedaeth. I drwsio hyn, cynhaliodd y tîm dylunio Archwiliad Nod Penderfyniad. Canfuwyd bod yr AI wedi cyflawni tri cham gwahanol, yn seiliedig ar debygolrwydd, gyda nifer o gamau llai wedi'u hymgorffori:
Dadansoddiad Delwedd Cymharodd yr asiant y lluniau difrod yn erbyn cronfa ddata o senarios damwain car nodweddiadol i amcangyfrif y gost atgyweirio. Roedd hyn yn cynnwys sgôr hyder. Adolygiad Testun Sganiodd adroddiad yr heddlu am eiriau allweddol sy'n effeithio ar atebolrwydd (e.e., nam, amodau tywydd, sobrwydd). Roedd hyn yn cynnwys asesiad tebygolrwydd o sefyllfa gyfreithiol. Croesgyfeiriad Polisi Roedd yn paru manylion yr hawliad â thermau polisi penodol y defnyddiwr, gan chwilio am eithriadau neu derfynau cwmpas. Roedd hyn hefyd yn cynnwys paru tebygol.
Trodd y tîm y camau hyn yn eiliadau tryloywder. Diweddarwyd dilyniant y rhyngwyneb i:
Lluniau Asesu Difrod: Cymharu â 500 o broffiliau effaith cerbydau. Adolygu Adroddiad yr Heddlu: Dadansoddi allweddeiriau atebolrwydd a chynsail cyfreithiol. Gwirio Cwmpas y Polisi: Gwirio am eithriadau penodol yn eich cynllun.
Roedd y system yn dal i gymryd yr un faint o amser, ond fe wnaeth y cyfathrebu penodol am waith mewnol yr asiant adfer hyder y defnyddiwr. Roedd defnyddwyr yn deall bod yr AI yn cyflawni'r dasg gymhleth y'i cynlluniwyd ar ei chyfer, ac roeddent yn gwybod yn union ble i ganolbwyntio eu sylw os oedd yr asesiad terfynol yn ymddangos yn anghywir. Trawsnewidiodd y dewis dylunio hwn foment o bryder yn foment o gysylltiad â'r defnyddiwr. Cymhwyso'r Matrics Effaith/Risg: Yr Hyn y Dewisasom ei Guddio Nid oes gan y rhan fwyaf o brofiadau deallusrwydd artiffisial unrhyw brinder digwyddiadau a nodau penderfyniad y gellid eu harddangos yn ystod y prosesu. Un o ganlyniadau mwyaf allweddol yr archwiliad oedd penderfynu beth i'w gadw'n anweledig. Yn enghraifft Meridian, cynhyrchodd y logiau ôl-wyneb 50+ o ddigwyddiadau fesul hawliad. Gallem fod wedi methu ag arddangos pob digwyddiad wrth iddynt gael eu prosesu fel rhan o'r UI. Yn lle hynny, fe wnaethom gymhwyso’r matrics risg i’w tocio:
Digwyddiad Log: Gweinydd PingingWest-2 am wiriad dileu swydd. Hidlo rheithfarn: Cuddio. (Polion Isel, Technegol Uchel).
Digwyddiad Log: Cymharu amcangyfrif atgyweirio â gwerth BlueBook. Hidlo Verdict: Dangos. (Stakes Uchel, yn effeithio ar daliad defnyddiwr).
Trwy dorri allan y manylion diangen, roedd y wybodaeth bwysig - fel y dilysu sylw - yn fwy dylanwadol. Fe wnaethon ni greu rhyngwyneb agored a dylunio profiad agored. Mae'r dull hwn yn defnyddio'r syniad bod pobl yn teimlo'n well am wasanaeth pan fyddant yn gallu gweld y gwaith sy'n cael ei wneud. Trwy ddangos y camau penodol (Asesu, Adolygu, Gwirio), fe wnaethom newid arosiad 30 eiliad o gyfnod o bryder (“Ydy e wedi torri?”) i gyfnod o deimlo bod rhywbeth gwerthfawr yn cael ei greu (“Mae’n meddwl”). Gadewch i ni nawr edrych yn agosach ar sut y gallwn adolygu'r broses gwneud penderfyniadau yn ein cynnyrch i nodi adegau allweddol sy'n gofyn am wybodaeth glir. Yr Archwiliad Nod Penderfyniad Mae tryloywder yn methu pan fyddwn yn ei drin fel dewis arddull yn hytrach na gofyniad swyddogaethol. Mae gennym dueddiad i ofyn, “Sut olwg ddylai fod ar yr UI?” cyn i ni ofyn, "Beth mae'r asiant yn ei benderfynu mewn gwirionedd?" Mae'r Archwiliad Nod Penderfyniad yn ffordd syml o wneud systemau AI yn haws eu deall. Mae'n gweithio trwy fapio proses fewnol y system yn ofalus. Y prif nod yw darganfod a diffinio'n glir yr union adegau pan fydd y system yn peidio â dilyn ei rheolau gosodedig ac yn lle hynny yn gwneud dewis yn seiliedig ar siawns neu amcangyfrif. Trwy fapio'r strwythur hwn, gall crewyr ddangos y pwyntiau ansicrwydd hyn yn uniongyrchol i'r bobl sy'n defnyddio'r system. Mae hyn yn newid diweddariadau system o fod yn ddatganiadau amwys i adroddiadau penodol, dibynadwy am sut y daeth yr AI i'w gasgliad. Yn ogystal â'r astudiaeth achos yswiriant uchod, bûm yn gweithio'n ddiweddar gydag asiant adeiladu tîm. Adolygodd y system gontractau gwerthwyr a thynnu sylw at risgiau. Yn wreiddiol, roedd y sgrin yn dangos bar cynnydd syml: “Adolygu contractau.” Roedd defnyddwyr yn ei gasáu. Dangosodd ein hymchwil eu bod yn teimlo'n bryderus ynghylch goblygiadau cyfreithiol cymal coll. Fe wnaethom gywiro hyn trwy gynnal Archwiliad Nod Penderfyniad. Rwyf wedi cynnwys rhestr wirio cam wrth gam ar gyfer cynnal yr archwiliad hwn ar ddiwedd yr erthygl hon. Cynhaliom sesiwn gyda'r peirianwyr ac amlinellu sut mae'r system yn gweithio. Fe wnaethom nodi “Pwyntiau Penderfynu” - eiliadau pan oedd yn rhaid i'r AI ddewis rhwng dau opsiwn da. Mewn rhaglenni cyfrifiadurol safonol, mae'r broses yn glir: os bydd A yn digwydd, yna bydd B bob amser yn digwydd. Mewn systemau AI, mae'r broses yn aml yn seiliedig ar siawns. Mae'r AI yn meddwl mai A yw'r dewis gorau mae'n debyg, ond efallai mai dim ond 65% yn sicr ydyw. Yn y system gontractau, canfuom foment pan wiriodd yr AI y telerau atebolrwydd yn erbyn rheolau ein cwmni. Anaml yr oedd yn cyfateb yn berffaith. Roedd yn rhaid i'r AI benderfynu a oedd gêm o 90% yn ddigon da. Roedd hwn yn bwynt penderfynu allweddol.
Ar ôl i ni nodi'r nod hwn, fe wnaethom ei ddatgelu i'r defnyddiwr. Yn lle “Adolygu contractau,” diweddarodd y rhyngwyneb i ddweud: “Mae cymal atebolrwydd yn amrywio o dempled safonol. Dadansoddi lefel risg.” Rhoddodd y diweddariad penodol hwn hyder i ddefnyddwyr. Roeddent yn gwybod bod yr asiant wedi gwirio'r cymal atebolrwydd. Roeddent yn deall y rheswm am yr oedi ac yn ymddiried bod y gweithredu dymunol yn digwydd ar y pen ôl. Roeddent hefyd yn gwybod ble i gloddio'n ddyfnach ar ôl i'r asiant gynhyrchu'r contract. I wirio sut mae'r AI yn gwneud penderfyniadau, mae angen i chi weithio'n agos gyda'ch peirianwyr, rheolwyr cynnyrch, dadansoddwyr busnes, a phobl allweddol sy'n gwneud y dewisiadau (yn aml yn gudd) sy'n effeithio ar sut mae'r offeryn AI yn gweithredu. Tynnwch y camau y mae'r offeryn yn eu cymryd. Marciwch bob man lle mae'r broses yn newid cyfeiriad oherwydd bod tebygolrwydd yn cael ei fodloni. Dyma'r mannau lle dylech ganolbwyntio ar fod yn fwy tryloyw. Fel y dangosir yn Ffigur 2 isod, mae’r Archwiliad Nod Penderfyniad yn cynnwys y camau hyn:
Dewch â'r tîm at ei gilydd: Dewch â pherchnogion cynnyrch, dadansoddwyr busnes, dylunwyr, penderfynwyr allweddol, a'r peirianwyr a adeiladodd yr AI i mewn. Er enghraifft, Meddyliwch am dîm cynnyrch yn adeiladu offeryn AI wedi'i gynllunio i adolygu contractau cyfreithiol blêr. Mae'r tîm yn cynnwys y dylunydd UX, y rheolwr cynnyrch, yr ymchwilydd UX, cyfreithiwr gweithredol sy'n gweithredu fel yr arbenigwr pwnc, a'r peiriannydd backend a ysgrifennodd y cod dadansoddi testun.
Lluniwch y broses gyfan: Dogfennwch bob cam y mae'r AI yn ei gymryd, o weithred gyntaf y defnyddiwr i'r canlyniad terfynol. Mae'r tîm yn sefyll wrth fwrdd gwyn ac yn braslunio'r dilyniant cyfan ar gyfer llif gwaith allweddol sy'n golygu bod yr AI yn chwilio am gymal atebolrwydd mewn contract cymhleth. Mae'r cyfreithiwr yn uwchlwythoPDF hanner can tudalen → Mae'r system yn trosi'r ddogfen yn destun darllenadwy. → Mae'r AI yn sganio'r tudalennau am gymalau atebolrwydd. → Mae'r defnyddiwr yn aros. → Eiliadau neu funudau'n ddiweddarach, mae'r offeryn yn amlygu'r paragraffau a ddarganfuwyd mewn melyn ar y rhyngwyneb defnyddiwr. Maent yn gwneud hyn ar gyfer llawer o lifoedd gwaith eraill y mae'r offeryn yn eu cynnwys hefyd.
Darganfyddwch lle mae pethau'n aneglur: Edrychwch ar y map proses am unrhyw fan lle mae'r AI yn cymharu opsiynau neu fewnbynnau nad oes ganddyn nhw un cyfatebiad perffaith. Mae'r tîm yn edrych ar y bwrdd gwyn i weld y camau amwys. Mae trosi delwedd i destun yn dilyn rheolau llym. Mae dod o hyd i gymal atebolrwydd penodol yn cynnwys gwaith dyfalu. Mae pob cwmni'n ysgrifennu'r cymalau hyn yn wahanol, felly mae'n rhaid i'r AI bwyso a mesur opsiynau lluosog a gwneud rhagfynegiad yn lle dod o hyd i union gyfatebiad geiriau.
Nodwch y camau ‘dyfaliad gorau’: Ar gyfer pob man aneglur, gwiriwch a yw’r system yn defnyddio sgôr hyder (er enghraifft, a yw’n 85% yn siŵr?). Dyma'r pwyntiau lle mae'r AI yn gwneud dewis terfynol. Mae'n rhaid i'r system ddyfalu (rhoi tebygolrwydd) pa baragraff(au) sy'n debyg iawn i gymal atebolrwydd safonol. Mae'n aseinio sgôr hyder i'w ddyfaliad gorau. Nod penderfyniad yw'r dyfalu hwnnw. Mae angen i'r rhyngwyneb ddweud wrth y cyfreithiwr ei fod yn tynnu sylw at baru posibl, yn hytrach na nodi ei fod wedi dod o hyd i'r cymal diffiniol.
Archwiliwch y dewis: Ar gyfer pob pwynt dewis, cyfrifwch y mathemateg fewnol benodol neu'r gymhariaeth sy'n cael ei gwneud (e.e., paru rhan o gontract â pholisi neu gymharu llun o gar wedi'i dorri â llyfrgell o luniau car wedi'u difrodi). Mae'r peiriannydd yn esbonio bod y system yn cymharu'r paragraffau amrywiol yn erbyn cronfa ddata o gymalau atebolrwydd safonol o achosion cwmni yn y gorffennol. Mae'n cyfrifo sgôr tebygrwydd testun i benderfynu ar gyfatebiaeth yn seiliedig ar debygolrwydd.
Ysgrifennwch esboniadau clir: Creu negeseuon ar gyfer y defnyddiwr sy'n disgrifio'n glir y gweithredu mewnol penodol sy'n digwydd pan fydd yr AI yn gwneud dewis. Mae'r dylunydd cynnwys yn ysgrifennu neges benodol ar gyfer yr union foment hon. Mae'r testun yn darllen fel a ganlyn: Cymharu testun dogfen â chymalau cwmni safonol i nodi risgiau atebolrwydd posibl.
Diweddaru'r sgrin: Rhowch yr esboniadau newydd, clir hyn yn y rhyngwyneb defnyddiwr, gan ddisodli negeseuon annelwig fel “Adolygu contractau.” Mae'r tîm dylunio yn cael gwared ar y troellwr llwytho PDF Prosesu generig. Maent yn mewnosod yr esboniad newydd mewn bar statws sydd wedi'i leoli uwchben y gwyliwr dogfen tra bod yr AI yn meddwl.
Gwiriwch am Ymddiriedaeth: Sicrhewch fod y negeseuon sgrin newydd yn rhoi rheswm syml i ddefnyddwyr am unrhyw amser aros neu ganlyniad, a ddylai wneud iddynt deimlo'n fwy hyderus ac ymddiriedus.
Y Matrics Effaith/Risg Ar ôl i chi edrych yn ofalus ar broses AI, mae'n debyg y byddwch chi'n dod o hyd i lawer o bwyntiau lle mae'n gwneud dewis. Gallai AI wneud dwsinau o ddewisiadau bach ar gyfer un dasg gymhleth. Mae dangos pob un ohonynt yn creu gormod o wybodaeth ddiangen. Mae angen i chi grwpio'r dewisiadau hyn. Gallwch ddefnyddio Matrics Effaith/Risg i ddidoli'r dewisiadau hyn yn seiliedig ar y mathau o gam(au) y mae'r Mynegai Gwerthfawr yn eu cymryd. Dyma enghreifftiau o fatricsau effaith/risg: Yn gyntaf, chwiliwch am benderfyniadau sy'n isel yn y fantol ac effaith isel. Stondin Isel / Effaith Isel
Enghraifft: Trefnu strwythur ffeil neu ailenwi dogfen. Angen Tryloywder: Ychydig iawn. Mae hysbysiad tost cynnil neu gofnod log yn ddigon. Gall defnyddwyr ddadwneud y gweithredoedd hyn yn hawdd.
Yna nodwch y risgiau uchel a'r penderfyniadau effaith uchel. Syniadau Uchel / Effaith Uchel
Enghraifft: Gwrthod cais am fenthyciad neu weithredu masnach stoc. Angen Tryloywder: Uchel. Mae angen Prawf o Waith ar gyfer y camau hyn. Rhaid i'r system ddangos y rhesymeg cyn neu ar unwaith wrth iddi weithredu.
Ystyriwch bot masnachu ariannol sy'n trin pob archeb prynu/gwerthu yr un peth. Mae'n gweithredu masnach $5 gyda'r un didreiddedd â masnach $50,000. Efallai y bydd defnyddwyr yn cwestiynu a yw'r offeryn yn cydnabod effaith bosibl tryloywder ar fasnachu ar swm doler mawr. Mae angen y system arnynt i oedi a dangos ei gwaith ar gyfer y crefftau sydd â llawer o fudd. Yr ateb yw cyflwyno cyflwr Rhesymeg Adolygu ar gyfer unrhyw drafodiad sy'n fwy na swm doler penodol, gan ganiatáu i'r defnyddiwr weld y ffactorau sy'n gyrru'r penderfyniad cyn ei weithredu. Mapio Nodau i Patrymau: A Rubric Dewis Patrwm Dylunio Unwaith y byddwch wedi nodi nodau penderfyniad allweddol eich profiad, rhaid i chi benderfynu pa batrwm UI sy'n berthnasol i bob un y byddwch chi'n ei arddangos. Yn Designing For Asgent AI, fe wnaethom gyflwyno patrymau fel y Rhagolwg Bwriad (ar gyfer rheolaeth sylweddol) a'r Archwiliad Gweithredu (ar gyfer diogelwch ôl-weithredol). Y ffactor tyngedfennol wrth ddewis rhyngddynt yw gwrthdroadwyedd. Rydym yn hidlo bobnod penderfyniad drwy’r matrics effaith er mwyn pennu’r patrwm cywir: Pwyntiau Uchel ac Anghildroadwy: Mae angen Rhagolwg Bwriad ar y nodau hyn. Oherwydd na all y defnyddiwr ddadwneud y weithred yn hawdd (e.e., dileu cronfa ddata yn barhaol), rhaid i'r eiliad tryloywder ddigwydd cyn gweithredu. Rhaid i'r system oedi, egluro ei bwriad, a gofyn am gadarnhad. Pwyntiau Uchel a Childroadwy: Gall y nodau hyn ddibynnu ar y patrwm Archwilio Gweithredu a Dadwneud. Os yw'r asiant gwerthu sy'n cael ei bweru gan AI yn symud arwain i biblinell wahanol, gall wneud hynny'n annibynnol cyn belled â'i fod yn hysbysu'r defnyddiwr ac yn cynnig botwm Dadwneud ar unwaith. Trwy gategoreiddio nodau yn llym fel hyn, rydyn ni'n osgoi "blinder rhybudd." Rydym yn cadw'r Rhagolwg Bwriad ffrithiant uchel yn unig ar gyfer yr eiliadau gwirioneddol ddiwrthdro, tra'n dibynnu ar yr Archwiliad Gweithredu i gynnal cyflymder ar gyfer popeth arall.
Cildroadwy Anghildroadwy Effaith Isel Math: Auto-ExecuteUI: Tost Goddefol / LogEx: Ail-enwi ffeil Math: ConfirmUI: Simple Dadwneud optionEx: Archifo e-bost Effaith Uchel Math: ReviewUI: Hysbysiad + Adolygu TrailEx: Anfon drafft at gleient Math: Rhagolwg bwriadUI: Caniatâd Moddol / EglurEx: Dileu gweinydd
Tabl 1: Yna gellir defnyddio’r matrics effaith a gwrthdroadwyedd i fapio’ch eiliadau o dryloywder i batrymau dylunio. Dilysiad Ansoddol: “Yr Aros, Pam?” Prawf Gallwch nodi nodau posibl ar fwrdd gwyn, ond rhaid i chi eu dilysu ag ymddygiad dynol. Mae angen i chi wirio a yw eich map yn cyfateb i fodel meddwl y defnyddiwr. Rwy'n defnyddio protocol o'r enw “Aros, Pam?” Prawf. Gofynnwch i ddefnyddiwr wylio'r asiant yn cwblhau tasg. Cyfarwyddwch nhw i siarad yn uchel. Pryd bynnag maen nhw'n gofyn cwestiwn, “Arhoswch, pam wnaeth e hynny?” neu "Ydy e'n sownd?" neu “A glywodd fi?” — rydych yn nodi stamp amser. Mae'r cwestiynau hyn yn arwydd o ddryswch defnyddwyr. Mae'r defnyddiwr yn teimlo bod ei reolaeth yn llithro i ffwrdd. Er enghraifft, mewn astudiaeth ar gyfer cynorthwyydd amserlennu gofal iechyd, gwyliodd defnyddwyr yr asiant yn trefnu apwyntiad. Safodd y sgrin yn statig am bedair eiliad. Gofynnodd y cyfranogwyr yn gyson, “A yw’n gwirio fy nghalendr neu’r meddyg?”
Datgelodd y cwestiwn hwnnw Foment Tryloywder ar goll. Roedd angen i'r system rannu'r arosiad pedair eiliad hwnnw yn ddau gam gwahanol: “Gwirio eich argaeledd” ac yna “Cysoni ag amserlen y darparwr.” Fe wnaeth y newid bach hwn leihau lefelau pryder a fynegwyd gan ddefnyddwyr. Mae tryloywder yn methu pan fydd yn disgrifio gweithred system yn unig. Rhaid i'r rhyngwyneb gysylltu'r broses dechnegol â nod penodol y defnyddiwr. Mae sgrin sy'n dangos “Gwirio eich argaeledd” yn disgyn yn fflat oherwydd nad oes ganddo gyd-destun. Mae'r defnyddiwr yn deall bod yr AI yn edrych ar galendr, ond nid ydynt yn gwybod pam. Rhaid inni baru'r weithred â'r canlyniad. Mae angen i'r system rannu'r amser aros pedair eiliad hwnnw yn ddau gam gwahanol. Yn gyntaf, mae'r rhyngwyneb yn dangos “Gwirio'ch calendr i ddod o hyd i amseroedd agored.” Yna mae'n diweddaru i "Cysoni ag amserlen y darparwr i sicrhau eich apwyntiad." Mae hyn yn sail i'r broses dechnegol ym mywyd gwirioneddol y defnyddiwr. Ystyriwch restr eiddo deallusol sy'n rheoli caffi lleol. Mae'r system yn dod ar draws prinder cyflenwad. Mae rhyngwyneb sy'n darllen “gwerthwr cysylltu” neu “opsiynau adolygu” yn creu pryder. Mae'r rheolwr yn meddwl tybed a yw'r system yn canslo'r archeb neu'n prynu dewis arall drud. Dull gwell yw esbonio’r canlyniad a fwriedir: “Gwerthuso cyflenwyr amgen i gynnal eich amserlen ddosbarthu ar ddydd Gwener.” Mae hyn yn dweud wrth y defnyddiwr yn union beth mae'r AI yn ceisio ei gyflawni. Gweithredu'r Archwiliad Rydych chi wedi cwblhau'r Archwiliad Nod Penderfyniad ac wedi hidlo'ch rhestr trwy'r Matrics Effaith a Risg. Bellach mae gennych restr o eiliadau hanfodol ar gyfer bod yn dryloyw. Nesaf, mae angen i chi eu creu yn yr UI. Mae'r cam hwn yn gofyn am waith tîm ar draws gwahanol adrannau. Ni allwch ddylunio tryloywder ar eich pen eich hun gan ddefnyddio offeryn dylunio. Mae angen i chi ddeall sut mae'r system yn gweithio y tu ôl i'r llenni. Dechreuwch gydag Adolygiad Rhesymeg. Cwrdd â'ch dylunydd system arweiniol. Dewch â'ch map o nodau penderfyniad. Mae angen i chi gadarnhau y gall y system rannu'r cyflyrau hyn mewn gwirionedd. Rwy'n aml yn gweld nad yw'r system dechnegol yn datgelu'r union gyflwr yr wyf am ei ddangos. Efallai y bydd y peiriannydd yn dweud bod y system yn dychwelyd statws “gweithiol” cyffredinol. Rhaid ichi wthio am ddiweddariad manwl. Mae angen y system arnoch i anfon hysbysiad penodolpan fydd yn newid o ddarllen testun i wirio rheolau. Heb y cysylltiad technegol hwnnw, mae'n amhosibl adeiladu eich dyluniad. Nesaf, cynhwyswch y tîm Dylunio Cynnwys. Mae gennych chi'r rheswm technegol dros weithredu'r AI, ond mae angen esboniad clir, cyfeillgar i bobl. Peirianwyr sy'n darparu'r broses sylfaenol, ond dylunwyr cynnwys sy'n darparu'r ffordd y mae'n cael ei gyfathrebu. Peidiwch ag ysgrifennu'r negeseuon hyn ar eich pen eich hun. Efallai y bydd datblygwr yn ysgrifennu “Gweithredu swyddogaeth 402,” sy'n dechnegol gywir ond yn ddiystyr i'r defnyddiwr. Efallai y bydd dylunydd yn ysgrifennu "Meddwl," sy'n gyfeillgar ond yn rhy amwys. Mae strategydd cynnwys yn dod o hyd i'r tir canol cywir. Maent yn creu ymadroddion penodol, megis “Sganio ar gyfer risgiau atebolrwydd”, sy'n dangos bod yr AI yn gweithio heb ddrysu'r defnyddiwr. Yn olaf, profwch dryloywder eich negeseuon. Peidiwch ag aros nes bod y cynnyrch terfynol wedi'i adeiladu i weld a yw'r testun yn gweithio. Rwy'n cynnal profion cymharu ar brototeipiau syml a'r unig beth sy'n newid yw'r neges statws. Er enghraifft, rydw i'n dangos neges i un grŵp (Grŵp A) sy'n dweud “Gwirio hunaniaeth” a grŵp arall (Grŵp B) neges sy'n dweud “Gwirio cronfeydd data'r llywodraeth” (mae'r rhain yn enghreifftiau cyfansoddiadol, ond rydych chi'n deall y pwynt). Yna gofynnaf iddynt pa AI sy'n teimlo'n fwy diogel. Byddwch yn aml yn darganfod bod rhai geiriau yn achosi pryder, tra bod eraill yn meithrin ymddiriedaeth. Rhaid i chi drin y geiriad fel rhywbeth y mae angen i chi ei brofi a'i brofi'n effeithiol. Sut Mae Hyn yn Newid y Broses Ddylunio Mae gan gynnal yr archwiliadau hyn y potensial i gryfhau sut mae tîm yn cydweithio. Rydym yn rhoi'r gorau i drosglwyddo ffeiliau dylunio caboledig. Rydyn ni'n dechrau defnyddio prototeipiau blêr a thaenlenni a rennir. Mae'r offeryn craidd yn dod yn fatrics tryloywder. Mae peirianwyr a dylunwyr cynnwys yn golygu'r daenlen hon gyda'i gilydd. Maent yn mapio'r union godau technegol i'r geiriau y bydd y defnyddiwr yn eu darllen. Bydd timau yn profi ffrithiant yn ystod yr adolygiad rhesymeg. Dychmygwch ddylunydd yn gofyn i'r peiriannydd sut mae'r AI yn penderfynu gwrthod trafodiad a gyflwynwyd ar adroddiad treuliau. Efallai y bydd y peiriannydd yn dweud bod y backend ond yn allbynnu cod statws generig fel “Gwall: Data Coll”. Dywed y dylunydd nad yw hon yn wybodaeth y gellir ei gweithredu ar y sgrin. Mae'r dylunydd yn trafod gyda'r peiriannydd i greu bachyn technegol penodol. Mae'r peiriannydd yn ysgrifennu rheol newydd felly mae'r system yn adrodd yn union beth sydd ar goll, fel delwedd derbynneb sydd ar goll. Mae dylunwyr cynnwys yn gweithredu fel cyfieithwyr yn ystod y cyfnod hwn. Efallai y bydd datblygwr yn ysgrifennu llinyn technegol gywir fel “Cyfrifo trothwy hyder ar gyfer paru gwerthwr.” Mae dylunydd cynnwys yn trosi'r llinyn hwnnw'n ymadrodd sy'n meithrin ymddiriedaeth ar gyfer canlyniad penodol. Mae'r strategydd yn ei ailysgrifennu fel “Cymharu prisiau gwerthwyr lleol i sicrhau eich danfoniad dydd Gwener.” Mae'r defnyddiwr yn deall y weithred a'r canlyniad. Mae'r tîm traws-swyddogaethol cyfan yn cymryd rhan mewn sesiynau profi defnyddwyr. Maen nhw'n gwylio person go iawn yn ymateb i wahanol negeseuon statws. Mae gweld panig defnyddiwr oherwydd bod y sgrin yn dweud “Gweithredu masnach” yn gorfodi'r tîm i ailfeddwl am eu hymagwedd. Mae'r peirianwyr a'r dylunwyr yn cyd-fynd â geiriad gwell. Maent yn newid y testun i “Gwirio digon o arian” cyn prynu stoc. Mae profi gyda'n gilydd yn gwarantu bod y rhyngwyneb terfynol yn gwasanaethu rhesymeg y system a thawelwch meddwl y defnyddiwr. Mae angen amser i ymgorffori’r gweithgareddau ychwanegol hyn yng nghalendr y tîm. Fodd bynnag, dylai'r canlyniad terfynol fod yn dîm sy'n cyfathrebu'n fwy agored, a defnyddwyr sydd â gwell dealltwriaeth o'r hyn y mae eu hoffer AI-bweru yn ei wneud ar eu rhan (a pham). Mae'r dull integredig hwn yn gonglfaen i ddylunio profiadau AI gwirioneddol ddibynadwy. Mae Ymddiriedolaeth yn Ddewis Dylunio Rydym yn aml yn ystyried ymddiriedaeth fel sgil-gynnyrch emosiynol o brofiad defnyddiwr da. Mae'n haws gweld ymddiriedaeth o ganlyniad mecanyddol i gyfathrebu rhagweladwy. Rydym yn meithrin ymddiriedaeth trwy ddangos y wybodaeth gywir ar yr amser cywir. Rydyn ni'n ei ddinistrio trwy lethu'r defnyddiwr neu guddio'r peiriannau'n llwyr. Dechreuwch gyda'r Archwiliad Nod Penderfyniad, yn enwedig ar gyfer offer a chynhyrchion AI asiantaidd. Darganfyddwch yr adegau pan fydd y system yn gwneud galwad dyfarniad. Mapiwch yr eiliadau hynny i'r Matrics Risg. Os yw'r polion yn uchel, agorwch y blwch. Dangoswch y gwaith. Yn yr erthygl nesaf, byddwn yn edrych ar sut i ddylunio'r eiliadau hyn: sut i ysgrifennu'r copi, strwythuro'r UI, a thrin y gwallau anochel pan fydd yr asiant yn ei gael yn anghywir. Atodiad: Rhestr Wirio Archwiliad Nod Penderfyniad Cam 1: Gosod a Mapio ✅ Dewch â'r tîm at ei gilydd: Dewch â pherchnogion cynnyrch, dadansoddwyr busnes, dylunwyr,penderfynwyr allweddol, a'r peirianwyr a adeiladodd y AI. Awgrym: Mae angen i'r peirianwyr esbonio'r resymeg backend wirioneddol. Peidiwch â rhoi cynnig ar y cam hwn ar eich pen eich hun. ✅ Tynnwch lun o'r broses gyfan: Dogfennwch bob cam y mae'r AI yn ei gymryd, o weithred gyntaf y defnyddiwr i'r canlyniad terfynol. Awgrym: Mae sesiwn bwrdd gwyn corfforol yn aml yn gweithio orau ar gyfer tynnu allan y camau cychwynnol hyn. Cam 2: Lleoli'r Rhesymeg Gudd ✅ Darganfyddwch ble mae pethau'n aneglur: Edrychwch ar y map proses am unrhyw fan lle mae'r AI yn cymharu opsiynau neu fewnbynnau nad oes ganddyn nhw un cyfatebiad perffaith. ✅ Nodwch y camau dyfalu gorau: Ar gyfer pob man aneglur, gwiriwch a yw'r system yn defnyddio sgôr hyder. Er enghraifft, gofynnwch a yw'r system yn 85 y cant yn siŵr. Dyma'r pwyntiau lle mae'r AI yn gwneud dewis terfynol. ✅ Archwiliwch y dewis: Ar gyfer pob pwynt dewis, cyfrifwch y mathemateg fewnol benodol neu'r gymhariaeth sy'n cael ei gwneud. Enghraifft yw paru rhan o gontract â pholisi. Enghraifft arall yw cymharu llun o gar wedi torri i lyfrgell o luniau ceir wedi'u difrodi. Cam 3: Creu Profiad y Defnyddiwr ✅ Ysgrifennwch esboniadau clir: Creu negeseuon i'r defnyddiwr sy'n disgrifio'n glir y camau mewnol penodol sy'n digwydd pan fydd yr AI yn gwneud dewis. Awgrym: Seiliwch eich negeseuon mewn realiti diriaethol. Os yw AI yn archebu cyfarfod gyda chleient mewn caffi lleol, dywedwch wrth y defnyddiwr fod y system yn gwirio system archebu'r caffi. ✅ Diweddaru'r sgrin: Rhowch yr esboniadau newydd, clir hyn yn y rhyngwyneb defnyddiwr. Disodli negeseuon annelwig fel Adolygu contractau gyda'ch esboniadau penodol. ✅ Gwiriwch am Ymddiriedaeth: Sicrhewch fod y negeseuon sgrin newydd yn rhoi rheswm syml i ddefnyddwyr am unrhyw amser aros neu ganlyniad. Dylai hyn wneud iddynt deimlo'n hyderus ac ymddiriedus. Awgrym: Profwch y negeseuon hyn gyda defnyddwyr gwirioneddol i wirio eu bod yn deall y canlyniad penodol sy'n cael ei gyflawni.
