为什么为人类设计人工智能需要“生产性不适”

为什么为人类设计人工智能需要“生产性不适”

当 2014 年消费版 Google Glass 出现时,它被预示着人机界面新时代的开始。

人们可以在他们眼前访问他们需要的所有信息来度过他们的一天。

八年过去了,你看到有多少人戴着智能眼镜四处走动?

正如斯坦福大学教授伊丽莎白格伯所描述的,这里的教训是“只有人们需要技术,技术才能触及他们”。

在最近的斯坦福大学以人为本的人工智能秋季会议上,她指出“我们不想戴谷歌眼镜,因为它们侵犯了我们的隐私。我们不想戴,因为它改变了人际互动。记住谷歌眼镜,当你 正在考虑人工智能能做什么——人们必须想要它。” (要全面了解整个会议,请查看 HAI 网站上 Shana Lynch 的文章。)

设计“人们想要的 AI 与确保它有效一样重要,”Gerber 继续说道。 吸取的另一个教训是在 COVID 引发的学校停课期间采用基于 AI 的导师而不是 Zoom——这有助于让孩子们远离科目。 她补充说,这同样适用于需要使用人工智能驱动系统的员工。

另外:Stack overflow 暂时禁止来自 OpenAI 的 ChatGPT 聊天机器人的回答

设计以人为本的 AI 需要与整个企业的人员进行更多的互动,而且通常很难让每个人就哪些系统对企业有帮助和价值达成一致并达成共识。 “让合适的人在房间里并不能保证达成共识,事实上,结果往往来自分歧和不适。我们需要管理并寻求富有成效的不适,”澳大利亚国立大学教授演讲者 Genevieve Bell 说 在 HAI 活动中。 “你如何教人们善于待在让人感觉不舒服的地方?”

Gerber 指出,这甚至可能意味着没有 AI 比某些 AI 更好。 “请记住,当你在设计时,采用这种以人为本的方法并为人们的工作设计,有时你只需要一个脚本。而不是采用人工智能优先的方法,而是采用以人为中心的方法。与人一起设计和迭代测试 以提高他们的工作满意度和参与度。”

也许违反直觉,在设计 AI 时,最好避免尝试让 AI 更像人类,例如在对话界面中使用自然语言处理。 在此过程中,有助于提高人们工作效率的系统功能可能会被稀释或完全丢失。 马里兰大学教授 Ben Shneiderman 说:“看看不明白的人在设计提示系统时会发生什么。” “为什么它是一个对话的东西?为什么它是一个自然语言界面,当它是一个结构化提示的设计的好地方,它有不同的组件,沿着提示形成的语义设计?”

另外:人工智能的真正目标可能不再是智能

“人机交互应该基于人机交互的想法是次优的——这是一个糟糕的设计,”Shneiderman 继续说道。 “人与人之间的交互不是最好的模型。我们有更好的设计方法,从自然语言交互的改变是显而易见的。有很多方法我们应该超越那个模型,并重新构建设计工具的想法—— – 超级工具、远程机器人和有源设备。”

“我们不知道如何设计人工智能系统来对人类产生积极影响,”斯坦福 HAI 副主任兼会议主持人 James Landay 说。 “有更好的方法来设计人工智能。”

会议提出以下建议:

重构和重新定义以人为本的设计:小组成员提出了以人为本的人工智能的新定义——强调需要改善人类生活的系统,并挑战目前推动人工智能工具创建的有问题的激励措施。 Shneiderman 说,目前的努力是基于“否认人类专业知识”。 “是的,人类会犯错误,但他们在创造力和专业知识能力方面也非常出色。我们真正需要做的是制造让聪明人变得更聪明的机器。我们希望提高他们的能力。我们明白,在很多方面 通过限制、护栏、互锁进行设计。这些都是 70 年来在人为因素文献中出现的所有内容——关于我们如何防止故障。所以你的自清洁烤箱,一旦温度超过 600 华氏度 ,你不能打开门,好吗?这是很多技术的一部分。这就是设计在起作用。这是我们需要建造更多这样的正确设计。我们需要增强人类的专业知识,同时降低机会 的错误。”
寻求多视角:卡内基梅隆大学教授 Jodi Forlizzi 表示,这需要由工人、经理、软件设计师和其他持有不同观点的人组成的多学科团队,此外,微软研究院高级首席研究经理 Saleema Amershi 表示 ,“我们必须重新构建我们的一些流程,所以即使有像设计师这样的人或理解以人为本原则的人。很多人不在房间里做出关于建造什么的决定。我们必须重新思考 我们的整体,我们的流程,并让那些与技术人员一起工作的人在前期和早期与 AI 人员一起工作。”
另外:人工智能:5 种可以改变一切的创新应用

重新思考 AI 成功指标:我们最常问的问题是这些模型能做什么,但我们真的需要问,人们能用这些模型做什么?”Amershi 说。“我们目前通过优化准确性来衡量 AI, 但准确性并不是衡量价值的唯一标准。 为以人为中心的 AI 设计需要以人为中心的指标。”
让人类参与其中——人工智能很容易被超越:“我们希望人工智能模型是可理解的、可预测的和可控制的,”施奈德曼说。 “这仍然是一个持久的观念,你是负责人并且你可以超越它。我们开始依赖可靠安全和值得信赖的东西,例如我们的相机设置快门,焦点和色彩平衡。但如果我们 看到焦点不对我们可以调整。心理模型应该是用户有控制面板,他们可以通过它获得他们想要的东西,然后系统给他们一些预览,一些提供一些机会,但他们可以覆盖。 “

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