Vmesnik po klepetalnem robotu
Škatla, ki je vse naučila spraševati
Klepetalni robot je naredil nekaj pomembnega. Navadnim ljudem je dal način, da se dotaknejo zmogljivega modela, ne da bi se morali naučiti novega nadzornega vmesnika. Napišite zahtevo. Prejmite odgovor. Vprašajte znova. Ta preprostost je bila pomembna. Zaradi nje je umetna inteligenca delovala manj kot laboratorijski instrument in bolj kot sodelavec, ki je prebral preveč in si je občasno kaj izmislil s popolno samozavestjo. Nekaj časa je bilo prazno polje za besedilo natanko prava vrata.
Potem so ekipe poskušale skozi ta vrata opraviti resno delo. Pripraviti politiko, preveriti zapis, primerjati dobavitelje, pripraviti načrt oskrbe, razvrstiti incident, pregledati pogodbo, preiskati pritožbo, narediti urnik, uskladiti izvorne podatke. Polje za klepet je lahko pomagalo, a interakcija je začela škripati. Pomembno stanje je živelo v drsečem prepisu. Izvirni dokazi so se mešali s pogovorom. Dejanja so bila skrita v prozi. Popravki so se pojavljali kot dodatna sporočila. Uporabnik si je moral zapomniti, kaj je bilo odločeno, kaj je bilo še osnutek in kateri odgovor je tiho nadomestil drugega. Vmesnik je postal sestanek brez zapisnika.
Klepet je dober vmesnik za spraševanje, raziskovanje in usklajevanje pomena. Je šibek vmesnik za upravljanje. Delo potrebuje stanje, strukturo, nadzor, izvor, primerjavo, razveljavitev, odobritev, omejitve in skupno preglednost. Resen delovni tok ne more biti odvisen od tega, da se nekdo pomika navzgor, da bi ugotovil, ali je model obljubil uporabo stare ali nove preglednice. To ni sodelovanje. To je arheologija s kazalcem.
Vmesnik po klepetalnem robotu ne bo opustil jezika. Jezik je preveč uporaben. Postavil bo jezik na njegovo pravo mesto: kot en način vnosa in izhoda med obrazci, tabelami, časovnicami, zemljevidi, platni, pregledovalniki, drsniki, ploščami z viri, čakalnimi vrstami, odobritvami in simulacijami. Prihodnost ni manj pogovorna. Je manj ujeta v pogovor.
Klepet skriva stanje na očeh
Prepis je zapeljiv mehanizem za shranjevanje, ker se zdi popoln. Vse, kar je bilo rečeno, je tam. Težava je v tem, da delo ni preprosto to, kar je bilo rečeno. Delo ima stanja. Klavzula je osnutek ali sprejeta. Vir je v obsegu ali zunaj obsega. Naloga je blokirana ali pripravljena. Tveganje je odprto ali ublaženo. Številka izvira iz datoteke, predpostavke ali izračuna. Odločitev je bila predlagana, zavrnjena, posredovana navzgor ali uporabljena. Klepet lahko omeni ta stanja, vendar omenjanje ni upravljanje.
Ko stanje živi samo v pogovoru, uporabniki postanejo stanjski stroj. Zapomniti si morajo, da je bil drugi odgovor boljši od prvega, da je model do popravka uporabljal napačen nabor podatkov, da zadnji odstavek še vedno čaka na pravni pregled, da je tabela dokončna, razen dveh vrstic, in da dejanja še ne bi smeli izvesti. Ljudje to zmorejo pri kratki izmenjavi. Tega ne zmorejo zanesljivo v ekipi, čez mesec dni ali v reguliranem postopku. Ljudje smo odlični pri pomenu. Smo povprečne podatkovne zbirke s čustvi.
Vmesnik po klepetu naredi stanje vidno. Prikazuje trenutni delovni nabor, sprejete spremembe, nerešena vprašanja, stanje virov, zaupanje, odobritve, roke in naslednja dejanja. Ločuje pogovor od izdelka. Uporabnik lahko o pogodbi razpravlja v naravnem jeziku, površina pogodbe pa prikazuje, katere klavzule so se spremenile. Uporabnik lahko zahteva osnutek načrta oskrbe, površina načrta pa prikazuje zdravila, tveganja, termine, dokaze in nerešena nasprotja. Pogovor pomaga. Vmesnik vodi evidenco.
Ta ločitev ščiti tudi sodelovanje. Sodelavec, ki se pridruži pozneje, ne bi smel brati štirideset sporočil, da bi izvedel, kaj se je spremenilo. Revizor ne bi smel potrebovati vsega klepeta, da bi videl odločitev. Vodja se ne bi smel zanašati na zadnji odgovor modela kot na zapis. Izdelek potrebuje lastno stanje, različico in izvor. Klepet lahko pripoveduje o delu. Ne bi smel biti edino mesto, kjer delo obstaja.
Odgovor ni boljši oblaček za klepet
Številne izboljšave klepetalnih robotov poskušajo narediti oblaček pametnejši: navedbe, gumbi, pomnilnik, predlogi, priponke, klici funkcij, glas, avatarji, bolj uporabno oblikovanje. To lahko izboljša izkušnjo. Ne reši globljega neskladja. Delovni tok ni kup sporočil z dodatki. Je nabor objektov, omejitev, odločitev in dejanj, ki se sčasoma spreminjajo.
Pomislite na analizo nabave. Vmesnik za klepet lahko povzame dobavitelje, primerja merila in odgovarja na vprašanja. Uporabno. Toda uporabnik potrebuje tudi primerjalno tabelo, nastavljivo uteževanje, izvorne dokumente, nasprotja, zapise o tveganjih, stanje odobritev, proračunske omejitve in izvozljiv zapis. Če je vse to stisnjeno v pogovor, uporabnik porabi energijo za ponovno vzpostavljanje strukture, ki bi jo sistem lahko prikazal neposredno. Tako pomočnik postane zelo zgovorna preglednica, ki noče biti preglednica.
Ali pa pomislite na odzivanje na incidente. Klepet lahko pomaga pri diagnostičnih vprašanjih in pripravi posodobitev. Toda odzivniki potrebujejo časovnico, odprte hipoteze, prizadete sisteme, odgovorne osebe, dokaze, odločitve, komunikacijo in razveljavljiva dejanja. Prepis klepeta je preveč linearen za vzporedno krizno delo. Meša ugibanja s potrjenimi dejstvi, če ni skrbno voden. Otežuje vpogled v to, kaj je še neznano. Med incidentom bi moral vmesnik zmanjšati kognitivno obremenitev, ne pa spremeniti odzivanja v tekmovanje v globini drsenja.
Boljša smer so površine nalog. Vsaka površina daje modelu vlogo znotraj prepoznavnega vzorca dela: osnutek, primerjava, preiskava, uskladitev, načrtovanje, pregled, usmerjanje, simulacija. Jezik ostaja na voljo, vendar površina zagotavlja objekte in kontrole, ki jih naloga naravno zahteva. Uporabnik od klepetalnega robota ne zahteva več, da postane celotna aplikacija. Aplikacija postane zmožna umetne inteligence tam, kjer naloga od tega koristi.
Mešana pobuda potrebuje ročice
Vmesnike z umetno inteligenco pogosto opisujemo kot mešano pobudo: človek in sistem se izmenjujeta pri vodenju. Ta besedna zveza je uporabna, a lahko postane meglena. Mešana pobuda zahteva ročice. Uporabnik mora lahko določi obseg, pripne dejstva, zavrne predpostavke, izbere vire, spremeni toleranco do tveganja, zamrzne dele artefakta, zaprosi za alternative, primerja različice in odobri dejanja. Sistem mora lahko predlaga, opozarja, postavlja pojasnjevalna vprašanja, se vzdrži in pojasni, zakaj potrebuje več dokazov.
V klepetu mnoge od teh ročic postanejo besede. Ne spreminjajte drugega razdelka. Uporabite samo te vire. Bodite bolj previdni. Ohranite tabelo, vendar prilagodite točkovanje. Pojasnite razliko med tretjo in četrto različico. To deluje, dokler ne preneha. Navodila v prozi lahko spregledamo, napačno razumemo, jim nasprotujemo ali jih pokopljemo. Nadzor, ki je pomemben znova in znova, mora postati viden. Če mora uporabnik petkrat reči ne dotikaj se tega odstavka, vmesnik potrebuje ključavnico, ne bolj ubogljivega odstavka o ključavnicah.
Dobre ročice zmanjšajo breme pozivov. Izbirnik obsega je boljši od odstavka, ki pojasnjuje obseg. Plošča z viri je boljša od večkratnega lepljenja imen datotek. Drsnik tveganja je boljši od nejasnih pridevnikov, kot sta previdno ali drzno, kadar lahko področje opredeli, kaj ti pomenita. Primerjava različic je boljša od vprašanja, kaj se je spremenilo. Strukturiran gumb za odobritev je boljši od prosim uporabi to, vendar samo varne dele. Jezik ostaja prožna plast. Ročice nosijo ponavljajočo se namero.
Ročice tudi pojasnjujejo odgovornost. Če je uporabnik izbral vire, lahko zapis to pokaže. Če je sistem prezrl izključeni vir, je to napaka. Če je bila nastavitev tveganja visoka, lahko naknadni pregled razume, zakaj je model predlagal bolj agresivno možnost. Če je dejanje zahtevalo odobritev, lahko vmesnik dokaže, kdo jo je odobril in na podlagi katerih dokazov. To ni vmesniška birokracija. To je razlika med sodelovanjem in občutki z gumbom za pošiljanje.
Viri naj bodo predmeti, ne okraski
Navedbe v klepetu so začetek, a so za resno delo pogosto prešibke. Opomba na koncu ustvarjenega odstavka uporabniku ne pove, katera trditev izhaja iz katerega vira, ali je bil vir aktualen, ali je bil boljši vir izključen ali ali sta si dva vira nasprotovala. Morda bolj pomirja kot informira. Navedba lahko postane majhna preobleka avtoritete, če vmesnik uporabniku ne omogoči pregleda razmerja do vira.
Vmesniki po klepetu obravnavajo vire kot objekte. Prikažejo nabor virov, svežino, dovoljenja, izluščena polja, nasprotujoče si odlomke, zanesljivost in izvor. Uporabnikom omogočijo, da vire vključijo, izključijo, pripnejo, primerjajo in izpodbijajo. Pokažejo, kadar trditev nima podpore. Ločijo uradne zapise od ozadja, uporabniških opomb, izpeljanih vrednosti in modelovih ugibanj. Vir ni zgolj okrasna povezava. Je udeleženec pri delu.
To je pomembno, ker sistemi umetne inteligence pogosto odpovejo na meji med razpoložljivimi informacijami in utemeljenimi informacijami. Iz šibkih dokazov lahko ustvarijo tekoč odgovor. Lahko mešajo stare in nove dokumente. Osvnutek lahko obravnavajo kot politiko. Lahko izpeljejo številko, ki bi morala biti izračunana. Vmesnik mora te meje narediti vidne. Uporabniku mora pomagati pri vprašanju: kaj si uporabil, česa nisi uporabil, kaj je v nasprotju, kaj manjka in kaj bi se spremenilo, če bi ta vir odstranili.
Ko viri postanejo objekti, je pregled hitrejši in boljši. Pravnik lahko vidi, katera klavzula podpira predlagano spremembo. Klinični delavec lahko vidi, katera opažanja so oblikovala načrt. Inženir lahko vidi, katera vrstica dnevnika podpira diagnozo. Nabavna ekipa lahko vidi, kateri dokument dobavitelja je prispeval k oceni. Uporabnik ne bere več proze in upa, da se je nevidni sistem za iskanje obnašal pravilno. Upanje je prijetno. Ni strategija za upravljanje virov.
Od odgovora do artefakta
Naravna enota klepetalnega robota je odgovor. Naravna enota dela je pogosto artefakt. Poročilo, načrt, pogodba, urnik, spis primera, kartica modela, odločitveni memorandum, register tveganj, poizvedba, načrt, proračun ali servisna kartica ima strukturo, ki presega odgovor. Ima razdelke, polja, lastnike, statuse, odvisnosti, različice in občinstva. Vmesnik po klepetu obravnava izhod umetne inteligence kot predlagano spremembo artefakta, ne kot artefakt sam.
Ta razlika spremeni interakcijo. Namesto da sprejme celoten odgovor, lahko uporabnik sprejme odstavek, zavrne trditev, pripne vir, razdeli nalogo, spremeni polje, zahteva alternative za en razdelek ali uporabi preoblikovanje za izbrane vrstice. Sistem lahko poudari negotove dele, označi nepodprte trditve, pokaže, kaj se je spremenilo, in ohrani zavrnjene možnosti. Uporabnik dela z objektom, ne s prepisom.
Zasnova, ki daje prednost artefaktom, podpira tudi delno avtomatizacijo. Model lahko pripravi osnutek povzetka, ne pa tudi priporočila. Lahko izlušči polja, ne more pa vložiti primera. Lahko predlaga spremembe urnika, ne more pa obvestiti udeležencev. Lahko razvrsti tveganja, ne more pa odobriti ukrepov za njihovo zmanjšanje. Vmesnik lahko te meje jasno prikaže. Klepetalni vmesnik lahko sporoči, da dejanja ne bo izvedel. Delovno okolje lahko prepreči dejanje, če niso prisotni ustrezni nadzor, vloga in dokazi.
Razveljavitev postane osrednjega pomena. Ko umetna inteligenca deluje na artefaktih, uporabniki potrebujejo reverzibilne operacije, razlike, posnetke stanja in zapise o uporabljenih spremembah. Ljudje so bolj pripravljeni eksperimentirati, ko lahko spremembe vidijo in razveljavijo. Manj so pripravljeni, ko model izda polepšano zamenjavo za celoto, edini način za obnovitev pa je kopiranje iz prejšnjega sporočila. Nadzor različic tukaj ni razvajenost razvijalcev. Je vzorec oblikovanja za pogum.
Personalizacija ni isto kot pomnjenje
Številni klepetalni roboti se zanašajo na pomnjenje kot način za večjo uporabnost. Zapomni si moje nastavitve. Zapomni si moje projekte. Zapomni si moj ton. Pomnjenje je lahko v pomoč, vendar vmesniki po klepetu potrebujejo bolj disciplinirano razlikovanje med personalizacijo, stanjem seje, organizacijskim kontekstom in verodostojnim zapisom. To, da si model zapomni, da ima uporabnik rad kratke povzetke, ni isto kot to, da zapis primera beleži, da je bila odločitev odobrena. Mešanje teh stvari je pot, po kateri udobje po naključju postane dokaz.
Pri resnem delu bi moral vmesnik pokazati, kaj si zapomni in zakaj. Osebne nastavitve bi morale biti urejene in nizko tvegane. Kontekst projekta bi moral biti viden in omejen. Verodostojni zapisi bi morali biti upravljani. Občutljiva dejstva ne bi smela postati del običajnega pomnjenja samo zato, ker so se pojavila v pogovoru. Uporabnik bi moral sistem lahko vprašati, zakaj se obnaša na določen način, in videti, ali odgovor izhaja iz nastavitve, pravilnika, zgodovine, izvornih podatkov ali sklepanja modela.
Pomnjenje potrebuje tudi pozabljanje. Preklicana predpostavka ne bi smela preganjati prihodnjih priporočil. Vir osnutka ne bi smel postati trajen kontekst. Pretekli popravek uporabnika ne bi smel veljati zunaj svojega področja. Začasna omejitev projekta bi morala poteči. Klepetalni vmesniki pogosto naredijo pomnjenje videti čarobno. Delovni vmesniki potrebujejo pomnjenje, ki je dovolj dolgočasno, da ga je mogoče upravljati. Dolgočasno pomnjenje je tisto, ki prepreči, da bi morali stranki razlagati, zakaj se je lanski zasebni zapisek znova pojavil v letošnjem javnem osnutku.
Vmesnik po klepetu zato ločuje nadzor nad pomnjenjem. Kaj je pripeto za to nalogo. Kaj je shranjeno za ta artefakt. Kaj je osebna nastavitev. Kaj je organizacijski pravilnik. Kaj je začasno. Kaj je izbrisano. Kaj je podedovano. Uporabniku ne bi bilo treba izvajati eksorcizma s pozivi. Moral bi imeti nadzor.
Vmesnik postane površina upravljanja
Ko umetna inteligenca prehaja od odgovarjanja na vprašanja k oblikovanju dela, vmesnik postane površina upravljanja. Odloča, kaj uporabniki lahko vidijo, kaj lahko prezrejo, katere privzete nastavitve se zdijo običajne, katera dejanja zahtevajo odobritev, kateri dokazi so prikazani, katera negotovost je priznana in kateri zapisi preživijo. Upravljanje ni le besedilo pravilnika. Je tudi oblika zaslona.
Zaradi tega je oblikovanje vmesnikov bolj pomembno, kot mnoge organizacije pričakujejo. Skriti vir oslabi pregled. Nejasen znak zaupanja ustvarja lažno natančnost. Privzeta pot odobritve poveča pristranskost do avtomatizacije. Manjkajoča razlika spremeni ustvarjeno besedilo v vajo zaupanja. Skrita pot za stopnjevanje odvrača od skrbnosti. Svetel gumb za dejanje lahko preglasi odstavek previdnosti. Zasloni imajo politiko, tudi če nosijo nevtralno sivo barvo.
Dobro upravljanje površin naredi pomembne trenutke trenja vidne. Upočasnijo nepreklicna dejanja. Zahtevajo dokaze za pomembne spremembe. Pokažejo manjkajoči kontekst. Zavrnjene predloge ohranjajo na voljo za pregled. Ločijo osnutek od uporabljenega stanja. Omogočijo enostavno eskalacijo, kadar je sistem negotov. Uporabnika ne sramotijo zaradi zavrnitve avtomatizacije. Najboljši vmesnik z umetno inteligenco je včasih tisti, ki reče premalo dokazov in nato uporabniku ponudi produktiven naslednji korak.
Tu je pomembna tudi dostopnost. Površina z umetno inteligenco po klepetu ne more predpostavljati, da vsak uporabnik želi dolgo prozo, goste tabele ali skrite bližnjice na tipkovnici. Podpirati mora prelet, upravljanje s tipkovnico, bralnike zaslona, jasen fokus, razumljive oznake in predvidljivo vedenje. Resno delo opravljajo utrujeni ljudje ob običajnih dnevih. Vmesnik jim mora pomagati, ne pa pripraviti majhno kognitivno poligon z ovirami in to imenovati inovacija.
Zakaj bo klepet ostal
Nič od tega ne pomeni, da bo klepet izginil. Ostal bo dragocen, ker je jezik najbolj prilagodljiv vmesnik, ki ga imajo ljudje. Z njim pojasnjujemo cilje, razrešujemo dvoumnosti, sprašujemo zakaj, opisujemo izjeme in ustvarjamo nove naloge. Klepet je še posebej uporaben na začetku dela, ko uporabnik še ne pozna strukture. Uporaben je tudi na robovih, kjer bi fiksni elementi postali muzej vsake možne izjeme.
Napaka je obravnavati klepet kot univerzalno končno stanje, ker je bil univerzalna predstavitev. Prva preglednica ni odpravila računovodskih sistemov. Prvo iskalno polje ni odpravilo informacijske arhitekture. Prvi zemljevid ni odpravil logistične programske opreme. Uporabni vmesniški elementi postanejo del bogatejših orodij. Klepet je element. Močan, a še vedno element.
Svet po klepetu bo poln hibridov. Načrtovalec s pogovorom ob časovnici. Urejevalnik pogodb s predlogi na ravni klavzul in viri dokazov. Podporna konzola z osnutki odgovorov, zaupanjem, preverjanji politik in zgodovino strank. Klinična površina s kontekstom pacienta, predlogi načrtov, opozorili o tveganjih in elementi za pregled. Podatkovno orodje, kjer jezik ustvari poizvedbo, rezultat pa živi v tabeli s poreklom in validacijo. Model postane prisoten v celotnem delovnem prostoru, ne da bi vse delo silil v prepis.
To je težje zgraditi kot okno za klepet. Zahteva razumevanje domene, objektov, vlog uporabnikov, načinov odpovedi in zapisov, ki so pomembni. Zahteva oblikovalsko disciplino. Zahteva, da rečemo ne funkcijam, zaradi katerih je predstavitev videti čarobna, hkrati pa delo v produkciji postane dvoumno. Toda to je smer, ki jo morajo resni vmesniki z umetno inteligenco ubrati. Klepetalni robot je naredil model dostopen. Naslednji vmesnik ga mora narediti uporabnega.
Nauček
Vmesnik po klepetalnem robotu ni lepši klepetalni robot. Je delovna površina, kjer se srečujejo jezik, krmilniki, artefakti, viri, stanje in zapisi. Ljudem omogoča, da sprašujejo, pa tudi pregledujejo. Modelom omogoča, da predlagajo, ne pa, da se tiho odločajo. Uporabnikom omogoča, da sprejmejo dele, zavrnejo predpostavke, pripnejo vire, primerjajo različice, razveljavijo spremembe in odobrijo dejanja z dokazi. Model spremeni iz govoreče škatle v udeleženca v urejenem delovnem procesu.
Klepet je ljudi naučil, da je umetna inteligenca lahko pogovorna. To je bil nujen nauk. Naslednji nauk je, da pogovor ni isto kot delo. Delo ima spomin, obliko, lastništvo, tveganje in posledice. Vmesnik mora te stvari spoštovati, namesto da jih skriva v prepisu. Prihodnost bo še vedno govorila. Prikazala bo tudi svoje vire, razkrila svoje stanje, si zapomnila svoje odločitve in uporabnikom dala dovolj močne ročice za krmarjenje.