Ilustrație de Jessica Durkin

Proiectare cu AI

Ceea ce am învățat din proiectarea unei experiențe de inteligență artificială

La Facebook, AI este peste tot.

În spatele scenei, AI ajută la crearea Facebook mai inteligentă și mai ușor de utilizat. O folosim pentru a ajuta la traducerea textului, astfel încât oamenii să se înțeleagă mai bine, să recunoască ce este în imagini, astfel încât persoanele cu deficiențe de vedere să poată „vedea” fotografiile postate de prietenii lor și să filtreze conținut nedorit precum spam-ul. De asemenea, folosim AI pentru a înțelege intenția din spatele a ceea ce postează oamenii, astfel încât să le putem îmbunătăți experiența pe Facebook.
 
Când am început ca designer la Facebook, nu mă gândisem prea mult la AI sau la modul în care poate fi folosit ca instrument în proiectarea produselor. Dar apoi am sfârșit prin a crea Recomandări Facebook, care folosește AI pentru a detecta când oamenii cer recomandări locale, apoi pentru a potrivi locurile pe care prietenii lor le recomandă paginilor Facebook. Este o modalitate prin care ajutăm la conectarea oamenilor și a întreprinderilor locale.

Totul a început cu o problemă

Am observat o mulțime de postări în Feed-ul meu în care oamenii apelau la Facebook pentru a găsi recomandări pentru locuri de mers și lucruri de făcut. Aceste postări au avut multă logodnă, dar nu erau foarte utile. A trebuit să derulați toate comentariile, apoi să copiați și lipiți numele în Yelp sau Google pentru a afla mai multe despre locurile pe care prietenii dvs. le recomandau - chiar dacă peste 60 de milioane de companii au pagini pe Facebook. Partea cea mai rea a fost că a fost foarte ușor să pierdeți aceste postări în Feed-ul dvs., astfel încât acestea au fost utile doar atâta timp cât le puteți găsi pe Timeline.
 
Am vrut să fac mai ușor și mai rapid colectarea și consumarea recomandărilor pe care oamenii le primesc de la prietenii lor - și să îi ajut să obțină mai multe recomandări de la oamenii în care au încredere.

Cum am ajuns la AI

Oamenii cereau deja recomandări pe Facebook și nu doream să ajungem în calea comportamentului care se întâmpla deja. În cele din urmă, AI s-a dovedit a fi cea mai bună abordare, deoarece ne-a lăsat să ne îmbunătățim postările, transformând conversațiile nestructurate într-o listă de ajutor sau un ghid de călătorie util. Cu toate acestea, nu am ajuns imediat la această soluție. În primul rând, am explorat o serie de soluții posibile pentru problema noastră, pe care le-am validat prin cercetarea utilizatorilor și experimente live.

Unul dintre primele concepte pe care le-am testat a fost o abordare în care trebuia să spuneți în față ceea ce căutați și unde. Dar am constatat că oamenii nu au înțeles cu adevărat de ce ar face acest lucru. Ei nu au văzut valoarea adăugării acestor metadate suplimentare la postarea lor și ne-a fost greu să demonstrăm valoarea pe care le-am putea da atunci când nu au putut vedea experiența de la sine. De asemenea, luptam împotriva comportamentului existent, ceea ce urma să scriem doar o actualizare a stării cu întrebarea lor.

Un alt concept pe care l-am testat a fost o abordare mai educativă. Ne-am gândit că, pasind oamenii printr-un tutorial care explica ce se va întâmpla, îi putem ajuta pe oameni să se simtă mai confortabil cu produsul. Am descoperit, din nou, că a fost dificil să explicăm în cuvinte sau ilustrații cum aveam să oferim valoare înainte de a-i lăsa să experimenteze singuri. Odată ce oamenii au folosit produsul pentru ei înșiși, le-a plăcut, dar nu este surprinzător, am observat o anumită abandonare a utilizării atunci când am adăugat în pași suplimentari înainte de a posta.

Din testarea acestor abordări mai structurate, am aflat că, cu cât am adăugat mai puțină experiență, cu atât a fost mai bine pentru oameni. Am decis că cea mai bună abordare a fost ceva „automat” care ar mări comportamentul care se întâmpla deja, fără a fi prea intruziv. Pentru a declanșa experiența într-un mod fără fricțiuni, ne-am bazat pe inteligența artificială pentru a înțelege când oamenii cereau recomandări și ce locuri le recomandau prietenii când au răspuns.

Cum funcționează recomandările

Cu Recomandări, puteți posta întrebarea dvs. pe Facebook așa cum faceți în mod normal, iar când un prieten comentează cu o recomandare, ne conectăm la pagina de Facebook corespunzătoare și afișăm detalii precum ratinguri, gamă de prețuri, ore deschise și adrese. De asemenea, punem toate locurile pe care le recomandă pe o hartă pentru a putea găsi totul cu ușurință. Am văzut că oamenii folosesc Recomandări pentru a găsi totul, de la apă în timpul unui uragan în Florida, la cele mai bune bere de artizanat din Australia. Există chiar și grupuri de Facebook, cum ar fi Clubul de restaurante Tri-State, unde aproape fiecare postare este o solicitare sau o ofertă pentru Recomandări.

AI în spatele produsului

Produsul Recomandări pare destul de simplu. A face să funcționeze este mult mai complex. Pentru a transforma o actualizare a stării de genul „Prieteni! Unde este cel mai bun loc pentru a face o tunsoare în Chicago? ”Într-o postare de Recomandări, trebuie să înțelegem mai întâi: (1) că cereți recomandări, (2) ce tipuri de locuri solicitați și (3) ) unde cauți. Acest lucru este mai ușor de spus decât de făcut, mai ales având în vedere modul în care oamenii folosesc argoul și limbajul casual pe Facebook.
 
Ne-am asociat îndeaproape cu echipa de Înțelegere conversațională de la Facebook pentru a folosi Înțelegerea limbajului natural (NLU) pentru a ne alimenta experiența. Această echipă a construit o tehnologie AI care poate înțelege postările de text pentru a detecta cu exactitate atunci când cineva solicită o recomandare locală, permițându-ne să declanșăm automat experiența Recomandărilor.
 
Atunci când prietenii tăi comentează postarea dvs., sugerând toate locurile frumoase pe care ar trebui să le consultați, folosim AI pentru a înțelege textul și pentru a extrage cel mai probabil loc (e). AI ne oferă, de asemenea, un scor de încredere care indică probabilitatea ca acesta să fie locul potrivit. Acest scor modelează experiența utilizatorului pe care o primește comentatorul. Dacă este ridicat, pur și simplu atașăm o carte pentru comentarii (cu posibilitatea de a o elimina). Dacă avem încredere medie, ne întrebăm dacă este locul potrivit înainte de a-l atașa. Când scorul este scăzut, le arătăm un card gol care deschide o bară de căutare care îi permite să caute manual locul pe care doresc să îl adauge.

Ce am învățat despre proiectarea cu AI

Atitudinea AI este că poate face produsul dvs. să funcționeze „magic”. Dar experiența mea despre Recomandări a împiedicat că puterea AI nu reduce nevoia de proiectare atentă a produsului - ci chiar opusul. Dintre toate lecțiile din proiect, iată cele la care revin în continuare:

Căutați un comportament existent

AI deschide o mulțime de oportunități pentru a face comportamentele existente mai rapid și mai ușor pentru oameni. Nu am încercat să inventăm un comportament complet nou; mai degrabă, am găsit una existentă și am făcut-o mai bună! AI a făcut posibilă livrarea unei experiențe magice, introducând în același timp cât mai puține fricțiuni pentru ca oamenii să dea sau să primească recomandări.

Dacă nu observați AI, o faceți cum trebuie

Când utilizați AI într-un mod care îmbunătățește o experiență, în loc să o definească, aceasta poate de fapt să se simtă aproape invizibilă. AI vă permite să vă eliberați de o interfață de utilizator tradițională și să rezolvați problemele pentru oameni într-un mod perfect și aproape magic.

Am decis cu intenție să nu-l facem să se simtă ca și cum ai vorbi cu un robot sau ca Facebook să se intercepteze într-o conversație pe care încercați să o aveți cu prietenii. În schimb, am folosit un design care îmbunătățește comentariile pe care le primiți de la prieteni cu informații utile. Această abordare se simte mai naturală și vă păstrează în prim plan conversația cu prietenii. De fapt, în cercetările efectuate de utilizatori, când am arătat experiența oamenilor care au spus că nu au mai văzut-o niciodată, unii au spus „Oh, da, am mai folosit asta înainte! E minunat!"

Test, testare, testare

Imediat ce începi să introduci „magia” în experiență, oamenii presupun că ar trebui să funcționeze tot timpul. Când am început să ne testăm experiența, AI-ul nostru a greșit lucrurile. Mult. Nu este o experiență grozavă atunci când vă sugerăm să vă conectați la pagina unui dentist atunci când încercați să recomandați un restaurant. Testarea utilizabilității cu oameni reali a fost foarte importantă, mai ales odată ce am avut un produs de lucru. De asemenea, am analizat o mulțime de postări publice de Recomandări pentru a ne da seama de cât de bine produsul răspundea nevoilor oamenilor. Văzând oamenii trec prin experiența noastră timpurie, am descoperit o mulțime de probleme cu AI-ul nostru, nu am fi observat altfel.

Nu depinde de perfecțiune

Chiar dacă AI-ul dvs. funcționează de cele mai multe ori, vor exista momente în care va eșua complet. Dacă oamenii nu își pot îndeplini obiectivul atunci când se întâmplă acest lucru, veți ajunge cu o mulțime de utilizatori foarte nefericiți. Un lucru care face ca Recomandările să funcționeze este că, chiar dacă AI-ul nostru nu ți-a recunoscut postarea, nu te-a împiedicat să postezi întrebarea și să nu primești recomandări de la prieteni - postarea ta nu ar fi la fel de utilă.

Degrade grațios

Revenind la interfața de utilizator alternativă, vă asigurați că puteți oferi o experiență bună oamenilor chiar și atunci când EI nu reușește. Deși a fost mai dificil să proiectăm mai multe tratamente UI, am fost în măsură să oferim un produs mai puțin intruziv prin diferențierea experienței bazate pe încrederea AI. Pentru recomandări, am experimentat creșterea și scăderea nivelului de încredere și cu o serie de tratamente UI diferite la fiecare nivel, până am găsit combinația care a funcționat cel mai bine.

Feedback-ul este un cadou

Aceasta este o afirmație la Facebook și este mai ales adevărat atunci când proiectăm cu AI. Este important să oferim modalități pentru ca oamenii să ofere feedback despre convingerile noastre și apoi să-l utilizăm pentru a îmbunătăți experiența. Lăsându-le pe oameni să-și extindă sugestiile atunci când am greșit, nu numai că am furnizat o trapă de scăpare, ci am creat și o modalitate de a colecta informații valoroase despre modul în care funcționează AI-ul nostru. Fiecare feedback pe care îl primim ajută la îmbunătățirea AI-ului nostru și a experienței generale a Recomandărilor.

Influențarea viitorului AI

De la lansarea Recomandărilor, am continuat să îmbunătățim experiența și am continuat să învăț multe despre provocările AI și oportunitățile pe care le poate debloca. Mai presus de toate, am învățat că proiectarea cu AI este la fel ca și orice altceva. Concentrează-te pe problemele oamenilor, testează-ți presupunerile și asigură-ți disponibilități atunci când lucrurile nu merg bine.
 
Pe măsură ce AI devine inevitabil profund integrat cu produsele pe care le construim, devine din ce în ce mai esențial pentru designerii de produse să participe la modul în care evoluează. Este o potrivire naturală - ceea ce face ca tehnologia să se simtă umană obsedează designerii de produse cu mult înainte ca AI să apară. Prin aplicarea gândirii de design la produsele activate AI, putem ajuta să ne asigurăm că aceste instrumente servesc cu adevărat persoanelor care le folosesc.