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AI는 파티 트릭, 이제는 이벤트 주최자, MC 및 주요 명소
AI가 제품과 상품의 생각할 수 있는 모든 영역에 확고하게 내장되는 시대로 접어들면서 디자인이 더욱 중요해졌습니다.
1. 사실을 바로잡고 여유롭게 왜곡하라
기본 요구 사항 수집으로 시작합니다. 정보 표시의 정확성이 엄밀히 말하면 디자인의 기능은 아니지만 여전히 인터페이스와 경험의 일부입니다. 그리고 경험이 사실적 정확성과 정확성에 달려 있는 경우에는 정확하게 파악하는 것이 좋습니다.
그런 다음 극단적인 경우와 절대적인 최악의 경우에 대해 생각한 다음 10배 확대합니다(즉, 여가 시간에 비틀기). 그리고 무엇을 처리해야 하는지 대략적으로 정확하게 파악하기 시작할 것입니다.
"AI 기반 디자인에서는 진실성이 우선입니다."
"세계를 하나로 묶고 세계 기아를 해결할 완벽한 이모티콘을 보여줄 필요가 없습니다."
적을수록 좋습니다. 화면당 3~4개의 핵심 영역에서 AI를 실제로 빛나게 만드는 것에 대해 생각해 보세요. AI의 장점을 너무 얇게 퍼뜨리지 마십시오.
​​ 일종의 발견의 덩어리로 사용자에게 "와우"하고 싶은 충동을 억제하십시오. 존재하지 않을 것입니다(클리핏 및 챗봇을 생각해 보세요). 대부분의 사람들은 이미 이것을 알고 있고 AI라는 이름으로 제공되는 명백한 것들에 짜증을 낼 것입니다.
대신, 귀하의 제품이 3개월마다 하나의 정말 유용한 정보만 제공한다면 그것은 큰 성공이 될 것입니다. 경험상 좋은 규칙은 다음과 같습니다. "응? 나는 그것에 대해 더 생각해야 합니다.” “오 좋아, 여기 무시할 또 다른 것이 있다”.
4.인간과 기계의 액터 를 구별하세요 ​
​이는 제가 디자인에 대한 다른 규칙 중 하나인 정보와 컨텍스트를 떠올리게 합니다. 채팅 또는 이메일 앱을 예로 들어 보겠습니다. 가장 중요한 고려 사항 중 하나는 서로 다른 메시지의 출처(예: 누가 무엇을 언제 보냈는지)를 명확하게 표시하는 것입니다.
AI 기반 앱은 비슷한 고려 사항을 가지고 있지만 더 미묘한 수준입니다.
ㅏ. 머신 러닝 알고리즘, 가상 비서 또는 다른 프로그램에서 데이터 포인트를 제공했습니까?
비. 사용자와 공유되는 데이터의 유형은 무엇입니까? 유용한 힌트, 수치적 추정 또는 혼합 결과입니까?
인간과 기계 지능의 경계가 모호해짐에 따라 고유한 ID를 만드는 것이 더 중요합니다.
서로 다른 데이터 포인트의 출처를 명확하게 구별하는 것이 중요합니다. 이것은 아이콘, 다른 섹션 또는 단순히 일반 영어로 소스를 표시하여 수행할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 디자인을 위해 배치한 시각적 언어로 이러한 요소를 구축하는 것입니다.
5. 모든 결과가 시각적일 필요는 없습니다. ​​​️ 이 규칙은 대부분의 사용자 경험 측면에 적용됩니다. 그러나 AI 기반 경험에 특히 적합합니다. 너무 자주 디자이너, 제품 관리자 및 기타 이해 관계자는 시각적 스펙터클을 무엇보다 우선시합니다. 이것은 불필요한 혼란으로 이어집니다. 시각적 결과 대신 다음을 고려하십시오 . 소리: 정확한 숫자나 값이 중요하지 않은 경우 잘 선택된 소리와 청각적 피드백을 통해 단순화된 이해를 제공하는 것으로 충분합니다. 비. 탐색: 사용자를 적시에 적절한 장소로 안내합니다. 대부분의 소프트웨어는 트리로 구성된 상태 머신이라는 점을 명심하십시오. 따라서 AI/ML의 최고의 응용 프로그램 중 하나는 상태 전환을 효과적이고 간단하게 구현하는 것입니다.
씨. 물리적 출력: 간단한 냉장고나 AC 시스템에서 건물 전체에 이르기까지 주변 환경과 환경(예: 스마트 전자 제품)을 제어합니다.
디. 주변 장치/연결된 장치: 전화, 태블릿, 스마트 홈 도우미와 같은 연결된 장치에 통신을 보냅니다.
이자형. 기타 출력: 이메일, 인쇄물, 보고서, 인쇄 가능한 PDF, 이미지 모두 적합
6. 후견인은 괜찮고 예측은 더 좋습니다 ​ 일어난 일에 대한 보고서를
제공 하는 것은 본질적인 가치가 있습니다. 그러나 AI/ML이 제공할 수 있는 가장 큰 가치는 결과를 예측하는 것입니다. 이것이 의료, 미션 크리티컬 시스템 및 과학 앱과 같은 분야에 얼마나 좋은지 생각해 보십시오.
AI의 내재된 약속이 미래에 대한 더 많은 통제권을 갖는다면 AI 기반 경험에 대해 동일한 포지셔닝을 하지 않는 이유는 무엇입니까?
7.Inform, 와우 및 기쁨; 겁내지 마세요
기존 설계 문제와 비교할 때 AI 및 ML은 윤리적 경계를 매우 쉽게 넘을 수 있도록 합니다.
개인 정보 보호, 개인 식별 정보(PII), 개인 건강 정보(PHI)를 최우선으로 해야 합니다. 손상 정보를 안정적으로 예측하거나 조합할 수 있는 충분한 데이터가 있는 경우 특히 그렇습니다.
공상 과학 소설; 지금 무서운 진실
8.때때로 인간이 최선이자 유일한 해결책
이다 너를 바라보는 챗봇.
“디자인은 가능한 최고의 경험을 제공함으로써 비즈니스 가치를 전달하는 것입니다. 새로운 기술의 이름으로 사용자를 좌절의 햄스터 바퀴로 돌리는 것이 아닙니다.”
TLDR: 응용 프로그램에 챗봇이나 IVRS가 포함되어 있지 않고 정교하지도 않고 상식도 덜하다면 최고의 AI는 AI가 없는 것입니다.
CROWNE 를 팔로우 하면 정말 좋은 AI 기반 경험을 만들 수 있을 것입니다.
상식: 상식을 지침으로 삼으 십시오
현실 : 존재하지 않을 수도 있는 별에 손을 대지 않고 설계를 현실에 기초하십시오.
분명한 사실을 간과하지 마십시오.
최악 의 경우: 최악의 시나리오에 10배를 곱합니다.
네트워크: 리소스 및 장치의 전체 네트워크를 마음대로 사용할 수 있습니다 .
윤리 : 항상 윤리적이어야 합니다.
인터넷이 원하는 사람이 될 수 없을 때
나는 "열차 사고"라는 단어를 싫어합니다. 사람들은 자신의 도덕적 나침반에서 위안을 얻고, 그렇게 함으로써 스스로 판단을 내리게 됩니다.
실제로 전환하는 콘텐츠 전략을 만드는 것을 상상해 보십시오. 있을 수있다.
2021년에는 서비스를 제공하는 고객과 고객에게 하는 이야기에 대해 알고 있는 모든 것을 다시 생각해 보시기 바랍니다. 뒤로 물러나세요.
우리는 천왕성과 해왕성 사이의 영역을 향해 우주를 통해 시원한 3/4g으로 순항하면서 몇 주 동안 불타고 있었습니다. Dawson Trawler의 과학자들은 Yggdrasil 포털이라고 불렀습니다.
FBI의 수배 명단의 역사
1949년 미국에서 많은 사건이 발생했습니다. 로스앤젤레스는 첫 번째 강설량을 기록했습니다. 1,200파운드의 소가 오클라호마의 사일로 안에 갇혔습니다. 미국에서 흑인이 린치를 당하지 않은 것은 처음 있는 해였습니다. FBI의 지명수배 명단에 대한 아이디어가 떠오른 것도 이때였습니다.
죽어가는 사람에게서 배운 가장 위대한 삶의 교훈
그는 우리가 가진 것은 지금 이 순간뿐이라는 것을 너무 늦게 배웠습니다.
브래드는 카키색 반바지와 폴로 셔츠를 입고 침실로 걸어 들어갔고, 그의 흰색 골프 장갑은 여전히 ​​양손에 높게 잡아 당겨져 있었습니다. 그는 얼굴에 큰 미소를 머금은 채 "올해가 내 인생 최고의 해인 것 같아요!"라고 말했습니다. 일반적으로 보수적인 지출을 하는 우리는 일반적이지 않은 일을 했습니다.
측정항목이 성공을 정의하지 않습니다.
성공이 임팩트가 아니라 규모라고 믿는다면 여전히 마이너 리그에서 뛰고 있는 것입니다. 어느 날 온라인에서 나는 "큰 사람"에 대해 읽습니다.