Sarah Tan
新しい技術/AIスタートアップのためのデザインパートナー
What’s Needed: The design approach for Human-Centered AI
“デザイナーは人間中心AIの提唱に、
AIを用いた製品やサービスをデザインするには、
Web3.0の製品やサービスも同じです。
しかし、ほとんどのデザイナーはこのことを認識できていません。
ユーザーニーズやUIUX、またUXの基本原則の提唱は、
16を超えるAIとWeb3.
私がよく目にする問題は、Web3.
ユーザー中心設計の考え方は、
では、どのように進化すべきか?
1. 技術の複雑さ
新興技術は複雑で常に進化をしているということを理解しなければ
2. 新しい技術の力
新たな技術は前例のないイノベーションの可能性をもたらしますが
人間中心AIデザインの教育には何が必要か?
Web3.0デザインについては別の記事でお話するとして、
「別の技術製品をデザインしているだけではないのか?」
答えはYesでありNoでもあります。
AIデザインは、その独特な技術によって、
例えば、
- AIに100%正確なものはない
失敗や予期せぬシナリオを想定して設計しなければならない。 - AIの能力は広大で終わりのない分野である
AIができることの制約と、ユーザーのニーズを満たす技術的実現可能性を考慮する必要がある 。 - AIは無限の結論を導き出すことができる
AIが持つ無限の答えを予測することはできない - AIシミュレーションのプロトタイピング(オズの魔法使い)
を進化させ、予期せぬ影響をナビゲートする必要がある - AIは社会を創造する力もあれば破壊する力もある
責任あるAIのための倫理的・人間的懸念をナビゲートする必要がある
AI製品をデザインする際には、
最近のAIデザインにおける多くの広告は、
これらは素晴らしいことですが、
さて、デザイナーの生産性を自動化することで生まれた自由な時間
デザイナーは、
もし、「AIによって生まれた自由な時間」
AIは複数のUI画面やデザインを作ることはできますが、
まさにそこの部分には戦略が必要であり、
私たちがAIを装備するには、3つのレベルがあります。
- AIを活用したデザイン:これは生成AIなどのツールを用いて、
デザインプロセスと効率を高めることです。 - AIモデルの中のデザイン:
これはデザイン思考をどのようにAIモデルとライフサイクル開発 に組み込んでいくかということです。 - AI製品のデザイン:これはAIを用いた製品・
サービスのユーザーへの伝え方やUXデザインを行うことです。
前回の記事では、
私は、業界のAIデザイナーへのインタビューに基づき、
要約すると
【ナレッジギャップとは】
デザイナーはAIの知識が不足しており、
【ラーニングギャップとは】
デザイン業界やデザイナーのためのAIデザインに関する学習・
現在のリソースはどれもあまりに技術的で、
ディープラーニングのAIコースを例にとって見てみましょう。
多くの場合、一般的なAIの知識について話し、技術的なことを深く掘り下げます。しかし、AIのデザインマテリアルとしての解釈の仕方や、初心者レベルからAIシステムを使ったデザインにアプローチする方法などはどうでしょうか?
これは鶏/卵問題と一緒です。
デザイナーは、人間中心AIの提唱者となる方法を学ぶ必要がある一方で、デザイナーとして人間中心AIを取り扱う際の学習教材も必要なのです。
私はこのことについて1年以上研究し、より人間中心AIのアプローチをナビゲートするための進歩的な学習メカニズムとフレームワークを考え出しました。
私は、AI主導の製品をデザインするために必要な能力を、「デザインの基礎」、「デザインの機会」、「責任あるAI」、「実践的なデザインプロセス」の4つに分類しました。
- 自分はAIについて十分に理解しているのか?
AIの基礎や概念の理解をする必要があります。 - AIを使って何をデザインできるか?
AIの能力と可能性に基づいて、ユーザーのイノベーションの機会とユースケースを特定する必要が あります。「AIはこれができる」と言うだけではダメで、 AIのどの側面がこれを可能にするのか? ということを理解しなければなりません。 - 社会のために責任あるAIをデザインするには?
ユーザーにわかりやすくAIを説明し、AIの利点と意味を評価し、 社会に利益をもたらすAI開発をナビゲートする必要があります。 - AIモデルを使ってデザインするには?
AIのライフサイクルとプロセスの中で、人間中心のAI開発をナビゲートするために、 デザイン思考をAIシステムに統合する必要があります。
研究から導き出したインサイトとして、
- 定義する
ビジネスチャンスやユーザーのペインポイント、AIが価値を付加できる領域を定義し、特定する。 - 整理する
ビジネスとユーザーのニーズを達成可能なデータニーズとAIインプットに合わせる。 - アイデアを出す
AIが可能にする新たなデザインの可能性について、ブレインストーミングを行い、アイデアを創出する。 - 説明する
AIモデルの内部構造を説明し、AIがユーザーのために何をするのかを伝えることで、 ユーザーの理解と信頼を促進する。 - 影響を考慮する
意図しない結果による社会のさまざまな側面にわたるAIソリューションの影響を考慮する。
これらそれぞれのステップを合わせて、
各ステップについて、もっと詳しく知りたい方は、
また、このトピックについてもっと話したいという方は、私のLi
[オンライン・コーヒー・チャット]
(https://
Mediumでは人間中心の視点からAIについて毎週記事を書い
是非、他の記事もご覧になってください!
- 伝統的なデザインアプローチがAIの新たな文脈で不足する理由
- デザイナーが人間中心AIの実現を妨げているもの(
英語版参照元:
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