Переосмысление роли ИИ: ценность процесса выше результата

Вы узнаете, как можно лучше всего использовать ИИ как в UX (опыт пользователя), так и в управлении личными знаниями (PKM). Как и многие другие люди, я пытаюсь понять, как лучше всего использовать ИИ. Я уже провел несколько успешных экспериментов по организации и осмыслению информации, используя его для своих личных заметок. В обоих случаях я использую большие языковые модели (LLM) для расширения своего мышления, но не для того, чтобы думать за себя.

Хорхе Аранго

Автор: Хорхе Аранго
Информационный архитектор, консультант, автор и педагог. Последние 25 лет он использовал архитектурное мышление, чтобы внести ясность и согласованность в цифровые продукты и услуги. Хорхе также преподает в программе интерактивного дизайна для выпускников Калифорнийского колледжа искусств.

«ИИ» — неправильное название нынешних технологий

Эта фраза одновременно переоценивает возможности LLM и не отдает им должного. Слово «интеллект» порождает ожидания, которые LLM не могут оправдать: у них нет теории разума и они, похоже, неспособны к глубоким концептуальным рассуждениям.

Это проблема только в том случае, если вы ожидаете, что LLM будет «умным» — что многие люди и делают, учитывая, как LLM были упакованы и проданы. Частично вина лежит на доминирующей парадигме пользовательского интерфейса инструментов, то есть на чат-ботах. Когда мы взаимодействуем с LLM через чат, мы приписываем им возможности, которых у них на самом деле нет.

Мы далеки от того, чтобы заменить людей во многих задачах, которые сейчас делегируются крупным языковым моделям. Это не значит, что они не могут быть полезными; это просто означает, что их используют неправильно. Ключевым моментом является применение их к задачам, для которых они хорошо подходят, например, анализу, синтезу и манипулированию данными, а не для принятия важных решений от имени людей.

Существенное различие заключается в том, помогают ли ИИ людям создавать вещи и опыт, или они используются для непосредственного создания конечного продукта или опыта.

Во многих случаях более целесообразно и желательно использовать ИИ для поддержки людей, чем напрямую создавать продукты и опыт. Даже если LLM проделал отличную работу, процесс написания книги или разработки навигационной структуры может быть таким же (или более) ценным, чем результат. В этих случаях пропуск процесса влечет за собой большие потери. (Любимая лирика Нила Пирта: «Цель путешествия – не прийти».)

Я вижу путаницу по поводу этого ключевого момента в дисциплинах, которые я внимательно отслеживаю: проектирование пользовательского опыта и управление личными знаниями. В обоих случаях многие люди ценят результат (продукт) выше, чем процесс достижения результата. Это ошибка. Зачастую процесс имеет такую ​​же (а в случае ПКМ) ценность, как и конечный продукт. Давайте рассмотрим, как это применимо к каждой дисциплине.

Цель управления личными знаниями

Я вижу путаницу по поводу этого ключевого момента в дисциплинах, которые я внимательно отслеживаю: проектирование пользовательского опыта и управление личными знаниями. В обоих случаях многие люди ценят результат (продукт) выше, чем процесс достижения результата. Это ошибка. Зачастую процесс имеет такую ​​же (а в случае ПКМ) ценность, как и конечный продукт. Давайте рассмотрим, как это применимо к каждой дисциплине.

Целью управления личными знаниями является не сбор информации и управление ею; жить лучше, если лучше думать. Заметки — это средство мышления, а не его замена. (Другой вариант: человек, набравший наибольшее количество нот, в конце не «побеждает».)

И все же, исследуя процесс создания заметок в книге Duly Noted, я встретил людей, которые, казалось, не понимали разницы между созданием хранилищ знаний и созданием знаний. Они используют такие инструменты, как Obsidian или Roam, полагая, что эти инструменты будут «думать» за них, порождая неожиданные идеи или соединяя идеи фантастическими новыми способами.

Такое мышление часто заканчивается разочарованием. Но что еще более важно, это упускает суть. Заметки являются свидетельством того, что мышление произошло, но они не являются самим мышлением. Если вы получаете только результат (то есть набор заметок и связей между ними), вы не научились.

Инструменты и их результаты не имеют значения; дело в том, как они позволяют вам лучше думать и учиться.

Чтобы было понятнее, представьте себе ИИ-агента, который анализирует все ваши книги и выдает краткое изложение каждой из них. Результатом является полный обзор вашей библиотеки. Это может быть полезно: это поможет вам по-другому понять коллекцию или решить, что читать дальше. Но обзор не даст вам тех идей, знаний, удовольствия и чувства достижения, которые вы получите от самостоятельного чтения книг. Если все, что вам нужно, это обзор, хорошо. Но если вы хотите учиться, то заставить ИИ «читать» книги вместо вас не получится.

Пример использования ИИ в проектировании пользовательского опыта UX

Нечто подобное происходит и в UX. Здесь ИИ можно использовать двумя способами:

  • в качестве производственного инструмента (т. е. оперативного создания опыта для конечных пользователей) или
  • в качестве вспомогательного средства при проектировании.

В обоих случаях можно спутать результат с процессом. В настоящее время меня больше всего интересует ИИ как помощь в дизайне, поэтому давайте сосредоточимся на этом.

Представьте себе проект редизайна веб-сайта (ближайшего) будущего. Команда использует инструмент на базе искусственного интеллекта, который анализирует набор веб-страниц и создает новую структуру навигации. Роль (человека)-оператора ограничивается подачей содержимого инструмента, что экономит команде много времени и денег.

Отлично, правда? Ну, только если вы предполагаете, что основной ценностью процесса проектирования навигации является его результат. (То есть новая структура навигации.) Но любой, кто работал над таким проектом, знает, что перепроектирование навигации влечет за собой множество разговоров с заинтересованными сторонами, пользователями и экспертами в данной области. Этот проект представляет собой редкую возможность для сотрудников организации сотрудничать в глубоко интроспективном проекте.

Другими словами, информационная архитектура — отличный Макгаффин для согласования. Да, окончательная навигация имеет ценность, но, по крайней мере, не меньше ценности и в обсуждениях, которые происходят в ходе разработки этой вещи. Каждый приходит к другому концу с разным пониманием того, кем они являются как организация, какую ценность они представляют и для кого. Уклонение от этого процесса влечет за собой большие потери.

Место ИИ в информационной архитектуре

Это не значит, что ИИ не играет никакой роли. Например, навигационная структура, созданная ИИ, может служить первым черновиком для критики и улучшения, ускоряя процесс. Инструменты на базе искусственного интеллекта также могут сэкономить затраты за счет сокращения утомительных и ресурсоемких шагов, таких как аудит контента. Но эта деятельность служит процессу, а не заменяет его.

Я очень рад использовать ИИ в этих целях, как в своей консалтинговой работе по ИИ, так и для управления личными знаниями. Существует множество сценариев, в которых ИИ может сделать работу быстрее, дешевле и веселее. Но было бы ошибкой думать, что это приведет вас прямо к «окончательному» результату без каких-либо недостатков. Нынешняя шумиха приводит многих людей в замешательство по этому поводу. Но я убежден, что со временем мы найдем более эффективные способы продуктивного использования этих инструментов.

Источник

Курирование и адаптация: Онтограф

Вы дочитали статью до конца, видимо вас так же интересует эта тема. Пожалуйста, поставьте оценку пользы для вас этого материала.
Если у вас есть свои идеи по теме, напишите в комментариях — мы с радостью возьмем на вооружение и улучшим этот материал с пользой для других читателей.

Оцените автора
Онтограф
Добавить комментарий