تصميم تجربة وواجهة المستخدم لمنتجات الذكاء الاصطناعي.

تطرح منتجات الذكاء الاصطناعي تحدياً تصميمياً فريداً: سلوك النظام ليس متوقعاً دائماً، والمستخدم يحتاج إلى أن يفهم ما يفعله الذكاء الاصطناعي ولماذا. لذلك نضع قابلية التفسير أولاً، فنجعل المخرجات واضحة، ومستويات الثقة ظاهرة، والحالات البديلة تُدار بسلاسة حين لا تسير الأمور كما يجب. ونخصص وقتاً كبيراً لمواءمة النموذج الذهني لدى المستخدم، بحيث تعكس الواجهة طريقة عمل الذكاء الاصطناعي فعلاً، لا الطريقة التي نتمنى أن يعمل بها.

نعم. صممنا لوحات معلومات تكون فيها كثافة البيانات وتسلسلها الهرمي وسهولة قراءتها بنظرة واحدة عوامل حاسمة. يشمل عملنا واجهات المراقبة الآنية، ولوحات التحليل، وشاشات عرض مخرجات الذكاء الاصطناعي، مع تركيز دائم على مساعدة المستخدم في استخلاص الرؤية الصحيحة في اللحظة المناسبة، من دون إرهاق ذهني. ونعتمد مبدأ الإفصاح التدريجي، فلا يظهر التعقيد إلا حين تدعو الحاجة إليه.

الثقة تُكتسب بالشفافية والاتساق. نصمم واجهات ذكاء اصطناعي تُفصح عمّا يعرفه النظام، وما لا يجزم به، وما لا يستطيع فعله، فلا يشعر المستخدم يوماً بأنه مُضلَّل. ويشمل ذلك عناصر واضحة تتيح للإنسان التدخل وتجاوز قرار النظام، وسجلات تدقيق حيث تكون المخاطر عالية، وحالات فارغة صادقة. ونتجنب كذلك المبالغة في إضفاء صفات بشرية على سلوك الذكاء الاصطناعي، لأن ذلك يميل إلى تقويض الثقة ما إن تظهر حدوده.

بالتأكيد. لمنتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي تحدياتها الخاصة في تجربة المستخدم: تصميم الأوامر النصية (Prompts)، ومسارات مراجعة المخرجات، وأنماط التكرار والتحسين، وإدارة توقعات المستخدم حيال تفاوت النتائج. عملنا على واجهات يولّد فيها الذكاء الاصطناعي محتوى أو توصيات أو قرارات يراجعها المستخدم ثم يتصرف بناءً عليها. ونصمم تجربة إشراك الإنسان في الحلقة (Human-in-the-loop) لتبدو طبيعية، لا إضافة متأخرة أُلصقت بالنموذج.

إلى جانب مقاييس قابلية الاستخدام المعتادة، يُقاس نجاح تجربة المستخدم في منتجات الذكاء الاصطناعي بمعايرة الثقة: هل يعتمد المستخدم على النظام بالقدر المناسب، لا أكثر ولا أقل؟ نتابع معدلات إنجاز المهام بمساعدة الذكاء الاصطناعي، ومعدلات تصحيح الأخطاء، ومدى تبنّي الميزات، والمؤشرات النوعية لثقة المستخدم. أما في المنتجات التوليدية، فمعدل قبول المخرجات وعدد مرات تعديلها مؤشران قويان على مدى نجاح التجربة في ضبط التوقعات الصحيحة.

نعم. جعل كلا البلدين الذكاء الاصطناعي أولوية وطنية: المملكة العربية السعودية عبر هيئتها الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي واستراتيجيتها الوطنية، والإمارات عبر حقيبة وزارية مخصصة للذكاء الاصطناعي وبرنامج وطني ممتد منذ سنوات، فيما يضم لبنان مجتمعاً متنامياً من الشركات الناشئة والمهندسين في هذا المجال يخدم المنطقة كلها. وأياً كانت المنتجات التي تُبنى على هذا الطموح، يبقى التحدي التصميمي واحداً: يحتاج الناس إلى فهم ما يفعله النظام، وبلغتهم، قبل أن يعتمدوا عليه. نحن نصمم طبقة التجربة (الأوامر النصية، والمخرجات، ومؤشرات الثقة، ومسارات التصحيح)، ونعمل مع فرق البيانات والحوكمة لديكم على تحديد ما يُسمح للمنتج بفعله.

العربية والتخطيط من اليمين إلى اليسار (RTL) أساس طريقة عملنا، لا خطوة ترجمة في نهاية المشروع. وتضيف منتجات الذكاء الاصطناعي طبقة خاصة بها: أوامر نصية ونصوص مولَّدة بالعربية، وتنوع اللهجات، ومخرجات تمزج أكثر من نظام كتابة حين تتخلل الجملةَ العربية شيفرةٌ برمجية أو أرقام أو مصطلحات إنجليزية، وردود تظهر تدريجياً أثناء توليدها ويجب أن تُعرض بشكل صحيح من اليمين إلى اليسار. نصمم كل ذلك ونختبره بالعربية منذ النموذج الأولي الأول، بمخرجات حقيقية من النموذج لا بنصوص تجريبية، ثم نكيّفه للإنجليزية.