UX design per l’intelligenza artificiale

Indice

• Prompting: un’interfaccia poco usabile
• Competenze linguistiche e alfabetizzazione
• Prompt engineering
• Possibili soluzioni: input testuali + interfaccia grafica
• L’importanza dello UX design nella intelligenza artificiale

Si è discusso molto negli ultimi mesi dell’uso dell’intelligenza artificiale nello UX design. Ma cosa può fare lo UX design per l’intelligenza artificiale (AI)? Molto. Si va dall’interfaccia alle modalità d’interazione, fino alla sfera più generale della human-centered AI (HCAI). Ne parliamo in quest’articolo.

Prompting: un’interfaccia poco usabile

Esprimere un concetto in forma scritta è difficile. Questo è un problema di usabilità per le interfacce basate su prompt (Jakob Nielsen).

Il prompt è un testo scritto in linguaggio naturale che descrive il compito che un’intelligenza artificiale generativa deve eseguire.

La difficoltà di formulare a parole ricerche, domande e concetti appartiene a tutte le interfacce basate sul linguaggio naturale, anche nel web “classico”. Ecco perché, fra le varie strategie di ricerca dell’informazione, il searching è quella più faticosa, quella cioè che richiede il maggior sforzo cognitivo. Per fare una ricerca tramite motore di ricerca dobbiamo aver chiaro il nostro bisogno e essere capaci di specificarlo a parole. In molti casi tuttavia il nostro bisogno non è perfettamente a fuoco, oppure non siamo in grado di formularlo linguisticamente. Ad esempio, potremmo aver bisogno di un pezzo di ricambio per la vespa ma non conoscerne il nome.

Questa difficoltà è acuita dalla nostra propensione per le strategie di ricerca e gestione dell’informazione che richiedono minor sforzo cognitivo. La quasi totalità del nostro bagaglio conoscitivo deriva da una modalità passiva di acquisizione dell’informazione. Ciò è conseguenza di un comportamento acquisito nel corso di millenni e regolato dal principio del minimo sforzo.

Competenze linguistiche e alfabetizzazione

La competenza linguistica è un altro aspetto chiave nell’interazione con i chatbot. Una ricerca recente rivela che circa la metà della popolazione dei paesi più ricchi come Stati Uniti e Germania ha difficoltà a esprimere concetti complessi in forma scritta: scrivere un testo ex novo è più impegnativo che leggere e comprendere un testo già scritto. Così, tutti i large language models come ChatGPT, Claude e LLaMA pongono non pochi problemi di usabilità.

Prompt engineering

Anche un’elevata competenza linguistica, tuttavia, può non essere sufficiente. Non basta infatti saper formulare per iscritto concetti complessi; occorre anche formularli in maniera “corretta”, cioè comprensibile all’intelligenza artificiale e tale da ottenere il risultato desiderato. È il cosiddetto prompt engineering. Il prompt engineering è un’ulteriore barriera nelle interfacce dei sistemi di intelligenza artificiale prompt-based.

In questo senso le interfacce prompt-based come ChatGPT ricordano le prime interfacce software a riga di comando.

Possibili soluzioni: input testuali + interfaccia grafica

Una prima soluzione per risolvere i problemi attuali degli LLMs come ChatGPT è affiancare al funzionamento mediante prompt quello mediante interfaccia grafica, con l’opportunità di uno switch continuo dall’uno all’altro. E immaginare comunque sistemi di guida e suggerimento per la composizione dei prompt stessi. In tutti i casi l’obiettivo è generare profumo dell’informazione, in modo che sia il sistema a venire verso di noi anziché il contrario.

Jakob Nielsen ipotizza interfacce ibride che combinino input testuali con elementi di interfaccia grafica tipici del web e del software. Le interfacce grafiche hanno un’usabilità superiore perché mostrano alle persone cosa si può fare invece di chiedere loro di specificare ciò che vogliono. Come nelle interfacce web dove si può passare da searching a browsing e viceversa senza interruzione, così anche per l’intelligenza artificiale potremmo immaginare transizioni simili: dalla generazione di prompt attraverso l’interfaccia grafica, all’editing manuale di tali prompt – creando anche in questo caso un circolo virtuoso tra input guidato e prompt testuale.

In sintesi, queste potrebbero essere le caratteristiche di interfacce per l’intelligenza artificiale più evolute di quelle attuali:

• affiancamento di interfacce grafiche (GUI) agli input testuali
• librerie di template o componenti (predefinite o salvate dall’utente) per generare prompt in modo semi automatico
• sistemi di suggerimento e autocompletamento
• passaggio fluido tra scrittura manuale del prompt e sua generazione tramite interfaccia grafica.

L’importanza dello UX design nella intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è la chiave per il futuro della UX (Jakob Nielsen).

Si discute molto dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nel processo di UX design. Ma è cruciale domandarsi anche il contrario, cioè quale ruolo può avere la UX nel design dell’intelligenza artificiale. Abbiamo visto prima quali limiti abbiano molte delle interfacce attuali della AI: questo rafforza il bisogno degli UX designers nella progettazione dei sistemi di AI.

Quando, alla fine degli anni ’90, sempre più designer e ricercatori UX iniziarono a realizzare progetti web, il web design era già stato definito da coloro che lo avevano praticato dall’inizio. Sfortunatamente, questi pionieri erano prevalentemente grafici pubblicitari, non interaction designer, con conseguente mancanza di test sugli utenti. Siti web esteticamente gradevoli ma terribilmente inutilizzabili hanno dominato l’esplosione delle dot-com, superando il milione di siti web nell’aprile 1997 e raddoppiando fino a due milioni nel marzo 1998 (Nielsen, UX Needs a Sense of Urgency About AI).

Il rischio è che questo scenario si ripeta. Non si tratta di creare una competizione tra figure professionali, ma di favorire sistemi più evoluti attraverso la sinergia di ruoli, competenze, discipline.