Bu makale aşağıdaki adresten izin alınarak aktarılmıştır: TCC Tercüme Enformasyon Bürosu (ID: TCC-design)
Çevirmenin Tavsiyesi: Bu makale, komut satırından grafik arayüze, bağlam paketlemenin ve kullanıcı iyileştirmenin akıllı etkileşim inovasyonuna kadar üretken yapay zeka kullanıcı deneyiminin evrim mantığının derinlemesine bir analizini sağlar ve süreçleri basitleştirerek ve tasarıma güvenerek kullanım engelinin nasıl azaltılacağını ortaya koyar. Bu makale, insan-makine simbiyozunun gelecekteki çalışma senaryosunu öngören ve tasarımcılara ve geliştiricilere insan-makine işbirliği paradigmasını yeniden inşa etmek için temel bilgiler sağlayan ekolojik "yapay zeka işbirliği tuvali" kavramını önermektedir.
Kahve tercihleriniz hakkında her şeyi bilen bir barista ile hiç tanıştınız mı? İdeal kahvenizin doğru bir resmini elde etmek için sıcaklık, ekstraksiyon süresi ve su oranından çekirdeklerin nereden geldiğine, ne kadar kalın öğütüldüğüne ve ne kadar iyi kavrulduğuna kadar her ayrıntıyı gözden geçirmeniz gerekmez. Bu keyifli bir deneyim, ancak aslında mevcut AI keşfinin derinliği ve yönü ile uyumlu.
Bu makale, kahveye odaklanmak yerine, kullanıcı etkileşiminin evrimini ve adaptasyonunu tartışıyor ve çekirdek, grafiksel kullanıcı arayüzlerinin tarihsel gelişimine ve üretken yapay zekanın etkileşimli deneyimindeki en son dinamiklere odaklanıyor. Bağlamsal tasarım, kullanıcı güdümlü etkileşim stratejileri, güven mekanizmalarının inşası ve ekosistemdeki işbirlikçi etkileşim modelleri dahil olmak üzere yapay zeka kullanıcı deneyimi tasarımının temel yönlerini derinlemesine analiz edeceğiz ve üretken yapay zeka etkileşiminin gelecekteki geliştirme hedeflerini ve pratik yollarını keşfedeceğiz.
Komutlardan konuşmalara
Bilgisayar geliştirmenin ilk günlerinde, kullanıcıların komut satırı arayüzü (CLI) aracılığıyla kesin talimatlar girerek cihazı çalıştırması gerekiyordu. Bu, dosyaları açma veya veri kopyalama gibi basit görevlerin bile katı bir şekilde biçimlendirilmiş talimatlara dayanması gerektiği anlamına gelir. Her seferinde İşler klasörüne erişmek için ihtiyacınız olan belirli komutları ezberlemek zorunda olduğunuzu hayal edin, bu oldukça büyük bir eşiktir - açıkçası, bu ortalama bir kullanıcı için değil, sadece programcılar kullanabilir. Bilgisayarların daha geniş bir kitleye hizmet verebilmesi için değişim çok yakındır.
1964'da, anahtar kelime tanıma ve önceden programlanmış yanıtlara dayanan, kullanıcılarla temel konuşma etkileşimi yeteneğine sahip, doğal dil işlemedeki ilk deneylerden biri olan ELIZA doğdu. BUNUNLA BIRLIKTE, O ZAMANKI YENILIKÇI TASARIMINA RAĞMEN, ELIZA ÇOK KATI VE SINIRLI BIR ETKILEŞIMLI DENEYIMLE SINIRLIYDI.
Aynı dönemde, Xerox'un Palo Altu Araştırma Merkezi (PARC), Apple tarafından 1984 yılında ticarileştirilen ve hızla kitlesel pazara sunulan ve ardından Microsoft tarafından takip edilen bir grafik kullanıcı arayüzü (GUI) kavramına öncülük etti. Simgeler, açılır menüler ve çok pencereli bir arayüz sunan bu yenilikçi etkileşim modeli, karmaşık komutlara dayalı geleneksel insan-bilgisayar etkileşiminde devrim yaratırken, yeni bir kolay fare gezinme deneyimi ekliyor. Yalnızca kullanıcı işleminin sezgiselliğini geliştirmek ve başlamanın zorluğunu azaltmakla kalmaz, aynı zamanda modern teknolojinin günlük yaşama uygulanmasının temel taşını oluşturur ve teknik ürünlere yeni bir "tasarım odaklı deneyim" durumu getirir.
Farklı arayüzlerin durumları. Şu anda ChatGPT'nin ana etkileşim biçimi metin tabanlıdır, gelecekte nasıl gelişebilir?
Yukarıdaki örnek resme bir göz atın. Bugün, paralel bir evrime tanık olduğumuz bir dönüm noktasındayız - kullanıcı istemleri esasen doğal dilde yazılmış bir tür mini program haline geldi ve ortaya çıkan çıktının kalitesi büyük ölçüde İstem Mühendisliği ustalığımıza bağlı. Tıpkı bilgi işlemin ilk günlerinin komut satırı arayüzlerinin karmaşıklığından dikdörtgen pencerelere ve tıkla ve tıkla GUI'lere evrimleşmesi ve teknolojinin gerçekten her yerde bulunması gibi, üretken yapay zeka alanında da aynı işaretleri görüyoruz: zengin özelliklere sahip karmaşık mantığı entegre ederek, kullanıcılara daha sezgisel ve akıcı bir etkileşimli deneyim sunabiliyoruz, oysa temel mantığın karmaşıklığı kullanıcı dostu arayüzün arkasına akıllıca gizleniyor.
Kararlı Difüzyon WebUI, Midjourney ve DALL· E 3 kullanıcı arayüzü, karmaşık görüntü difüzyon modellerinin grafiksel sunumunu ve istemlerin işlenmesini sunarak tamamen farklı bir tasarım düşüncesi ve uygulaması gösterir
Stable Diffusion WebUI, MidJourney ve DALL· E 3), işlemin sonucu, istem girişinin farklı hassasiyetini gerektirir. Karşılaştırıldığında, MidJourney ve DALL· E 0, rahatlığı nedeniyle daha kullanıcı dostudur, Kararlı Difüzyon ise daha özelleştirilebilir ve son derece ayrıntılı görsel çıktılar oluşturmak için uygundur. Bununla birlikte, kullanıcılarımızın ihtiyaçları hakkında daha fazla bilgi sahibi oldukça, belirli ayrıntılar ve kişiselleştirme ihtiyaçlarını karşılarken onlara sezgisel bir deneyim sunmak arasında doğru dengeyi bulmak daha kolay hale gelir.
Bağlamsal bağlama
Bağlamsal bağlama, ilgili bilgileri organik olarak tek bir talimata entegre ederek, insan-bilgisayar etkileşimi mantığını büyük ölçüde optimize eder ve geleneksel karmaşık talimat aktarımının sorunlu noktalarını doğru bir şekilde çözer. Bu model, kullanıcı amacı ile sistem anlayışı arasında derin bir eşleşmeyi verimli bir şekilde sağlayabilir, işlem sürecinin rahatlığını ve teslimat kalitesini büyük ölçüde artırabilir ve aynı zamanda kullanıcılar tarafından tekrarlanan ayarlama veya manuel optimizasyon istemlerinin sıkıcı adımlarını ortadan kaldırabilir ve yaratıcı potansiyeli çok yönlü bir şekilde ortaya çıkarabilir.
Bu eğilimi, Google Chrome'un etiket yöneticisi olan Edge'deki örnek istemler ve Stable Diffusion'daki tetikleyici kelimelere dayanan özel tanımlayıcılar gibi üretken yapay zeka araçlarında gördük. Metin ters çevirme, LoRa, algoritma modeli optimizasyonu veya yönlü ince ayar gibi teknik yöntemler aracılığıyla, bu işlevler akıllıca geliştiriliyor ve performansla destekleniyor.
Bağlama bağlı uygulamalarda, "konuşmaya dayalı" yapay zeka, bir sohbete katılmaya kesinlikle eşdeğer değildir. Özünde, etkileşim için yalnızca metinsel istemlere güvenmek yerine, kullanıcının neyi başarmak istediğine odaklanmakla ilgilidir. Bağlamsal bağlama, kullanıcıların hedefe giden yolda uzun ve hantal bir konuşma akışına ihtiyaç duymadan ihtiyaç duydukları çıktıyı hızlı bir şekilde elde etmelerine yardımcı olur. Kullanıcı deneyimi artık geleneksel genel amaçlı konuşma arabirimiyle sınırlı değildir, ancak belirli veriler ve özel deneyimler etrafında ayrım yapmak için daha kesin bir şekilde tasarlanmıştır.
Örneğin, Miro Assist, Clay AI Formula Generator ve SCOPUS AI gibi örnekler, ilgili bilgileri tek, yüksek düzeyde odaklanmış bir işlevsel modülde birleştirerek etkileşim sürecinin kolaylığını ve verimliliğini büyük ölçüde iyileştirmiştir.
Bağlamsal bağlamaları genişletmenin bir başka yolu da kullanıcının bu bağlamaların özelliklerini kullanıcı başına özelleştirmesine izin vermektir. Kullanıcı tarafından ayarlanabilen tercihleri ve kişiselleştirmeyi bağlama dahil ederek, yalnızca kullanıcı deneyiminin özelleştirilmesini geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekteki ürün etkileşimleri için daha verimli ve doğru bir bağlantı çözümü sağlar.
Bağlamsal bağlama, yalnızca insan-bilgisayar etkileşiminin konuşma akışını basitleştirmekle ilgili değildir; Dahası, ister bir arama komutu yürütüyor, ister önemli bilgileri tarıyor, ister belirli bir görevi tamamlıyor olsun, kullanıcıların hedeflerine hızlı bir şekilde ulaşmalarına yardımcı olur. Uzun ve sıkıcı işlemleri basit ve sezgisel etkileşimli deneyimlere dönüştüren bu tasarım modeli, özellikle doğrusal veya çok tekrarlı görevler için uygundur. Ancak soru şu: Açık uçlu keşif ihtiyaçları veya optimize edilmesi ve yinelenmesi gereken belirsiz hedeflerle karşı karşıya kaldığınızda oyunu nasıl bozarsınız? Şu anda, iyi hazırlanmış bir kullanıcı geri bildirim mekanizması ve kapalı döngü bir geri bildirim süreci, kilit pazarlık kozları haline geliyor.
Kullanıcı davranışı yönetimi
Yapay zeka etkileşimli deneyimlerini daha sezgisel hale getirme konusunda çok ilerleme kaydetmiş olsak da, kullanıcıların iyileştirilmiş çıktıya yönelik çeşitli ihtiyaçlarını karşılama ve belirli hedeflere ulaşma konusunda hala önemli eksiklikler var. Bu, özellikle bilimsel araştırma, yaratıcı işbirliği, içerik oluşturma, görüntü optimizasyonu ve ince düzenleme alanlarında geçerlidir. Yapay zeka bağlamsal anlayışının geliştirilmesi ve çok modlu teknolojinin sürekli gelişmesiyle birlikte, kullanıcıların giderek daha karmaşık hale gelen etkileşim yöntemlerinde verimli bir şekilde gezinmelerine nasıl daha iyi rehberlik edileceği ve yardımcı olunacağı daha önemli ve vazgeçilmez hale geldi.
Farkında olsak da olmasak da, insanlar olarak dünyayı deneyimleme şeklimizi sürekli olarak optimize ediyoruz (şemada gösterildiği gibi). Bu optimizasyon süreci, diyalogdaki belirli temel anlambilimleri yakalamaya odaklanmada ortaya çıkabilir veya kitap metnindeki bilgilerin aktif açıklamasına yansıtılabilir. ChatGPT beyin fırtınası yapan kullanıcıları gözlemlerken, içerik açıklamasında çok benzer bir davranış buldum. O zaman, kullanıcı kutu bilgileriyle etkileşime giremezdi, ancak bazı öğeler bir sonraki eyleme rehberlik ederdi. Bu, ilk içerik oluşturma kullanıcının ihtiyaçlarını tam olarak karşılamasa bile, net bir eylem çıpası sağlayarak kullanıcıyı daha fazla işleme ve ayrıştırma konusunda güçlendirebileceğini göstermektedir. Çıktıyı daha verimli bir şekilde yapılandırmak ve yapıcı geri bildirimi optimize etmek, insan-makine sinerjisini ve sonuçların profesyonelliğini geliştirmek için önemli bir giriş noktasıdır.
示例包括 Clipdrop、ChatGPT、HeyPi、Google Circle 和 Github Copilot
Gördüğünüz gibi, görüntü boyama, ileti dizili konuşmalar ve öne çıkan etkileşimlerin tümü, kullanıcıların daha iyi sonuçlar elde ederken daha bağlamsal bir içerik deneyimi oluşturmak için belirli bilgi modüllerini stratejik olarak nasıl düzenleyebileceklerini gösteren yeni bir trendi temsil ediyor.
Örneğin, derinlemesine bir araştırma raporu yazma sürecinde, kullanıcı yolculuğu genellikle kapsamlı bilgi keşfi ile başlar ve yavaş yavaş analizin temel noktalarına odaklanılması gerektiği netleşir. Bilgi toplama ve değerlendirme aşamasında, kullanıcılar büyük miktarda veriyi kademeli olarak sıralayacak ve iyileştirecek ve son olarak sonuçların çıktısına entegre edeceklerdir. Bu süreçte, belirli içeriğin ana düğümlerini tanımlamak veya etiketlemek, tüm sürecin önemli bir dayanak noktası haline gelir ve yapay zeka sistemi için daha doğru içerik ilişkilendirmesi ve bağlam anlayışı sağlar. Aynı zamanda, sürecin kullanıcıların bu ağırlıklı içeriği verimli bir şekilde depolayabilmesini ve sonraki kullanım senaryolarına uyarlayabilmesini sağlaması gerekir.
Kullanıcıların temel içeriği özetlemesi ve hızlandırması ve buna göre kullanıcı deneyimlerini optimize etmesi gerekir. Bu, ilgili bilgileri toplamak ve uygulamak için kullanıcı sonuçları hakkında derinlemesine bilgi ve etkili geri bildirim mekanizmaları gerektirir.
Kullanıcı iyileştirme araştırması, üretken yapay zekanın karmaşık yaratıcı görevleri etkili bir şekilde destekleyebilmesi için, yalnızca kullanıcı bilgileri etkileşim kalıpları hakkında derin bir anlayışa sahip olması değil, aynı zamanda kullanıcıların birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini doğru bir şekilde tahmin etmesi gerektiğini gösteriyor. Yapay zeka araçları, bu "iyileştirme sinyallerini" yakalayıp yorumlayarak, kullanıcı deneyimini optimize etmek ve sonucun değerini artırmak için daha hedefli akıllı yardım sağlayabilir.
Makul bir güven oluşturun
Üretken yapay zeka, kullanıcıların teknolojiyle etkileşim kurma şeklini basitleştirmiş olsa da, güven, kitlesel olarak benimsenmesinin önünde merkezi bir engel olmaya devam ediyor. Bu zorluk geçmişte de vardı ve bugün de değişmeden kalmıştır. Bu nedenle, yeni yapay zeka araçlarının uygulanmasını ve büyük ölçekli uygulamasını teşvik etmek için güven inşa etmek kilit bir konu haline geldi.
Kullanıcıların yeni teknolojileri nasıl benimsediğine ve kullandığına dair fikir veren birçok teorik çerçeve arasında ikisi özellikle dikkate değer ve öğreticidir: Birleşik Teknoloji Kabulü ve Kullanımı Teorisi (UTAUT) ve Fogg Davranış Modeli (FBM).
UTAUT modeline göre, kullanıcıların bir aracı veya teknolojiyi kullanma istekliliği, performans beklentileri, kullanım kolaylığı (çaba beklentileri), grup algıları (sosyal etki) ve dış destek (kolaylaştırma koşulları) tarafından yönlendirilir. Örneğin, bir kişi bir müşteri yönetimi aracını satış hedeflerine ulaşmada etkili olacağına inandığı (performans beklentileri), süreçlerini basit ve verimli bulduğu (çaba beklentileri), aracın kullanımının sektördeki emsalleri arasında ortak bir eğilim haline geldiğini (sosyal etki) ve aracın şirketin mevcut veritabanına sorunsuz bir şekilde entegre olduğunu (kolaylaştırma koşulları) kabul ettiği için deneyebilir.
Paralel Teori (FBM), davranışı motivasyon, yetenek ve tetiklemenin (işaret etme) bir kombinasyonu olarak görür. Örneğin, bir kullanıcının kahve satın alma davranışı, kafein ihtiyacına (motivasyon odaklı), ödeme kabiliyetine (kaynaklar izin verir) ve çevredeki görünür kahve dükkanı ortamına bağlanabilir. Bunlar arasında, göz alıcı kahve dükkanı logosu, hedef davranışın ortaya çıkmasını sağlamak için etkili bir durumsal tetikleyici görevi görür.
Üretken yapay zeka, algılanan çaba maliyetini etkili bir şekilde azaltarak kullanıcıların hedeflerine ulaşma verimliliğini önemli ölçüde artırır. Uygulamada, birçok kullanıcı üretken yapay zeka ile ertelemenin önündeki engelleri yıkmayı başardı. Bununla birlikte, kullanıcı katılım deneyimini en üst düzeye çıkarmanın ve sürekli kullanımın yapışkanlığını artırmanın anahtarı, kullanıcının sisteme olan güvenini oluşturmak ve güçlendirmektir.
Güven mekanizması tasarımı bağlamında, yukarıda bahsedilenler gibi birçok teorik bakış açısı ve çerçeve bulunmaktadır. Bununla birlikte, burada güvenin temel unsurlarını daha da iyileştirmeye çalışıyoruz: kullanıcının geçmiş deneyimi, bireyin risk toleransı, etkileşimin istikrarı ve tutarlılığı ve altta yatan sosyal alan ve bağlamsal ilişki.
Geçmiş deneyim: Bir kullanıcı yeni bir deneyime maruz kaldığında, mevcut bilişsel tercihler ve birikmiş deneyim genellikle onların psikolojik arka planı haline gelir. Bu güven temeli daha da önemlidir: Sıfırdan yeniden inşa etmek ve yeniden tasarlamak yerine, eski güvenlerini geliştirmelerine ve yeni bir deneyimi genişletmelerine ve optimize etmelerine yardımcı olacak tanıdık bir arayüz ve çalışma modunu benimsemek daha iyidir. Bu yaklaşım, tamamen tersini yapmaktan açıkça daha verimlidir. Konuşmaya dayalı yapay zeka uygulamalarında, kullanıcılardan doğrudan istemleri doldurmalarını veya girmelerini istemek yerine, doğal ve akıcı rehberlik ve yanıt yoluyla kullanıcı davranışını kademeli olarak etkilemek ve şekillendirmek için konuşmadaki taklit psikolojisinden tam olarak yararlanmak daha verimli ve daha az müdahaleci olabilir.
Risk toleransı: Risk toleransı, kullanıcının olumsuz sonuçlardan kaçınmaya yönelik tutumunu yansıtır ve önemli olan, kullanıcının hangi risklerden memnun olduğunu ve ödün vermeye istekli olmadıkları alt çizgiyi netleştirmektir. Bu nedenle, tasarımın optimize edilmesi, riskin kullanıcının toleransına indirgenmesini sağlamalıdır. Kullanıcı risk toleransını etkileyen stratejiler arasında etkileşim sürecinin şeffaflığını artırmak, kullanıcılara daha fazla kontrol vermek, kullanıcıları aktif olarak yetkilendirmeye yönlendirmek ve ürün uyumluluğunu sağlamak yer alır. Ek olarak, akıllı tasarım yoluyla görsel çekicilik ve deneyim iyileştirmenin kullanılması, kullanıcıların psikolojik risk beklentilerini de etkili bir şekilde azaltabilir. Tabii ki, her özel senaryo, örneğin, tıbbi teşhis senaryolarında yüksek riskli doğası nedeniyle son derece düşük hata toleransı gerektiren tıp alanı için tasarlanmış bir konuşma yapay zekasında özelleştirilmiş bir tasarım yaklaşımı gerektirir. Potansiyel riskleri azaltmak için, doktorların ve hastaların güvenini artırmak ve deneyimin güvenliğini artırmak için çıktıyı daha şeffaf ve güvenilir hale getirmek için yetkili literatüre atıfta bulunmak, hızlı etkileşimi iyileştirmek ve itirazların yorumlanmasına odaklanmak gibi önlemler alınabilir.
Etkileşim tutarlılığı: Etkileşim sadece sonuçların sunumu değil, aynı zamanda kullanıcıların istenen çıktıyı elde etmeleri için işlem yoludur. Kullanıcılar, farklı kelimelerin, durumların veya davranışların tutarlı bir anlam ifade edip etmediği konusunda kafaları karışmamalıdır. Etkileşimin tutarlılığını artırmak için, arayüz düzeninden düğme kopyasına kadar sistematik iç ve dış işbirliğini sağlamak gerekir. Konuşma yapay zekasının alan boyutunda, etkileşim tutarlılığı, birleşik bir yanıt biçiminde ve konuşma boyunca kelimelerin anlambiliminde tutarlılık olarak yansıtılabilir. Örneğin, bir kullanıcı bir konunun özetini istediğinde, sistem bir kerede bir bildiri sunumu sağlamamalı ve kullanıcı özel bir ihtiyacı açıkça ifade etmedikçe bir madde işareti listesine dönüşmemelidir.
Sosyal çevre: Sosyal çevre, kullanıcı güvenini doğrudan etkileyen en önemli boyutlardan biridir. Bu ortam, kuruluştaki bir liderden veya yetkili bir rolden satın almayı içerebilir veya zaten güvenilen ve yaygın olarak kullanılan kurumsal yazılım sistemleriyle entegrasyon gibi güvenilir bir ağı yerleştirmeye yönelik bir baskıdan gelebilir. Sosyal güvenin değerini anlamak açısından, sosyal kanıt stratejisini kullanabilir ve kullanıcı etkileşimi bağlamında daha fazla sosyal kanıt temas noktası oluşturabiliriz. Dahili bir veritabanı LLM senaryosunda, bu, kullanıcıların, özellikle de doğrudan ekiplerinin sistem üzerindeki başarılı çalışmalarını vurgulayarak elde edilebilir. Aynı zamanda, sistemin belirli dahili verileri anlayabildiğini ve işleyebildiğini vurgular, bu da yalnızca kullanıcının güven duygusunu güçlendirmekle kalmaz, aynı zamanda sistemin mevcut güven ortamında tam olarak doğrulandığını ve tanındığını da gösterir.
Kullanıcı güveni oluşturmak için yapay zeka deneyimleri tasarlarken öncelik verilmesi gereken temel boyutlar nelerdir? Bu temel güven unsurlarını derinlemesine inceleyerek ve optimize ederek, yapay zekanın kullanıcıların beklenti ve ihtiyaçlarını karşılayabilmesini etkili bir şekilde sağlayabilir, böylece kullanıcı kabulünü artırabilir ve yaygın ürün benimsemesini teşvik edebilirsiniz. Güven inşa etmek, yalnızca deneyim tasarımında önemli bir geliştirici değil, aynı zamanda üretken yapay zeka araçlarının gelecekte benimsenmesi ve derin entegrasyonu için vazgeçilmez bir anahtardır.
Bağlamsal ekosistemler
Bu makale, bağlamsal bağlama ve kullanıcı iyileştirmenin yeni eğilimine odaklanır ve tasarım stratejileri aracılığıyla kullanıcı güveninin nasıl oluşturulacağını tartışır. Bir bütün olarak ele alındığında, üretken yapay zeka, grafiksel kullanıcı arayüzlerinin (GUI'ler) erken etkinleştirilmesi ve evrimi mantığına çok benzer şekilde, ortalama bir kullanıcının bir görevi başlatması için giriş engelini önemli ölçüde azaltarak üretkenlik tanımında devrim yarattı. Bununla birlikte, çağdaş kullanıcı deneyiminin sınırları, pencerelerin ve işaretçilerin çerçeve sınırlamalarını çoktan aşmıştır. Peki, üretken yapay zekanın gelecekteki evrimi nereye gidiyor? Bu şüphesiz daha fazla beklenti ve varsayıma yol açtı.
Grafiksel kullanıcı arayüzü, birden çok arayüzün paralel çalışmasını destekleyerek kullanıcı deneyiminin derinliğini ve verimliliğini etkili bir şekilde artırır. Kullanıcılar, örneğin bir uygulamada mali tablolar üzerinde çalışmak ve başka bir uygulamada sunum tasarlamak gibi birden fazla görev arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapabilir ve görevler arası süreç yönetimini büyük ölçüde optimize edebilir. Bu etkileşim modu, kullanıcı amacının sinerjik etkisine tam anlamıyla yer vererek, birden çok uygulama senaryosunda iş verimliliği ve yaratıcı çıktıyı bağlama yeteneğini vurgular.
Ortaya çıkan örnekler arasında, yapay zeka yeteneklerini derinden entegre eden ve kullanıcıların üretken yapay zeka aracılığıyla bu araçlarla akıllıca etkileşim kurmasını sağlayan Edge, Chrome ve Pixel Assistant yer alıyor. Bu çerçeve altında, büyük dil modeli, sistem işlevini anlama yeteneğine sahiptir ve uygulama senaryoları, orijinal uygulama çerçevesinin sınırlamalarını aşarak geleneksel diyalog penceresinden daha akıllı hizmet tasarımının kapsamına genişletilir.
Geriye dönüp baktığımızda, grafiksel kullanıcı arayüzü, kullanıcılara verimlilik, ölçeklenebilirlik ve üretkenlik açısından geleneksel fiziksel ortamlara göre önemli avantajlar sunan dijital bir tuval sağlar. Benzer şekilde, üretken yapay zekanın da benzer bir evrimsel yol açması bekleniyor - yapay zeka artık bir araç olmayacak, ancak günlük yaşamı paylaşılan ve kapsayıcı bir deneyim olarak yeniden tanımlayacak işbirlikçi bir ortak olarak hizmet edecek. İleriye dönük olarak, üretken ve konuşmaya dayalı yapay zeka tarafından yönlendirilen gelişmiş bir ekosistem, çeşitli, dikey olarak çeşitli akıllı aracıları sorunsuz ve akıcı bir iş akışında birbirine bağlayarak şekillenebilir. Bu ekolojik işbirliği modeli, kullanıcıların dijital ve fiziksel dünyalar arasındaki sınırı aşmalarına, etkileşimin değerini derinleştirmelerine ve tüm senaryoların entegre teslimat ve verimlilik yeniden şekillendirmesini gerçekleştirmelerine yardımcı olacaktır.
Geleceğin geleceği, konuşma etkileşimleri veya duygusal arkadaşlık deneyimleriyle sınırlı değil, aynı zamanda üretken yapay zeka, içerik oluşturucuların daha derinlerine inecek. Şu anda, kullanıcılar yapay zeka tarafından oluşturulan içerikle etkileşime giriyor, ancak "tuvalin" tasarımcısı ve mülkiyeti daha çok yapay zekaya dayanıyor. İnsan merkezli yapay zeka ürünleri olgunlaşmaya devam ettikçe, evrimin bir sonraki aşaması, yapay zeka ve kullanıcıların aynı yaratıcı tuval üzerinde gerçek zamanlı olarak işbirliği yapabilecekleri bir alan oluşturmaktır. Örneğin, Grammarly gibi erken araçlar bu olasılığı keşfetmeye başladı ve GitHub Copilot gibi yeni üretken araçlar süreci hızlandırdı. Üretken yapay zekayı, kullanıcının nihai olarak işin çıktısını kontrol ettiği ve hakim olduğu bir ortak yaratıcı olarak düşünebiliriz. Aynı zamanda, teknolojik sınırların genişletilmesi ve kullanıcı farkındalığının artmasıyla birlikte, üretken yapay zeka, yalnızca bireylerin dijital iş akışı yönetimine hizmet etmekle kalmayıp, aynı zamanda Nesnelerin İnterneti aracılığıyla günlük hayatımızın çeşitli fiziksel alanlarına derinden müdahale ederek ve hatta optimize ederek yeteneklerini daha da genişletebilir. Buna ek olarak, artırılmış gerçeklik, mevcut yaşam tarzımızı ve üretkenlik deneyimlerimizi yeniden tanımlayarak insanlar ve teknoloji arasındaki kesintisiz bağlantıyı geliştirebilir.
Üretken yapay zekanın etkileşimi, insan-bilgisayar etkileşiminin evriminin yörüngesini tekrarlıyor. Etkileşim senaryolarını optimize ettiğimizde, bağlamı basitleştirilmiş bir operasyonel deneyime entegre ettiğimizde, kullanıcıları kendi kendine yönetimle güçlendirdiğimizde ve mevcut ekosistemlere sorunsuz bir şekilde entegre ettiğimizde. Bu, üretken yapay zekayı yalnızca daha güvenilir, verimli ve kullanımı kolay hale getirmekle kalmaz, aynı zamanda onu erişilebilir ve kapsayıcı hale getirerek daha fazla kullanıcı için potansiyelini ortaya çıkarır.