О LLM/AI и его влиянии на UI/UX

В течение почти 50 лет, начиная со времен Xerox Labs, инженеров и ученых, предпринимались постоянные усилия по разработке набора шаблонов и формальной области исследований взаимодействия человека с компьютером.

По мере того, как компьютеры, программы, устройства претерпели колоссальное развитие, у специалистов по пользовательскому опыту возникла потребность в разработке новых концепций и метафор, чтобы конечные пользователи получали удовольствие от работы с ними.

Мы, как индустрия, создали множество инструментов, библиотек, фреймворков, которые абстрагируются от сложности и неуклюжести, чтобы предоставить пользователю простой в использовании и интуитивно понятный интерфейс. Мы переняли концепции из психологии, человеческого развития и когнитивной науки, чтобы помочь нам лучше понять наших пользователей и то, как они используют любое устройство, веб-приложение или даже программные интерфейсы.

Все эти вещи коренятся в том факте, что люди не говорят на двоичном или шестнадцатеричном языке, а компьютер не говорит на человеческом языке. Итак, сначала нам понадобился графический способ взаимодействия с компьютером, потому что взаимодействие с командной строкой крайне неинтуитивно и требует предварительного знания системы. Итак, инженеры изобрели пользовательский интерфейс, затем мышь и так далее. Но по мере того, как компьютеры набирали мощность и возможности, необходимо было внедрять новые шаблоны, новые модели поведения и даже цветовые палитры.

За последние 15 лет или около того, по крайней мере, для веб-приложений, большая часть усилий была сосредоточена на том, чтобы сделать рабочие процессы CRUD удобными, интуитивно понятными и доступными. Но так же, как и раньше, это связано с тем, что пользователь не может быть экспертом в SQL, знать схему базы данных, имена полей и т. д. для получения необходимой информации. Кроме того, существует потребность в информационных панелях «единого стекла», чтобы унифицировать, по крайней мере, с точки зрения пользователя, разрозненные источники данных согласованным и целостным образом.

[Записать звук царапанья]

С недавними разработками в области LLM и ИИ, на мой взгляд, многие основные потребности в пользовательских интерфейсах и их UX сведены на нет. Такие проекты, как ChatGPT, Bard, Bing (и все текущие сторонние детища) демонстрируют, что мы достигли точки в технологии, когда компьютеры легко понимают людей и общаются с ними. Как пользователю, мне не нужны три кнопки, выпадающее меню и поле поиска, я могу просто ввести на естественном языке то, что я ищу, что может быть невероятно сложной операцией за кулисами, и система понимает запрос, затем анализирует его, делает выводы и возвращает то, что считает наиболее точным ответом. Мне не нужно знать точный синтаксис, флаги, базы данных и т.д.

Как пользователь я могу набрать «создать проект Overlord, добавить меня как владельца, добавить в него три новых задачи: собрать разведданные, обсудить с союзниками, реализовать» и система знает, что делать. «сначала перечислите все проекты, в которых я участвую, отсортированные по сроку выполнения», и я мог бы усложнять их настолько, насколько хотел, и система знала бы, что делать.

Поскольку это не требует специальных навыков или знаний о системе, системы на основе подсказок устраняют необходимость во многом из того, что было создано и разработано за последние два десятилетия с точки зрения пользовательского интерфейса и пользовательского опыта. Однако это идет еще дальше, поскольку MLL/AI на основе подсказок полагается на использование естественного письменного языка, это самый доступный (в а11й смысле) интерфейс из всех существующих. А для людей с двигательными нарушениями будет даже доступен инструмент преобразования голоса в текст. Больше никаких проблем с порядком табуляции, никаких проблем и aria-забот о контрастах. Естественный язык на входе, естественный язык на выходе.

Ясно, что не все данные и информация могут быть описаны в текстовом виде. Необходимость в диаграммах, сетках, списках и т. д. останется. Но благодаря всей многолетней работе это «решенная проблема». У нас есть виджеты, компоненты и т. д., которые система может использовать. Я утверждаю, что через 3–5 лет большинство веб-приложений, бизнес-аналитики, аналитики, приложений будут выглядеть примерно как Jupyter Notebook (дополненный, как Google Colab , Noteable , например). Но пока рано говорить.

В заключение отметим, что последнее поколение MLL и ИИ несет в себе много надежд, но также и большой потенциал для разрушения и смещения. У меня нет хрустального шара, поэтому я не могу предвидеть, что произойдет через 3–5 лет, но я верю, что многие дисциплины в области технологий и смежных с ними областях будут иметь свою расплату, включая область UI/UX.