Ridefinire il design con i modelli linguistici di grandi dimensioni

I progressi nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) stanno cambiando il modo in cui creiamo esperienze per gli utenti. I designer giocano un ruolo chiave nello sviluppo di queste esperienze, concentrandosi su ciò di cui gli utenti hanno bisogno. Per aiutare i designer a sfruttare al meglio i LLM, suggeriamo un nuovo approccio chiamato adattamento designerly. Questo metodo incoraggia i designer a interagire con i LLM come strumenti flessibili per il design.

Abbiamo iniziato a vedere cosa comporta l'adattamento designerly. Abbiamo parlato con designer esperti per capire la loro opinione sull'uso dei LLM nel loro lavoro. Basandoci sui loro input, abbiamo identificato aspetti chiave dell'adattamento designerly: dovrebbe essere facile da usare, concentrarsi sull'utente e incoraggiare la sperimentazione con i LLM.

Per mettere in pratica tutto ciò, abbiamo creato un widget di Figma chiamato Canvil. Questo strumento aiuta i designer a scrivere prompt di sistema per regolare il comportamento dei LLM. I designer possono testare le loro modifiche, vedere come i LLM rispondono a diversi input e integrare quelle risposte nei loro design dell'interfaccia. Abbiamo poi condotto uno studio con designer per vedere come questa nuova pratica potrebbe adattarsi al loro flusso di lavoro.

#Comprendere i LLM

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono sistemi AI avanzati che possono generare testo simile a quello umano. Sono addestrati su enormi quantità di dati testuali, il che li aiuta a comprendere e produrre linguaggio in modo naturale. Questa capacità li rende utili in molte applicazioni, come chatbot, generazione di contenuti e analisi dei dati.

Tuttavia, utilizzare i LLM in modo efficace implica più che semplicemente sapere cosa possono fare. I designer devono pensare a come questi modelli si inseriscono nell'esperienza complessiva dell'utente. Se non gestiti correttamente, i LLM possono portare a problemi come risposte bias o interazioni confuse per gli utenti. Pertanto, è fondamentale che i designer siano coinvolti in come vengono utilizzati questi modelli nei loro prodotti.

#Il Ruolo dei Designer

I designer giocano un ruolo vitale nella creazione di prodotti centrati sull'utente. Lavorano per garantire che la tecnologia soddisfi le esigenze degli utenti reali. Quando si tratta di LLM, i designer devono colmare il divario tra le esigenze degli utenti e ciò che la tecnologia può offrire.

Nonostante la loro importanza, i designer spesso affrontano sfide quando lavorano con l'AI. Queste includono difficoltà nella collaborazione con gli ingegneri, mancanza di accesso a strumenti di adattamento e comprensione limitata su come lavorare con i LLM. Qui entra in gioco l'adattamento designerly.

Coinvolgendo i designer in modo più profondo nel processo di adattamento, possiamo creare esperienze utente migliori, adattate alle esigenze specifiche degli utenti.

#Cos'è l'Adattamento Designerly?

L'adattamento designerly è una pratica che incoraggia i designer a trattare i LLM come materiali di design flessibili. Questo significa che i designer possono modificare il funzionamento di questi modelli sulla base della loro ricerca sugli utenti e dei loro obiettivi di design.

Abbiamo identificato tre caratteristiche principali dell'adattamento designerly:

1. Basse Barriere Tecniche: I designer dovrebbero essere in grado di lavorare con i LLM senza dover avere conoscenze tecniche approfondite. Questo significa utilizzare prompt in linguaggio naturale per guidare il comportamento del modello.

2. Focus sull'Utente: I designer dovrebbero sfruttare la loro comprensione degli utenti per informare come i LLM dovrebbero rispondere. Questo include considerare le esigenze, preferenze e contesti degli utenti.

3. Incoraggiamento della Sperimentazione: I designer dovrebbero avere la possibilità di sperimentare con i LLM, testando approcci diversi e iterando sui loro design.

#Costruire Canvil: Il Widget di Figma

Per supportare l'adattamento designerly, abbiamo sviluppato uno strumento chiamato Canvil. Questo è un widget integrato in Figma, un popolare strumento di design. Canvil consente ai designer di scrivere prompt di sistema per regolare il comportamento dei LLM.

#Caratteristiche di Canvil

1. Creazione di Prompt Strutturati: Canvil offre un modo strutturato per i designer di creare prompt. Questo li aiuta a pensare a diversi aspetti, come chi è il pubblico e quali istruzioni il modello dovrebbe seguire.

2. Test dei Risultati: I designer possono testare come il LLM risponde ai loro prompt. Questo consente loro di vedere l'impatto delle loro adattazioni in tempo reale.

3. Integrazione con i Design: Canvil consente ai designer di collegare direttamente le uscite del modello ai loro elementi di design. Questo significa che possono vedere come il testo del LLM si inserisce nella loro UI.

#Usare Canvil nel Design

Nel nostro studio, abbiamo fatto usare a dei designer Canvil per creare una nuova funzione per un'app fittizia chiamata Feasto. Questa app suggerisce piani pasti in base agli ingredienti che gli utenti hanno. I designer erano incaricati di progettare l'esperienza utente per un'area in cui le persone avrebbero interagito con questi suggerimenti.

Ai partecipanti è stata fornita informazioni su diversi gruppi di utenti, che variavano in base alle restrizioni dietetiche e preferenze. Hanno usato Canvil per adattare il LLM a soddisfare le esigenze specifiche di questi gruppi.

#Lo Studio di Design

Volevamo esaminare come i designer si sarebbero impegnati nella pratica dell'adattamento designerly mentre usavano Canvil. Abbiamo condotto uno studio in cui i designer lavoravano in gruppi per progettare esperienze utente usando lo strumento.

#Impostazione dello Studio

I designer sono stati divisi in diversi piccoli gruppi. Ogni gruppo aveva un mix di livelli di esperienza e background. È stata fornita una breve panoramica di Canvil, seguita da un compito di design utilizzando il tool di Figma.

Durante il compito di design, i designer hanno usato Canvil per adattare un LLM a diversi scenari utente basati sui profili che erano stati forniti. Hanno scritto prompt, testato le uscite del modello e modificato i loro design UI per creare esperienze utente efficaci e coinvolgenti.

#Risultati dello Studio

Lo studio ha fornito preziose informazioni su come l'adattamento designerly possa funzionare nella pratica:

1. Uso Efficace della Ricerca Utente: I designer hanno integrato efficacemente la ricerca sugli utenti nei loro prompt. Hanno considerato varie esigenze e preferenze degli utenti quando hanno redatto i loro prompt, portando a uscite più mirate dal LLM.

2. Collaborazione e Feedback: La natura collaborativa di Figma ha permesso ai designer di condividere facilmente i loro prompt e uscite. Hanno discusso delle loro scoperte e apportato aggiustamenti in base alle intuizioni degli altri.

3. Processo di Design Iterativo: I designer hanno apprezzato la possibilità di modificare i loro prompt. Hanno iterato più volte per affinare il comportamento del modello, portando a interazioni migliorate per gli utenti.

4. Comprendere il Comportamento del Modello: Interagendo con i LLM in modo pratico, i designer hanno acquisito una migliore comprensione di come funzionano questi modelli. Questo li ha aiutati a prendere decisioni più informate su come adattare i LLM alle loro esigenze.

#Implicazioni per il Lavoro Futuro

I risultati del nostro studio suggeriscono diverse implicazioni per i designer e le organizzazioni che cercano di implementare i LLM in modo più efficace:

1. Formazione e Supporto: Le organizzazioni dovrebbero fornire ai designer formazione su come lavorare con i LLM. Questo li aiuterà a interagire con la tecnologia in modo più sicuro e creativo.

2. Strumenti Accessibili: Sviluppare strumenti come Canvil che siano facili da usare per i designer è cruciale. Questi strumenti dovrebbero integrarsi senza problemi nei flussi di lavoro di design esistenti e essere adattati alle esigenze dei designer.

3. Incoraggiare la Sperimentazione: Permettere ai designer di sperimentare con modelli AI può portare a risultati di prodotto migliori. Le organizzazioni dovrebbero promuovere un ambiente in cui si incoraggiano test e iterazioni.

4. Collaborazione tra Team: I designer dovrebbero essere coinvolti nelle discussioni con i team tecnici. Questa collaborazione può aiutare a garantire che le adattazioni apportate ai LLM siano in linea con le esigenze degli utenti e le capacità tecniche.

#Conclusione

L'integrazione dei LLM nei prodotti rivolti agli utenti presenta sia opportunità che sfide. Adottando la pratica dell'adattamento designerly, i designer possono sfruttare questi potenti modelli per creare esperienze più centrate sull'utente.

Attraverso strumenti come Canvil, i designer possono interagire direttamente con i LLM, adattando il loro comportamento in base alle intuizioni degli utenti e testando le loro uscite in tempo reale. Il nostro studio ha dimostrato che questo approccio può portare a un miglior design delle interazioni e collaborazione tra team.

Con l'evoluzione della tecnologia, il ruolo dei designer nel plasmare le interazioni AI diventerà sempre più importante. Supportare il loro lavoro con strumenti accessibili e incoraggiare la collaborazione saranno passi fondamentali verso un'implementazione responsabile ed efficace dei prodotti alimentati da LLM.