هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مختصي واجهات المستخدم (UI) وتجربة المستخدم (UX)؟
تأثير الذكاء الاصطناعي على تصميم واجهات المستخدم وتجربة المستخدم
قبل حوالي عامين، كان مختصو تجربة المستخدم (UX) يشعرون بأنهم في مأمن من التكنولوجيا. كانوا دائمًا يُصنفون ضمن الوظائف الأكثر أمانًا في المستقبل، وكانت الفكرة السائدة أن المهن التي تتطلب درجة عالية من الإبداع لن يتم استبدالها بالآلات في المستقبل القريب.
لكن منذ ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، تغيرت هذه النظرة تمامًا. بدأ العاملون في مجال تجربة المستخدم (UX) يشعرون أنهم قد يكونون من بين أوائل المتأثرين بهذه التكنولوجيا، خاصة مع الأدوات الجديدة التي تعد بتقديم “الكأس المقدسة” – إنشاء واجهات المستخدم باستخدام بضع جمل موجهة فقط. حتى منصة التصميم الشهيرة “Figma” أعلنت عن أداة ذكاء اصطناعي جديدة مدمجة في أدوات التصميم الخاصة بها.
لكن، هل هذه الوعود تتحقق فعلاً؟
الأساليب الحالية لإنشاء واجهات مستخدم باستخدام GenAI
هناك ثلاث طرق رئيسية لإنشاء واجهات المستخدم باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي:
- إنشاء باستخدام القوالب: العديد من الأدوات، خاصة في مجال بناء المواقع، تستخدم قوالب جاهزة يتم تخصيصها بناءً على توجيهات المستخدم. على سبيل المثال: Wix، 10web.io، Hostinger، Dora.
- إنشاء باستخدام المكونات الجاهزة: هذه الأدوات تعتمد على مكونات واجهات المستخدم المحددة مسبقًا وتستخدمها بناءً على توجيهات المستخدم. على سبيل المثال: Figma، Relume، UIzard.
- إنشاء باستخدام HTML: هذه الأدوات تنشئ HTML استنادًا إلى الكم الكبير من بيانات HTML التي تم تدريب نماذج اللغة عليها. على سبيل المثال: V0، Galileo، UX Pilot.
قيود الذكاء الاصطناعي في إنشاء واجهات المستخدم
- الاتصال والتكلفة: لإنشاء شاشة باستخدام GenAI، يجب استخدام نظام تصميم غني ومفصل يمكن أن يصل إلى مئات الصفحات. إضافة إلى ذلك، فإن مستندات المتطلبات تشكل حجمًا كبيرًا من البيانات التي يجب على أداة الذكاء الاصطناعي التعامل معها. حتى الآن، لا يزال هذا الأمر مكلفًا جدًا، خاصة لإنشاء عدد كبير من الشاشات.
- السرعة: كلما كان النموذج أكبر، زاد الوقت الذي يستغرقه لتقديم إجابة. في الحالات التي تحتاج فيها إلى تشغيل عدة وكلاء للحصول على النتيجة، سيستغرق الأمر وقتًا أطول.
- الهلاوس: يمكن للنماذج أن تنتج نتائج خاطئة أو غير منطقية، مما يؤدي إلى عناصر تصميم غير متوقعة وغير ذات صلة. هذا يتطلب اختبارات دقيقة ومراجعات يدوية عديدة.
التحدي الأساسي
من غير المستبعد أن نقول إن القيود الأولى التي ذكرناها – الاتصال (والتكلفة المتعلقة به) والسرعة – سيتم حلها في المستقبل القريب. من المحتمل أن يزداد عدد الرموز (Tokens)، وتنخفض التكلفة، وترتفع السرعة. الشركات ستستخدم البيانات المباشرة وغير المباشرة من عملائها لتحسين نماذجها وربما تخصيصها لتتناسب مع لغة العلامة التجارية. ومع ذلك، سيظل موضوع “الهلاوس” يمثل تحديًا كبيرًا.
تصميم واجهات المستخدم هو فن هارب – فلا توجد حقيقة واحدة فقط، والحل المثالي هو نتيجة لعدد كبير جدًا من الاعتبارات. هذه الحقيقة تجعل أدوات الذكاء الاصطناعي تبدأ في اختراع أشياء غير منطقية، والتي في أفضل الأحوال تكون غير ضرورية، وفي أسوأ الأحوال قد تكون مشوهة مثل عمل فني نفسي قد يخجل حتى من غلاف ألبوم لفريق Pink Floyd. في الأنظمة البسيطة، قد نتمكن من التغلب على هذه المشكلة بتوفير المزيد من المعلومات ذات الصلة، لكن الأنظمة المعقدة التي تتطلب سياقًا واسعًا لا تزال تمثل تحديًا كبيرًا.
علاوة على ذلك، يجب أن نأخذ في الاعتبار أن نظم التصميم تشمل أكثر من مجرد مكتبات للمكونات والألوان والخطوط؛ فهي تشمل أيضًا قواعد سلوكية تختلف بين المنظمات المختلفة. على سبيل المثال، قد تحدد شركات مختلفة مكان زر رئيسي، أو متى يصبح زر معين غير متاح أو غير موجود. هذه الاختلافات تخلق تباينًا كبيرًا في النتيجة المحتملة. لذلك، طالما أن نظام التصميم ليس مفروضًا على النتيجة، فلن نحصل على حل تصميمي عالي الجودة.
ملامح الخوارزمية المستقبلية
بعد أن فهمنا لماذا فشلت النماذج اللغوية الحالية في مواجهة هذه التحديات، دعونا نحاول أن نفهم كيف يجب أن تبدو الخوارزمية الافتراضية التي قد تنجح في التعامل مع هذا التحدي:
- أولاً، يجب أن تجمع جميع المتطلبات وتستلم كافة البيانات ذات الصلة بما في ذلك الاتصال، الهدف، تحليل الدور، الأولويات، وما إلى ذلك.
- بعد ذلك، يجب أن تبدأ في بناء المنتج من الخارج إلى الداخل، أي من العنصر الخارجي الأكبر إلى العنصر الأصغر.
- لكل عنصر في الشاشة، يجب أن يستخدم رؤية حاسوبية وموقع نصي لفهم هدفه.
- يجب عليه أن يستخدم RAG أو طريقة مشابهة للحصول على معلومات ذات صلة من نظام التصميم وتطبيق قواعده على ذلك العنصر والعناصر الأصغر التي يتكون منها.
- إذا كانت هناك معلومات مفقودة، يجب عليه طلبها من المستخدم أو القيام بتخمين معقول.
- يجب عليه إنشاء عدة نسخ تصميمية مع شرح قصير لكل منها والسماح للمستخدم باختيار منها.
خلاصة
أدوات إنشاء واجهات المستخدم باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لا تزال غير ناضجة بما يكفي، وهي في أفضل الأحوال مناسبة للمحترفين المبتدئين أو كمصدر إلهام لتصميمات أكثر تعمقًا. الخوارزمية المبنية التي تم وصفها هنا قد تأخذ هذه الأدوات إلى المرحلة التالية. هذا ممكن، لكن حتى ذلك الحين (على الأقل) لن يفتقر محترفو تجربة المستخدم (UX) إلى العمل.