Проблема обнаружения ИИ: пользователи не видят, на что способен инструмент

Внедрение ИИ упирается в стену не потому, что технология слабая, а потому, что пользователи не видят, на что она способна. Автор называет это «проблемой обнаружения»: самые мощные инструменты скрыты за пустым текстовым полем, и если вы не знаете, что спросить, возможности невидимы.

Суть проблемы

Вы не узнаете, что может выдать запрос, пока не напишете его и не нажмете кнопку. Возможности остаются запертыми за пустым интерфейсом. Пользователь должен придумать запрос с нуля, что является огромным барьером для неспециалистов.

Частичные решения: шаблоны и контекст

Шаблоны дают людям возможность запустить что-то без необходимости изобретать запрос. Но ключевой момент — релевантность: действительно ли эти шаблоны соответствуют вашей работе? Системы с учетом контекста, которые знают вас, могут предлагать соответствующие действия, но оба решения неполны.

Аналогия Алана Кея с Большим каньоном

Метафора Алана Кея попадает в точку: муравей на дне Большого каньона видит лишь полоску неба между стенами, а человек на краю видит всю голубую гладь. То же небо, совершенно разные ощущения возможностей. Такова пропасть между опытными пользователями ИИ и всеми остальными.

Беглый пользователь агента может наблюдать за работой маркетолога и сразу увидеть дюжину вещей, которые можно автоматизировать, включая то, что маркетолог еще не пробовал. Но дайте тому же маркетологу самый умный инструмент в мире — и он застрянет, глядя на пустой запрос.

Кто должен решить это

Система должна сама раскрывать свои возможности — постепенно, с учетом контекста, в соответствии с вашей реальной работой. Сейчас слишком большая часть бремени обнаружения ложится на пользователя.