ਲਾਭ:
- ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਨਾਲ ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੂੜ੍ਹੀਆਂ ਅਤੇ ਕਲੀਚਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ, ਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਵਿਚਾਰਾਂ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਦਰਦ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਅਸਲ ਖੰਡ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਗਏ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹਨ
ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਯਾਤਰਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਖੋਜ ਤੋਂ ਆਈਆਂ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਠੋਸ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟੀਮ ਦਿਨ ਭਰ ਦੇਖੇਗੀ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਪਰ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਟੀਚੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸੰਦਰਭ। ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਯਾਤਰਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਬਿਰਤਾਂਤ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕੀ ਸੋਚਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਫਸ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਜਾਲ ਹੈ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ "ਅਸਲੀ" ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਤੀ ਦੀ ਬਲੀ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਬੂਤਾਂ 'ਤੇ ਬਣੇ ਰਹਿਣਾ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ਖਸੀਅਤ: ਸਬੂਤ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਲਪਨਾ ਨਹੀਂ
ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾੜੇ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਸਿਰਫ ਰਵੱਈਆ ਹੈ. ਬੁਰੀ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ: "ਆਏ, 34 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਚੰਗੀ, ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।" ਜੇਕਰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਵਾਕ ਖੋਜ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਅਕਤੀਤਵ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸ਼ਿੰਗਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਖੋਜ 'ਤੇ ਹਰ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਅਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਾਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ "ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਫਸ ਗਏ ਹਨ" ਡੇਟਾ ਹੈ "8 ਵਿੱਚੋਂ 5 ਭਾਗੀਦਾਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਥਾਪਨਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਸਨ"। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਖੋਜ ਸੰਖੇਪ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਆਧਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: AI "ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਨ" ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਮਰੱਥ ਹੈ; ਇਹ ਸਵੈ-ਇੱਛਾ ਨਾਲ ਵੇਰਵੇ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮਰ, ਆਮਦਨ, ਅਤੇ ਆਦਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਵੇਰਵੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਰੂੜ੍ਹੀਵਾਦ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ
ਵਿਅਕਤੀ ਉਹ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਪੱਖਪਾਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਭੇਜਦਾ ਹੈ: "ਬਜ਼ੁਰਗ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ ਡਰਦੇ ਹਨ," "ਨੌਜਵਾਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬੇਸਬਰੇ ਹਨ," ਵਿਵਹਾਰ ਖਾਸ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਲਿੰਗ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ। ਇਹ ਸਧਾਰਣੀਕਰਨ ਗਲਤ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ਯੋਗ ਹਨ।
ਸ਼ੁੱਧੀਕਰਨ ਵਿਧੀ ਦੇ ਤਿੰਨ ਪੜਾਅ ਹਨ:
- ਮਾਰਕ: ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸਧਾਰਣ ਵਾਕ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ ("ਹਰ ਕੋਈ", "ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ", "ਇਸ ਉਮਰ ਦੇ ਲੋਕ")।
- ਟੈਸਟ: ਕੀ ਇਹ ਵਾਕ ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਹੈ?
- ਠੀਕ ਕਰੋ ਜਾਂ ਹਟਾਓ: ਜੇ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਆਧਾਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਨਾਲ ਜੋੜੋ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾਓ। "ਇਸ ਨੂੰ ਨਰਮ" ਕਰਕੇ ਕਲੀਚ ਨਾ ਰੱਖੋ; ਜੇ ਕੋਈ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਚਲਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਵਿਅਕਤੀ ਸਮੀਕਰਨ
ਸਮੱਸਿਆ
ਸਬੂਤ ਅਧਾਰਤ ਸੁਧਾਰ
"ਪੁਰਾਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ ਡਰਦੇ ਹਨ"
ਉਮਰ ਆਧਾਰਿਤ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪ
"6 ਵਿੱਚੋਂ 5 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਭਰੋਸਾ ਪਾਠ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ"
"ਨੌਜਵਾਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬੇਸਬਰੇ ਹਨ"
ਜਨਰੇਸ਼ਨਲ ਸਧਾਰਣਕਰਨ
"ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ 3 ਕਦਮਾਂ (ਉਮਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ) ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ"
"ਔਰਤਾਂ ਸਾਦਗੀ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ"
ਲਿੰਗ ਧਾਰਨਾ
"ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ"
"ਉਸਦਾ ਪਸੰਦੀਦਾ ਰੰਗ ਨੀਲਾ ਹੈ"
ਸਜਾਵਟੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ)
(ਘਟਾਓ - ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ)
ਉਪਭੋਗਤਾ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ ਅੰਗ ਵਿਗਿਆਨ
ਇੱਕ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਈਨਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
- ਪੜਾਅ: ਮੁੱਖ ਦੌਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਾਗਰੂਕਤਾ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ।
- ਐਕਸ਼ਨ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਚਾਰ: ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿਚ ਕੀ ਲੰਘਦਾ ਹੈ।
- ਭਾਵਨਾ: ਵਿਅਕਤੀ ਕੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਰਵ ਨਾਲ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਦਰਦ ਬਿੰਦੂ: ਕੋਈ ਕਿੱਥੇ ਫਸ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗੁੱਸਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਰ ਮੰਨਦਾ ਹੈ।
- ਮੌਕਾ: ਜਿੱਥੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਖਲ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪਿੰਜਰ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਜਲਦੀ ਭਰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਰ "ਭਾਵਨਾ" ਲਾਈਨ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ; ਖੋਜ ਹਵਾਲੇ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣ 'ਤੇ "ਪੁਸ਼ਟ" ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਤੇਜ਼ ਡਰਾਫਟ, ਅਸਲ ਫਿਕਸ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ 12 ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਸੰਖੇਪਾਂ ਤੋਂ AI ਨਾਲ 3 ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਕੈਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ; ਕੰਮ ਨੂੰ 25 ਮਿੰਟ ਲੱਗ ਗਏ. ਫਿਰ ਉਸਨੇ ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ 9 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ; 4 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਆਧਾਰ ਨਹੀਂ ਸੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਬਾਕੀ ਵਿਅਕਤੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਨ।
ਕੇਸ 2 - ਲੀਕ ਕਲੀਚ। "ਰਿਟਾਇਰਡ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡਿਜੀਟਲ ਬੈਂਕਿੰਗ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ," ਏਆਈ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਲਿਖਿਆ। ਟੀਮ ਨੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ: 6 ਵਿੱਚੋਂ 5 ਸੇਵਾਮੁਕਤ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ ਨਿਯਮਤ ਡਿਜੀਟਲ ਬੈਂਕਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਵਾਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਲਤ ਸੀ ਅਤੇ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਪੈਂਡਿੰਗ ਵਾਧੂ ਭਰੋਸਾ ਟੈਕਸਟ"। ਪਾਠ: ਉਮਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਰੂੜ੍ਹੀਵਾਦੀਆਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਭਾਵਨਾ ਵਕਰ ਅਤਿਕਥਨੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਲਿਖਿਆ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਚੈੱਕਆਉਟ 'ਤੇ "ਗੁੱਸੇ" ਸੀ। ਅਸਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਿਰਫ਼ "ਝਿਜਕਦੇ" ਸਨ. ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਨੇ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕੀਤਾ; ਕਿਉਂਕਿ "ਗੁੱਸਾ" ਅਤੇ "ਝਿਜਕਣ" ਲਈ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਇੱਕ ਭਰੋਸਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੈ)। ਸਬਕ: ਭਾਵਨਾ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕਿੰਨੇ ਵਿਅਕਤੀ, ਕਿੰਨਾ ਵੇਰਵਾ?
ਇੱਕ ਆਮ ਜਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਫਸਦੇ ਹਨ ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਅਕਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਜਾਲ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਜਿੰਨੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਿੰਨੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਨੇ ਹੀ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੋ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਉਹ ਥੋੜਾ ਪਰ ਠੋਸ ਹੈ. ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ, 2-3 ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਿਅਕਤੀ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ; ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਦੋ ਵਿਅਕਤੀ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਹੈ। ਵੇਰਵੇ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, ਮਾਪਦੰਡ ਇਹ ਹੈ: ਵਿਅਕਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਜੇ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਮਨਪਸੰਦ ਰੰਗ), ਇਹ ਸਜਾਵਟੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, "ਸਿਰਫ਼ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ" ਕਹਿਣਾ ਇਸ ਫੰਦੇ ਤੋਂ ਛੁਟਕਾਰਾ ਪਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: "ਜੇ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕੀ ਮੇਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ?" ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬੇਲੋੜੀ ਹੈ।
ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: UX ਖੋਜ ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ਰ। ਸਰੋਤ: ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਖੋਜ ਸੰਖੇਪ। ਕਾਰਜ: ਇਸ ਸਰੋਤ ਤੋਂ 2 ਤੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਕੈਚ ਬਣਾਓ। ਨਿਯਮ: ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਰੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਧਾਰ ਲਿਖੋ। ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ (ਉਮਰ, ਆਮਦਨ, ਆਦਤਾਂ) ਨਾ ਜੋੜੋ ਜਿਸਦਾ ਕੋਈ ਵੀ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨਾ ਹੋਵੇ। <<ਸਾਰਾਂਸ਼>>
ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਇਸ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਵਾਕ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣਕਰਨ, ਕਲੀਚ, ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਧਾਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਲਿਖੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਉਂ ਸ਼ੱਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਸ਼ਖਸੀਅਤ: <<text>> ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ: <<summary>>
ਹੇਠਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸੰਖੇਪ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਯਾਤਰਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਲਾਈਨਾਂ: ਪੜਾਅ | ਐਕਸ਼ਨ | ਵਿਚਾਰ | ਜਜ਼ਬਾਤ | ਦਰਦ ਬਿੰਦੂ | ਅਵਸਰ. ਹਰੇਕ "ਭਾਵਨਾ" ਅਤੇ "ਦਰਦ ਬਿੰਦੂ" ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਸੈੱਲ ਨੂੰ "[ASSUMPTION]" ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। Person: <<x>> ਸੰਖੇਪ: <<y>>
ਇਸ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ [ਧਾਰਨਾ] ਮਾਰਕ ਕੀਤੇ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਹਰੇਕ ਲਈ, ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇਗਾ। ਨਕਸ਼ਾ: <<ਸਾਰਣੀ>>
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਬਣਾਓ।"
ਨਤੀਜਾ: ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਲਈ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲੀਚਾਂ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ।
ਮਜਬੂਤ: "ਇਸ ਖੋਜ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਵਿੱਚੋਂ 2 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਨਾ ਕਰੋ; ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੋਜ ਨਾਲ ਜੋੜੋ; ਕੋਈ ਵੀ ਵੇਰਵੇ ਨਾ ਜੋੜੋ ਜੋ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਅਣਜਾਣ ਨੂੰ 'ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ' ਵਜੋਂ ਛੱਡੋ।"
ਨਤੀਜਾ: ਸਬੂਤ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬਚਾਅ ਯੋਗ ਸ਼ਖਸੀਅਤ, ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਦਰਸਾਏ ਅੰਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।
ਅੰਤਰ: ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਰੋਤ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ + ਮਨਘੜਤ ਦੀ ਮਨਾਹੀ + ਅਣਜਾਣ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣਾਉਣਾ। AI ਨੂੰ "ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣਾਉਣ" ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਇਸ ਨੂੰ ਨਰਮ ਕਰਕੇ ਕਲੀਚ ਰੱਖਣਾ. "ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਸਾਵਧਾਨ" ਕਹਿਣਾ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਜੇ ਕੋਈ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
- ਹਕੀਕਤ ਲਈ ਭਾਵਨਾ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. ਮਾਡਲ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸਬੂਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਭਾਵਨਾ ਧਾਰਨਾ ਹੈ।
- ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਅੱਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਨਵੀਂ ਖੋਜ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਵੀ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਜੰਮਿਆ ਹੋਇਆ ਵਿਅਕਤੀ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
- ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣਾਏ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। 5-6 ਵਿਅਕਤੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਅਧਰੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਥੋੜਾ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਜੋ ਪੱਕਾ ਹੈ ਉਸ ਨੂੰ ਫੜੋ.
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਪਰਸੋਨਾ ਅਤੇ ਯਾਤਰਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹਨ ਜੋ ਖੋਜ ਨੂੰ ਟੀਮ ਦੀ ਸਾਂਝੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਹ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। AI ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਲਈ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸਲ ਕੰਮ ਹਰੇਕ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ, ਕਲੀਚਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਭਾਵਨਾ/ਦਰਦ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਜੋ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ "ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ" ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਛੱਡਦੀ ਹੈ, ਬਣਾਏ ਗਏ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਇੱਕ "ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ" ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੀਮਤੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
- ਖੋਜ ਸੰਖੇਪ (ਅਸਲੀ ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ) ਤੋਂ ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ 2 ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
- ਦੂਜੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਵਾਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
- ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਮੂਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ "ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ" ਹਟਾਓ ਜਾਂ ਬਣਾਓ।
- ਤੀਜੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਤੋਂ ਯਾਤਰਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
- ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ [ASSUMPTION] ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸਵਾਲ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਨੂੰ ਖੋਜ ਦੇ ਸੰਖੇਪ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਕੀਤਾ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਕਲਪਨਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਉਸ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਜੋੜੀਆਂ ਜੋ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਕਲੀਚਾਂ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਬੂਤਾਂ ਨਾਲ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਦਰਦ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਅਸਮਰਥਿਤ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਰੱਖਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਲਈ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਹਨ।