లాభాలు:
- డిజైన్ వాస్తవికత, కాపీరైట్, డేటా గోప్యత మరియు డార్క్ ప్యాటర్న్ ఎథిక్స్ పరంగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వినియోగాన్ని బాధ్యతాయుతంగా రూపొందించగలగాలి
- టాస్క్ ప్రకారం ఫిగ్మా, మిరో మరియు లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్-బేస్డ్ UX టూల్స్ని ఎంచుకునే సామర్థ్యం మరియు వాటిని వర్క్ఫ్లోలో ఇంటిగ్రేట్ చేయడం
- వ్యక్తిగత మరియు కార్పొరేట్ కృత్రిమ మేధస్సు వినియోగ విధానం మరియు ధృవీకరణ చెక్లిస్ట్ను రూపొందించగల సామర్థ్యం
ఈ మాడ్యూల్ అంతటా, మేము UX వర్క్ఫ్లో ప్రతి దశలో AIని యాక్సిలరేటర్గా ఉపయోగించాము. ఈ చివరి యూనిట్ ఈ శక్తిని బాధ్యతాయుతమైన ఫ్రేమ్వర్క్లో ఉంచుతుంది: నైతిక సరిహద్దులు, డేటా గోప్యత, కాపీరైట్ మరియు మేధో సంపత్తి మరియు సరైన ఉద్యోగం కోసం సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవడం. డిజైనర్ కోసం, ఇవి "అదనపు శ్రద్ధ" కాదు కానీ వృత్తి యొక్క ప్రధానమైనవి; ఎందుకంటే డిజైన్ మిలియన్ల మంది వ్యక్తుల ప్రవర్తనను నిర్దేశిస్తుంది మరియు ఈ శక్తిని దుర్వినియోగం చేయవచ్చు. AI ఈ బాధ్యతను తొలగించదు, దానిని పెంచుతుంది: ఒక సాధనం మీ తరపున వేగంగా ఉత్పత్తి చేసినప్పుడు, అవుట్పుట్ యొక్క నైతిక మరియు చట్టపరమైన ఫలితం ఇప్పటికీ మీదే.
చీకటి నమూనాలు: అధికార దుర్వినియోగం
డార్క్ ప్యాటర్న్ అనేది వినియోగదారుకు ఇష్టం లేని చర్య తీసుకునేలా మోసగించే డిజైన్: రద్దు బటన్ను దాచడం, ఇబ్బంది కలిగించే విధంగా "నో" అని రాయడం ("కాదు, నేను సేవ్ చేయకూడదనుకుంటున్నాను"), ఉద్దేశపూర్వకంగా చందాను తీసివేయడం కష్టతరం చేయడం, ముందుగా టిక్ చేసిన చెక్బాక్స్లు. ఇవి స్వల్పకాలంలో కొలమానాలను పెంచుతాయి, కానీ వినియోగదారు నమ్మకాన్ని నాశనం చేస్తాయి మరియు ఎక్కువగా చట్టపరమైన అనుమతికి లోబడి ఉంటాయి (అనేక దేశాల్లో వినియోగదారుల రక్షణ నిబంధనలు వాటిని నిషేధిస్తాయి).
AI మీకు చీకటి నమూనాను ఉత్పత్తి చేయడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది; "రద్దు బటన్ను గుర్తించలేని విధంగా చేయండి" వంటి అభ్యర్థనకు సాంకేతికంగా సమాధానం ఇవ్వబడుతుంది. కానీ ఈ అభ్యర్థన అనైతికమైనది మరియు తిరస్కరించబడాలి. వాహనం ఒక సాకు కాదు; బాధ్యత ఎల్లప్పుడూ డిజైనర్పై ఉంటుంది. నైతిక రూపకల్పన కోసం లిట్ముస్ పరీక్ష చాలా సులభం: "వినియోగదారు ఈ డిజైన్ను అర్థం చేసుకున్నట్లయితే, వారు దానిని ఇప్పటికీ అంగీకరిస్తారా?"
హెచ్చరిక: "AI సూచించబడింది" అనేది రక్షణ కాదు. అనైతిక అవుట్పుట్కు బాధ్యత ఉత్పత్తిలో ఉపయోగించే డిజైనర్పై ఉంటుంది.
డేటా గోప్యత మరియు KVKK: ప్రారంభం నుండి ముగింపు వరకు
మొదటి యూనిట్ నుండి మేము నొక్కిచెప్పిన సూత్రం ఇక్కడ పూర్తి చిత్రంగా వస్తుంది. UX పరిశోధన వ్యక్తిగత డేటాతో పని చేస్తుంది మరియు KVKK ఈ డేటాను రక్షిస్తుంది. కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు మూడు నియమాలు స్థిరంగా ఉంటాయి:
- అనామకీకరించండి: పేరు, పరిచయం, కార్యాలయం వంటి మాస్క్ ఐడెంటిఫైయర్లు.
- సమ్మతి పరిమితులలో ఉండండి: మీరు పాల్గొనేవారికి చెప్పిన ఉద్దేశిత వినియోగాన్ని మించకూడదు.
- సాధనం యొక్క డేటా విధానాన్ని తెలుసుకోండి: డేటా ఎక్కడ నిల్వ చేయబడిందో మరియు అది మోడల్ శిక్షణకు వెళుతుందో లేదో నియంత్రించండి; కార్పొరేట్ ఆమోదించబడిన సాధనాలను ఎంచుకోండి.
క్లిష్టమైన డేటాను ఉచిత సాధనంలోకి నమోదు చేయడం వలన మూడవ పక్షాలకు డేటాను బహిర్గతం చేయవచ్చు. కార్పొరేట్ వాతావరణంలో, సమాచార భద్రతా బృందం ఆమోదించిన సాధనాలను ఉపయోగించాలని నిర్ధారించుకోండి.
కాపీరైట్, మేధో సంపత్తి మరియు వాస్తవికత
కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా రూపొందించబడిన చిత్రాలు, చిహ్నాలు మరియు పాఠాలు కాపీరైట్ పరంగా అనిశ్చితంగా ఉన్నాయి. ఇమేజ్ జెనరేటర్ అది శిక్షణ పొందిన కళాఖండాలకు చాలా పోలి ఉండే అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు; ఇది వేరొకరి మేధో సంపత్తిని ఉల్లంఘించే ప్రమాదాన్ని సృష్టిస్తుంది. వాణిజ్య ఉపయోగం కోసం మూడు నియంత్రణలు అవసరం:
- లైసెన్స్ నిబంధనలు: సాధనం యొక్క అవుట్పుట్ను వాణిజ్యపరంగా ఉపయోగించుకునే హక్కు మీకు ఉందా?
- సారూప్యత ప్రమాదం: అవుట్పుట్ ఇప్పటికే ఉన్న బ్రాండ్ లేదా పనికి ప్రమాదకరంగా కనిపిస్తుందా?
- వాస్తవికత మరియు పారదర్శకత: అవసరమైనప్పుడు సృజనాత్మక పనులలో కృత్రిమ మేధస్సు సహకారాన్ని ప్రకటించండి; వేరొకరి పనిని మీ స్వంత అసలు పనిగా ప్రదర్శించవద్దు.
విద్య మరియు సృజనాత్మక రంగాలలో వాస్తవికత కూడా వృత్తిపరమైన నీతి. AI ఒక ప్రారంభ స్థానం కావచ్చు, కానీ చివరి పని తప్పనిసరిగా మీ ఇన్పుట్, తీర్పు మరియు బాధ్యతను భరించాలి.
సాధన పర్యావరణ వ్యవస్థ: సరైన పని కోసం సరైన సాధనం
కృత్రిమ మేధస్సు సాధనాలు దాదాపు మూడు గ్రూపులుగా విభజించబడ్డాయి. ప్రతి ఉద్యోగానికి రెండూ సరిపోవు; టాస్క్ ద్వారా ఎంచుకోండి.
వాహనం రకం
ఉదాహరణ వినియోగం
అతని బలం
శ్రద్ధ
పెద్ద భాషా నమూనా (టెక్స్ట్)
పరిశోధన సంశ్లేషణ, UX రచన, డాక్యుమెంటేషన్
టెక్స్ట్ ఉత్పత్తి మరియు విశ్లేషణ
భ్రాంతి, డేటా గోప్యత
డిజైన్ సాధనంలో పొందుపరిచిన ప్లగిన్ (ఉదా. ఇన్-ఫిగ్మా)
వైర్ఫ్రేమ్, కంటెంట్ ఫిల్లింగ్, లేఅవుట్
డిజైన్ ప్రవాహంలో వేగం
స్థిరత్వం, భాగం బంధం
సహకార బోర్డు ప్లగ్ఇన్ (ఉదా. మిరోలో)
అనుబంధ రేఖాచిత్రం, మెదడును కదిలించడం
పరిశోధన సంశ్లేషణ, సమూహం
మానవ ధృవీకరణ
చిత్రం/చిహ్న జనరేటర్
ఇలస్ట్రేషన్, కాన్సెప్ట్ విజువల్
త్వరిత దృశ్యమాన ఆలోచన
కాపీరైట్, లైసెన్స్, సారూప్యత
ప్రాక్టికల్ అప్రోచ్: టెక్స్ట్ మరియు అనాలిసిస్ కోసం లాంగ్వేజ్ మోడల్, డిజైన్ జనరేషన్ కోసం ఇన్-టూల్ ప్లగిన్లు, సింథసిస్ కోసం వైట్బోర్డ్ ప్లగిన్లు, విజువల్స్ కోసం జనరేటర్లు — కానీ ప్రతి దానిలో ఈ మాడ్యూల్ యొక్క ధ్రువీకరణ రిఫ్లెక్స్లు వర్తిస్తాయి.
మూడు చిన్న కేసులు
కేసు 1 — చీకటి నమూనా అభ్యర్థన తిరస్కరించబడింది. "ఎవరూ రద్దు చేయలేని విధంగా రద్దు చేయడాన్ని చాలా కష్టతరం చేయమని" ఒక ఉత్పత్తి మేనేజర్ డిజైనర్ను కోరారు. డిజైనర్ ఇది చీకటి నమూనా మరియు నమ్మకం మరియు చట్టపరమైన ప్రమాదాన్ని కలిగి ఉందని వివరించారు; బదులుగా, అతను రద్దు చేసే వారికి ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందించే నిజాయితీ గల ప్రవాహాన్ని రూపొందించాడు. రద్దు రేటు నిర్వహించదగినదిగా ఉంది, నమ్మకం కొనసాగించబడింది.
కేస్ 2 — కాపీరైట్ రిస్క్ క్యాచ్ చేయబడింది. ఒక బృందం కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా రూపొందించబడిన లోగో లాంటి చిహ్నాన్ని ఉపయోగించాలనుకుంది. సమ్మతి తనిఖీ సమయంలో, చిహ్నం ప్రమాదకరంగా ప్రసిద్ధ బ్రాండ్తో సమానంగా ఉన్నట్లు కనుగొనబడింది మరియు ఉపయోగించబడలేదు. పాఠం: విజువల్ అవుట్పుట్ ఎల్లప్పుడూ సారూప్యత కోసం తనిఖీ చేయబడుతుంది.
కేసు 3 - గోప్యత ఉల్లంఘన నిరోధించబడింది. ఒక డిజైనర్ వ్యక్తిగత డేటాతో పాటు క్లయింట్ సంభాషణలను ఆమోదించని సాధనానికి అప్లోడ్ చేయబోతున్నారు. సంస్థాగత విధానం దీనిని నిరోధించింది; డేటా మొదట అజ్ఞాతీకరించబడింది మరియు ధృవీకరించబడిన సాధనం ఉపయోగించబడింది. పాఠం: విధానం మరియు అనామకీకరణ మొదటి నుండి వర్తించబడతాయి, తర్వాత కాదు.
కాపీ చేయదగిన ప్రాంప్ట్లు
ఈ డిజైన్ అభ్యర్థనను నైతికంగా మూల్యాంకనం చేయండి: "<<request>>". ఇది వినియోగదారుని తప్పుదారి పట్టిస్తుందా, ఎంపిక చేసుకునే స్వేచ్ఛను పరిమితం చేస్తుందా, ఇది చీకటి నమూనాగా ఉందా? లిట్మస్ పరీక్ష: వినియోగదారు దీన్ని అర్థం చేసుకున్నట్లయితే, వారు దానిని ఇప్పటికీ అంగీకరిస్తారా? సమస్యాత్మకంగా ఉంటే, నిజాయితీ గల ప్రత్యామ్నాయాన్ని సూచించండి.
వాణిజ్య ఉపయోగం కోసం ఈ AI ఇమేజ్/ఐకాన్ అవుట్పుట్ని తనిఖీ చేయండి:1) ప్రసిద్ధ బ్రాండ్ లేదా పనికి సారూప్యత ఉండే ప్రమాదం ఉందా?2) లైసెన్స్/వాణిజ్య వినియోగం విషయంలో నేను ఏమి చూడాలి? తనిఖీ చేయవలసిన పాయింట్లను మరియు అవసరమైతే "చట్టపరమైన ఆమోదం పొందండి" హెచ్చరికను జాబితా చేయండి. చిత్ర వివరణ: <<text>>
మాకు AI వినియోగ విధాన ముసాయిదా (UX బృందం కోసం) వ్రాయండి: ఏ డేటాను అప్లోడ్ చేయవచ్చు/అని చేయకూడదు, అనామక నియమం, ఆమోదించబడిన సాధనాలు, అవుట్పుట్ ధృవీకరణ దశ, కాపీరైట్ నియంత్రణ, నైతిక సరిహద్దులు. క్లుప్తంగా, చర్య తీసుకోగల బుల్లెట్ పాయింట్లను ఇవ్వండి.
ఈ పనికి ఏ రకమైన AI సాధనం ఉత్తమంగా సరిపోతుంది? "<<task>>". ఎంపికలు: భాషా నమూనా / డిజైన్ సాధనం ప్లగిన్ / వైట్బోర్డ్ ప్లగిన్ / ఇమేజ్ జనరేటర్. అత్యంత సముచితమైనదాన్ని ఎంచుకోండి, దానిని సమర్థించండి మరియు పరిగణించవలసిన ప్రమాదాన్ని వ్రాయండి.
బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్
బలహీనమైనది: "నేను ఈ చిత్రాన్ని ఉపయోగించవచ్చా?"
ఫలితం: ప్రమాదాన్ని అంచనా వేయడంలో విఫలమయ్యే అస్పష్టమైన, ఉపరితల ప్రతిస్పందన.
Güçlü: "వాణిజ్య ఉపయోగం కోసం ఈ చిత్ర అవుట్పుట్ని తనిఖీ చేయండి: సారూప్యత వచ్చే ప్రమాదం ఉందా, లైసెన్స్ పరంగా నేను దేనికి శ్రద్ధ వహించాలి, చట్టపరమైన ఆమోదం అవసరమా?"
ఫలితం: కాంక్రీట్ రిస్క్ చెక్లిస్ట్ మరియు అవసరమైన ఆమోదం నోటీసు.
తేడా: బలమైన ప్రాంప్ట్ సారూప్యత + లైసెన్స్ + ఆమోదం కొలతలు విడివిడిగా ప్రశ్నిస్తుంది.
సాధారణ తప్పులు
- "కృత్రిమ మేధస్సు సూచించింది" అని చెప్పడం ద్వారా బాధ్యత నుండి తప్పించుకోవడం. నైతిక మరియు చట్టపరమైన ఫలితం డిజైనర్ వద్ద ఉంటుంది.
- "ఆప్టిమైజేషన్" కోసం చీకటి నమూనాలను తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం. వినియోగదారుని మోసం చేసే ఏదైనా డిజైన్ నమ్మకం మరియు కీర్తిని నాశనం చేస్తుంది.
- కాపీరైట్ నియంత్రణ లేకుండా విజువల్ అవుట్పుట్ని ఉపయోగించడం. సారూప్యత మరియు లైసెన్సింగ్ ప్రమాదం వ్యాపార విపత్తుకు దారి తీస్తుంది.
- అనధికార వాహనంలోకి క్లిష్టమైన డేటాను నమోదు చేయడం. KVKK ఉల్లంఘన మరియు డేటా లీక్.
- ప్రతి పనికి ఒకే సాధనాన్ని విధించడం. టాస్క్ టైప్ ప్రకారం వాహనాన్ని ఎంచుకోకపోవడం వల్ల సామర్థ్యం మరియు నాణ్యత తగ్గుతుంది.
సారాంశంలో
AI యొక్క శక్తి బాధ్యతను తొలగించదు; విస్తరిస్తుంది. నైతిక రూపకల్పన వినియోగదారుని మోసగించడానికి నిరాకరిస్తుంది; చీకటి నమూనాలు స్వల్పకాలిక లాభం కోసం నమ్మకాన్ని మరియు చట్టపరమైన భద్రతను త్యాగం చేస్తాయి. డేటా గోప్యత KVKK ఫ్రేమ్వర్క్లో అనామకీకరణ, సమ్మతి మరియు ఆమోదించబడిన సాధనాల ద్వారా రక్షించబడుతుంది. కాపీరైట్ మరియు వాస్తవికతకు సారూప్యత మరియు లైసెన్సింగ్ నియంత్రణ అవసరం, ముఖ్యంగా దృశ్య మరియు సృజనాత్మక అవుట్పుట్లో. టాస్క్ ప్రకారం టూల్ ఎకోసిస్టమ్ను ఎంచుకోండి: లాంగ్వేజ్ మోడల్ నుండి టెక్స్ట్, టూల్ ప్లగ్ఇన్ డిజైన్ చేయడానికి, బోర్డ్ నుండి సింథసిస్, జెనరేటర్ నుండి విజువల్ — కానీ ప్రతి దానిలో వెరిఫికేషన్ రిఫ్లెక్స్ స్థిరంగా ఉంటుంది. మీ స్వంత మరియు మీ బృందం యొక్క AI విధానాన్ని వ్రాయండి; అందువలన వేగం బాధ్యతతో సమతుల్యంగా ఉంటుంది.
అప్లికేషన్ టాస్క్
- మూడవ ప్రాంప్ట్తో, మీ UX బృందం కోసం సంక్షిప్త డ్రాఫ్ట్ AI వినియోగ విధానాన్ని రూపొందించండి.
- ఈ మాడ్యూల్ ప్రమాణీకరణ మరియు గోప్యతా విధానాలతో పాలసీని సరిపోల్చండి మరియు ఏవైనా ఖాళీలను పూరించండి.
- మొదటి ప్రాంప్ట్తో నైతిక లిట్మస్ పరీక్షకు సందేహాస్పద డిజైన్ అభ్యర్థనను ఉంచండి.
- మీరు ఉపయోగిస్తున్న లేదా రెండవ ప్రాంప్ట్తో ఉపయోగించే ఏదైనా కృత్రిమ మేధస్సు చిత్రం యొక్క కాపీరైట్ను తనిఖీ చేయండి.
- స్వీయ-ధృవీకరణ చెక్లిస్ట్ని సృష్టించండి మరియు దానిని మీ డెస్క్పై వేలాడదీయండి.
చెక్లిస్ట్
- [ ] నేను చీకటి నమూనా అభ్యర్థనలను తిరస్కరించాను మరియు నిజాయితీ గల ప్రత్యామ్నాయాన్ని రూపొందించాను.
- [ ] నేను నైతిక లిట్మస్ పరీక్ష ("వినియోగదారు దానిని అర్థం చేసుకుంటే దానిని అంగీకరిస్తారా?") దరఖాస్తు చేసాను.
- [ ] నేను వ్యక్తిగత డేటాను అజ్ఞాతీకరించాను మరియు ఆమోదించబడిన సాధనాలను మాత్రమే ఉపయోగించాను.
- [ ] నేను కాపీరైట్ మరియు సారూప్యత కోసం విజువల్ అవుట్పుట్లను తనిఖీ చేసాను.
- [ ] నేను టాస్క్ని సరైన వాహన రకానికి సరిపోల్చాను.
- [ ] నేను AI వినియోగ విధానం మరియు ధృవీకరణ జాబితాను సృష్టించాను.
మాడ్యూల్ పరీక్ష
1. ఒక UX డిజైనర్ ఏ కోట్లను చూడకుండా AI తన పరిశోధన నివేదికలో 20 ఇంటర్వ్యూల నుండి పొందిన 'యూజర్లకు కావలసిన వేగం' థీమ్ను ఉంచారు; ప్రెజెంటేషన్లో, వాటాదారు 'ఏ సమావేశంలో?' అని అడిగితే ఆధారం దొరకదు. ఈ పరిస్థితి యొక్క ప్రధాన పాఠం ఏమిటి?
- ఎ) కృత్రిమ మేధస్సు అవుట్పుట్ను నిజమైన ఇంటర్వ్యూ కోట్కి కనెక్ట్ చేయడం మరియు దానిని ధృవీకరించకుండా ఉపయోగించడం; ✔ సాక్ష్యం ట్రయల్ ఏర్పాటు బాధ్యతను విస్మరించడం
- బి) పరిశోధన సంశ్లేషణలో కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించడం ఖచ్చితంగా నిషేధించబడింది
- సి) సమావేశాల సంఖ్య 20కి బదులుగా 50 ఉండాలి
- డి) థీమ్ పట్టికలో ప్రదర్శించబడలేదు
వివరణ: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనర్గళంగా కానీ నిరాధారమైన థీమ్లను (భ్రాంతులు) ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ప్రతి సంశ్లేషణ అవుట్పుట్ ధృవీకరించబడకుండా మరియు వాస్తవ వినియోగదారు కోట్ మరియు మూలానికి తిరిగి లింక్ చేయకుండా నివేదిక లేదా నిర్ణయంలోకి వెళ్లకూడదు; బాధ్యత డిజైనర్పై ఉంది.
2. కింది వాటిలో ఏ టాస్క్లు అత్యధిక రిస్క్తో AIని ఉపయోగిస్తాయి మరియు తప్పనిసరిగా డిజైనర్ నుండి తుది ఆమోదం అవసరం?
- ఎ) వైర్ఫ్రేమ్ కోసం మూడు వేర్వేరు లేఅవుట్ వైవిధ్యాలను ఉత్పత్తి చేయడం
- బి) బటన్ టెక్స్ట్ కోసం ఐదు ప్రత్యామ్నాయాలను సూచించండి
- సి) ఇంటర్ఫేస్ యాక్సెస్ చేయగలదని మరియు వినియోగదారు అవసరాలను తీరుస్తుందని తుది నిర్ణయం తీసుకోవడం ✔
- డి) మీటింగ్ నోట్ను సంగ్రహించడం
వివరణ: యాక్సెసిబిలిటీ ఆమోదం మరియు వాస్తవ వినియోగదారు అవసరంపై తుది నిర్ణయం ప్రజల అనుభవాన్ని ప్రత్యక్షంగా ప్రభావితం చేస్తుంది కాబట్టి అధిక ప్రమాదం ఉంది. డ్రాఫ్ట్ వైర్ఫ్రేమ్ లేదా టెక్స్ట్ వైవిధ్యాన్ని ఉత్పత్తి చేయడం తక్కువ ప్రమాదం; తుది తీర్పు మరియు ఆమోదం డిజైనర్కే చెందుతుంది.
3. వినియోగదారు కాల్ ట్రాన్స్క్రిప్ట్ను AIకి అప్లోడ్ చేయడానికి ముందు అత్యంత కీలకమైన దశ ఏమిటి?
- ఎ) మొత్తం వ్యక్తిగత డేటాతో ట్రాన్స్క్రిప్ట్ను అలాగే అప్లోడ్ చేయండి
- బి) వ్యక్తిగత డేటా (పేరు, పరిచయం, కార్యాలయం) అనామకీకరించడం మరియు సమ్మతి మరియు కార్పొరేట్ పాలసీ పరిమితుల్లో పని చేయడం ✔
- సి) ముందుగా లిప్యంతరీకరణను ఆంగ్లంలోకి అనువదించండి
- D) ట్రాన్స్క్రిప్ట్ను దృశ్య రూపంలోకి మార్చడం
వివరణ: ఇంటర్వ్యూ లిప్యంతరీకరణలు పేరు, టెలిఫోన్ మరియు కార్యాలయం వంటి వ్యక్తిగత డేటాను కలిగి ఉంటాయి. KVKK మరియు సమ్మతి పరిమితులకు అనుగుణంగా, కృత్రిమ మేధస్సుకు బదిలీ చేయడానికి ముందు ఈ డేటా తప్పనిసరిగా అనామకంగా లేదా ముసుగు చేయబడాలి; సంస్థ ఆమోదించిన వాహనాన్ని తప్పనిసరిగా ఉపయోగించాలి.
4. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వ్యక్తి 'పాత వినియోగదారులు సాంకేతికతకు భయపడతారు' వంటి వాక్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. సరైన విధానం ఏమిటి?
- A) AI తటస్థంగా ఉన్నందున వాక్యాన్ని అలాగే వదిలివేయడం
- బి) వ్యక్తిత్వాన్ని పూర్తిగా తొలగించండి
- సి) స్టీరియోటైప్ను గుర్తించండి, దానిని నిజమైన డేటాతో పరీక్షించండి మరియు దానికి మద్దతు లేకుంటే దాన్ని తీసివేయండి ✔
- డి) వాక్యాన్ని మరింత నొక్కి చెప్పడం
వివరణ: కృత్రిమ మేధస్సు అది శిక్షణ పొందిన డేటా నుండి మూస పద్ధతులను మరియు పక్షపాతాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. వ్యక్తి తప్పనిసరిగా నిజమైన సెగ్మెంట్ డేటాపై ఆధారపడి ఉండాలి; మూస పద్ధతులను గుర్తించాలి మరియు డేటాకు వ్యతిరేకంగా పరీక్షించాలి మరియు మద్దతు లేని సాధారణీకరణలు తొలగించబడాలి.
5. గుణాత్మక పరిశోధన సంశ్లేషణలో 'అఫినిటీ మ్యాపింగ్' అంటే ఏమిటి?
- ఎ) ఒకే విధమైన పరిశీలనలు మరియు కోట్లను సమూహపరచడం ద్వారా థీమ్లను చేరుకునే విధానం ✔
- బి) వినియోగదారుల పరస్పర సాన్నిహిత్యాన్ని కొలిచే సర్వే
- సి) రంగుల పాలెట్ను ఎంచుకోవడానికి సాంకేతికత
- డి) ప్రోటోటైప్ యానిమేషన్ రకం
వివరణ: సామీప్యత రేఖాచిత్రం అనేది వ్యక్తిగత పరిశీలనలు మరియు కొటేషన్లను వాటి సారూప్యతల ప్రకారం సమూహపరచడం మరియు వాటిని థీమ్లుగా మార్చడం. AI ప్రారంభ సమూహాన్ని వేగవంతం చేయగలదు, అయితే సమూహాల యొక్క అర్థం తప్పనిసరిగా మానవ-ధృవీకరించబడాలి.
6. ఒక డిజైనర్ AIకి 'బటన్ టెక్స్ట్ను వ్రాయమని' చెబుతాడు మరియు సందర్భం లేకుండా ఒక పదం ఫలితాన్ని పొందుతాడు. బలమైన ప్రాంప్ట్ కోసం ఏమి జోడించాలి?
- ఎ) 'మంచిగా రాయండి' అని చెప్పండి
- బి) ప్రాంప్ట్ను ఆంగ్లంలో వ్రాయండి
- సి) అదే ప్రాంప్ట్ను చాలాసార్లు పునరావృతం చేయడం
- D) ప్రదర్శన యొక్క ఉద్దేశ్యం, వినియోగదారు సందర్భం, బ్రాండ్ టోన్, పొడవు పరిమితి మరియు కావలసిన సంఖ్యలో వైవిధ్యాలను అందించడం ✔
వివరణ: శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్ సందర్భాన్ని ఇస్తుంది: స్క్రీన్ యొక్క ఉద్దేశ్యం, వినియోగదారు ప్రస్తుతం ఏమి చేస్తున్నారు, బ్రాండ్ టోన్, పొడవు పరిమితి మరియు వైవిధ్యాల సంఖ్య. సందర్భం లేని అభ్యర్థన సాధారణ మరియు ఉపయోగించలేని అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
7. వినియోగ పరీక్ష ఫలితాలకు ప్రాధాన్యత ఇస్తున్నప్పుడు 'తీవ్రత' ఎలా నిర్ణయించబడుతుంది?
- ఎ) సమస్యను గుర్తించిన వ్యక్తి యొక్క సీనియారిటీ ప్రకారం
- B) వినియోగదారుపై సమస్య ప్రభావం, ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు వ్యాపార ప్రభావం ✔ ప్రకారం
- సి) నివేదికలోని ఫలితాల క్రమం ప్రకారం
- డి) ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఇచ్చిన రాండమ్ స్కోర్ ప్రకారం
వివరణ: సమస్య వినియోగదారుని ఎంతగా ప్రభావితం చేస్తుంది (ఇది పనిని పూర్తి చేయకుండా నిరోధిస్తుంది), ఎంత మంది వినియోగదారులను చూసింది మరియు వ్యాపార ప్రభావం వంటి ప్రమాణాల ద్వారా తీవ్రత నిర్ణయించబడుతుంది. AI డ్రాఫ్ట్ ర్యాంకింగ్లను సూచించవచ్చు, అయితే తుది బరువు నిర్ణయం డిజైనర్ మరియు అతని బృందంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
8. AI యాక్సెసిబిలిటీ సిఫార్సుల విషయంలో ఏది నిజం (ఉదా. ఆల్ట్ టెక్స్ట్)?
- ఎ) కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ధృవీకరణ ప్రాప్యతకు హామీ ఇస్తుంది, అదనపు పరీక్ష అవసరం లేదు
- బి) యాక్సెసిబిలిటీ అనేది రంగు ఎంపిక గురించి మాత్రమే
- సి) ప్రత్యామ్నాయ వచనం అవసరం లేదు
- D) కృత్రిమ మేధస్సు చిత్తుప్రతులను ఉత్పత్తి చేస్తుంది; సహాయక సాంకేతికత మరియు వినియోగదారు పరీక్ష ద్వారా నిర్ధారించబడిన నిజమైన ప్రాప్యత ✔
వివరణ: AI ఆల్ట్ టెక్స్ట్ మరియు కాంట్రాస్ట్ కోసం శీఘ్ర స్కెచ్లను రూపొందించగలదు, అయితే స్క్రీన్ రీడర్లు మరియు వాస్తవ సహాయక సాంకేతిక వినియోగదారులతో పరీక్షించడం ద్వారా మాత్రమే నిజమైన ప్రాప్యత నిర్ధారించబడుతుంది. స్వయంచాలక సూచన ప్రాథమికమైనది, రుజువు కాదు.
9. ఇంటర్ఫేస్ టెక్స్ట్లో, AI 'మీ ఆపరేషన్ విఫలమైంది, మళ్లీ ప్రయత్నించండి' అనే దోష సందేశాన్ని సూచిస్తుంది. UX రచన పరంగా ఉత్తమ మెరుగుదల ఏమిటి?
- ఎ) సందేశానికి సాంకేతిక లోపం కోడ్ను జోడించి, వినియోగదారుని ఒంటరిగా వదిలివేయండి
- బి) సందేశాన్ని పూర్తిగా తొలగించండి
- సి) ఏమి జరిగిందో స్పష్టంగా మరియు నిందలు వేయని భాషలో వ్రాయండి, సాధ్యమయ్యే కారణం మరియు వినియోగదారు తీసుకునే నిర్దిష్ట దశ ✔
- డి) పెద్ద అక్షరాలతో 'ఎర్రర్' అని రాయడం
వివరణ: మంచి దోష సందేశం ఏమి జరిగింది, ఎందుకు మరియు వినియోగదారు ఏమి చేయాలి అని స్పష్టంగా తెలియజేస్తుంది; ఇది నిందారోపణ కాదు. 'ఏమైంది + ఎందుకు + తదుపరి దశ' ఫార్ములా వినియోగదారుని ట్రాక్లో ఉంచుతుంది. ఈ ప్రమాణం ద్వారా AI స్కెచ్ మెరుగుపరచబడింది.
10. టెక్స్ట్ నుండి ఇంటర్ఫేస్ను రూపొందించే కృత్రిమ మేధస్సు సాధనం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వైర్ఫ్రేమ్ గురించి అత్యంత సరైన వైఖరి ఏమిటి?
- ఎ) అవుట్పుట్ను నేరుగా తుది డిజైన్గా ఉపయోగించడం
- బి) అవుట్పుట్ని అస్సలు ఉపయోగించడం లేదు ఎందుకంటే అది విలువలేనిది
- సి) అవుట్పుట్ని దాని రంగుల కోసం మాత్రమే ఉపయోగించడం
- డి) అవుట్పుట్ను శీఘ్ర ప్రారంభ డ్రాఫ్ట్గా పరిగణించండి మరియు కంటెంట్, ఎడ్జ్ కేస్ మరియు యాక్సెసిబిలిటీతో మెచ్యూర్ చేయండి ✔
వివరణ: ఈ సాధనాలు శీఘ్ర ప్రారంభ డ్రాఫ్ట్ను ఉత్పత్తి చేస్తాయి, కానీ వాస్తవ కంటెంట్, అంచు కేసులు, ప్రాప్యత మరియు మానసిక నమూనాలు వంటి వాటిని కలిగి ఉండవు. అవుట్పుట్ ఒక ప్రారంభ స్థానం; డిజైనర్ దీనిని విమర్శించాలి మరియు పరిణతి చెందాలి.
11. డిజైన్ సిస్టమ్ పనిలో కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అత్యంత సరైన ఉపయోగం ఏమిటి?
- ఎ) కాంపోనెంట్ డాక్యుమెంటేషన్ మరియు యూసేజ్ టెక్స్ట్ డ్రాఫ్ట్లను రూపొందించండి మరియు టీమ్ ద్వారా వాటిని వెరిఫై చేయండి ✔
- బి) ఆమోదం లేకుండా మొత్తం డిజైన్ సిస్టమ్ను స్వయంచాలకంగా ప్రచురించండి
- సి) డిజైనర్ని అడగకుండానే బ్రాండ్ రంగులను మార్చడం
- D) యూజర్ టెస్టింగ్ లేకుండా సిస్టమ్ నుండి భాగాలను తొలగించడం
వివరణ: కాంపోనెంట్ డాక్యుమెంటేషన్, యూసేజ్ స్క్రిప్ట్లు, డూ/డోంట్ ఉదాహరణలు మరియు టోకెన్ నేమింగ్ డ్రాఫ్ట్లను త్వరగా రూపొందించడంలో AI శక్తివంతమైనది. అయితే, వారి ప్రతిపాదనలు ప్రస్తుత వ్యవస్థతో వైరుధ్యం కోసం తనిఖీ చేయాలి; ఏకత్వం మరియు స్థిరత్వం యొక్క నిర్ణయం జట్టుతో ఉంటుంది.
12. వినియోగదారుని అవాంఛిత సబ్స్క్రిప్షన్కి దారి మళ్లించే దాచిన డిజైన్ కోసం 'రద్దు చేయి బటన్ను గుర్తించకుండా చేయమని' AIని డిజైనర్ అడుగుతాడు. ఇది ఎలాంటి సమస్య?
- ఎ) హానిచేయని సూక్ష్మ పరస్పర చర్య మెరుగుదల
- బి) యాక్సెసిబిలిటీ మెరుగుదల
- సి) ఒక ప్రామాణిక డిజైన్ సిస్టమ్ నియమం
- D) వినియోగదారుని తప్పుదారి పట్టించే చీకటి నమూనా, అనైతికమైనది మరియు చట్టపరమైన ప్రమాదాన్ని కలిగి ఉంటుంది ✔
వివరణ: అవాంఛనీయ చర్యకు వినియోగదారుని తప్పుదారి పట్టించే డిజైన్లు 'చీకటి నమూనాలు', ఇవి అనైతికమైనవి మరియు చట్టపరమైన ఆంక్షలకు ఎక్కువగా లోబడి ఉంటాయి. AI ఒక ఏజెంట్ అయినప్పటికీ, బాధ్యత డిజైనర్పై ఉంటుంది; అటువంటి అభ్యర్థనను తిరస్కరించాలి.
13. ఉత్పత్తిలో కృత్రిమ మేధస్సుతో రూపొందించబడిన ఇమేజ్ లేదా ఐకాన్ సెట్ని ఉపయోగించే ముందు ఏ నియంత్రణ అవసరం?
- ఎ) నియంత్రణలు అవసరం లేదు, AI అవుట్పుట్ ఉచితం
- బి) వాహనం యొక్క లైసెన్స్ నిబంధనల ధృవీకరణ, కాపీరైట్ మరియు సారూప్య పనులకు సమీపంలో ఉన్న ప్రమాదం ✔
- సి) ఫైల్ పరిమాణాన్ని మాత్రమే తనిఖీ చేస్తోంది
- D) చిత్రం యొక్క రంగుల సంఖ్యను లెక్కించడం
వివరణ: లైసెన్స్, కాపీరైట్ మరియు బ్రాండ్ సారూప్యత పరంగా కృత్రిమ మేధస్సు చిత్రాలు అనిశ్చితంగా ఉండవచ్చు. వాణిజ్య ఉపయోగంలో, సాధనం యొక్క లైసెన్స్ నిబంధనలు, సారూప్య పనులకు అధిక సామీప్యత మరియు మేధో సంపత్తి ప్రమాదం ధృవీకరించబడాలి; అవసరమైతే, చట్టపరమైన/అనుకూల ఆమోదం పొందాలి.
14. యూజర్ జర్నీ మ్యాప్లో AI రూపొందించిన 'ఎమోషన్' లైన్ గురించి సరైన విధానం ఏమిటి?
- ఎ) నిజమైన పరిశోధన డేటాతో భావోద్వేగాలను నిర్ధారించడం, నిరాధారమైన వాటిని ఊహలుగా గుర్తించడం ✔
- బి) కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క భావోద్వేగ అంచనాను సంపూర్ణ సత్యంగా పరిగణించడం
- సి) ఎమోషన్ లైన్ను పూర్తిగా విస్మరించడం
- D) యాదృచ్ఛిక రంగులతో భావోద్వేగాలను గుర్తించడం
వివరణ: AI భావోద్వేగాలు మరియు నొప్పి పాయింట్లను సహేతుకంగా అంచనా వేయగలదు, అయితే నిజమైన వినియోగదారు డేటా మద్దతు ఇవ్వకపోతే ఇవి ఊహలు. మ్యాప్ పరిశోధన అనులేఖనాల ద్వారా ధృవీకరించబడాలి; ఆధారం లేని భావాలను ఊహలుగా గుర్తించాలి.