Interviuri
Prof. Saeema Ahmed-Kristensen, Director al laboratorului DIGIT – Seria de interviuri
Profesoara Saeema Ahmed-Kristensen este unul dintre cei mai de seamă specialiști în inginerie de design și Pro-Vicecancelar asociat (Cercetare și Impact) la Universitatea din Exeter, unde de asemenea ocupă funcția de Director al laboratorului DIGIT, o inițiativă majoră de cercetare interdisciplinară axată pe inovație digitală și transformare. Cercetările sale acoperă creativitatea și cogniția în design, designul bazat pe date și digital, și integrarea tehnologiilor avansate în dezvoltarea de produse și inginerie complexă, cu accent puternic pe transpunerea insight-urilor academice în impact real prin colaborarea cu industria, implicarea în politici și programe de cercetare pe scară largă.
Cariera dvs. a cuprins Cambridge, DTU, Imperial College London, Royal College of Art și acum Universitatea din Exeter. Privind în urmă, ce experiențe sau puncte de cotitură au modelat cel mai mult gândirea dvs. despre design, creativitate și rolul tehnologiilor digitale?
Lucrul meu în design a cuprins multe culturi și discipline diferite. Am început la Brunel, pe una dintre puținele cursuri care combină tehnologia, designul centrat pe om și înțelegerea formei. Acesta m-a învățat de timpuriu că creativitatea și inovația sunt strâns legate.
Studiile mele la Cambridge mi-au deschis și mai mult gândirea. Mediul universitar m-a expus la multe discipline și mi-a arătat cum inovația depinde de cunoașterea care vine împreună din diferite domenii. Teza mea de doctorat s-a axat pe sectorul aerospațial și a examinat cum designerii de inginerie găsesc și utilizează informații. Am studiat cum oamenii accesează cunoașterea, cum poate fi susținută sau replicată expertiza și intersecția dintre cogniție, informatică și design de inginerie. Această perspectivă centrată pe om a rămas cu mine de atunci.
Pe măsură ce tehnologiile digitale au crescut, și întrebările din lucrările mele au crescut. Ascensiunea datelor IoT, a inteligenței artificiale și a calculului avansat a mutat designul de la a fi doar centrat pe om către a fi centrat pe societate. Acest lucru continuă să modeleze lucrările mele la Universitatea din Exeter, unde conduc laboratorul DIGIT și mă concentrez pe rolul modelelor de limbaj mare în procesul creativ, pe barierele cu care se confruntă industriile în adoptarea acestora și pe modul în care datele pot stimula inovația.
Perioada mea la Imperial și Royal College of Art a întărit faptul că designul este mult mai mult decât modelarea produselor sau serviciilor. Cu oamenii, procesele și cultura potrivite, designul devine un factor de stimulare a tehnologiilor, materialelor și ideilor noi care pot aborda provocările globale de astăzi și de mâine.
Laboratorul DIGIT se axează puternic pe transformarea digitală în cadrul organizațiilor mari și stabilite. Din perspectiva dvs., ce este cel mai greșit înțeles de lideri despre modul în care inteligența artificială va schimba designul, inovația și procesul de luare a deciziilor?
De decenii, inteligența artificială a evoluat în cercetare și a fost adoptată în anumite industrii, dar progresul a fost adesea limitat de lacunele de abilități, înțelegerea liderilor și claritatea cu privire la valoare și infrastructura necesară. Cu apariția modelelor de limbaj mare și a instrumentelor generative precum DALL·E, inteligența artificială este acum mai accesibilă și necesită mult mai puțină expertiză specializată sau configurare. Dar acest lucru ridică și noi întrebări despre confidențialitate, securitatea datelor și modul în care modelele generale se aplică în domenii specifice.
În design și inovație, aceste probleme sunt deosebit de evidente. Cercetările noastre, care au examinat peste 12.000 de idei generate de oameni și de inteligența artificială, au arătat că ideile generate de inteligența artificială tind să se grupeze în jurul unor concepte similare. Acest lucru subliniază nevoia de a integra expertiza umană în instrumente generice, de a adapta inteligența artificială pentru domeniu sau de a înțelege când și cum să se utilizeze inteligența artificială alături de creativitatea și procesul de luare a deciziilor umane.
Multe dintre cercetările dvs. explorează creativitatea și cogniția în design. Cu inteligența artificială generativă capabilă să producă idei, concepte și iterații la scară, care aspecte ale creativității considerați a fi unic umane — și care părți pot fi transferate responsabil către procese conduse de inteligența artificială?
Creativitatea a fost întotdeauna mai mult decât generarea de alternative pentru mine. Este vorba despre intenție, semnificație culturală și conexiunea emoțională pe care o creează un design. Un sondaj recent al laboratorului DIGIT a adus acest lucru într-o lumină puternică: 82% dintre oameni ne-au spus că lucrul condus de oameni sau hibrid se simte mai semnificativ, iar 71% au spus că se simt mai puțin conectați emoțional la designul doar cu inteligență artificială. Mulți au descris lucrul generat de inteligența artificială ca “lipsit de emoție” (48%) sau “prea perfect” (40%), iar 36% au simțit că impactul său a dispărut rapid. Aceste răspunsuri au întărit ceva în care am crezut mult timp. Implicarea emoțională nu este un “ar fi bine”, ci este esențială pentru modul în care oamenii experimentează și valorizează lucrările creative.
Cercetările noastre care compară ideile umane și cele ale inteligenței artificiale arată, de asemenea, că designerii umani sunt mai buni la crearea de idei diverse, noi și la asigurarea faptului că outputul creativ, fie că este vorba de artă, design de produs sau servicii, are adâncime și sens. Experții creativi dețin un set de abilități care nu poate fi încă replicat. Designerii trebuie să înțeleagă problema înainte de a genera idei, iar modelele de limbaj mare sunt foarte utile în colectarea de informații pentru a ajuta designerii să treacă de la o problemă la alta. Dacă putem integra modele de expertiză umană în instrumente de inteligență artificială, acestea pot sprijini, de asemenea, evaluarea ideilor, permițând inteligenței artificiale să profite mai bine de abilitățile creative umane.
Abordarea lanțului de gândire pe care o experimentăm sprijină modelele de limbaj mare să urmeze raționamentul expert, nu doar să ofere scoruri. În toate cazurile, este necesară supravegherea umană pentru a interpreta rezultatele și a asigura că alegerile de design se aliniază cu experiențele trăite de utilizatori.
Este clar că trebuie să creăm modele capabile să capteze modul în care oamenii experimentează produse, servicii și interacțiuni în moduri pe care computerele le pot interpreta sau să integrăm date “groase” (insight-uri calitative bogate care oferă context) cu datele “subțiri” sau “mari” pe care le colectăm. Dezvoltarea acestor modele nu este simplă, și acesta este exact locul în care implicarea umană rămâne esențială.
Așadar, pentru mine, concluzia nu este că inteligența artificială nu are loc în creativitate. Din contră, este că inteligența artificială și oamenii contribuie cu puncte forte diferite. Faptul că oamenii răspund în mod constant mai pozitiv la lucrul uman sau hibrid ne spune pur și simplu unde se află centrul de greutate. Inteligența artificială poate ajuta la explorarea unui spațiu de design mai larg, la analizarea modelelor și la oferirea de critici structurate, dar percepțiile de platitudine, perfecțiune algoritmică și distanță emoțională arată unde inteligența artificială încă are nevoie de judecata umană pentru a transforma posibilitățile în ceva care rezonă.
De aceea, văd viitorul creativității ca fiind fundamental colaborativ. Inteligența artificială poate extinde domeniul de posibilități. Designerii aduc empatia, înțelegerea culturală și sensul intenției care dau acestor posibilități sens. Când cele două lucrează împreună, cu judecata umană stabilind direcția și inteligența artificială îmbogățind explorarea, rezultatul este un proces creativ care este mai riguros, mai imaginativ și, în cele din urmă, mai uman în rezultatele sale.
Ați deschis drumul unor abordări pentru cuantificarea experiențelor utilizatorilor și structurarea cunoașterii de design. Cum putem asigura că experiențele, emoțiile și semnalele culturale umane rămân centrale în procesul de design pe măsură ce sistemele de inteligență artificială devin responsabile pentru generarea de produse și servicii?
Pentru a pune experiența umană în centru, trebuie să încorporăm cunoașterea percepției și a emoției în metodele noastre.
Există două abordări principale. Prima recunoaște nevoia de date calitative care să permită o înțelegere bogată a experienței umane, percepției și emoției, informând colaborarea eficientă între oameni și inteligență artificială. A doua — pe care s-a axat lucrarea mea — vizează transpunerea acestei cunoașteri în modele pe care sistemele de inteligență artificială le pot înțelege și utiliza.
Aceste modele sunt complexe de dezvoltat, deoarece trebuie să integreze experiența utilizatorului, percepția umană și caracteristicile produselor sau sistemelor proiectate, pentru a anticipa răspunsurile umane și experiența generală.
Lucrați extensiv cu industrii complexe – aerospațială, medicală, manufactură și produse de consum. În aceste medii cu risc ridicat, cum echilibrați potențialul designului susținut de inteligență artificială cu nevoia de siguranță, trasabilitate și încredere?
În sectoarele cu risc ridicat, cum ar fi sănătatea, aerospațială și manufactură, întrebarea nu este dacă inteligența artificială poate fi utilizată, ci cum este guvernată. Încrederea în aceste medii depinde de o responsabilitate clară, trasabilitate și explicabilitate la fiecare etapă a procesului de design și luare a deciziilor. Inteligența artificială poate juca un rol puternic de sprijin în simulare, optimizare și explorare în fazele incipiente, dar nu poate deveni autoritatea finală.
Multe dintre aceste domenii sunt strâns reglementate și supuse unor cerințe stricte de siguranță, care cer manipularea securizată a tuturor datelor, personale sau comercial sensibile. În aceste contexte, prompturile sau întrebările adesea trebuie dezvoltate folosind date locale pentru a asigura specificitatea și relevanța, și este obișnuit ca organizațiile din aceste sectoare să construiască și să mențină propriile instrumente de inteligență artificială.
Ceea ce arată cercetarea noastră mai largă în mod constant este că sistemele hibride sunt esențiale: inteligența artificială ar trebui să sprijine judecata expertului, nu să o înlocuiască. Supravegherea umană trebuie să rămână integrată în fiecare punct de decizie critică, în special acolo unde siguranța, riscul și răspunderea sunt implicate. Pentru ca regulatorii și utilizatorii finali să aibă încredere în sistemele activate de inteligență artificială, organizațiile au nevoie, de asemenea, de documentație transparentă despre modul în care sunt antrenate modelele, ce date utilizează și cum se generează ieșirile. Fără această transparență, încrederea nu poate fi scalată, indiferent cât de avansată devine tehnologia.
Multe organizații se luptă cu decalajul dintre “experimentarea cu inteligența artificială” și integrarea semnificativă a acesteia în dezvoltarea de produse. Care sunt pașii practici pe care le-ați recomanda pentru echipele care încearcă să treacă de la experimentare la implementare strategică?
Multe organizații se opresc la stadiul de experimentare pentru că adoptă inteligența artificială fără un scop strategic clar. Primul pas practic este să fie explicit despre rolul pe care inteligența artificială este menită să îl joace în procesul de dezvoltare, indiferent dacă este vorba despre sprijinirea ideilor, accelerarea testării, îmbunătățirea evaluării sau îmbunătățirea luării deciziilor. Fără această claritate, proiectele-pilot rămân dezlegate de rezultatele reale de afaceri și design.
Echipele au nevoie, de asemenea, de fundații solide. Acest lucru înseamnă investiții în date de înaltă calitate, bine guvernate, în special date care reflectă experiența reală a utilizatorilor, și nu doar performanța tehnică. Înseamnă, de asemenea, a fi realist în ceea ce privește limitele actuale ale inteligenței artificiale, în special în judecata creativă și umană, unde supravegherea expertului rămâne esențială.
Multe sectoare încep să dezvolte politici de inteligență artificială care să ghideze echipele prin procesul de experimentare cu inteligența artificială, de la construirea de cazuri de afaceri și rularea de proiecte-pilot până la adoptarea mai largă. Aceste politici ajută organizațiile să identifice unde inteligența artificială poate adăuga cu adevărat valoare, asigurând în același timp că oamenii rămân în buclă acolo unde este necesar.
În cele din urmă, organizațiile ar trebui să treacă prin proiecte-pilot structurate, cu risc scăzut, care sunt încorporate în fluxurile de lucru reale, și nu conduse în izolare. Aceste proiecte-pilot ar trebui să fie interdisciplinare, aducând împreună designeri, ingineri, oameni de știință din domeniul datelor și experți din domeniu, astfel încât învățarea să fie partajată și transferabilă. Inteligența artificială aduce valoare atunci când este proiectată în practica de zi cu zi, și nu tratată ca un strat experimental separat.
Ați deschis drumul unor abordări pentru cuantificarea experiențelor utilizatorilor și structurarea cunoașterii de design. Cum putem asigura că experiențele, emoțiile și semnalele culturale umane rămân centrale în procesul de design pe măsură ce sistemele de inteligență artificială devin responsabile pentru generarea de produse și servicii?
Pentru a pune experiența umană în centru, trebuie să încorporăm cunoașterea percepției și a emoției în metodele noastre.
Există două abordări principale. Prima recunoaște nevoia de date calitative care să permită o înțelegere bogată a experienței umane, percepției și emoției, informând colaborarea eficientă între oameni și inteligență artificială. A doua — pe care s-a axat lucrarea mea — vizează transpunerea acestei cunoașteri în modele pe care sistemele de inteligență artificială le pot înțelege și utiliza.
Aceste modele sunt complexe de dezvoltat, deoarece trebuie să integreze experiența utilizatorului, percepția umană și caracteristicile produselor sau sistemelor proiectate, pentru a anticipa răspunsurile umane și experiența generală.
Ați cercetat modul în care datele și inteligența artificială pot personaliza produsele în jurul experienței utilizatorului. Vedeți un viitor în care produsele evoluează dinamic pe baza datelor în timp real după ce părăsesc fabrica? Dacă da, cum ar trebui designerii să se pregătească pentru acea lume?
Designul bazat pe date utilizat pentru produse poate fi personalizat, adaptat sau actualizat în funcție de comportamentul individual. Acestea devin apoi “sisteme inteligente” care colectează date despre modul în care sunt utilizate și comunică prin senzori încorporați și conectivitate IoT. În cadrul nostru, activitățile de personalizare implică utilizarea acestor date pentru a actualiza și adapta produsele după ce părăsesc fabrica. Exemplele includ legarea modelelor de recunoaștere a gesturilor de un twin digital pentru colaborarea om-robot și utilizarea asistenței de scanare cu ajutorul învățării automate pentru a crea componente personalizate.
Această schimbare creează noi responsabilități. Designerii trebuie să decidă ce date umane, comportamentale, fiziologice, de feedback sau emoționale sunt relevante. Trebuie, de asemenea, să asigure că actualizările păstrează calitățile estetice și emoționale intenționate pe care știm că sunt legate de formă și percepție. În cele din urmă, guvernanța contează: atelierul nostru de industrie a subliniat că problemele legate de date, încredere și confidențialitate necesită politici clare și supraveghere umană. Când se face bine, produsele care evoluează pot oferi valoare durabilă și răspuns fără a sacrifica sensul sau etica.
Privind înainte, care sunt marile întrebări de cercetare care vă motivează în acest moment? Și care sunt prin urmare rezultatele pe care le credeți că domeniul va vedea în următorii ani la intersecția inteligenței artificiale, creativității și ingineriei de design?
Multe dintre provocările descrise mai sus rămân nerezolvate – printre care se numără și lucrul meu actual, inclusiv munca de a asigura că instrumentele generice de inteligență artificială generativă pot fi eficient adaptate pentru sectoarele specifice care doresc să le adopte.
La nivel de sector, acest lucru poate arăta foarte diferit: în manufactură, poate implica utilizarea de modele localizate antrenate pe cunoașterea specifică domeniului, alături de măsuri puternice de confidențialitate și securitate; în industriile creative, accentul poate fi pe diversificarea ieșirilor și pe facilitarea unei colaborări mai semnificative între oameni și inteligență artificială.
La nivel tehnic, experimentăm cu modele de limbaj mare pentru a sprijini sarcinile de evaluare. Un studiu arată că modelele de limbaj mare pot evalua noutatea și utilitatea și se aliniază mai strâns cu experții umani atunci când sunt ghidate de prompturi bine proiectate. Un articol conex folosește lanțul de gândire și agregarea multi-model pentru a face evaluarea inteligenței artificiale mai fiabilă. De asemenea, explorăm agenții conversaționali pentru a capta cerințele de transformare digitală ale organizațiilor, demonstrând că chatbot-urile pot conduce interviuri structurate în mod eficient. În ansamblu, aceste inițiative indică un viitor în care inteligența artificială ne ajută să păstrăm expertiza, să luăm decizii mai bune și să implicăm utilizatorii în mod etic.
Mulțumim pentru interviul gândit și insight-urile; cititorii care doresc să afle mai multe despre lucrările profesoarei Ahmed-Kristensen despre designul condus de inteligență artificială, creativitate și transformare digitală responsabilă pot explora cercetarea și inițiativele în curs la laboratorul DIGIT.
