Prof. Saeema Ahmed-Kristensen, DIGIT Lab Direktörü – Röportaj Serisi

Professor Saeema Ahmed-Kristensen tasarım mühendisliği alanında önde gelen bir akademisyen ve Exeter Üniversitesi‘nde Araştırma ve Etki Başkan Yardımcısı olarak görev yapmakta ve aynı zamanda DIGIT Lab‘in direktörü olarak görev yapmaktadır. DIGIT Lab, dijital inovasyon ve dönüşüm üzerine odaklanan büyük bir disiplinler arası araştırma girişimidir. Araştırması, tasarım yaratıcılığı ve biliş, veri odaklı ve dijital tasarım, gelişmiş teknolojilerin karmaşık mühendislik ve ürün geliştirme süreçlerine entegrasyonu ile ilgilenmektedir. Ayrıca, akademik içgörüyü gerçek dünya etkisine dönüştürmek için endüstri işbirliği, politika katılımı ve büyük ölçekli araştırma programları yoluyla güçlü bir vurgu yapmaktadır.

Kariyeriniz Cambridge, DTU, Imperial College London, Royal College of Art ve şimdi Exeter Üniversitesi’ni içeriyor. Geriye bakıldığında, tasarım, yaratıcılık ve dijital teknolojilerin rolü hakkında düşüncelerinizi şekillendiren deneyimler veya dönemeçler nelerdi?

Tasarım alanında çalışmam birçok farklı kültürü ve disiplini kapsadı. Brunel’de teknoloji, insan merkezli tasarım ve form anlayışını birleştiren o dönemdeki birkaç kursun birinde başladım. Bana yaratıcılık ve inovasyonun yakından ilişkili olduğunu öğretti.

Cambridge’de çalışmak düşüncemi daha da genişletti. Kolej ortamı bana birçok disiplini gösterdi ve inovasyonun farklı alanlardan gelen bilginin bir araya gelmesine bağlı olduğunu gösterdi. Doktora çalışmam havacılık sektöründe odaklandı ve mühendislerin nasıl bilgi bulup kullandıklarını inceledi. İnsanların bilgiye nasıl eriştiğini, uzmanlığın nasıl destekleneceğini veya kopyalanabileceğini ve biliş, bilgisayar bilimi ve mühendislik tasarımı arasındaki kesişimi araştırdım. Bu insan merkezli lens beni bugüne kadar etkiledi.

Dijital teknolojiler büyüdükçe, çalışmalarımdaki sorular da büyüdü. IoT verileri, AI ve gelişmiş hesaplamaların yükselişi tasarımı sadece insan merkezli olmaktan çıkardı ve toplum merkezli olmaya yöneltti. Bu, Exeter Üniversitesi’ndeki çalışmalarımı şekillendirmeye devam ediyor, burada DIGIT Lab’i yönetiyorum ve yaratıcı süreçte LLM’lerin rolü, endüstrilerin bunları benimseme konusundaki engelleri ve verilerin nasıl inovasyonu sürdürebileceği üzerine odaklanıyorum.

İmparatorluk ve Royal College of Art’ta geçen zamanım, tasarımın sadece ürün veya hizmetleri şekillendirmekten daha fazlasını içerdiğini gösterdi. Doğru insanlar, süreçler ve kültür ile tasarım, yeni ve ölçeklenebilir teknolojiler, malzemeler ve fikirlerin sürücüsü olabilir ve bugün ve yarının küresel zorluklarını ele alabilir.

DIGIT Lab, büyük kuruluşlar içindeki dijital dönüşüme odaklanıyor. Liderlerin AI’nin tasarımı, inovasyonu ve karar alma sürecini nasıl değiştireceğini en çok yanlış anladığına inandığınız şey nedir?

AI, araştırma ve belirli endüstrilerde ilerleme kaydetti, ancak uzmanlık açıkları, liderlik anlayışı ve değer ve altyapı konusunda netlik eksikliği nedeniyle sınırlı kaldı. LLM’ler ve DALL·E gibi üretken araçların yükselişi ile AI daha erişilebilir hale geldi ve daha az uzmanlık gerektiriyor. Ancak bu, gizlilik, veri güvenliği ve genel amaçlı modellerin belirli alanlara nasıl uygulanacağı konusunda yeni soruları da gündeme getiriyor.

Tasarım ve inovasyonda bu konular özellikle belirgindir. AI ve insan tarafından üretilen 12.000’den fazla fikir üzerinde yapılan araştırmamız, AI fikirlerinin benzer kavramlar etrafında toplandığını gösterdi. Bu, genel amaçlı araçlara insan uzmanlığını entegre etmenin, AI’ı domaine adapte etmenin veya AI’ı insan yaratıcılığı ve karar alma ile birlikte nasıl kullanacağımızı anlamamız gerektiğini vurguladı.

Çok fazla araştırmanız, tasarım中的 yaratıcılık ve biliş ile ilgileniyor. Üretken AI, fikir, kavram ve iterasyonları ölçeklenebilir bir şekilde üretebilecek duruma geldiğinde, yaratıcılığın hangi yönlerini insan olarak benzersiz görüyorsunuz ve hangilerini AI odaklı süreçlere doğru bir şekilde kaydırabilirsiniz?

Yaratıcılık her zaman benim için alternatifler üretmekten daha fazlasını içerdi. Niyet, kültürel anlam ve bir tasarımın oluşturduğu duygusal bağ ile ilgili. DIGIT Lab’in yakın tarihli bir anketi, insanların %82’sinin insan önderliğindeki veya hibrit çalışmanın daha anlamlı hissettiğini ve %71’inin AI yalnızca tasarımına duygusal olarak weniger bağlı hissettiğini gösterdi. Çok sayıda kişi AI tarafından üretilen çalışmaları “duygusuz” veya “aşırı mükemmel” olarak tanımladı ve %36’sı bunların etkisinin nhanh chóng azaldığını hissetti. Bu yanıtlar, uzun süredir inandığım bir şeyi pekiştirdi: Duygusal katılım, yaratıcı çalışmanın nasıl deneyimlendiği ve değer verildiği konusunda temel bir unsur.

İnsan ve AI fikirlerini karşılaştıran araştırmamız, insan tasarımcıların daha çeşitli, yeni fikirleri yaratma ve yaratıcı çıktının derinlik ve anlamını sağlama konusunda daha iyi olduğunu gösterdi. Tasarımcılar, sorunları anlamadan önce fikir üretmeleri gerektiğini ve LLM’lerin tasarımcıları bir sorun’dan diğerine geçmelerine yardımcı olmak için bilgi toplamakta faydalı olabileceğini gösterdi. İnsan uzmanlığını AI araçlarına entegre edebilirsek, bunlar fikirlerin değerlendirilmesini de destekleyebilir ve AI’ın insan yaratıcı becerilerinden daha iyi yararlanmasını sağlayabilir.

Çalıştığımız zincir-düşünce yaklaşımı, LLM’lerin uzmanların düşünme şekline uymasını destekliyor, sadece puanlar vermiyor. Her durumda, insan denetimi sonuçları yorumlamak ve tasarım seçimlerinin kullanıcıların yaşam deneyimlerine uyduğunu sağlamak için gereklidir.

Bu, AI’nin yaratıcılığa hiçbir şekilde yerinin olmadığını söylemek değil. AI ve insanlar farklı güçlere katkıda bulunur. İnsanların tutarlı olarak insan veya hibrit çalışmaya daha olumlu tepki vermesi, merkezin nerede olduğunu gösterir. AI, tasarım alanını genişletmaya, kalıpları analiz etmeye ve yapılandırılmış eleştiri sunmaya yardımcı olabilir, ancak bu algılamalar, AI’ın stilli, algoritmik mükemmellik ve duygusal uzaklıkta insan yargısına ihtiyaç duyduğu alanları gösterir.

Bu nedenle, gelecekteki yaratıcılığın temel olarak işbirlikçi olduğunu görüyorum. AI, olanakların alanını genişletebilir. Tasarımcılar, AI’ı insan yargısı ile birleştirdiğinde, daha sağlam, daha hayal gücü olan ve sonuçta daha insan merkezli bir yaratıcı süreç ortaya çıkar.

Yaratıcı deneyimleri nicelendirme ve tasarım bilgisini yapılandırma için yaklaşımlar geliştirdiniz. AI sistemlerinin ürün ve hizmetleri üretmesiyle birlikte, nasıl insan deneyimleri, duyguları ve kültürel sinyallerin tasarım sürecine merkezinde kalmasını sağlayabilirsiniz?

İnsan deneyimini merkezileştirmek için, algı ve duygu bilgisini yöntemlerimize entegre etmeliyiz.

İki ana yaklaşım vardır. Birincisi, etkili insan-AI işbirliğini sağlayan, zengin bir insan deneyimi, algı ve duygu anlayışını mümkün kılan nitel verilerin gerekliliğini tanır. İkincisi – çalıştığım – bu bilginin AI sistemlerinin anlayabileceği ve kullanabileceği modellere çevrilmesini amaçlar.

Bu modelleri geliştirmek zorlu, çünkü kullanıcı deneyimi, insan algısı ve tasarlanan ürün veya sistemlerin özelliklerini birleştirmeli ve insan tepkilerini ve genel deneyimi tahmin edebilmelidir.

Karmaşık endüstrilerle – havacılık, tıp, imalat, tüketici ürünleri – çalışıyorsunuz. Bu yüksek riskli ortamlarda, AI destekli tasarımı güvenlik, izlenebilirlik ve güven gereksinimleri ile nasıl dengeleyebilirsiniz?

Yüksek riskli sektörlerde, AI’nin nasıl yönetileceği sorusudur, yoksa kullanılmayacağı değil. Güven, her tasarım ve karar alma aşamasında net hesap verebilirlik, izlenebilirlik ve açıklanabilirlik gerektirir. AI, simülasyon, optimizasyon ve erken aşama keşifte güçlü bir destek rolü oynayabilir, ancak nihai otorite olamaz.

Bu alanların çoğu sıkı düzenlemelere tabidir ve güvenli veri işlemeden, kişisel veya ticari olarak duyarlı verilerin güvenliğini gerektirir. Bu sektörlerde, sorgular veya promt’lar genellikle yerel veri kullanılarak geliştirilmeli ve özgünlük ve ilgiliğini sağlamak için yerel AI araçlarının geliştirilmesi yaygındır.

Araştırmamız, AI’ın uzman yargısını tamamlamak, değil değiştirmek için gerektiğini tutarlı bir şekilde gösteriyor. İnsan denetimi, özellikle güvenlik, risk ve sorumlulukla ilgili kritik karar noktalarında gereklidir. AI destekli sistemlere güvenmek için organizasyonların, modellerin nasıl eğitildiğini, hangi verilerin kullanıldığını ve çıktıların nasıl üretildiğini şeffaf bir şekilde belgelemeleri gerekir. Bu şeffaflık olmadan, güven büyüyemez, teknoloji ne kadar gelişirse gelişsin.

Çok sayıda organizasyon, AI’yi ürün geliştirme sürecine anlamlı bir şekilde entegre etme konusunda zorluk yaşıyor. AI’yi deneyselden stratejik uygulamaya geçmek için ekiplere hangi pratik adımları önerirsiniz?

Çok sayıda organizasyon, AI’yi net bir stratejik amaç olmadan benimser ve bu nedenle deneysel aşamada takılır kalır. İlk pratik adım, AI’nın geliştirme sürecinde ne rol oynayacağı konusunda açık olmaktır – bu, fikir üretimi, test hızlandırma, değerlendirme veya karar alma olabilir. Bu netlik olmadan, pilotlar gerçek iş ve tasarım sonuçlarından kopuk kalır.

Ekiplere doğru temelde kaliteli, iyi yönetilen veri yatırımı gerekir, özellikle kullanıcı deneyimini yansıtan veri. Ayrıca AI’ın current sınırlarına, özellikle yaratıcı ve insan merkezli yargıda, uzman denetiminin gerekliliğine gerçekçi bir şekilde yaklaşmak önemlidir.

Çok sayıda sektör, AI’nin deneysel kullanımından daha geniş benimsenmeye rehberlik eden AI politikaları geliştirmeye başlamıştır. Bu politikalar, organizasyonların AI’ın gerçekten değer katacağı alanları tanımlamasına, aynı zamanda insanların nerede gerekli olduğunu garantilemesine yardımcı olur.

Son olarak, organizasyonlar, gerçek iş akışlarına gömülü, düşük riskli pilotlarla ilerlemelidir. Bu pilotlar, tasarımcılar, mühendisler, veri bilimcileri ve alan uzmanlarını bir araya getirmeli ve öğrenmenin paylaşıldığını ve aktarılabilir olduğunu garantilemelidir. AI, günlük uygulamaya tasarlandığında ve AI’ın ayrı bir deneysel katman olarak değil, bir parçası olarak ele alındığında değer sağlar.

Araştırmalarınız, tasarım bilgisini yapılandırma ve otomatize etme yöntemlerini içerir. AI sistemlerinin tasarım niyeti, kullanıcı ihtiyaçları ve bağlam hakkında nasıl düşünebileceği konusunda ne kadar ilerideyiz ve bu sistemlerin gerçekten değer katacağı bir şekilde değil, sadece içerik üreterek değil?

Bazı alanlarda, kullanıcı tercihlerini öngörmenin nispeten kolay olduğunu söyleyebiliriz, çünkü tarama geçmişleri veya izlenen filmler gibi veriler kullanılarak öneriler yapılabilir. Bu alanlar, kolayca erişilebilen verilerden yararlanmaktadır.

Ürün ve hizmetlerin tasarımı söz konusu olduğunda, insanların seçimlerine, ihtiyaçlarına ve yaşam deneyimlerine ilişkin veriler genellikle kolayca erişilemez.

Çalışmam ve DIGIT Lab’deki araştırmam, insanların tasarım özelliklerine nasıl tepki verdiğini ve LLM’lerin bu bilgileri kullanarak tasarım yaratıcılığını değerlendirmesini içeriyor. Ancak, AI’nin anlamını bağlamsallaştırabileceği current modeller çalışıyor, ancak insan rehberliği veya gelişmiş modeller olmadan bunu başaramıyor. Bu nedenle, AI’nin tasarım niyeti hakkında düşünme yeteneği gelişiyor, ancak insan uzmanlığının bir tamamlayıcısı olarak kalıyor.

Tasarım döngülerini hızlandırdıkça – fikirlerden prototiplere – tasarımcıların hangi yeni becerilere ihtiyacı olacak? Gelecek nesil yaratıcı yetenek için üniversiteler ve organizasyonlar nasıl yeniden düşünmelidir?

Tasarımcılar, hem insan algısı hem de AI destekli araçlar konusunda yetkin olmalıdır. Biçim, malzeme ve oranların duygusal tepkilere nasıl şekil verdiğini anlamak, iyi tasarımın temelini oluşturmaya devam edecektir. Aynı zamanda, AI sistemlerini destekleyen fikir üretimi ve değerlendirme araçlarını kullanabilmeli ve bunların sınırlarını anlamalıdır. AI, tasarım akışlarını hızlandırırken, tasarımcıların AI çıktılarını eleştirel bir şekilde yorumlayabilme ve insan yargısı ile birleştirebilme yeteneğine ihtiyaç duyulacaktır.

Universiteler ve organizasyonlar, gelecek nesil yaratıcı yetenek için nasıl eğitim verdiklerini yeniden düşünmelidir. Bazı üniversiteler, tasarım programlarına veri bilimini entegre etmeye başladı, ancak bu yeterli değil. what’s masih eksik, dijital çağın gerçeklerine uygun tasarım düşünce yöntemleridir – AI ile işbirliği yapmayı, disiplinler arası çalışmayı ve hızlı deneyimi desteklemeyi sağlayan yöntemler.

Bu boşluğu ele almak önemlidir. Bu nedenle, koleğim Dr. Ji Han ile birlikte, Cambridge University Press’te Dijital Çağda Tasarım Düşüncesi adlı bir kitap yazıyoruz. Bu kitap, AI ile birlikte etkili bir şekilde tasarlamak için gereken çerçeveleri, becerileri ve düşünce şekillerini bir araya getirecektir.

DIGIT Lab, sorumlu dönüşümü vurguluyor. AI, tasarım akışlarına çeşitli endüstrilerde entegre olurken, hangi etik veya toplumsal risklere daha fazla dikkat edilmesi gerekiyor?

Örneğin, AI ürünlerinin geliştirilmesinde kullanılan veri setlerinin etik kullanımını garantilemek, bilgilendirilmiş onay alma ve şeffaflık sağlamak önemlidir. Ayrıca, AI sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılan veri setlerindeki olası önyargıları tanımak da önemlidir.

Fakat daha derin etik konular da vardır. Tasarımcılar insan verilerini kullanırken, gizlilik, önyargı ve şeffaflıkla ilgili sorumlulukları dikkate almalıdır. DIGIT Lab’ın bir çalıştayı, imalat sektöründe “veri”, “insan” ve “yönetişim” olarak adlandırılan ana zorlukları vurguladı ve daha iyi veri toplama, insan denetimi ve güvenlik, güven, fikri mülkiyet ve düzenleme konularında net politikalar gerektiğini gösterdi. Bu riskleri ele almak, AI sistemlerinin çeşitli verilere dayalı olarak inşa edildiğini, insan yargısını kritik noktalarda entegre ettiğini ve kapsayıcı tasarım standartlarını saygı duyarak, gizlilik, onay ve kültürel bağlamı dikkate alarak anlamına gelir.

Kullanıcı deneyimine göre ürünlerin gelişmesini sağlayan veri ve AI hakkında nasıl düşünüyorsunuz? Gerçek zamanlı verilere dayanarak fabrikadan çıktıktan sonra ürünlerin dinamik olarak evrimleşeceği bir gelecek görüyor musunuz? Eğer öyleyse, tasarımcılar bu dünyaya nasıl hazırlanmalı?

Veri odaklı tasarım, ürünlerin kişiselleştirilmesini, özelleştirilmesini veya bireysel davranışlara adapte edilmesini sağlayabilir. Bunlar “akıllı” sistemlere dönüşür ve gömülü sensörler ve IoT bağlantısı aracılığıyla nasıl kullanıldıkları hakkında veri toplarlar. Çerçevesinde, bu verileri kullanarak ürünleri fabrikadan çıktıktan sonra güncellemek ve adapte etmek söz konusudur.

Bu geçiş, yeni sorumluluklar getirir. Tasarımcılar, hangi insan verilerinin – davranışsal, fizyolojik, geri bildirim veya duygusal – ilgili olduğunu belirlemelidir. Ayrıca, güncellemelerin amaçlanan estetik ve duygusal nitelikleri koruduğundan emin olmalıdır. Son olarak, yönetişim önemlidir: endüstri çalıştayımız, veri, güven ve gizlilik konularında net politikalar ve insan denetimi gerektiğini vurguladı. Ürünlerin gelişimi, anlamlı ve etik bir şekilde yapıldığında, kalıcı değer ve tepki sunabilir.

Şu anda sizi motive eden büyük araştırma soruları nelerdir? AI, yaratıcılık ve tasarım mühendisliği arasındaki kesişmede önümüzdeki birkaç yıl içinde hangi đột breakleri görebileceğimizi düşünüyorsunuz?

Çok sayıda zorluk çözülmedi – bunlardan bazıları üzerinde çalışıyorum, örneğin genel amaçlı üretken AI araçlarının specific sektörlere uyarlanmasını sağlamak için çalışıyorum.

Sektör düzeyinde, bu farklı görünüyor: imalat sektöründe, yerel olarak eğitilen modeller ve güçlü gizlilik ve güvenlik önlemleri olabilir; yaratıcı endüstrilerde, çıktı çeşitliliği ve insan-AI işbirliği odak noktası olabilir.

Teknik düzeyde, büyük dil modellerini değerlendirme görevlerini desteklemek için deneyler yapıyoruz. Bir çalışma, LLM’lerin insan uzmanlarıyla daha iyi hizalanabileceğini ve iyi tasarlanmış promt’lar tarafından yönlendirilebileceğini gösteriyor. Bir başka çalışma, zincir-düşünce promt’larını ve çoklu model birleştirmesini kullanarak AI değerlendirmesini daha güvenilir hale getirmektedir. Ayrıca, organizasyonların dijital dönüşüm gereksinimlerini yakalamak için konuşma ajanslarını da araştırıyoruz ve chatbot’ların yapılandırılmış görüşmeleri etkili bir şekilde gerçekleştirebileceğini gösteriyoruz. Bu girişimler, AI’ın uzmanlığı korumasına, daha iyi kararlar almasına ve kullanıcıları etik bir şekilde etkilemesine yardımcı olabileceği bir geleceğe işaret etmektedir.

Thoughtful ve aydınlatıcı röportaj için teşekkür ederiz; okuyucular, Prof. Ahmed-Kristensen’in AI destekli tasarım, yaratıcılık ve sorumlu dijital dönüşüm konularındaki çalışmalarını öğrenmek için DIGIT Lab‘in devam eden araştırmaları ve girişimlerini keşfedebilir.