Human-Centric AI: ใช้ Design Thinking สร้าง AI ที่คน ‘รัก’ ไม่ใช่ ‘กลัว’

ในยุคที่ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อยๆ คำถามที่ตามมาคือ เราจะสร้าง AI ที่ไม่เพียงแค่มีประสิทธิภาพ แต่ยังเป็นที่ยอมรับและสร้างความไว้วางใจให้กับผู้ใช้งานได้อย่างไร? คำตอบอยู่ที่การนำแนวคิด Design Thinking มาประยุกต์ใช้ในการพัฒนา AI หรือที่เราเรียกว่า Human-Centric AI นั่นเอง

 

Human-Centric AI คืออะไร?

Human-Centric AI คือการออกแบบและพัฒนา AI โดยยึดมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ทำความเข้าใจความต้องการ ปัญหา และบริบทการใช้งานจริงของผู้คน เพื่อสร้าง AI ที่ใช้งานง่าย ตอบโจทย์ความต้องการ สร้างประสบการณ์ที่ดี และลดความรู้สึกอึดอัดหรือหวาดกลัวที่อาจเกิดขึ้น

 

ทำไม Human-Centric AI ถึงสำคัญ?

• สร้างความไว้วางใจ: AI ที่เข้าใจและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ จะช่วยสร้างความไว้วางใจและลดความกังวลเกี่ยวกับการถูกคุกคามหรือควบคุม
• เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน: AI ที่ออกแบบมาอย่างดี จะช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถโต้ตอบและทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ
• ลดอคติและความผิดพลาด: การทำความเข้าใจผู้ใช้งานอย่างลึกซึ้ง จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถลดอคติที่อาจฝังอยู่ในข้อมูลและอัลกอริทึมของ AI ได้
• สร้างนวัตกรรมใหม่ๆ: เมื่อ AI ถูกมองว่าเป็นเครื่องมือที่ช่วยเสริมศักยภาพมนุษย์ จะนำไปสู่การพัฒนานวัตกรรมที่สร้างสรรค์และมีคุณค่า

 

การนำ Design Thinking มาสร้าง Human-Centric AI

Design Thinking เป็นกระบวนการคิดเชิงออกแบบที่มี 5 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ Empathize, Define, Ideate, Prototype และ Test ซึ่งในที่นี้ เราจะเน้นไปที่ 3 ขั้นตอนแรกที่สำคัญต่อการสร้าง AI ที่คน “รัก” ไม่ใช่ “กลัว”

 

1. Empathize: เข้าใจอย่างลึกซึ้ง

ขั้นตอนนี้คือการทำความเข้าใจผู้ใช้งานอย่างถ่องแท้ ไม่ใช่แค่ความต้องการพื้นฐาน แต่รวมถึงความรู้สึก ความคิด ประสบการณ์ และบริบทการใช้งานจริง นักพัฒนา AI ต้องสวมบทบาทเป็นผู้ใช้งาน และมองโลกผ่านสายตาของพวกเขา

วิธีการ:

• สัมภาษณ์ผู้ใช้งาน: พูดคุยกับกลุ่มเป้าหมายเพื่อทำความเข้าใจปัญหา ความต้องการ และความคาดหวังที่พวกเขามีต่อ AI
• สังเกตพฤติกรรม: เฝ้าสังเกตวิธีการที่ผู้คนโต้ตอบกับเทคโนโลยีในปัจจุบัน และปัญหาที่พวกเขาเผชิญ
• สร้าง Persona: สร้างตัวละครสมมติที่เป็นตัวแทนของผู้ใช้งานกลุ่มต่างๆ เพื่อช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจและจดจำความต้องการของกลุ่มเป้าหมายได้ดีขึ้น
• Journey Mapping: สร้างแผนภาพเส้นทางการใช้งานของผู้ใช้ เพื่อระบุจุดที่พวกเขามีความสุข จุดที่ติดขัด และจุดที่ต้องการความช่วยเหลือจาก AI

ตัวอย่าง: หากต้องการสร้าง AI สำหรับดูแลผู้สูงอายุ การทำ Empathize จะช่วยให้เราเข้าใจว่า ผู้สูงอายุต้องการความช่วยเหลือในเรื่องใดบ้าง (เช่น การแจ้งเตือนเรื่องยา การเชื่อมต่อกับคนในครอบครัว) พวกเขามีความกังวลอะไรบ้างเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยี และอินเทอร์เฟซแบบไหนที่ใช้งานง่ายสำหรับพวกเขา

 

2. Define: กำหนดปัญหาที่แท้จริง

หลังจากรวบรวมข้อมูลจากการทำ Empathize แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสังเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อระบุปัญหาที่แท้จริงของผู้ใช้งานอย่างชัดเจนและกระชับ การกำหนดปัญหาที่ถูกต้องคือหัวใจสำคัญในการพัฒนา AI ที่มีคุณค่า

วิธีการ:

• Point of View (POV) Statement: สร้างประโยคที่สรุปปัญหาและความต้องการของผู้ใช้ในรูปแบบ “[ผู้ใช้] ต้องการ [ความต้องการ] เพราะ [ข้อมูลเชิงลึก]”
• How Might We (HMW) Questions: ตั้งคำถามเชิงสร้างสรรค์ที่เปิดกว้างและกระตุ้นให้เกิดแนวคิดใหม่ๆ ในการแก้ไขปัญหา เช่น “เราจะทำอย่างไรให้ AI ช่วยลดภาระงานเอกสารของพนักงานได้?”
• Root Cause Analysis: วิเคราะห์หาสาเหตุที่แท้จริงของปัญหา เพื่อไม่ให้เราแก้ไขที่ปลายเหตุ

ตัวอย่าง: จากตัวอย่าง AI ดูแลผู้สูงอายุ หากพบว่าผู้สูงอายุลืมรับประทานยาบ่อยครั้ง และรู้สึกโดดเดี่ยว ปัญหาที่แท้จริงอาจไม่ใช่แค่ “AI แจ้งเตือนเรื่องยา” แต่เป็น “ผู้สูงอายุต้องการระบบที่ช่วยเตือนการรับประทานยาอย่างนุ่มนวลและเป็นส่วนตัว พร้อมทั้งช่วยให้พวกเขารู้สึกเชื่อมโยงกับโลกภายนอก เพื่อลดความรู้สึกโดดเดี่ยว”

 

3. Ideate: ระดมสมองเพื่อหาทางออกที่สร้างสรรค์

เมื่อเข้าใจปัญหาอย่างถ่องแท้แล้ว ขั้นตอน Ideate คือการระดมสมองเพื่อสร้างสรรค์แนวคิดและโซลูชันที่เป็นไปได้มากที่สุด โดยเน้นที่ปริมาณของไอเดีย มากกว่าคุณภาพในตอนแรก เปิดใจรับฟังทุกความคิดเห็น และส่งเสริมให้เกิดการต่อยอดไอเดีย

วิธีการ:

• Brainstorming: จัดเวิร์คช็อประดมสมองกับทีมผู้พัฒนาและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• Mind Mapping: สร้างแผนผังความคิดเพื่อเชื่อมโยงไอเดียต่างๆ และมองเห็นภาพรวม
• SCAMPER Technique: ใช้เทคนิค SCAMPER (Substitute, Combine, Adapt, Modify, Put to another use, Eliminate, Reverse) เพื่อกระตุ้นความคิดสร้างสรรค์
• Worst Possible Idea: ลองคิดถึงแนวคิดที่แย่ที่สุด เพื่อกระตุ้นให้เกิดแนวคิดที่ดีขึ้น
• Sketching: วาดภาพหรือร่างแนวคิดต่างๆ เพื่อให้เห็นภาพที่ชัดเจนขึ้น

ตัวอย่าง: จากปัญหา “ผู้สูงอายุต้องการระบบที่ช่วยเตือนการรับประทานยาอย่างนุ่มนวลและเป็นส่วนตัว พร้อมทั้งช่วยให้พวกเขารู้สึกเชื่อมโยงกับโลกภายนอก เพื่อลดความรู้สึกโดดเดี่ยว” แนวคิดที่เกิดขึ้นอาจรวมถึง:

• AI ผู้ช่วยเสียง: AI ที่สามารถพูดคุยโต้ตอบกับผู้สูงอายุ เตือนเรื่องยา และเล่าข่าวสารประจำวัน
• แอปพลิเคชันสำหรับครอบครัว: แอปที่เชื่อมต่อผู้สูงอายุกับคนในครอบครัว ให้พวกเขาสามารถส่งข้อความ รูปภาพ หรือวิดีโอคอลหากันได้
• อุปกรณ์สวมใส่: นาฬิกาอัจฉริยะที่แจ้งเตือนเรื่องยาและวัดค่าสุขภาพต่างๆ
• Gamification: การทำให้การรับประทานยาเป็นเกมที่มีรางวัล เพื่อกระตุ้นให้ผู้สูงอายุปฏิบัติตาม

หลังจากได้แนวคิดจำนวนมากแล้ว ทีมจะทำการคัดเลือกและปรับปรุงแนวคิดที่ดีที่สุดเพื่อนำไปสู่ขั้นตอน Prototype และ Test ต่อไป

การใช้ Design Thinking ในการสร้าง Human-Centric AI ไม่ใช่แค่กระบวนการทางเทคนิค แต่เป็นการเปลี่ยนกรอบความคิดที่ยึดมนุษย์เป็นศูนย์กลางอย่างแท้จริง ด้วยการทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง กำหนดปัญหาที่ชัดเจน และสร้างสรรค์แนวทางแก้ไข เราจะสามารถสร้าง AI ที่ไม่เพียงแค่ฉลาด แต่ยังเป็นมิตร เข้าถึงได้ และเป็นส่วนหนึ่งที่ช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้คนได้อย่างแท้จริง

  

แหล่งที่มาของข้อมูล:

• Brown, T. (2009). Change by Design: How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation. HarperBusiness.
  • https://www.ideo.com/journal/change-by-design
• IDEO. (n.d.). Design Thinking.
  • https://designthinking.ideo.com/
• Norman, D. A. (2013). The Design of Everyday Things: Revised and Expanded Edition. Basic Books.
  • https://jnd.org/books/the-design-of-everyday-things-revised-and-expanded-edition/