To design with AI models, user experience (UX) designers must assess the fit between the model and user needs. Based on user research, they need to contextualize the model's behavior and potential failures within their product-specific data instances and user scenarios. However, our formative interviews with ten UX professionals revealed that such a proactive discovery of model limitations is challenging and time-intensive. Furthermore, designers often lack technical knowledge of AI and accessible exploration tools, which challenges their understanding of model capabilities and limitations. In this work, we introduced a failure-driven design approach to AI, a workflow that encourages designers to explore model behavior and failure patterns early in the design process. The implementation of fAIlureNotes, a designer-centered failure exploration and analysis tool, supports designers in evaluating models and identifying failures across diverse user groups and scenarios. Our evaluation with UX practitioners shows that fAIlureNotes outperforms today's interactive model cards in assessing context-specific model performance.


翻译:在设计AI模型时,用户经验(UX)设计师必须评估模型与用户需求之间的适当性。根据用户研究,他们需要将模型的行为和潜在失败情况与其产品特定数据实例和用户假设情景联系起来。然而,我们与10名UX专业人员的成型访谈表明,这种主动发现模型局限性的做法具有挑战性和时间密集性。此外,设计师往往缺乏对AI的技术知识和无障碍探索工具,这对其理解模型能力和限制提出了挑战。在这项工作中,我们引入了一种由失败驱动的设计方法。在设计过程中,我们引入了一种鼓励设计师在设计过程中早期探索模型行为和失败模式的工作流程。FAIlureNotes是一个以设计师为中心的失败探索和分析工具,它支持设计师评估模型,并查明不同用户群体和情景的失败。我们与UX执行人员进行的评估表明,FAIureNotes在评估特定背景模型性能时,超越了今天的互动模型卡。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2022年4月30日
Arxiv
33+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
16+阅读 · 2021年7月18日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员