Intelligenza artificiale: uno strumento per generare testi o immagini.

Autrice: Silvia Chiesa

Immagine generata tramite AI

Negli ultimi mesi si è sentito molto parlare di intelligenza artificiale come strumento che permette di generare testi o immagini a partire da una serie di richieste sull’output desiderato o brevi indicazioni. In particolare, il tema maggiormente attuale fa riferimento al nuovo strumento OpenAI “ChatGPT”. Questo strumento di Chat, la cui sigla GPT indica Generative Pretrained Transformer, è un modello che è stato addestrato e può essere usato per rispondere a domande specifiche, conversare con gli esseri umani e generare testo.

Un aspetto che trovo particolarmente interessante e vicino alle tematiche di RE:LAB, è il fatto che ChatGPT non è solo in grado di dialogare, tradurre frasi e generare testi, ma può anche scrivere protocolli per la ricerca con utenti. ChatGPT è infatti in grado di definire i vari passaggi di un processo di ricerca dando indicazioni sulla fase di brief, sulla definizione dei protocolli di ricerca e sulla fase di debrief di un test.

ChatGPT, quali sono le tue competenze in ambito UX research?

Questa è la spiegazione che viene data da ChatGPT se interrogato sulle sue abilità come UX researcher:

ChatGPT can generate text that represents different usage scenarios for a product or user interface. This text can then be used to assess the comprehension and usability of the interface by sending it to users and collecting their feedback. ChatGPT can generate realistic usage scenarios that can be used to test the functionality of a user interface in different situations. This allows designers and researchers to evaluate how their interface behaves in real-life usage scenarios and identify usability issues.

ChatGPT can also be used to generate poll questions to gather user feedback and design better user interfaces. Additionally, ChatGPT’s natural language processing capabilities can be used to analyze survey data collected from user interviews and surveys to identify usability issues and identify areas for improvement.

Abbiamo quindi provato ad interrogare ChatGPT per comprendere come condurrebbe test con utenti negli ambiti di maggior interesse di RE:LAB, chiedendogli nello specifico di provare a delineare dei test di usabilità nell’ambito delle interfacce nel contesto automotive. I risultati di questa interrogazione e dialogo portano all’identificazione di tre principali ambiti di studio:

· indagine dell’usabilità del sistema di infotainment;

· usabilità dei sistemi vocali a bordo veicolo;

· usabilità di features per persone con disabilità.

Quali sono quindi i test che farebbe ChatGPT per testare l’usabilità dei sistemi di infotainment?

In riferimento a quest’ambito ChatGPT propone di valutare l’usabilità di contenuti e funzioni come navigatore, media e aria condizionata, che sono controllati tramite touchscreen o comandi vocali.

In particolare, ChatGPT propone un test per uno scenario in cui un utente desidera cambiare stazione radio durante la guida. Alcuni task contengono istruzioni su come cambiare stazione radio utilizzando i comandi vocali o il touchscreen e vengono date indicazioni sui dati che dovrebbero essere raccolti dai ricercatori.

E per valutare l’usabilità dei sistemi vocali?

I sistemi vocali consentono ai conducenti di utilizzare comandi vocali naturali per effettuare chiamate, inviare messaggi e controllare alcune funzioni del veicolo. In questo caso ChatGPT suggerisce un test in cui un utente desidera effettuare una telefonata durante la guida e valutare la user experience dell’interazione al fine di renderla più spontanea e naturale.

Quale tipologia di test invece viene proposta per l’indagine delle barriere architettoniche per le persone con disabilità?

ChatGPT propone un protocollo di test per valutare l’usabilità delle interfacce automobilistiche per conducenti e passeggeri con disabilità visive, uditive e motorie attraverso l’utilizzo dei comandi vocali e dei sistemi di feedback vocale da parte di passeggeri ipovedenti. Ad esempio, suggerisce uno scenario in cui un passeggero desidera cambiare stazione radio durante la guida. Per i passeggeri con disabilità motorie, ChatGPT propone invece uno scenario in cui un passeggero desidera regolare la temperatura all’interno dell’auto utilizzando il touchscreen o i pulsanti.

Foto di Sanket Mishra via Unsplash

Punti di forza e di debolezza

Dal confronto con ChatGPT emergono risultati interessanti su quelle che possono essere considerate le sue competenze principali, ma anche i suoi limiti. Le sue abilità principali risiedono principalmente nella capacità di generare in pochi istanti una risposta e di descrivere in maniera corretta alcune tipologie di test che vengono comunemente condotti per valutare l’usabilità di interfacce utente.

Nel contesto di creazione di scenari di test e ricerche con utenti, ChatGPT potrebbe essere utile per molti casi d’uso, come ad esempio per proporre idee in fase di generazione di procedure di test o essere un aiuto per studenti e giovani ricercatori che si approcciano a questi temi per la prima volta.

Da un’indagine più approfondita, o quando viene interrogato più dettagliatamente, emergono però anche i limiti di questo strumento, che risultano evidenti soprattutto nella modalità ripetitiva e mono metodologicache caratterizza i test proposti da ChatGPT anche in altri contesti.

ChatGPT, come ti vedi fra 5 anni?

I sistemi di intelligenza artificiale destano particolare interesse, soprattutto in riferimento al dibattito se e come si potranno sostituire alla mente dell’uomo. Ultimamente abbiamo sentito molto parlare di questi temi e di questi strumenti, soprattutto nell’ambito della generazione di testi, di immagini o nel dialogo con umani. Abbiamo inoltre visto che le loro potenzialità si avvicinano anche al nostro contesto e alla generazione di test con utenti, di cosa sono in grado e di cosa non sono ancora in grado di fare, andando ad immaginare quali sono le possibili potenzialità di questi strumenti.

Saranno ad esempio in grado di proporre test in ambito innovazione utilizzando non solo metodologie tradizionali, ma anche metodi di ricerca più innovativi?

O sarà possibile sostituire i partecipanti di un test attraverso questi strumenti? O ancora verificare la veridicità o i contenuti latenti delle risposte fornite dalle persone?

A partire da questi spunti appare evidente che questo è solo il punto di partenza e sarà interessante indagare, vedere e proseguire lo studio di questi temi per continuare a potenziare le intelligenze artificiali, cercare di capire come utilizzare questi strumenti, in particolare nell’ambito della ricerca con utenti, cercando non solo di ottenere indicazioni e supporto nella conduzione dei test, ma anche nella risoluzione di alcune difficoltà o nell’affrontare nuova sfide.

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