В сообществе Google UX мы рады объявить о начале работы над новой инициативой под названием «машинное обучение, ориентированное на человека» (HCML).
Цель HCML проста: сфокусировать и направить разговор о машинном обучении (ML) так, чтобы он всегда оставался ориентированным на потребности человека.
В последнее время ML стал играть все более важную роль в разработке продуктов и услуг. Однако существует риск, что, увлекаясь техническими возможностями ML, мы забудем о людях, для которых мы создаем эти продукты.
HCML призван решить эту проблему. Мы работаем над тем, чтобы:
- Сделать ML понятным для UX-специалистов. Мы хотим, чтобы UX-специалисты всех уровней могли confidently discuss ML and its potential impact on user experience.
- Создать набор инструментов и ресурсов, которые помогут UX-специалистам интегрировать ML в свою работу. Эти инструменты будут включать в себя руководства, примеры и лучшие практики.
- Содействовать инклюзивному и этичному развитию ML. Мы хотим, чтобы ML разрабатывался и использовался таким образом, чтобы приносить пользу всем людям, независимо от их происхождения или способностей.
Как мы это делаем?
1. Работа с UX-специалистами по всей компании.
Мы уже начали работать с UX-специалистами из разных команд Google, чтобы провести семинары и тренинги по основам ML.
2. Разработка инструментов и ресурсов.
Мы разрабатываем набор инструментов и ресурсов, которые помогут UX-специалистам интегрировать ML в свою работу.
3. Сотрудничество с сообществом.
Мы активно сотрудничаем с сообществом UX-специалистов, чтобы узнать их мнение о HCML и заручиться их поддержкой.
Почему это важно?
HCML имеет важное значение для будущего UX-дизайна. ML обладает огромным потенциалом для создания более удобных и эффективных продуктов и услуг. Однако важно, чтобы мы использовали ML responsibly and ethically.
HCML поможет нам сделать это, ensuring that ML is always developed and used with the needs of people in mind.
Присоединяйтесь к нам!
Мы приглашаем всех UX-специалистов присоединиться к нам в работе над HCML.
Вместе мы можем создать будущее, в котором ML будет работать на благо всех людей.