UserTesting 推出新一代 AI 技術 擴充套件人類洞察力平臺
介紹
UserTesting 是一家提供使用者體驗研究服務的公司，他們最近推出了一套新的生成式 AI 功能，旨在幫助客戶透過人工智慧擴充套件他們的經驗研究努力。該平臺與 OpenAI 進行整合，利用其先進的生成式 AI 技術，幫助使用者更容易地從研究資料中生成摘要和構建報告。這些新功能擴充套件了 UserTesting 近年來內部開發的 AI 能力，幫助組織更好地理解產品和服務的使用者行為和情感。
使用生成式 AI 的人類洞察力
到當前為止，UserTesting 提供給使用者的大部分 AI 功能都屬於機器學習（ML）的範疇。UserTesting 利用自己的 ML 模型處理平臺上的資料，幫助團隊測試使用者如何與服務或應用程式互動和體驗。UserTesting 記錄使用者的操作過程，然後使用 ML 模型提取洞察力。這些模型有助於識別情感、意圖以及使用者在工作流程中遇到的問題。
而與以往不同的是，UserTesting AI 工具不僅僅只將原始資料傳送給生成式 AI 模型進行處理。UserTesting 的執行長安迪·麥克米蘭（Andy MacMillan）強調他們將生成式 AI 和現有的模型結合使用。
“我們使用了這些機器學習的輸出，包括研究人員可能覺得有趣的摩擦、洞察力和建議以及譯稿，使用大型語言模型（LLMs）生成了任務、摘要和研究報告。”
生成式 AI 幫助避免偏見
迄今為止，使用者體驗研究人員在 UserTesting 平臺上根據資料和洞察力自行撰寫報告和摘要。但現在對於想要測試新的移動應用程式的團隊來說該平臺會識別並匹配符合測試需求的使用者個人資料。使用者透過影片和音訊來測試應用程式原型，UserTesting 的 ML 模型識別出有趣的資料點。使用者的語音和影片都被記錄下來，整個測試過程將被轉錄成文字。
“我們透過執行所有資料流透過的 ML 模型來提取有趣的瞬間。”麥克米蘭說。
UserTesting 平臺提供了結果頁面，列出測試中的有趣資料點和重點。而有了 UserTesting AI，研究人員現在可以得到一份全面的摘要和報告，這些報告和摘要由 AI 生成，並具有具體的引文和參考，幫助研究人員深入分析特定資料點。
麥克米蘭表示雖然人們對於廣泛使用生成式 AI 可能存在潛在偏見的擔憂，但 UserTesting AI 實際上可以幫助減少潛在的偏見。
“我們認為 UserTesting AI 可以幫助我們的客戶更加高效。我認為它也可以幫助研究人員避免遺漏一些重要訊息，還可以幫助消除偏見，讓研究人員能夠看到他們可能未能察覺的事情。”
結論
UserTesting 的新一代 AI 功能透過利用生成式 AI 技術，不僅擴充套件了使用者體驗研究平臺的能力，還提供了更全面的摘要和報告，這有助於研究人員更好地理解產品和服務的使用者需求。同時 UserTesting AI 的引入還有助於減少研究人員可能存在的偏見，提高研究的效率和可靠性。不過我們也需要警惕生成式 AI 技術的廣泛應用可能帶來的潛在問題，尤其是關於偏見和倫理的問題。
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