تُعتبر تجربة المستخدم (UX) وواجهة المستخدم (UI) من العناصر الأساسية في تطوير أي منتج، ولكن لا يزال الحصول على تقييمات موثوقة يتطلب توظيف مشاركين بشريين أو إجراء اختبارات A/B عبر الإنترنت، مما يجعل عمليات التكرار في المراحل الأولى بطيئة ومكلفة. في هذا السياق، استكشفت الأبحاث الأخيرة استخدام نماذج لغوية متعددة الوسائط (Multimodal Large Language Models) كبديل لتقييم هذه الواجهات.

لكن معظم الأدوات الحالية لا تقدم سوى انتقادات سطحية، أو تعكس تحيزات نماذجها بدلاً من إعطاء تقييمات تمثل استجابة حقيقية من المستخدم. وهنا يأتي دور PerceptUI، الإطار الجديد الذي يُعد بتغيير كيفية تقييم واجهات وتجارب المستخدم.

يقوم PerceptUI بتوقع كيفية إجابة مستخدم محدد على أسئلة تتعلق بالواجهة، وينتج مبررات بلغة طبيعية. تم تدريب PerceptUI على مرحلتين:
1. مرحلة تكرار التفكير التبايني، حيث يتم استخراج الدروس من قرارات البشر لتوفير مبررات مولدة من المعلم.
2. مرحلة تطوير المحفزات التأملية، حيث يتم التعلم من الفشل السابق للنموذج.

من خلال تطبيق PerceptUI عبر مجموعة واسعة من المجالات والبيانات، أظهر القدرة على تحقيق مستوى واقعي مماثل للبشر، واستطاع التعميم على أسئلة وشخصيات جديدة، مما يُثبت فعاليته وموثوقيته في تقديم تقييمات تمثيلية على مستوى السكان.

هل تتخيل أن تطور الذكاء الاصطناعي قد يُحدث ثورة في طرق تقييم واجهات وتجارب المستخدم؟ شاركونا آراءكم في التعليقات.