Системы искусственного интеллекта представляют уникальные проблемы интерфейса, которые не решаются традиционными дизайнерскими конвенциями, в первую очередь из-за их менее детерминированной природы. Один и тот же ввод может давать разные результаты, делая качество продукта зависимым не только от возможностей модели. Ключевые проблемы взаимодействия включают определение того, когда ИИ должен предлагать, спрашивать или действовать, как представлять неопределенность и какие доказательства должны сопровождать сгенерированные ответы. Эти вопросы имеют решающее значение для того, чтобы пользователи могли оценивать результаты, исправлять ошибки и сохранять ответственность за решения. Центральная цель дизайна — помочь пользователям правильно полагаться на ИИ. Эта структура обобщает исследования в области взаимодействия человека и ИИ, систем с смешанной инициативой, доверия к автоматизации и ответственного ИИ в практические принципы дизайна. Она опирается на спецификации передовых моделей, работы по взаимодействию со смешанной инициативой и существующие принципы ИИ от таких компаний, как Google и IBM. Руководства Microsoft, особенно касающиеся сбоев ИИ, также оказывают влияние.Структура подчеркивает разработку интерфейсов, которые проясняют роль системы, позволяют понимать и проверять результаты, сохраняют контроль пользователя, поддерживают исправления и при необходимости ограничивают автономность. Вероятностная основа признает, что модели ИИ больше похожи на вероятностные сервисы, чем на фиксированные функции, что требует дизайнов, учитывающих вариативность результатов. Установка ожиданий включает четкое изложение возможностей и ограничений ИИ, решение проблемы «чистого холста» с помощью руководства и представление результатов как отправных точек, а не окончательных вердиктов. Калиброванное доверие достигается путем согласования зависимости пользователя с надежностью системы посредством происхождения, предпочтения доказательств перед оценками уверенности и упрощения проверки. Прозрачность гарантирует, что рассуждения и доказательства могут быть проверены при необходимости, а контроль и агентность облегчаются путем упрощения действий по редактированию и переопределению. Стратегии плавного отказа помогают пользователям восстановиться после неопределенности и ошибок, а совместное создание рассматривает результаты ИИ как черновик, который нужно доработать. Ответственная автономность ограничивает действия ИИ в зависимости от ставок и разрешений, а устойчивая зависимость предполагает постоянное управление качеством и изменениями с течением времени.