Почему AI-продуктам разрешили быть с плохими интерфейсами?

Мы десятилетиями учились проектировать интерфейсы так, чтобы пользователь понимал, что происходит, мог контролировать систему и исправлять ошибки.
С появлением ИИ эти принципы никуда не исчезли, но сама природа ошибок изменилась, и многие привычные UX-паттерны перестали справляться с ними.

👀 И когда мы добавляем к продукту слово ИИ, то многие из тех же проблем почему-то начинают восприниматься как «особенности технологии».

1️⃣ ИИ слишком уверенно говорит то, чего не знает.
Для пользователя интерфейс часто никак не различает «Я точно знаю» и
«Это наиболее вероятный вариант, который я сгенерировал».
Одинаковый шрифт. Одинаковый цвет. Одинаковая структура ответа.
Но природа информации совершенно разная.

2️⃣Пользователь гораздо быстрее разочаровывается в алгоритме.
После того как люди видели ошибку алгоритма, они быстрее теряли к нему доверие, чем к человеку, даже в ситуациях, где алгоритм в целом показывал более высокую точность.
И здесь UX может либо помочь восстановить доверие, либо окончательно его разрушить.

3️⃣ AI-интерфейсы плохо умеют говорить «я не смог»
При обработке запроса системой могут возникнуть три различных проблемы:
▪️техническая ошибка, такая как тайм-аут,
▪️отказ в соответствии с политикой контента,
▪️ фундаментальное непонимание запроса.
Большинство ИИ-продуктов объединяют все три в одно общее сообщение об ошибке. Это приучает
Для пользователя это нередко выглядит одинаково «Что-то пошло не так. Попробуйте еще раз».
Но это три разных проблемы и у каждой должен быть свой путь восстановления.
Нужно определить источник ошибки, объяснить пользователю, что произошло, и дать ему понятный путь вперед.

4️⃣ Цена плохого UX уже измеряется не только раздражением.
61% пользователей не доверяют AI-системам. 3 из 5 человек испытывают настороженность или прямое недоверие к интерфейсам AI, указывая на непрозрачность решений и риски безопасности данных.
44% сотрудников используют AI «вслепую» и без разрешения. Из-за отсутствия точного UX-контроля и понятной фильтрации данных 46% работников загружают чувствительную корпоративную информацию в публичные AI-сервисы.
58% слепо полагаются на выводы AI. Люди не проверяют результат работы нейросети, потому что интерфейсы не выводят метрики уверенности (confidence scores) или ссылки на первоисточники.
Можно сколько угодно писать пользователю в Terms of Use, что ИИ «может ошибаться».
Но если интерфейс визуально и поведенчески создает впечатление надежного эксперта, пользователь будет ориентироваться прежде всего на сам опыт взаимодействия, а не на юридический дисклеймер.

5️⃣А иногда плохой UX превращается в юридическую проблему.
Как, например, в известном кейсе Moffatt v. Air Canada, когда чат-бот Air Canada сообщил пассажиру неверную информацию о возможности получить компенсацию по тарифу для поездки в связи со смертью родственника. Когда пассажир попытался получить обещанную компенсацию, авиакомпания отказала. Air Canada, среди прочего, пыталась утверждать, что чат-бот является отдельной сущностью, ответственной за свои действия.
Суд указал, что чат-бот является частью сайта Air Canada и компания отвечает за информацию, которую предоставляет ее сайт независимо от того, находится она на обычной странице или поступает через чат-бот.

Если чат-бот выдал неправильный ответ, то пользователь может ошибиться.
Если ИИ-агент самостоятельно выполнил неправильное действие, то ошибка уже становится изменением реального мира. Агент, который забронировал не тот рейс или отправил неправильное сообщение, приводит к тому, что пользователь перестает предоставлять системе автономию. Восстановление требует не исправления, а перепроектирования модели взаимодействия, которая восстанавливает отозванные пользователем разрешения. Это более сложная задача, чем предполагают большинство команд.

📝Что делать:
▪️ Уберите антропоморфизм и «постфактум-рассуждения». Фразы вроде «Я подумал над вашей задачей...» или пошаговые «цепочки мыслей» часто создают лишь иллюзию человеческого разума и логики, маскируя ошибки модели. Используйте фактологический и нейтральный язык.
▪️Не прячьте дисклеймеры в футер. Предупреждения вида «AI может ошибаться» мелким серым шрифтом внизу страницы никто не читает. Размещайте их в фокусе внимания рядом с полем ввода и сопровождайте конкретным действием (например, «Перепроверьте цифры по ссылке»).
▪️Сделайте источники контекстными и интерактивными. Не закапывайте ссылки на источники внизу полотна текста. Размещайте интерактивные плашки с понятными названиями рядом со спорным утверждением.

❕ Но пока в этой гонке оценка происходит по критерию насколько впечатляюще ИИ умеет это делать, а не насколько хорошо человек понимает, что именно сейчас делает ИИ. А это уже совсем другой UX....

📌 Что почитать:

🔹The UX of AI Itself Is Broken/ Tushar Deshmukh
🔹The Complete List of AI Chatbot Failures (2025-2026)
🔹Human-Centered AI Guidebook, Google People + AI Research (PAIR).
🔹Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025
🔹Chatbot UI Design Patterns and Best Practices 2026, Fuselab Creative.
🔹Agent UX: Designing UI for AI Agents in 2026, Fuselab Creative
🔹Explainable AI in Chat Interfaces, 2025, Megan Chan|NN Group
🔹How AI Is Changing Search Behaviors/ NN Group
🔹Algorithm Aversion: People Erroneously Avoid Algorithms after Seeing Them Error

#UXWatch
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator

😵‍💫 Pattern_AI Recap: обзор постов за июнь - август 2026

Подборка по ключевым рубрикам:

⚖️ #LawAndDisorder
🔹ЕС запускает систему маркировки контента, созданного ИИ;
🔹Знак ЕС для маркировки контента, сгенерированного ИИ;
🔹Как маркировать аудио, созданное ИИ?;
🔹Еврокомиссия и AI Board признали Кодекс прозрачности эффективным способом соблюдения AI Act;
🔹Рекомендации по статье 50 AI Act;
🔹Какой дипфейк считается вымышленным?;
🔹Когда ИИ-текст нужно маркировать по AI Act?;
🔹Что такое "проверка человеком" текста по AI Act?;
🔹Human Oversight в AI Act: фразы «решение принимает человек» недостаточно
🔹Как легально внедрять ИИ-агентов в бизнес-процессы в ЕС;
🔹ЕС представил План действий по кибербезопасности и ИИ;
🔹Правила веб-скрейпинга для обучения ИИ от EDPB;
🔹ИИ в HR становится предметом судебных разбирательств;
🔹AI в HR: что должны учитывать работодатели в ЕС;
🔹AI в HR: что должны учитывать работодатели в ЕС (Часть 2);
🔹В Польше подписан Закон об ИИ;
🔹ЕС готовится ограничить доступ детей к социальным сетям;
🔹Запрет соц.сетей детям младше 15 лет во Франции;
🔹Указ США по безопасности ИИ;
🔹Иллинойс принял один из самых жестких законов США о безопасности передовых ИИ-моделей;
🔹Стратегия Канады по развитию ИИ;
🔹В России с 1 сентября вступит в силу Закон "О поддержке развития технологий ИИ в РФ";
🔹В Китае вступили в силу правила для ИИ-компаньонов;

Читайте, пересылайте, возвращайтесь к важному.
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator

⚖️ #LawAndDisorder

🔹AI slop в законопроектах;
🔹Проверка чат-бот приложения для смартфона, что нашел регулятор;
🔹CNN подала в суд на Perplexity AI;
🔹Иск к OpenAI касается безопасности ChatGPT;
🔹Суды и регуляторы хотят изменить правила игры для поискового ИИ;
🔹Кто и за что судится с разработчиками ИИ;
🔹 Android вводит обязательную верификацию разработчиков;
🔹История с Anthropic не про Anthropic;
🔹Решение о получении визы помог оценить ИИ?;
🔹Если ИИ «запомнил» произведение, это может быть нарушением авторских прав;
🔹Загрузка данных в DeepSeek признана судом разглашением коммерческой тайны;
🔹ИИ используется официально в судебном процессе в Южной Корее;
🔹 Character.AI нарушила GDPR или какие уроки извлечь бизнесу из решения итальянского регулятора;

Читайте, пересылайте, возвращайтесь к важному.
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator

🔍 #UXWatch

🔹Ваш разговор с ИИ может читать не только ИИ;
🔹Ваш разговор с ИИ может читать не только ИИ (Часть 2);
🔹Обратите внимание на PP Claude;
🔹Google AI Overviews меняют экономику интернета;
🔹Риски и правила безопасности при работе с ИИ-агентами;
 🔹Иллюзия продуктивности или как нейросети незаметно уничтожают успеваемость школьников;
🔹95% всего GenAI-трафика приходится на чатботов;
🔹AI-компаньоны, алгоритмы и UX ЕС считает новыми рисками для психического здоровья;
🔹AI-актриса получила главную роль в полнометражном фильме;
🔹ЕС меняет экосистему Android: Google открывает новые возможности для AI-ассистентов;
🔹Доверие к ИИ важнее политики конфиденциальности;
🔹Чьи рекомендации важнее, человека или ИИ?;
🔹Как компании будут бороться за рекомендации ИИ или почему SEO меняется;
🔹Синдром гиперопеки: как ИИ-ассистенты разрушают навыки долгосрочного обучения;
🔹Почему AI-продуктам разрешили быть с плохими интерфейсами?;

Читайте, пересылайте, возвращайтесь к важному.
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator

🎙 #AIShelf

🔹Бесплатные лекции Гарварда и книги MIT;
🔹Чек-листы при внедрении ИИ на соответствие GDPR от польского регулятора;
🔹ЕС готовит правила для облачных вычислений и ИИ
🔹Как взять ИИ в компании под контроль за 90 дней;
🔹Как ИИ-поставщики используют ваши данные? Проверяем, что в DPA перед запуском;
🔹Al Compliance для бизнеса: чек-лист готовности;
🔹Недооценка рисков ИИ может оказаться самой дорогой ошибкой бизнеса;
🔹Чек-лист по AI Governance;
🔹ISO стандарты, применимые к ИИ;
🔹70% организаций уже используют ИИ. Но к AI Act готовы только 31%;
🔹Руководство по безопасной разработке ИИ-систем SAIL 2.0;
🔹ENISA Secure by Design and Default Playbook;
🔹Privacy Enhancing Technologies: Guide on Federated Learning|PDPC Singapore;

Читайте, пересылайте, возвращайтесь к важному.
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator

Кто на самом деле читает ваши диалоги с ChatGPT?

Уже обсуждали в постах, что OpenAI может раскрывать диалоги, промпты и личности юзеров в расследованиях и в судебных делах.

👀 Зато в секретном проекте OpenAI под кодовым названием Project Lily сотни сторонних подрядчиков ежедневно читают, анализируют и оценивают ваши реальные переписки с ChatGPT.
Модели улучшаются не только на алгоритмах. Судебные истории с суицидами привели к ручному труду. Подрядчикам поручено отучать ChatGPT от угодничества (sycophancy) и имитации человеческих эмоций, а также убирать штампы типо «AI-speak». OpenAI заявляет, что старается удалять личную информацию до того, как запросы попадут к проверяющим, но компания признает, что конфиденциальные данные все же могут проникнуть.
Как в пословице: "Один — тайна, два — полтайны, три — нет тайны."

🔍 Смотрим условия остальных.

Правила Anthropic: "By default, no Anthropic personnel can read your retained conversations. Human review can occur only through a controlled access path—for example, when content is flagged by our automated trust and safety systems for potential harm. These reviews can only be performed by a small set of approved reviewers. Every instance of access is recorded in a tamper-proof log that reviewers cannot suppress or modify. After 30 days, the data is deleted automatically, except in the rare cases where it's been flagged by our automated trust and safety systems or we're legally required to keep it. Eligible organizations also have the option to add customer-managed encryption keys and access transparency audit logs."

Правила Google: " A subset of chats are reviewed by human reviewers (including Google’s trained service providers) to help improve Google services. These include Gemini models, other generative AI models that power Gemini Apps, and technologies that help reduce unintended activations.
Reviewers assess if Gemini Apps’ responses were low-quality, inaccurate, or harmful. They also suggest better responses. We use their suggestions to help our models respond better in the future. Chats are also reviewed to keep Gemini safe and secure for everyone and to address violations of the Google Terms of Service, including the Generative AI Prohibited Use Policy. Reviewed chats are retained for up to three years.
Even if your Keep Activity setting is off or you use temporary chats, Google still uses your chats to respond to you and help protect Google, our users, and the public, including with help from human reviewers."

❕Не пишите лишнего и отключите функцию "улучшать модель", если не хотите, чтобы вас читали за 50$ в час....

#UXWatch
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator

Результаты проверки Ray-Ban Meta от немецкого регулятора

Про ассиметрию осведомленности при использовании умных очков мы уже обсуждали в этом посте.
Теперь и Гамбургский Уполномоченный по защите данных опубликовал итоговый отчёт о проверке Ray-Ban Meta с ИИ (Meta Platforms признана экстремистской, её деятельность на территории России запрещена).

👀 Посмотрим главные тезисы:
▪️Светового индикатора недостаточно, чтобы человек понял, что его снимают. На втором поколении очков при работе ИИ индикатор вообще не загорается. А технически его можно закрыть так, чтобы запись продолжалась.

▪️ Если ИИ просто отвечает на вопрос пользователя, обработка данных посторонних людей может в отдельных случаях опираться на законный интерес. Но нужна оценка каждой ситуации отдельно. Действительно ли необходима съёмка человека, можно ли обойтись без его данных и мог ли он разумно ожидать такую обработку.

▪️Использование данных случайно снятых третьих лиц для обучения модели, как правило, нельзя обосновать ни согласием, ни законным интересом. Человек не знает, что его снимают, не ожидает использования своих данных для обучения модели и практически не может вовремя возразить.

▪️Если обучение включено, пользователь очков и Meta могут считаться совместно определяющими цели и способы обработки данных, хотя ответственность пользователя не распространяется на последующие действия Meta, которые он уже не контролирует.
Чем умнее становятся очки, тем сложнее объяснить человеку, что именно происходит.
Это уже не только вопрос удобства устройства, а вопросы прозрачности, правового основания такой обработки, реального контроля человека над своими данными.

▪️Кроме того, публикация снятых материалов в Facebook или Instagram является отдельной операцией обработки.
Согласие человека на съёмку само по себе не означает согласие на публикацию. А публично размещённые материалы могут использоваться не только для показа пользователям, но и в других процессах обработки Meta.
Пример: при съёмке общего плана публичного мероприятия, регулятор допускает возможность опираться на законный интерес. Но это зависит от конкретных обстоятельств, т.е. человек не должен быть основным объектом съёмки, а его разумные ожидания и право возражать должны учитываться.

В результате делается вывод, что в соответствии с законодательством о защите данных включение в базу данных лиц, не входящих в близкий круг друзей и семьи, будет недопустимо, за исключением редких случаев законного интереса, поскольку получение информированного согласия на практике невозможно из-за отсутствия прозрачности. Кроме того, будет регулярно отсутствовать правовая основа для обучения ИИ компанией Meta.

#UXWatch #LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator

ИИ-агент впервые оказался в уведомлении об утечке персональных данных

Испанское агентство по защите данных (AEPD) сообщило о первом полученном им уведомлении об утечке, которая, по информации пострадавшей организации, была осуществлена с использованием ИИ-агента.
👀 Агент получил доступ к приложению, самостоятельно искал уязвимости, затем изменил персональные данные и получил доступ к счетам. AEPD пока продолжает расследование и не подтверждает все обстоятельства инцидента, не называет организацию и использованную языковую модель.

Почти одновременно с этим кейсом Google подтвердил, что во время тестирования Gemini получил доступ к системам трёх реальных компаний. В одном случае модель подбирала пароль, в двух других использовала найденные в открытом доступе учётные данные. Во всех случаях Gemini остановился, обнаружив, что оказался в реальной системе.

Anthropic сообщил о четырёх случаях несанкционированного доступа Claude к реальным сторонним системам во время испытаний, для поиска подобных случаев компания проверила около 481 млн записей.
И помним про инцидент с Hugging Face от OpenAI, где модели во время испытаний обошли предусмотренные ограничения, получили доступ к интернету и сторонней инфраструктуре, а затем использовали найденные учётные данные и уязвимости для дальнейшего продвижения.

📝 На этом фоне необходимо менять сценарии управления рисками:
▪️ атаки с использованием ИИ-агентов нужно прямо учитывать при оценке рисков обработки ПД. Одного упоминания вредоносного ПО, фишинга или несанкционированного доступа может быть недостаточно, т.к. автоматизация способна изменить вероятность, скорость и масштаб инцидента.
▪️нужно пересматривать время обнаружения и реагирования. Сценарий, рассчитанный на действия человека, может не учитывать ситуацию, когда агент одновременно анализирует множество ресурсов, проверяет разные точки доступа и меняет свои действия в зависимости от полученного результата.
▪️ещё важнее становятся цифровые идентификаторы и права доступа. Учётная запись, ключ API или токен с избыточными полномочиями могут дать агенту возможность быстро перемещаться между системами и сервисами.
▪️ одного человеческого контроля недостаточно. Он остаётся необходимым, но должен дополняться техническими механизмами обнаружения, ограничения и прекращения действий агента, способными работать с той же скоростью, что и агент.

❕Базовые принципы не меняются (минимизация данных, ограничение доступа, устранение уязвимостей, контроль поставщиков, разделение полномочий, готовность к реагированию), но меняется временной масштаб, в котором эти меры должны работать.

#UXWatch #LawAndDisorder
————
@pattern_ai | AI GDPR Navigator