Microsoft Research הציגה ב-22 באוקטובר את Flint-interactive, שפה ליצירת תצוגות נתונים אינטראקטיביות מעל Flint. במקום לבקש מסוכן AI לכתוב בעצמו את כל הקוד שמחבר בין לחיצה, בחירת נתונים ושינוי הגרף, המערכת מאפשרת לתאר את ההתנהגות ברמה גבוהה יותר. המטרה היא לאפשר לקוראים לחקור גרפים שנוצרו בעזרת AI, ולא רק לצפות בתמונה שהסוכן בחר עבורם.
לפי Microsoft, המערכת תומכת בפעולות כמו בחירה, הדגשה, סינון ושינוי אזור התצוגה, וכן בקשרים בין גרפים ורכיבים נוספים. ההכרזה עוסקת בכלי להצגת מידע ולבניית אינטראקציות. היא אינה הודעה על מודל AI חדש, וגם אינה קביעה שכל צ'אטבוט מקבל מעתה את אותן יכולות. השימוש תלוי בחיבור המתאים ובסביבת התוכנה שבה פועל הסוכן.
מה משתנה כשאפשר לגעת בגרף
גרף קבוע מציג זווית מסוימת על הנתונים. הוא עשוי להיות בהיר ושימושי, אבל השאלה הבאה של הקורא מחייבת לעיתים יצירת גרף נוסף או בקשה חדשה לסוכן. תצוגה אינטראקטיבית יכולה לאפשר לבחור קבוצה, להתמקד באזור או להשוות פרטים בלי להתחיל מחדש. המשמעות היא מעבר מקריאת תוצאה אחת לחקירה מוגבלת ומוגדרת של אותו מערך מידע.
Microsoft מדגימה בין היתר בחירה המקשרת בין 2 גרפים: כאשר מסמנים קבוצת נקודות באחד מהם, הנקודות המתאימות מודגשות גם בשני. הדגמות נוספות מחברות בין טבלה לגרף או מאפשרות שינוי לאורך זמן. אלו דוגמאות להתנהגות שהמערכת יכולה להגדיר, ולא עדות לכך שכל תצוגה נוצרת באופן מושלם ללא תכנון. עדיין צריך להחליט אילו קשרים יעזרו למשתמש להבין את הנתונים.
הבחירה הזאת אינה עניין של עיצוב בלבד. אם שני גרפים מתייחסים לקבוצות שונות, או אם הסינון משנה רק אחד מהם בלי שהדבר ברור, הקורא עלול לפרש השוואה לא נכונה. לכן אינטראקטיביות טובה צריכה להבהיר מה נבחר ומה השתנה. כלי שמקל לבנות את המנגנון יכול לפנות זמן להחלטה הזאת, אבל אינו מקבל אותה במקום מי שמכין את התצוגה.
שכבת ביניים בין כוונה לקוד תצוגה
במרכז Flint-interactive נמצאת הפרדה בין המשמעות של פעולת המשתמש לבין הפרטים הדרושים לציור התוצאה. המערכת מתרגמת פעולות לאירועים סמנטיים, כלומר אירועים שמייצגים מה המשתמש בחר בנתונים, ומחברת אותם לפעולות עדכון. במקום לטפל ישירות בכל פרט של מנוע התצוגה, אפשר להגדיר מה אמור לקרות בעקבות הבחירה.
לפי Microsoft, המהדר של Flint מטפל בחלק מהתלויות בין הלוגיקה החזותית לאינטראקציה. ההבטחה היא לצמצם מורכבות בפיתוח ובתיקון תקלות. זהו יתרון שהחברה מייחסת לתכנון המערכת; ההודעה אינה מספקת שיעור שיפור אחיד לכל משימה. חשוב גם להפריד בין אמינות הממשק לבין אמינות הניתוח. גרף שמגיב נכון ללחיצה עדיין יכול להציג משתנה לא מתאים או השוואה מטעה.
ההפרדה יכולה להיות משמעותית במיוחד לסוכני AI, משום שקוד תצוגה ארוך יוצר מקומות רבים שבהם אפשר לטעות. תיאור קצר יותר של הכוונה מצמצם את מספר הפרטים שהסוכן צריך להפיק במפורש. עם זאת, בקשה קצרה עדיין יכולה להיות עמומה. אם המשתמש לא הגדיר מה להשוות, איזה טווח זמן להציג או כיצד לטפל בערכים חסרים, שכבת הביניים אינה הופכת את ההחלטות הללו למובנות מאליהן.
בתוך שיחה וגם בתוך יישום
Microsoft מתארת 2 מסלולי שימוש עיקריים. הראשון הוא שילוב בסביבת שיחה או קנבס באמצעות Flint-MCP ו-MCP Apps. לאחר ההגדרה המתאימה, הסוכן יכול לייצר מפרט גרף לצד מפרט אינטראקציה ולהציג את התוצאה בשיחה. המסלול השני מיועד למפתחים שבונים לוח מחוונים, סיפור נתונים או יישום עם רכיבים המחוברים זה לזה.
ביישום כזה, בחירה בגרף יכולה להשפיע גם על טבלה, רכיב ממשק או מצב היישום. הכיוון ההפוך אפשרי אף הוא: רכיב חיצוני יכול לשלוט בעדכון התצוגה. המשמעות למפתח היא שהגרף אינו חייב להישאר יחידה מבודדת. הוא יכול להשתלב בתהליך שבו המשתמש עובר בין פירוט, השוואה והסבר. כדי שזה יהיה שימושי, צריך להגדיר במפורש אילו רכיבים חולקים את אותו הקשר.
האפשרות לשלב את הכלי בשיחה אינה שקולה להפעלה אוטומטית בכל שירות AI. לקוח התוכנה צריך לתמוך בחיבור ובתצוגה הנדרשים. בארגון יש גם משמעות לשאלה אילו נתונים מועברים לכל רכיב, ומה מותר למשתמש לראות. ההכרזה אינה מבטלת את ההחלטות האלה. היא מוסיפה דרך לבנות את האינטראקציה, בעוד בחירת הסביבה והמידע נשארת חלק מהטמעת המערכת.
יותר חופש לקורא, אותה אחריות לנתונים
עבור מי שמפיק דוחות, היתרון האפשרי הוא שהקורא יכול לבדוק חתך שמעניין אותו בלי לבקש מראש כל גרסה של אותו גרף. זה יכול להתאים לתצוגה שבה יש כמה קבוצות או תקופות, והקורא רוצה לראות כיצד הן מתקשרות. אבל ככל שנפתחות יותר אפשרויות, חשוב לשמור על הסבר ברור לצירים, ליחידות ולסינון הפעיל. אינטראקציה אינה מתקנת חוסר בהירות בנתונים עצמם.
Microsoft מציגה גם אפשרות להגדיר התנהגויות מותאמות מעבר לתבניות המוכנות. הדבר מרחיב את הגמישות, ובמקביל מחזיר למפתח חלק מהאחריות לתכנון ולבדיקה. התנהגות מותאמת צריכה להיבחן מול מצבים כמו בחירה ריקה, שינוי טווח או מידע חסר. אלה אינם פרטים שוליים: לעיתים דווקא בהם מתגלה אם הממשק נשאר מובן כאשר המשתמש יוצא מהדוגמה הראשונית.
למשתמשים בישראל אין בהכרזה מסלול גישה מקומי נפרד. צוות שרוצה להציג מידע בעברית צריך להביא בחשבון את כיווניות הטקסט ואת אופן הצגת התוויות בסביבה שבה הוא בונה. עצם התמיכה באינטראקציה אינה מבטיחה התאמה אוטומטית לכל שפה או מסך. לכן גם כאשר הנתונים נכונים, הקריאות של התוצאה היא חלק מהבדיקה המעשית של התצוגה, ולא שלב שאפשר לדלג עליו.
ההכרזה מציעה כיוון ברור לכלי AI שעובדים עם מידע: התשובה יכולה לכלול מרחב לחקירה, ולא רק מסקנה ותמונה נלווית. Flint-interactive מספקת שפה לתיאור המרחב הזה ומנגנון שמחבר את הפעולות לתצוגה. הערך המעשי שלה יהיה ביכולת לעזור לקורא לשאול שאלה מדויקת יותר על אותם נתונים, תוך שמירה על ההבחנה בין מה שהגרף מציג לבין מה שאפשר להסיק ממנו.