Digitala barnböcker utan bias : kan AI bli en superhjälte för inkludering

Sammanfattning

Denna studie syftar till att öka förståelsen för hur AI-promptning kan designas i digitala barnböcker för att motverka bias och samtidigt förbättra användarupplevelsen. Genom att utveckla och utvärdera en egen artefakt undersöks hur användarstyrd och systemstyrd promptning kan kombineras för att skapa mer inkluderande och rättvisa AI-genererade berättelser, med fokus på representation av kön och hudfärg i både text och bild. Studien riktar sig främst till forskare, utvecklare och designers inom AI och digitala barnprodukter. Teoretiskt utgår studien från begrepp kring användarupplevelse (UX) och användbarhet, där UX handlar om den helhetsupplevelse en produkt ger, och användbarhet om hur effektiv, lättlärd och tillfredsställande produkten är. Designprinciper för webb såsom interaktivitet, navigation och tillgänglighet betonas, liksom emotionell design som skapar engagemang via visuella och auditiva element. AI och promptning lyfts fram som viktiga designelement i moderna interaktiva system. Metodologiskt används Design Science Research (DSR) med en abduktiv ansats. Datainsamlingen kombinerar kvalitativa intervjuer med barnboksförfattare och en kvantitativ enkät till föräldrar. Artefakten utvärderas både genom kvantitativ analys av genererade sagor för stereotyper och kvalitativa användartester med think aloud-observationer. Studien följer DSR:s iterativa processer för problemidentifiering, kravinsamling, artefaktutveckling och utvärdering. Resultaten visar att artefakten, en webbaserad tjänst för AI-stött barnboksskapande, lyckas skapa en inkluderande, engagerande och lättanvänd design. Särskilt framhålls balansen mellan användarstyrd och systemstyrd promptning som en nyckel till att ge användarna frihet att påverka innehållet utan att förstärka stereotyper. Dock identifieras behov av förbättringar inför nästa utvecklingsfas. Diskussionen lyfter fram att en kombination av diskret systemstyrning och aktiv användarstyrning är effektiv för att motverka bias utan att begränsa kreativitet. En viktig utmaning är att hantera tekniska begränsningar, särskilt den tidskrävande bildgenereringen som påverkar användarupplevelsen. Studien betonar även behovet av nyanserad representation i AI-innehåll, vilket kräver mer avancerade prompts och bättre träningsdata. Transparens i AI-systemets styrning föreslås som en väg att öka användarnas förtroende och förståelse.