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譯者推薦 | 作為現(xiàn)在熱門的 AI 交互,已經(jīng)有不少文章進(jìn)行了設(shè)計(jì)探討。而在此篇,設(shè)計(jì)師總結(jié)了過去 20 年間 AI 設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),總結(jié)出 18 個(gè)交互設(shè)計(jì)指南,為我們提供了設(shè)計(jì)原則,希望有所裨益。
Photo by Franck V. on Unsplash
如今,許多產(chǎn)品都具備了 AI 支持的一些功能。我們每天都在移動(dòng)設(shè)備上以各種形式攜帶 AI 系統(tǒng),例如活動(dòng)跟蹤器、郵件過濾器、自動(dòng)完成和社交網(wǎng)絡(luò)訂閱廣告。像 Siri、Google Home 和 Cortana 這樣的虛擬助手幫助我們完成簡單的任務(wù)。推薦系統(tǒng)會為我們建議在亞馬遜上的下一次購買,并指引導(dǎo)我們進(jìn)入下一個(gè)喜歡的 Netflix 系列。
AI 融合產(chǎn)品的共同特征是,與其他系統(tǒng)不同,它們依賴于概率,因此涉及不確定性。AI 注入的產(chǎn)品本質(zhì)上是不一致的,因?yàn)樗鼈兪请S著時(shí)間的推移而學(xué)習(xí)的。它們也可能依據(jù)光線環(huán)境、環(huán)境噪聲、人類口音和其他情況有不同的反應(yīng)。這種不可預(yù)測性會讓用戶感到困惑,降低他們的信任,最終可能導(dǎo)致他們放棄產(chǎn)品。
為了確保良好的設(shè)計(jì),Amershi 及其同事推薦了一些人工智能交互指南。這些設(shè)計(jì)指南融合了該領(lǐng)域 20 多年的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。他們從白皮書、評論、新聞文章、社論和學(xué)術(shù)論文中收集了 168 個(gè)設(shè)計(jì)建議,并將它們合成為以下 18 個(gè)指南。
幫助用戶了解 AI 系統(tǒng)的功能。例如,在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí),對跟蹤哪些數(shù)據(jù)以及如何跟蹤數(shù)據(jù)保持透明。
幫助用戶了解 AI 系統(tǒng)可能出錯(cuò)的頻率。
AI 系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)當(dāng)前任務(wù)和環(huán)境考慮何時(shí)采取行動(dòng)或何時(shí)中斷用戶。
顯示與用戶當(dāng)前任務(wù)和環(huán)境相關(guān)的信息。
搜索電影標(biāo)題 “Weathering With You” 將反饋相關(guān)的放映時(shí)間和地點(diǎn)。
考慮到用戶的社會和文化背景,提供期望的體驗(yàn)。例如,語音助手在與有孩子的家庭交談時(shí),應(yīng)該注重用語的健康。
防止 AI 系統(tǒng)的語言和行為加強(qiáng)不良的刻板印象和偏見。
簡化向 AI 系統(tǒng)請求服務(wù)的方法。
用戶可以直接說喚醒詞 “Alexa” 開始與 Amazon Echo 互動(dòng)
簡化拒絕或忽略不需要的服務(wù)的方法。
簡化編輯或在錯(cuò)誤中恢復(fù)的方法。例如,通過語音助手設(shè)置提醒后,用戶可以在手機(jī)上找到提醒并且手動(dòng)編輯它。
當(dāng)不確定用戶的目標(biāo)時(shí),參與消除歧義或委婉地削弱 AI 系統(tǒng)的服務(wù)。
自動(dòng)填充提供可滾動(dòng)的建議,而不是自動(dòng)為用戶填寫單詞。
AI 系統(tǒng)的行為表現(xiàn)應(yīng)該是透明的,向用戶表面它為什么會這樣做。
谷歌地圖顯示“最快路線”是選擇特定路徑的原因。
保持短期記憶并允許用戶有效地引用它。例如,搜索引擎應(yīng)該基于先前的查詢來理解后續(xù)查詢的內(nèi)容。
通過不斷學(xué)習(xí)用戶的行為,個(gè)性化用戶體驗(yàn)。
在更新和調(diào)整 AI 系統(tǒng)的行為時(shí),不要有破壞性的更改。
當(dāng)用戶選擇歌曲時(shí),不要突然更新所有的熱門推薦。保持頂部穩(wěn)定并更新其余部分。
使用戶能夠在與 AI 系統(tǒng)定期的互動(dòng)期間提供指示其偏好的反饋。例如,如果AI 系統(tǒng)沒有將電子郵件標(biāo)記為重要的話,用戶可以自己標(biāo)記。
立即更新或傳達(dá)給用戶此操作將如何影響 AI 系統(tǒng)之后的行為。
Instagram 通知用戶隱藏廣告的操作將幫助他們改善廣告未來的質(zhì)量。
允許用戶全局定制 AI 系統(tǒng)監(jiān)控的內(nèi)容及其行為方式。例如,用戶能夠打開和關(guān)閉位置共享。
當(dāng) AI 系統(tǒng)添加或更新其功能時(shí)應(yīng)該告知用戶。例如,AI系統(tǒng)可以提供針對新功能的應(yīng)用教程。
這些指南來自 Amershi 等人在 CHI 2019 年發(fā)表的人工智能交互指南。
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隨著ChatGPT在23年初的火熱,AI熱潮已經(jīng)開始席卷各行各業(yè),人們對于AI的熱情就像是看著第一款iPhone發(fā)布或者蒸汽機(jī)的發(fā)明,期待著它帶來一場信息時(shí)代的工業(yè)革命。同時(shí),AI替代60%崗位的口號也足以讓相關(guān)從業(yè)者感到前所未有的壓力與焦慮。在各大設(shè)計(jì)網(wǎng)站上,關(guān)于AI的內(nèi)容肉眼可見的占據(jù)了越來越多的比重,包括AI在設(shè)計(jì)流程中的應(yīng)用、各種AI最新工具等介紹、AI的使用技巧、AI生成的海報(bào)/插畫等作品……一瞬間,似乎全民都投入到了AI的浪潮之中。
反過頭來看,對于用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)而言,由于產(chǎn)品的底層邏輯被AI改寫,產(chǎn)品的生態(tài)、單個(gè)產(chǎn)品的形態(tài)、使用方式等都將發(fā)生翻天覆地的變化。連帶著的,由于生產(chǎn)工具的變革,產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開發(fā)流程也將隨之發(fā)生變化,進(jìn)一步提高效率,對于從業(yè)人員的能力要求也在實(shí)時(shí)更新。
對于這樣一種浪潮,埋頭當(dāng)個(gè)鴕鳥或者嗤之以鼻是沒有意義的,我們需要看到、認(rèn)識、擁抱它。所以有人笑稱:打不過就加入。同時(shí),對于各種所謂干掉各個(gè)崗位的宣傳,也吸引著、推動(dòng)著我們?nèi)チ私鈱⒈皇裁锤傻粢约霸趺幢桓傻簟?br />
從另一方面講,只有在技術(shù)變革的時(shí)候,彎道超車才有可能。如果只是沿用之前的經(jīng)驗(yàn)與技術(shù),那么成熟的企業(yè)就會有先發(fā)優(yōu)勢。但是當(dāng)面對新的技術(shù)變革時(shí),大家被拉回到同一起跑線上,這個(gè)時(shí)候,就看誰能夠找到正確的方向,率先突圍。
所以,不管是被動(dòng)也好,還是主動(dòng)也好,面對著新一輪的技術(shù)變革,也希望從AI能力本身、所帶來的變化、以后的發(fā)展等方面全面了解一下這個(gè)新的時(shí)代寵兒。
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寫在前面
研究結(jié)果最壞的情況是什么,無法回答研究問題,或者研究結(jié)果不能得到認(rèn)可。畢竟做完一場用戶訪談投入了大量的成本,發(fā)現(xiàn)的卻是一些大家都已知的結(jié)果那就比較失敗了,或者分析出的問題不具備深刻性,對落地實(shí)施起不到幫助作用。在前面兩個(gè)系列中,我已經(jīng)分享了如何做好訪談前的準(zhǔn)備,以及訪談中一些好用的訪談技巧,最終就是為了訪談后,我們能夠獲得專業(yè)性且能形成指導(dǎo)的建議和洞察。
訪談數(shù)據(jù)分析的難點(diǎn)主要是來源于訪談收集到的數(shù)據(jù)是大量碎片的,凌亂無序的。如何從這無條理的資料中找出新的線索,洞察出新的機(jī)會?這似乎是沒有一個(gè)固定的標(biāo)準(zhǔn)流程。定性數(shù)據(jù)的分析非常依賴研究者本人的分析能力,同樣一份定性數(shù)據(jù),經(jīng)過不同人的分析,很可能有完全不一樣的結(jié)論和見解。所以本文也無法給出像數(shù)學(xué)公式一樣的規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn),滿足所有人去套用。在這里我想更多地去揭示定性數(shù)據(jù)分析的面紗,掀開裙子地一角,看看這個(gè)過程究竟是如何的,提供研究者們一個(gè)參考思路。
例如,Windows和Mac操作系統(tǒng)的用戶在面對不同的軟件關(guān)閉方式時(shí),會因?yàn)榱?xí)慣的差異而感到不適應(yīng)。這種不適應(yīng)性揭示了改變用戶習(xí)慣需要付出學(xué)習(xí)成本,而這種成本的高低也直接影響用戶對產(chǎn)品的接受程度。
藍(lán)藍(lán)設(shè)計(jì)的小編 http://www.wnxcall.com