TLDV： AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)師在工作中遇到挑戰(zhàn)并不少見，尤其是在理解 AI 產(chǎn)品背后復(fù)雜的技術(shù)方面。這可能會使他們難以與技術(shù)專家進(jìn)行有效溝通，從而導(dǎo)致進(jìn)一步的復(fù)雜化。此外，跟上不斷發(fā)展的人機(jī)交互設(shè)計(jì)模式也極具挑戰(zhàn)性。在本文中，我整理了一些資源，旨在提升設(shè)計(jì)師在這些領(lǐng)域的知識和技能，幫助他們自信而輕松地完成工作。

重新思考設(shè)計(jì)方法

人工智能的進(jìn)步為人機(jī)交互帶來了激動(dòng)人心的機(jī)遇。從識別照片中的貓咪到實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，人工智能為用戶體驗(yàn)提供了眾多充滿希望的全新可能性。它促成了以往難以想象的交互形式。

根據(jù)最近的研究，設(shè)計(jì)師正在努力應(yīng)對設(shè)想和原型人工智能系統(tǒng)的復(fù)雜性。

這是為什么呢？傳統(tǒng)的用戶體驗(yàn) (UX) 和人機(jī)交互 (HCI) 設(shè)計(jì)技術(shù)（例如草圖和原型設(shè)計(jì)）可能不足以解決人工智能在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中帶來的意外后果。

Graham Dove 及其同事在“計(jì)算機(jī)系統(tǒng)人為因素”會議上表示： “人機(jī)交互專業(yè)人士無法輕易地勾勒出人工智能系統(tǒng)在不同情境下適應(yīng)不同用戶的多種方式。” “……他們也無法輕易地為尚未開發(fā)的人工智能系統(tǒng)可能犯的推理錯(cuò)誤類型建立原型。” 引用Philip van Allen 的話，我還可以補(bǔ)充一句。

問題：在設(shè)計(jì)過程中映射人工智能設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的楊倩及其團(tuán)隊(duì)研究了人機(jī)交互研究人員和專業(yè)人士在使用人工智能時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。他們基于廣受認(rèn)可的雙鉆石設(shè)計(jì)流程模型，構(gòu)建了這些挑戰(zhàn)及相關(guān)的研究論文。

以下是我從本文中得出的結(jié)論，按設(shè)計(jì)過程步驟細(xì)分：

1. 發(fā)現(xiàn)（發(fā)散思維階段）

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• 設(shè)計(jì)師很難理解人工智能的局限性和能力，這阻礙了他們的頭腦風(fēng)暴和草圖繪制過程。
• 設(shè)計(jì)理念的技術(shù)可行性取決于能否獲得足夠、多樣化和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)以有效地訓(xùn)練人工智能模型。
• 即使了解人工智能的工作原理，設(shè)計(jì)師仍然發(fā)現(xiàn)很難構(gòu)思出許多可能的新互動(dòng)和新穎的體驗(yàn)。
• 為設(shè)計(jì)問題選擇正確的人工智能技術(shù)需要深入了解人工智能技術(shù)，這可能具有挑戰(zhàn)性。

2. 定義（聚合思維階段）

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• 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)涉及快速原型設(shè)計(jì)，以評估人為因素的影響并進(jìn)行改進(jìn)。人工智能產(chǎn)品的快速原型設(shè)計(jì)在預(yù)測用戶體驗(yàn)方面面臨挑戰(zhàn)。
• Scott Klemmer 建議創(chuàng)建“綠野仙蹤”系統(tǒng)或基于規(guī)則的模擬器作為早期交互式 AI 原型。Josh Lovejoy 和 Jess Holbrook 在他們的文章中對此進(jìn)行了進(jìn)一步探討。雖然這是一個(gè)有效的選擇，但這種方法無法解決由 AI 推理錯(cuò)誤導(dǎo)致的用戶體驗(yàn)問題。
• 楊倩及其同事提出的第二種方法是在真實(shí)用戶中部署一個(gè)功能正常的人工智能系統(tǒng)，以充分了解其預(yù)期和非預(yù)期后果。然而，由于該過程耗時(shí)過長，且無法承受早期失敗的風(fēng)險(xiǎn)，團(tuán)隊(duì)無法充分認(rèn)識到快速迭代原型設(shè)計(jì)的價(jià)值。

發(fā)展（發(fā)散思維階段）

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• 對于許多用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)來說，AI技術(shù)專家是寶貴但往往稀缺的資源。一些設(shè)計(jì)師發(fā)現(xiàn)，由于缺乏共享的工作流程、邊界對象或促進(jìn)協(xié)作的通用語言，很難與AI工程師有效合作。
• 模糊、開放式的交互設(shè)計(jì)起來很復(fù)雜。它們引入了高度的復(fù)雜性，因?yàn)樗鼈冊试S用戶以各種方式表達(dá)自己。
• 理解與人工智能相關(guān)的概念和術(shù)語可能具有挑戰(zhàn)性，這使得難以有效地傳達(dá)人工智能系統(tǒng)的工作原理及其行為方式。
• 如果五分之三（61%）的人對信任人工智能系統(tǒng)持謹(jǐn)慎態(tài)度，我們該如何設(shè)計(jì)人工智能與用戶之間的共享控制權(quán)？ 用戶可能不信任人工智能能夠代表他們做出決策，或者可能對放棄控制權(quán)持懷疑態(tài)度。建立對人工智能系統(tǒng)能力的信任并確保其決策過程的透明度至關(guān)重要，但可能并非易事。
• 設(shè)計(jì)人工智能系統(tǒng)的交互是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，因?yàn)樗鼈兊沫h(huán)境可能快速變化，需要適應(yīng)性交互。
• 人工智能系統(tǒng)是動(dòng)態(tài)且不斷發(fā)展的實(shí)體。及時(shí)、相關(guān)且易于理解的方式向用戶傳達(dá)這種持續(xù)的演變可能非常復(fù)雜。

交付（聚合思維階段）

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• 人工智能系統(tǒng)可以通過與環(huán)境互動(dòng)或接收反饋來進(jìn)化和適應(yīng)。這種進(jìn)化可能導(dǎo)致難以預(yù)測或控制的行為變化。一些人工智能模型可能是黑匣子，這意味著很難理解它們是如何做出決策的。因此，預(yù)測/緩解不可預(yù)測的人工智能行為可能具有挑戰(zhàn)性。
• 我們的目標(biāo)是創(chuàng)造出逼真且易于理解的人工智能，同時(shí)又不讓人感到不安或毛骨悚然。設(shè)計(jì)師在設(shè)計(jì)人工智能時(shí)必須把握這種微妙的平衡，尤其是那些具有類似人類特征（例如聲音、面部表情或行為）的人工智能。如果人工智能過于像人類，但又不夠完美，它可能會陷入“恐怖谷”效應(yīng)，從而導(dǎo)致用戶產(chǎn)生負(fù)面反應(yīng)。
• 數(shù)據(jù)存在偏差或缺陷可能會導(dǎo)致人工智能錯(cuò)誤。由于數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型開發(fā)或?qū)嵤┻^程中可能出現(xiàn)問題，因此目前尚不清楚誰應(yīng)該承擔(dān)責(zé)任。

采取行動(dòng)：解決已發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)

我把所有提到的問題分為兩大類：

• 困難在于缺乏對人工智能系統(tǒng)背后技術(shù)的了解
• 與缺乏對人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式的理解有關(guān)的困難

困難在于缺乏對人工智能系統(tǒng)背后技術(shù)的了解

僅僅讓更多用戶體驗(yàn)師參與使用機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目是不夠的。他們必須理解機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念，破除人們對人工智能及其功能的先入之見，并遵循建立和維護(hù)信任的最佳實(shí)踐。Josh
Lovejoy

關(guān)于哪些類型的人工智能知識與用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)相關(guān)，仍然存在很大爭議。然而，越來越多的人認(rèn)同，用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師需要具備一些人工智能方面的技術(shù)專長才能有效地運(yùn)用它。

大多數(shù)人工智能課程都要求學(xué)生具備統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、線性代數(shù)、微積分和編程方面的知識。如果沒有這些背景知識，理解許多人工智能概念可能會很困難。

你無需對人工智能有深入的理解，但熟悉數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)至關(guān)重要。如果你對這些科目感到不適應(yīng)，可以考慮參加這些高評價(jià)課程。

概率： 渺茫的機(jī)會：從頭開始的概率（哈佛大學(xué)）

統(tǒng)計(jì)學(xué)：麻省理工學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

線性代數(shù)： 麻省理工學(xué)院的線性代數(shù) 18.06

微積分：麻省理工學(xué)院的單變量微積分和多變量微積分

編程：從Codecademy、谷歌或密歇根大學(xué)學(xué)習(xí) Python 。我個(gè)人更喜歡密歇根大學(xué)的“Python for Everybody”課程。雖然篇幅較長，但講解更詳細(xì)。

對每個(gè)主題有一定的熟悉度將為參加以下課程奠定良好的基礎(chǔ)：

1）“ AI For Everyone ”（6小時(shí)，49.99美元/月）——最好的非技術(shù)性AI入門課程，由斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)課程創(chuàng)始人吳恩達(dá)講授

2）“人工智能計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)證書”（5個(gè)月，432歐元）——edX 頒發(fā)的兩部分專業(yè)證書，跟蹤哈佛大學(xué)的 CS50 和 CS50AI 課程，讓沒有必備 CS 知識的學(xué)習(xí)者也能進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。

3）“人人適用的人工智能基礎(chǔ)”（40小時(shí)，49.99美元/月）—— IBM提供的專業(yè)課程 。IBM通過Coursera被公認(rèn)為新興技術(shù)領(lǐng)域的革命性領(lǐng)導(dǎo)者。該專業(yè)課程包含三門課程：

• 人工智能（AI）簡介
• 生成式人工智能：簡介與應(yīng)用
• 生成式人工智能：快速工程基礎(chǔ)
• 無需編程即可構(gòu)建人工智能聊天機(jī)器人

4）“人工智能要素”（30-60小時(shí)，免費(fèi)）——赫爾辛基大學(xué)和MinnaLearn合作推出的課程，解釋了人工智能可以實(shí)現(xiàn)什么（和不可能實(shí)現(xiàn)什么）以及它如何影響我們的生活——無需復(fù)雜的數(shù)學(xué)或編程。

您是否知道其他有用的資源？如果有，請?jiān)谠u論區(qū)留言。

與缺乏對人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式的理解有關(guān)的困難

人們對人機(jī)交互設(shè)計(jì)技能的需求日益增長，但相關(guān)課程卻十分有限。幸運(yùn)的是，有眾多設(shè)計(jì)師和研究人員慷慨地分享他們的知識和專業(yè)技能。以下是我關(guān)注的一些：

• Jakob Nielsen在他的博客中從用戶體驗(yàn)的角度探討了許多與 AI 相關(guān)的話題
• Miro 高級 AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)師兼 UX Goodies 創(chuàng)始人Ioana Teleanu在 IxDF 上創(chuàng)建了“設(shè)計(jì)師的 AI ”課程，并舉辦了“ AI 驅(qū)動(dòng)的 UX 設(shè)計(jì)：如何提升你的 UX 職業(yè)生涯”研討會
• 歐洲議會高級用戶體驗(yàn)顧問兼 Smashing media 用戶體驗(yàn)主管Vitaly Friedman創(chuàng)建了“人工智能用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)模式”研討會
• Greg Nudelman – 時(shí)事通訊《人工智能用戶體驗(yàn)》和 IxDF 研討會的作者：“如何為人工智能設(shè)計(jì)體驗(yàn)”和“如何讓你的人工智能項(xiàng)目取得成功”
• Stefanie Lauria – IBM 人工智能設(shè)計(jì)主管兼策略師。請務(wù)必關(guān)注她的 LinkedIn 個(gè)人資料，了解她將參加的網(wǎng)絡(luò)研討會的最新動(dòng)態(tài)。此外，她還在撰寫一些很棒的文章。
• Netguru 的Krystian Bergmann正在分享 AI 產(chǎn)品開發(fā)方面的第一手經(jīng)驗(yàn)。目前，他正在主持一系列關(guān)于 AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)研討會。第五期“AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)模式：將用戶體驗(yàn)?zāi)Ｊ綉?yīng)用于 AI 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)”將于 5 月 29 日舉行。
• Emily Cambell – “ Shape of AU ”（一個(gè)包含 AI 產(chǎn)品交互模式的寶箱）的創(chuàng)造者。您也可以訂閱新聞通訊
• 在 Medium 上閱讀 elaineinthebay 的故事：https://medium.com/@elaineinthebay
• Meta 的對話設(shè)計(jì)師Elaine Anzaldo分享了一些精彩的文章，并最近創(chuàng)建了一個(gè)研討會“對話設(shè)計(jì)：AI 設(shè)計(jì)的實(shí)用技巧”

如果我遺漏了任何人，請隨時(shí)在評論區(qū)分享他們的名字以及他們創(chuàng)建的任何有用資源。讓我們一起拓展知識，幫助彼此成長。

最后的想法

人工智能塑造著我們的思維、感受和行為方式。它驅(qū)動(dòng)著決定我們未來的決策。我們有責(zé)任將其潛力轉(zhuǎn)化為人性化的科技。構(gòu)建一個(gè)基于我們多樣化價(jià)值觀和需求的人工智能需要深思熟慮的設(shè)計(jì)。

喬什·洛夫喬伊和杰斯·霍爾布魯克

人工智能正日益融入各種數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)。用戶與人工智能的交互將成為決定這些產(chǎn)品成功與否的關(guān)鍵因素。然而，如果我們未能定義并采用新的交互模式和技術(shù)，而是依賴過時(shí)的啟發(fā)式方法和對人工智能有限的理解，就有可能阻礙創(chuàng)新。

通過將堅(jiān)持與創(chuàng)造力相結(jié)合，設(shè)計(jì)師可以充分發(fā)揮人工智能的潛力，為更美好的未來鋪平道路。

蘭亭妙微(m.wowo44.com )是一家專注而深入的界面設(shè)計(jì)公司，為期望卓越的國內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計(jì)、B端界面設(shè)計(jì)、桌面端界面設(shè)計(jì)、APP界面設(shè)計(jì)、圖標(biāo)定制、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì)，以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù)，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個(gè)微信群，每天分享國內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計(jì)，有興趣請加入一起學(xué)習(xí)成長，咨詢及進(jìn)群請加藍(lán)小助微信ben_lanlan。