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如何打磨AI用戶體驗(yàn)？從期望、錯(cuò)誤到信任的三個(gè)原則

發(fā)布時(shí)間：2024-07-27 15:59:30 瀏覽量：187次

在之前的文章中，我們已經(jīng)探討了《AI 開發(fā)指南：機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品是什么？》，AI及ML產(chǎn)品在不斷嘗試、調(diào)整中帶來更多不確定性，也是可以帶來更多創(chuàng)新的機(jī)遇。

AI與ML產(chǎn)品在《如何設(shè)計(jì)和管理AI產(chǎn)品?》中有更詳細(xì)說明。因此，讓ML工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家有足夠的空間去探索解決方案，并明確定義目標(biāo)函數(shù)，是非常關(guān)鍵的。

AI&ML產(chǎn)品設(shè)計(jì)用戶體驗(yàn)（UX）時(shí)同樣要面對(duì)這些挑戰(zhàn)。最近幾個(gè)月，我與UX團(tuán)隊(duì)合作，收集用戶反饋，優(yōu)化ML產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)，我們總結(jié)了以下三個(gè)重要原則：

打磨AI用戶體驗(yàn)的三個(gè)基本原則：期望、錯(cuò)誤和信任

建立用戶正確的期望

機(jī)器學(xué)習(xí)模型會(huì)隨著數(shù)據(jù)的增加而不斷改善，這意味著ML模型的表現(xiàn)不會(huì)從一開始就完美，需要讓用戶了解ML產(chǎn)品不斷進(jìn)步的本質(zhì)。設(shè)立驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，與用戶合作確定標(biāo)準(zhǔn)是非常重要的。

在制定驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，可以參考性能基準(zhǔn)、現(xiàn)有解決方案性能或比對(duì)標(biāo)準(zhǔn)答案等。與用戶協(xié)商，設(shè)定模型達(dá)到一定準(zhǔn)確度后才推出產(chǎn)品。

要注意，模型準(zhǔn)確性并非唯一衡量標(biāo)準(zhǔn)，還需考慮精確度（precision）和召回率（recall）的權(quán)衡。

建立信任

ML算法常缺乏透明度，解釋ML模型運(yùn)作原理對(duì)于建立信任至關(guān)重要。相較于沒有解釋算法決策的產(chǎn)品，提供明確解釋的產(chǎn)品更容易獲得用戶支持。

適當(dāng)解釋算法運(yùn)作方式有助于用戶更好理解，建立信任。通過用戶反饋改進(jìn)系統(tǒng)，例如，YouTube讓用戶過濾推薦內(nèi)容，提升個(gè)性化推薦的準(zhǔn)確性。

優(yōu)雅地處理錯(cuò)誤

在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中很難完全預(yù)測(cè)出錯(cuò)情況。監(jiān)測(cè)失敗狀態(tài)和邊緣案例對(duì)于減少錯(cuò)誤的發(fā)生至關(guān)重要。對(duì)錯(cuò)誤進(jìn)行分類和處理，及時(shí)通知嚴(yán)重錯(cuò)誤，處理小錯(cuò)誤。

用戶回饋有助于改進(jìn)系統(tǒng)，讓用戶易于提供回饋。提供選項(xiàng)而非強(qiáng)制行為，同時(shí)保持用戶信息公開透明，是管理用戶期望的重要方式。

以上原則適用于AI用戶體驗(yàn)的打磨，具體細(xì)節(jié)可參考本文。

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AI用戶體驗(yàn)圖數(shù)據(jù)對(duì)比圖算法透明度圖用戶反饋圖

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