本文從筆者多年的設(shè)計(jì)工作角度出發(fā)，分析了用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師在人工智能時(shí)代的新職責(zé)與方法。

用啟發(fā)式方法和應(yīng)用用例來(lái)推進(jìn)AI驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)

如今，我們已經(jīng)看到人工智能作為一種新時(shí)代的核心技術(shù)而普及，這對(duì)于企業(yè)的成功至關(guān)重要。大眾常將AI視為半自主的智能，它可以使我們的機(jī)器世界獲得類人的認(rèn)知。我們也可以將AI視為一個(gè)可以學(xué)習(xí)、適應(yīng)和自我糾正的機(jī)器實(shí)體。這些觀點(diǎn)確實(shí)抓住了AI的一些更廣泛的本質(zhì)，但缺乏更實(shí)際的畫(huà)像。

人工智能是計(jì)算機(jī)對(duì)智能行為的模擬或模仿。

——韋伯斯特（Merriam Webster）

為了簡(jiǎn)化這個(gè)概念，我們可以將AI想象為“計(jì)算機(jī)對(duì)智能行為的模擬或模仿?！闭?qǐng)注意，AI不一定是人類實(shí)體的某種人格化，而可以將其視為智能處理的能力。

作為設(shè)計(jì)師，您可以設(shè)想建立一個(gè)可預(yù)期客戶需求的界面，通過(guò)積極的幫助來(lái)避免他們的挫敗感，并幫助他們進(jìn)行選擇嗎。您也設(shè)想一個(gè)可以預(yù)測(cè)客戶想要支付的功能和價(jià)格，而不是搭建一個(gè)復(fù)雜的定價(jià)表?；蛘吒玫氖牵O(shè)想一個(gè)可以進(jìn)行自我組織的儀表板，僅向用戶顯示他想看到的功能。

這里有一些您可能會(huì)遇到的AI輔助體驗(yàn)的示例：

• 買鞋
• 選擇最便宜的航班
• 選擇適合您需求的訂閱計(jì)劃
• 為您的投資選擇最佳的資金分配
• 選擇要播放的下一個(gè)節(jié)目
• 盡可能高效地從A點(diǎn)行駛到B點(diǎn)

這對(duì)用戶體驗(yàn)有何影響？我們?cè)撊绾卧O(shè)計(jì)？讓我們來(lái)找出答案吧！

01 人工智能是一種能力

首先，設(shè)計(jì)人員應(yīng)將AI視為一種能力。能力可以定義為針對(duì)特定操作或用例量身定制的應(yīng)用程序服務(wù)。

例如，“搜索”就是一項(xiàng)功能。我們可以對(duì)數(shù)據(jù)表、地圖或目錄使用相同的“搜索”功能。從工程角度來(lái)看，我們不需要提供三個(gè)獨(dú)立的“搜索服務(wù)”，而是可以配置搜索功能以擴(kuò)展到多個(gè)功能。

想象一下，我們的應(yīng)用程序有一個(gè)對(duì)話界面：

通常的傳統(tǒng)是，客戶一開(kāi)始會(huì)問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，然后人工客服會(huì)回應(yīng)并幫助他們。

如果我們?yōu)樵搶?duì)話功能添加AI，則可以通過(guò)訓(xùn)練語(yǔ)言的模型，讓這些模型處理該語(yǔ)言，用算法構(gòu)建最佳響應(yīng)并返回該響應(yīng)，從而為對(duì)話功能添加智能化的能力。這涉及到自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，在本文中，我們將其歸結(jié)為人工智能。（我知道某些人可能并不同意，但是我們?cè)谶@里只專注于設(shè)計(jì)！）

以下是一些應(yīng)用的AI的例子：

1. 分析——風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，情緒分析，追溯分析
2. 功能——物聯(lián)網(wǎng)解決方案，機(jī)器人，機(jī)械設(shè)備
3. 互動(dòng)——個(gè)人助理，聊天機(jī)器人，Google Home，Alexa
4. 文字——自然語(yǔ)言處理，文字識(shí)別，將語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文字
5. 視覺(jué)——計(jì)算機(jī)視覺(jué)，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)

這些AI的分支可以幫助我們進(jìn)行決策，解決復(fù)雜問(wèn)題，執(zhí)行高級(jí)計(jì)算，預(yù)測(cè)未來(lái)可能性/事件，以及提高現(xiàn)有或未來(lái)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

可以使用以下AI方法：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)——利用模式識(shí)別和可訓(xùn)練的算法進(jìn)行自我教學(xué)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷或預(yù)測(cè)。
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——處理大量折衷的數(shù)據(jù)輸入，以發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)系或模式。它可以適應(yīng)不斷變化的輸入，并可以模仿人類大腦的方式處理信息。
• 深度學(xué)習(xí)——模仿人腦在處理數(shù)據(jù)和創(chuàng)建模式以影響決策時(shí)的工作方式。這可以認(rèn)為是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合/子集。

Kapil Tandon

02 以人為中心的AI設(shè)計(jì)

人工智能的主要目的是服務(wù)于人類的利益：幫助我們做出決定，獲得見(jiàn)解并擴(kuò)大/自動(dòng)化我們的世界。作為設(shè)計(jì)師，必須保持以人為中心的方法來(lái)設(shè)計(jì)利用AI的體驗(yàn)。這意味著我們?cè)谡麄€(gè)過(guò)程的每個(gè)步驟中都要考慮到人的本質(zhì)：發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，建立模型，迭代方法以及校準(zhǔn)經(jīng)驗(yàn)。

設(shè)計(jì)AI驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)時(shí)，您是在與用戶建立校準(zhǔn)式的信任。人工智能幫助推動(dòng)體驗(yàn)的規(guī)模和準(zhǔn)確性，這可以培養(yǎng)用戶與產(chǎn)品之間的信任感。這種信任有助于形成習(xí)慣化的行為，從而使人們?cè)趦?nèi)部和外部都更有動(dòng)力。

簡(jiǎn)而言之，令人愉悅的AI可以預(yù)測(cè)您想在哪里用餐或何時(shí)購(gòu)買演唱會(huì)門票，并提高用戶的期望，讓他們相信可以依賴AI產(chǎn)品來(lái)改善生活。

您應(yīng)該首先問(wèn)：如何解決這個(gè)突出的用戶需求問(wèn)題？然后問(wèn)：能否通過(guò)利用AI功能更好地解決它？人們常常會(huì)掉進(jìn)對(duì)AI能力的學(xué)習(xí)陷阱中，然后試圖開(kāi)發(fā)出一種浮于表面的功能特性。

因此，我們可以將AI驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)理解為：

AI驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)是通過(guò)智能計(jì)算來(lái)簡(jiǎn)化和增強(qiáng)以人為中心的用戶體驗(yàn)，這是通過(guò)促進(jìn)決策、效率、智能和提升愉悅感來(lái)達(dá)成的。

03 AI驅(qū)動(dòng)用戶體驗(yàn)的啟發(fā)式方法

為了在數(shù)字世界中展現(xiàn)這些能力，很重要的一點(diǎn)是：設(shè)計(jì)師必須應(yīng)用一套新的啟發(fā)式方法以適應(yīng)AI的優(yōu)勢(shì)和局限性。

1. 識(shí)別并滿足人類的需求

AI驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)的主要目的是將用戶體驗(yàn)增強(qiáng)和自動(dòng)化，以解決人類面臨的重大問(wèn)題。當(dāng)務(wù)之急是滿足用戶需求并提出疑問(wèn)：我們?nèi)绾问褂肁I減輕痛點(diǎn)和摩擦，減少認(rèn)知符合，并為人們提供更好的結(jié)果？

以人為中心的機(jī)器學(xué)習(xí) — 谷歌

2. 與數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)合作

作為設(shè)計(jì)師，您與數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)（假設(shè)您很幸運(yùn)有這樣的合作伙伴）應(yīng)該是一種持續(xù)的合作關(guān)系。在這種合作中，您可以幫助團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)以用戶為中心的數(shù)據(jù)集和模型。為數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)提供適當(dāng)?shù)纳舷挛谋尘?，用戶原型和用戶目?biāo)可以幫助他們創(chuàng)建模型并為您提供有洞察力的數(shù)據(jù)。

您可以一起訓(xùn)練解決用戶問(wèn)題所需的模型，并以人為中心的用戶體驗(yàn)適當(dāng)?shù)卣宫F(xiàn)這些功能。作為設(shè)計(jì)師的工作，您應(yīng)該激發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)和工程團(tuán)隊(duì)：分享愿景、吸引真正的客戶、并建立同理心，用于訓(xùn)練以人為中心的模型。

3.了解用戶的專業(yè)知識(shí)和期望

當(dāng)AI被用來(lái)增強(qiáng)用戶體驗(yàn)時(shí)，您必須了解用戶的專業(yè)知識(shí)水平、期望、由AI驅(qū)動(dòng)增強(qiáng)的復(fù)雜性以及決策/結(jié)果的規(guī)模。

例如，如果您的應(yīng)用程序正在幫助心臟病專家診斷心臟病，那么醫(yī)生將希望知道診斷所用的所有數(shù)據(jù)和注意事項(xiàng)。

但是，如果目標(biāo)是購(gòu)買最便宜的音樂(lè)會(huì)門票，那么一個(gè)錯(cuò)誤決策的后果是微不足道的。用戶僅僅將損失幾美元，而不是他們的生命。

您的用戶將期望將任何由AI增強(qiáng)的決策都被適當(dāng)?shù)叵薅ㄔ谟写_定性和結(jié)果的范圍內(nèi)。反復(fù)驗(yàn)證或超出期望都將與用戶建立起信任關(guān)系。

在此示例中，Grid Dynamics使用預(yù)測(cè)模型來(lái)增強(qiáng)市場(chǎng)營(yíng)銷和銷售專業(yè)人員的能力，幫助他們利用預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)做出決策。

Grid Dynamics — 用于銷售預(yù)報(bào)分析的人工智能

4. 透明的反饋

具備一致性的反饋可以創(chuàng)建流暢、引人入勝且響應(yīng)性強(qiáng)的用戶體驗(yàn)，這包括界面的處理狀態(tài)。

例如，當(dāng)用戶觸發(fā)一項(xiàng)尋找酒店的行為后，您可以插入一個(gè)顯示信息：“我們正在為您計(jì)算最佳酒店價(jià)格和日期！”這有助于顯示您為幫助客戶所做的“工作” ，并建立起信任關(guān)系。

換句話說(shuō)，客戶知道您正在為他們做一些特別的事情，而不僅僅是正常的酒店查詢，這才是更好的設(shè)計(jì)選擇！

這也意味著反饋應(yīng)該盡可能地人性化。這意味著什么？讓我們以下面的聊天機(jī)器人為例。我們可以將虛擬助手?jǐn)M人化，以便更自然地與客戶進(jìn)行坦誠(chéng)交流。

24/7 AI Bot— 顯示上下文反饋以驗(yàn)證用戶輸入是否被理解

5. 提供替代方案的路徑

AI驅(qū)動(dòng)的決策并不總是正確的，即使是正確的決策，也不一定是用戶真正想要的。提供替代路徑或替代方案很重要，這樣您的用戶可以做出自己的決定并偏離建議的路徑。

例如，假設(shè)您正在使用Google地圖，然后選擇了目的地。系統(tǒng)會(huì)為您提供2條路線：A和B。

建議使用A路線，因?yàn)樗俣雀?，而B(niǎo)路線則慢了幾分鐘，但是您可以沿著美麗的海岸線行駛。在這種情況下，該應(yīng)用程序提供的優(yōu)化是為您節(jié)省時(shí)間，但也許您今天更想要沿著海岸行駛。因此，為您提供選擇路線B的選項(xiàng)，可以根據(jù)您的偏好選擇更好的路線。

回到剛才的聊天機(jī)器人示例，我們可以看到它如何認(rèn)識(shí)到無(wú)法幫助客戶，因此為客戶連接到客服代表。

24/7 AI Bot— 為客戶提供需要的人工響應(yīng)選擇

6. 預(yù)期，減輕和防止錯(cuò)誤響應(yīng)

如果您的交互產(chǎn)品體驗(yàn)嚴(yán)重依賴于AI驅(qū)動(dòng)，那么必須預(yù)測(cè)用戶可以在哪里收到錯(cuò)誤的反饋。

例如，如果我們正在進(jìn)行一個(gè)聊天機(jī)器人的體驗(yàn)設(shè)計(jì)，那么我們應(yīng)該預(yù)期用戶會(huì)收到不合理或完全異常的響應(yīng)。如果是這種情況，那么我們可以與數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)合作，傳達(dá)AI提供正確響應(yīng)所需的準(zhǔn)確度。我們還可以構(gòu)建一種機(jī)制，允許用戶對(duì)錯(cuò)誤的反饋進(jìn)行否定或拒絕，從而觸發(fā)替代途徑。

在下面的矩陣中，我們希望AI決策針對(duì)真贊成或真反對(duì)進(jìn)行優(yōu)化，但要避免假贊成和假反對(duì)。任何假贊成和假反對(duì)都會(huì)使您的用戶感到困惑和失望，從而削弱信任和參與度。

來(lái)自Google Design的啟發(fā)

當(dāng)然，我們應(yīng)該始終致力于防止錯(cuò)誤的反饋對(duì)用戶體驗(yàn)產(chǎn)生負(fù)面影響并破壞信任。如果我們無(wú)法避免，那么我們應(yīng)該主動(dòng)或被動(dòng)地減輕錯(cuò)誤。

04 將AI應(yīng)用于增強(qiáng)體驗(yàn)

現(xiàn)在，讓我們看一下設(shè)計(jì)師如何應(yīng)用AI功能來(lái)增強(qiáng)以人為中心的用戶體驗(yàn)。

1. 用于做選擇的AI架構(gòu)

選擇體系架構(gòu)是設(shè)計(jì)不同的選擇方式來(lái)呈現(xiàn)給客戶，以及這些選擇的呈現(xiàn)如何影響客戶的決策和行為。

根據(jù)希克定律，增加選擇數(shù)量將增加用戶的決策時(shí)間。簡(jiǎn)而言之，您為用戶提供的選擇越多，他們做出決定所需的時(shí)間就越長(zhǎng)。相反，通過(guò)簡(jiǎn)化用戶必須做出的選擇數(shù)量，用戶可以更快、更自信地做出決策。

作為設(shè)計(jì)師，您可以利用AI來(lái)減少用戶需要的選項(xiàng)數(shù)量，甚至減少需要作出選擇的場(chǎng)景。

例如，您可以使用AI預(yù)測(cè)購(gòu)買音樂(lè)會(huì)門票的最佳時(shí)間。AI可以將這些選擇范圍縮小到與用戶最相關(guān)的選項(xiàng)，而無(wú)需設(shè)計(jì)成用戶在數(shù)千個(gè)潛在座位中進(jìn)行選擇。

2. 先發(fā)制人的AI幫助

是否能夠預(yù)期客戶的挫敗感或痛點(diǎn)，決定了客戶是否流失的可能性。您可以利用AI來(lái)識(shí)別某些用戶行為，以此預(yù)知客戶何時(shí)將要放棄。

如果應(yīng)用蔡加尼克效應(yīng)，那么我們會(huì)了解到，與成功完成的任務(wù)相比，用戶會(huì)記住中斷或未完成的任務(wù)。這意味著，如果您的用戶無(wú)法完成任務(wù)，那么他們將更有可能記住這種挫敗感。

無(wú)需等待客戶發(fā)起呼叫，我們可以展示可以向用戶提供客戶服務(wù)支持的主動(dòng)消息傳遞。例如，我們可以發(fā)表敬酒或短暫的訊息，說(shuō)“嘿，賈斯汀，我們是來(lái)幫助你的！和我們聊聊吧?！边@種積極主動(dòng)的提示表明您在乎我，而我無(wú)需繼續(xù)感到挫敗感。

3. 實(shí)時(shí)個(gè)性化的AI

作為設(shè)計(jì)師，我們努力為所有客戶提供最佳的體驗(yàn)。但是客戶本身可能會(huì)有很大的不同，包括技術(shù)嫻熟度、技術(shù)理解力、是否有使用動(dòng)機(jī)、是否熟悉移動(dòng)設(shè)備等。此外，我們的客戶用例可能會(huì)有很大的不同，尤其是對(duì)于更復(fù)雜的應(yīng)用程序。

如果我們可以使用AI來(lái)根據(jù)每個(gè)客戶的統(tǒng)計(jì)特征和體驗(yàn)偏好，來(lái)增加個(gè)性化的用戶體驗(yàn)會(huì)怎么樣？

實(shí)時(shí)個(gè)性化 — Uberflip AI

例如，一位使用移動(dòng)金融應(yīng)用程序、技術(shù)經(jīng)驗(yàn)豐富的80后可能對(duì)高級(jí)手勢(shì)和隱含的信息更為熟悉。但是，經(jīng)驗(yàn)不足的60后在瀏覽應(yīng)用時(shí)，在整體的信息架構(gòu)上應(yīng)該有更明確的提示。

根據(jù)我們對(duì)客戶的了解以及客戶使用該應(yīng)用程序的方式，我們可以利用AI選擇最佳的交互結(jié)構(gòu)。

05 面向設(shè)計(jì)師的AI工具和資源

這里有一些資源和工具，可以更深入地研究AI驅(qū)動(dòng)的UX。

• 非技術(shù)AI指南——了解AI，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識(shí)。
• Google People + AI——以人為中心的AI的最佳做法指南。
• AI是最新的設(shè)計(jì)材料——與MoMa高級(jí)設(shè)計(jì)策展人Paola Antonelli進(jìn)行的問(wèn)答。

總結(jié)

AI驅(qū)動(dòng)的用戶體驗(yàn)正成為一種越來(lái)越普遍的人員和業(yè)務(wù)能力。學(xué)習(xí)如何制定解決人類難題的用戶體驗(yàn)將越來(lái)越依賴于智能建模來(lái)驅(qū)動(dòng)這些過(guò)程。

多年以來(lái)，人們期望從他們的數(shù)字體驗(yàn)中獲得更多的增強(qiáng)擴(kuò)展和自動(dòng)化。隨著人們注意力達(dá)到了極限，我們將依賴于令人愉悅的、簡(jiǎn)單的數(shù)字體驗(yàn)進(jìn)行的工作，并幫助人們做出最佳決策。因此，用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師的新職責(zé)是利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)來(lái)創(chuàng)造下一代令人愉悅的人類體驗(yàn)。

原作者：Justin Baker

原文標(biāo)題：The Designer’s Guide to AI-Driven UX

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