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人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì):識(shí)別技能差距以及如何彌補(bǔ)

資料來(lái)源:https ://left.eu/ai-act-big-tech-says-jump-eu-asks-how-high/

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(huì)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(shí)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(lái)了激動(dòng)人心的機(jī)遇。從識(shí)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(duì)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(lái)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(huì)議上表示: “人機(jī)交互專業(yè)人士無(wú)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(wú)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(wèn)題:在設(shè)計(jì)過(guò)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。

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此圖概述了雙鉆模型中人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn),分為四個(gè)階段:發(fā)現(xiàn)、定義、開發(fā)和交付。每個(gè)階段都強(qiáng)調(diào)具體問(wèn)題,例如闡明人工智能功能、設(shè)計(jì)行為原型、設(shè)計(jì)交互以及管理人工智能性能。挑戰(zhàn)還包括預(yù)見人工智能的影響、避免恐怖谷效應(yīng)以及對(duì)人工智能錯(cuò)誤的責(zé)任追究,強(qiáng)調(diào)了從最初問(wèn)題識(shí)別到最終解決方案的復(fù)雜過(guò)程。
作者創(chuàng)建的圖表

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

  1. 發(fā)現(xiàn)(發(fā)散思維階段)
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這幅圖集中展現(xiàn)了“發(fā)現(xiàn)”階段,該階段展現(xiàn)了人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)面臨的挑戰(zhàn)。它強(qiáng)調(diào)了以下關(guān)鍵挑戰(zhàn):明確人工智能能做什么、不能做什么;高度依賴數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)理念的技術(shù)可行性;缺乏如何在特定設(shè)計(jì)問(wèn)題中精準(zhǔn)運(yùn)用人工智能的知識(shí);以及描繪不同的人工智能交互方式。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 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(guò)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(wèn)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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這幅圖聚焦于人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的“定義”階段,并以更大的框架形式呈現(xiàn)。它突出了兩個(gè)具體的挑戰(zhàn):快速構(gòu)建人工智能系統(tǒng)行為原型的難度;以及預(yù)見人工智能潛在影響的挑戰(zhàn)。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)涉及快速原型設(shè)計(jì),以評(píng)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(cè)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(duì)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(wú)法解決由 AI 推理錯(cuò)誤導(dǎo)致的用戶體驗(yàn)問(wèn)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(guò)程耗時(shí)過(guò)長(zhǎng),且無(wú)法承受早期失敗的風(fēng)險(xiǎn),團(tuán)隊(duì)無(wú)法充分認(rèn)識(shí)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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此圖聚焦于人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的“開發(fā)”階段,詳述了幾個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn):設(shè)計(jì)模糊、開放式的交互;向用戶解釋人工智能行為;設(shè)計(jì)人工智能與用戶之間的共享控制;設(shè)計(jì)能夠持續(xù)提升人工智能性能的交互;向用戶傳達(dá)人工智能系統(tǒng)隨時(shí)間推移的演變。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 對(duì)于許多用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō),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(duì)象或促進(jìn)協(xié)作的通用語(yǔ)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(lái)很復(fù)雜。它們引入了高度的復(fù)雜性,因?yàn)樗鼈冊(cè)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(yǔ)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(duì)信任人工智能系統(tǒng)持謹(jǐn)慎態(tài)度,我們?cè)撊绾卧O(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(duì)放棄控制權(quán)持懷疑態(tài)度。建立對(duì)人工智能系統(tǒng)能力的信任并確保其決策過(guò)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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這幅圖聚焦于人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的“交付”階段,重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn):預(yù)測(cè)或緩解不可預(yù)測(cè)的人工智能行為;避免“恐怖谷”效應(yīng),確保人工智能不會(huì)讓人覺得令人毛骨悚然;確定人工智能錯(cuò)誤的責(zé)任。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)與環(huán)境互動(dòng)或接收反饋來(lái)進(jìn)化和適應(yīng)。這種進(jìn)化可能導(dǎo)致難以預(yù)測(cè)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(cè)/緩解不可預(yù)測(cè)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(guò)于像人類,但又不夠完美,它可能會(huì)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(huì)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┻^(guò)程中可能出現(xiàn)問(wèn)題,因此目前尚不清楚誰(shuí)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(wèn)題分為兩大類:

  • 困難在于缺乏對(duì)人工智能系統(tǒng)背后技術(shù)的了解
  • 與缺乏對(duì)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(duì)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(duì)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(shí)與用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)相關(guān),仍然存在很大爭(zhēng)議。然而,越來(lái)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(zhǎng)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(shí)。如果沒有這些背景知識(shí),理解許多人工智能概念可能會(huì)很困難。

你無(wú)需對(duì)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(duì)這些科目感到不適應(yīng),可以考慮參加這些高評(píng)價(jià)課程。

概率: 渺茫的機(jī)會(huì):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(zhǎng),但講解更詳細(xì)。

對(duì)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(shí)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(guò)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:

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(wú)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(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)留言。

與缺乏對(duì)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(duì)人機(jī)交互設(shè)計(jì)技能的需求日益增長(zhǎng),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(shí)和專業(yè)技能。以下是我關(guān)注的一些:

如果我遺漏了任何人,請(qǐng)隨時(shí)在評(píng)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(shí),幫助彼此成長(zhǎng)。

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(lái)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(guò)時(shí)的啟發(fā)式方法和對(duì)人工智能有限的理解,就有可能阻礙創(chuàng)新。

通過(guò)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(lái)鋪平道路。

蘭亭妙微(www.73404.com.cn )是一家專注而深入的界面設(shè)計(jì)公司,為期望卓越的國(guó)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(guó)內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計(jì),有興趣請(qǐng)加入一起學(xué)習(xí)成長(zhǎng),咨詢及進(jìn)群請(qǐng)加藍(lán)小助微信ben_lanlan。

 

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