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參與一年一度的技術(shù)與藝術(shù)的趨勢(shì)大會(huì)所收獲的見(jiàn)解和感悟
South by Southwest? 致力于幫助有創(chuàng)造力的平凡人實(shí)現(xiàn)他們的夢(mèng)想。1987 年 SXSW 成立于德克薩斯州奧斯汀，以融合科技、電影、音樂(lè)、教育和文化等主題，開(kāi)展一年一度趨勢(shì)大會(huì)而廣為人知。
恰巧一年一度技術(shù)和藝術(shù)盛典 SXSW 2024 大會(huì)剛剛落幕，在這里，我整理了人工智能和設(shè)計(jì)相關(guān)的演講資料，分享給希望獲取一些人工智能和設(shè)計(jì)領(lǐng)域最新資訊的朋友們，我相信可以消除大家人工智能的擔(dān)憂，減少對(duì)人工智能產(chǎn)品的創(chuàng)新信息的差距，并且和大家一起洞察數(shù)字行業(yè)的趨勢(shì)和挑戰(zhàn)，同時(shí)暢想科技和設(shè)計(jì)發(fā)展的未來(lái)等等。
(1) 《Design Against AI》 John Maeda ｜設(shè)計(jì)對(duì)抗人工智能
(2) 《AI + UX: Product Design for Intelligent Experiences》Ioana Teleanu｜AI + UX：智能體驗(yàn)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)
(3) 《Designing Successful AI Products and Services》John Zimmerman, Nur Yildirim｜成功的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)的設(shè)計(jì)流程
(4)《Creativity in Flux: Art & Artificial Intelligence》 Brooke Hopper, Debbie Millman｜不斷變化的創(chuàng)造力：藝術(shù)和人工智能
(5) 《Designing for AI》 Marco Barbosa, Hj?rtur Hilmarsson｜為人工智能產(chǎn)品/服務(wù)設(shè)計(jì)
(6) 《The Great Interface Shift: Five Trends to Know in 2024》 Jake Brody｜大變革：2024 年數(shù)字界面的 5 大趨勢(shì)
1.《設(shè)計(jì)對(duì)抗人工智能》
設(shè)計(jì)與人工智能的關(guān)系是動(dòng)態(tài)變化的。這種變化速度極快，甚至沒(méi)有一絲間歇的停留。那么設(shè)計(jì)師與人工智能的關(guān)系是競(jìng)爭(zhēng)、抗議、合作還是持續(xù)學(xué)習(xí)呢？
1、理解人工智能的底層算法和邏輯，超越人工智能的“神話”（更多都是媒體/資本擴(kuò)大上千倍的短暫效果）
2、一些創(chuàng)造者的工作方式將發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，他們轉(zhuǎn)變的速度會(huì)比其他人更快（每一次“革命”都是如此，一些人帶動(dòng)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展和拓展，并獲得變革的紅利）
3、設(shè)計(jì)的本質(zhì)就是讓事物變得更有價(jià)值，且能夠符合普世價(jià)值，這一點(diǎn)或許亙古不變，但是，這次卻會(huì)成為了未來(lái)的挑戰(zhàn)。（永遠(yuǎn)不要忽視人性，革命性的創(chuàng)新往往也會(huì)打破現(xiàn)存的認(rèn)知，甚至打破傳統(tǒng)）
感知語(yǔ)言模型（LLMs），對(duì)話式界面，聊天機(jī)器人...等等“新”名詞，“新”概念，如今已經(jīng)不算是新鮮事了。早在 1967 年，尼古拉斯·尼葛洛龐帝（Nicholas Negroponte）就設(shè)想了一個(gè)對(duì)話式預(yù)測(cè)模型。埃里卡·霍爾（Erika Hall）在《對(duì)話設(shè)計(jì)》一書(shū)中，強(qiáng)調(diào)語(yǔ)音是最古老的界面，因?yàn)樗亲钭匀坏摹Ｂ槭±砉W(xué)院的魏森鮑姆博士（MIT’s Dr. Weizenbaum），是第一位創(chuàng)造聊天機(jī)器人的發(fā)明者，早在 1966 年，他就提醒我們：“短時(shí)間接觸一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的電腦程序可能會(huì)引發(fā)強(qiáng)烈的妄想思維?！保ü嫒绱?，大家把人工智能技術(shù)現(xiàn)有的能力給放大數(shù)倍。）
妄想思維：一種認(rèn)為與現(xiàn)實(shí)不符的思維方式，常常表現(xiàn)為對(duì)自己或他人的錯(cuò)誤想法或信念的堅(jiān)持。
我們從事人工智能的研究工作，也已經(jīng)有幾十年了。感知語(yǔ)言模型（LLMs）的數(shù)量在 2014 年到 2022 年之間，呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。生成式人工智能（如文本生成、圖像生成、語(yǔ)音生成等）的發(fā)展和火爆現(xiàn)象，根本源于變壓器（transformer）模型的技術(shù)突破。了解從 BEAT 到 ChatGPT 的進(jìn)化過(guò)程。
變壓器模型：一種用于自然語(yǔ)言處理的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)，在 2017 年由谷歌提出。主要特點(diǎn)是使用自注意力機(jī)制(self-attention)來(lái)捕捉輸入序列中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，從而能更好地理解語(yǔ)義信息。
1.1 感知語(yǔ)言模型（LLMs）是什么？
“簡(jiǎn)單物理學(xué)”定義：將感知語(yǔ)言模型（LLMs）想象成一個(gè)被鎖在房間里的“天才”。我們只能從門縫塞進(jìn)去 1 張紙條，并且只能使用 1 次（標(biāo)記窗口限制）。LLMs 只能使用房間里已存在的和紙上的內(nèi)容，然后進(jìn)行猜測(cè)一個(gè)（沒(méi)有上下文）答案。當(dāng)提供答案之后，這位“天才”就會(huì)忘記我們寫(xiě)給它的所有內(nèi)容（沒(méi)有狀態(tài)的）。
簡(jiǎn)易物理學(xué)：指基礎(chǔ)的物理學(xué)知識(shí)，包括力學(xué)、熱學(xué)、光學(xué)、電學(xué)等方面的基本概念和原理。
感知語(yǔ)言模型（LLMs）之所以會(huì)犯錯(cuò)，是因?yàn)槲覀儠?huì)犯錯(cuò)。我們和人工智能都無(wú)法真正預(yù)測(cè)未來(lái)，所謂預(yù)測(cè)下一步會(huì)發(fā)生什么，其實(shí)都是之前發(fā)生過(guò)的（從歷史經(jīng)驗(yàn)推導(dǎo)出來(lái)的答案），這就是拉姆斯菲爾德矩陣（Rumsfeld Matrix）。
1.2 感知語(yǔ)言模型（LLMs）的其他看法：
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特德·姜（Ted Chiang） 在《GhatGPT 是一張模糊的網(wǎng)絡(luò)圖片》的觀點(diǎn)。擁有一張模糊的圖片固然很好，但是我們也要堅(jiān)持高度真實(shí)的人類世界。
《GhatGPT 是一張模糊的網(wǎng)絡(luò)圖片》
https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web
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喬希-克拉克（Josh Clark）在《人工智能將成為你做設(shè)計(jì)的新材料》的觀點(diǎn)。人工智能就像紙和筆，但是，輸出結(jié)果是不確定的。
《人工智能將成為你做設(shè)計(jì)的新材料》
https://www.youtube.com/watch?v=Hu5Jc1yIfas
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約翰·奧利弗（John Oliver）的《人工智能：上周今夜秀》。人工智能見(jiàn)多識(shí)廣，富有教育意義，并且充滿樂(lè)趣。
《人工智能：上周今夜秀》
https://www.youtube.com/watch?v=Sqa8Zo2XWc4
1.3 機(jī)器人和空間計(jì)算的發(fā)展
機(jī)器人越來(lái)越聰明、越來(lái)越強(qiáng)大、越來(lái)越迅速。
Tesla Optimus｜可以疊衣服
https://www.youtube.com/watch?v=gyURDZB7imo
Figure Bot 1｜可以煮咖啡
https://www.youtube.com/watch?v=1O0Eh_gxEsE
Boston Dynamics Atlas｜可以搬重物
https://www.youtube.com/watch?v=-e1_QhJ1EhQ
Unitree H1｜可以奔跑（以 3.3米/秒的速度），目前保持世界紀(jì)錄
https://www.youtube.com/watch?v=83ShvgtyFAg
空間計(jì)算再次出現(xiàn)，融入更多應(yīng)用場(chǎng)景。
在今年 WWDC 老庫(kù)克也帶來(lái)了Apple Vision Pro 最新的生態(tài)系統(tǒng) vision OS 2 。Ivan Sutherland 在 20 世紀(jì) 60 年代開(kāi)發(fā)了第一個(gè)先進(jìn)的 VR 系統(tǒng)。
O'Reilly ｜創(chuàng)造增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)
https://www.oreilly.com/library/view/creating-augmented-and/9781492044185/
1.4 人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)
1、大型模型、小型模型。大型模型進(jìn)行深度推導(dǎo)。小型模型運(yùn)行速度更快，處于邊緣。但兩者的區(qū)別正在變得模糊。
2、開(kāi)放模型，封閉模型。LLaMA 可以被任何人修改。OpenAI 模型是受保護(hù)的，無(wú)法修改。
3、單模態(tài)、多模態(tài)。單一模態(tài)的模型是特定的、有針對(duì)性的。圖像 + 聲音、視頻 + 語(yǔ)言等多種模態(tài)的組合...多模態(tài)的模型隨著時(shí)間推移會(huì)越來(lái)越多，并且從多樣化的視角（解決更廣的應(yīng)用場(chǎng)景）中獲益。
行業(yè)術(shù)語(yǔ)層出不窮：嵌入式模型 VS 完成模型、全模型微調(diào) VS LoRA 微調(diào)、函數(shù)調(diào)用模型、Agents（ AI 代理）等。Agents 將在用戶體驗(yàn)方面發(fā)揮重要作用，除了提示用戶之外，還可以用于更多場(chǎng)景。
1.5 工藝類別：手工制造與速度制造
手工制造的東西給人一種真實(shí)感，創(chuàng)作者在創(chuàng)造的時(shí)候也會(huì)感到快樂(lè)。比如 Rivian 車門的獨(dú)特鎖聲設(shè)計(jì)（ Lock Chirp）、遵循 Dieter Rams 設(shè)計(jì)理念的元件、根據(jù)語(yǔ)義的動(dòng)態(tài)變化的字體排版。
Rivian 車門的獨(dú)特鎖聲設(shè)計(jì)（Lock Chirp）
https://www.youtube.com/watch?v=W569OdJ6zbk
Framer 組件遵循 Dieter Rams 的設(shè)計(jì)原則
https://drams.framer.website/
字體變形 morphing itself
https://www.youtube.com/watch?v=9D12a6RCQaw
速度制造更注重快速完成任務(wù)，隨著人工智能的發(fā)展，速度越來(lái)越快。快速生成圖像、文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音、Yokhei Nakajima 的 PredictiveChat 具有負(fù)延遲，可以在你說(shuō)之前猜出你要說(shuō)什么。
1.6 創(chuàng)客們的生活正在改變
設(shè)計(jì)師和工程師的流程和工具都在發(fā)生變化。產(chǎn)品經(jīng)理的能力正在增強(qiáng)，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的人才結(jié)構(gòu)正在崩潰。
《設(shè)計(jì)界的大混亂：一代設(shè)計(jì)領(lǐng)袖為自己的未來(lái)而掙扎》
https://www.fastcompany.com/91027996/the-big-design-freak-out-a-generation-of-design-leaders-grapple-with-their-future
《編程已經(jīng)死了嗎?》
https://www.youtube.com/watch?v=uD353DeOM-4
《折疊人才結(jié)構(gòu)，以角色為導(dǎo)向的增長(zhǎng)和面向未來(lái)的組織設(shè)計(jì)》
https://www.implications.com/p/insights-on-collapsing-the-talent
營(yíng)銷和產(chǎn)品循環(huán)正在受到影響。營(yíng)銷是買家的體驗(yàn)，產(chǎn)品是客戶的體驗(yàn)。
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營(yíng)銷設(shè)計(jì)工具：文案創(chuàng)作、圖像創(chuàng)作、播客創(chuàng)作、視頻編輯、演示文稿創(chuàng)作
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產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具：客戶支持、軟件開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、通過(guò)函數(shù)調(diào)用模型即時(shí)生成界面，無(wú)需設(shè)計(jì)旅程圖就能完成開(kāi)發(fā)。
Capsule｜面向內(nèi)容和營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)的人工智能視頻編輯器
https://capsule.video/
Vercel AI SDK | 提供構(gòu)建 AI 驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品所需的工具
https://sdk.vercel.ai/docs/introduction
如果你不喜歡變化，那么你將更不喜歡變得無(wú)關(guān)緊要-埃里克·辛斯基
1.7 批判性思考與制造
批判性思考和制作都需要充足時(shí)間。對(duì)于人工智能的發(fā)展至關(guān)重要。目前，商業(yè)機(jī)構(gòu)往往在批判性思維方面做的并不完善，做出來(lái)實(shí)用的產(chǎn)品很可能會(huì)出現(xiàn)意想不到后果。然而，非營(yíng)利組織擅長(zhǎng)批判性思維，然而，往往充當(dāng)消息靈通的評(píng)論家，也不會(huì)陷入產(chǎn)品制造的怪圈。（商業(yè)機(jī)構(gòu)往往會(huì)陷入制造漩渦，或許是無(wú)奈之舉，或許是賽馬機(jī)制，不斷試錯(cuò)，或許是一種相對(duì)高效的方式）
《批判性思維:管理你的職業(yè)和個(gè)人生活的工具》
https://www.amazon.com/Critical-Thinking-Taking-Professional-Personal/dp/0133115283
1.8 人工智能能否作為人類尚待確定
有些任務(wù)是人類可以完成的，有些任務(wù)是人工智能可以自動(dòng)化完成的，還有一類新的任務(wù)人類只有在人工智能的幫助下才能完成：
斯坦福數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室 + HAI
圖靈陷阱：類人人工智能的前景與危險(xiǎn)
https://digitaleconomy.stanford.edu/news/the-turing-trap-the-promise-peril-of-human-like-artificial-intelligence/
面向未來(lái)：設(shè)計(jì)使技術(shù)人性化，但我們經(jīng)常聽(tīng)到“不要將人工智能人性化”。設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)在于找出人工智能的全新價(jià)值。在這過(guò)程中，我們始終要記住人工智能并不是人，而是數(shù)學(xué)。
技術(shù)向我們提出了挑戰(zhàn)，要求我們堅(jiān)持人類的價(jià)值觀，這意味著我們首先需要弄清楚人類的價(jià)值觀是什么—Sherry Turkle。
2.《AI + UX：智能體驗(yàn)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)》
了解人工智能的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，首先了解人工智能可以做什么？不能做什么？
只要有更多人使用人工智能工具，這將助力我們探尋人工智能的界限在哪里？了解產(chǎn)品為何會(huì)失敗？產(chǎn)品應(yīng)該做什么？不應(yīng)該做什么？。盡管，我們發(fā)現(xiàn)人工智能在大多數(shù)的任務(wù)上表現(xiàn)一般般，然而，我們?nèi)匀恍枰斯ぶ悄苓M(jìn)一步發(fā)展。
據(jù) Gartner 的炒作周期表明，我們對(duì)生成式人工智能的“期望過(guò)高”的現(xiàn)象正在逐漸消退。雖然，有許多公司都在將人工智能融入他們已有的產(chǎn)品中，主要是為了保持已有產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力（為了趕時(shí)髦，做了再說(shuō)）。然而，適用的產(chǎn)品案例目前還不清晰。（我們即將推出有關(guān)AI 人工智能在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的應(yīng)用方法和案例課程，還請(qǐng)多多關(guān)注我們的社區(qū)），客戶往往對(duì)他們不了解的事物保持懷疑態(tài)度，但是，我們?nèi)匀幌Ｍ麄兡軌蛳雀?jìng)爭(zhēng)對(duì)手一步，在產(chǎn)品中注入人工智能技術(shù)。
Hype Cycle
炒作周期：咨詢公司 Gartner 提出的概念，用于描述新技術(shù)或概念的發(fā)展過(guò)程。炒作周期分為不同的階段，包括激情向往的期望階段、失望與理性的平衡階段等。在AI領(lǐng)域，炒作周期指的是人們對(duì)于生成式人工智能過(guò)度樂(lè)觀的階段正在過(guò)渡到更為現(xiàn)實(shí)和理性的認(rèn)知階段。
2023 年 Gartner 新興技術(shù)成熟度曲線
https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-the-2023-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies
《科技產(chǎn)品領(lǐng)導(dǎo)者新興技術(shù)和趨勢(shì)指南》
2.2 人工智能是什么？
1、人工智能：任何具有自主性和適應(yīng)性的系統(tǒng)，可以在沒(méi)有用戶的指導(dǎo)情況下執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，并根據(jù)使用情況進(jìn)行改進(jìn)和學(xué)習(xí)。
在線課程：人工智能的基本要素
https://www.elementsofai.com/
2、人工智能：工具的集合，工具是我們訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)做事的方法。
在線課程：適用于所有人的人工智能基礎(chǔ)知識(shí)
https://www.coursera.org/instructor/andrewng
我們塑造了工具，反過(guò)來(lái)，工具塑造了我們--約翰·卡爾金
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人工智能系統(tǒng)中的偏見(jiàn)反映數(shù)據(jù)偏見(jiàn):決策哪些數(shù)據(jù)集應(yīng)該成為我們未來(lái)的一部分。許多公司已經(jīng)這樣做了。篩選出哪些數(shù)據(jù)可以永久保存。（這里就會(huì)產(chǎn)生偏見(jiàn)）
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安全與保障-任何一種新興技術(shù)都可能被惡意利用。目前，我們還沒(méi)有合適的防御系統(tǒng)來(lái)最大限度地減少危害（未知的才可怕）。如果“真的想”設(shè)計(jì)出一個(gè)讓人感覺(jué)安全的人工智能系統(tǒng)，那么我們就需要預(yù)測(cè)所有不安全的情況。（盡力而為，以用戶為中心設(shè)計(jì)）
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設(shè)計(jì)概率-常規(guī)的交互行為是可以預(yù)測(cè)的。比如，如果發(fā)生這種情況，則向用戶提供選項(xiàng) A；如果發(fā)生那種情況，則提供選項(xiàng) B。然而，目前人工智能系統(tǒng)輸出的內(nèi)容是不可預(yù)測(cè)的。你無(wú)法提前預(yù)判結(jié)果的好與壞，是否能夠滿足用戶的期望。反饋機(jī)制成為了解決這個(gè)問(wèn)題的唯一方案。
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信任與透明度-人們對(duì)不理解的事物一般是持懷疑態(tài)度。人工智能會(huì)產(chǎn)生“幻覺(jué)”（生成不可置信的內(nèi)容，似真似假，打破了認(rèn)知）。我們有必要解釋人工智能的概念，向人們展示系統(tǒng)是如何得出結(jié)果的。
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所有權(quán)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)-預(yù)測(cè)這將改變我們?cè)械膬r(jià)值觀。如果東西是由人創(chuàng)造的，會(huì)引發(fā)情感效應(yīng)，這將更有價(jià)值。容易生產(chǎn)出來(lái)的東西，價(jià)值或許會(huì)降低。（物以稀為貴，工業(yè)制品變得將越來(lái)越廉價(jià)，注入故事和品牌）
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未來(lái)是混合的，始終圍繞人類展開(kāi)-人類將會(huì)擁有一個(gè)或多個(gè) AI 人工智能伙伴。當(dāng)每個(gè)人都有一個(gè)人工智能伙伴的時(shí)候，希望能夠確保永遠(yuǎn)讓用戶處于主導(dǎo)地位。（反之，細(xì)思極恐）
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消除偏見(jiàn)-為人類提供一個(gè)能夠向人工智能系統(tǒng)提供反饋、報(bào)告不良情況、從錯(cuò)誤中恢復(fù)的工具。（這就是反饋機(jī)制的建設(shè)和主導(dǎo)權(quán)的歸屬問(wèn)題）
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為每個(gè)人打造-構(gòu)建一個(gè)可訪問(wèn)/無(wú)障礙的人工智能，不會(huì)擴(kuò)大個(gè)人特權(quán)和知識(shí)差距。（這一點(diǎn)想想就好，往往不可控，只要有錢就有特權(quán)，會(huì)員享受更優(yōu)的服務(wù)）
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從容失敗，保持正能量-生產(chǎn)符合道德標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品。（這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，不得不說(shuō)，高呀）例如，“點(diǎn)贊”按鈕會(huì)給出積極的反饋，但卻損害了青少年的心理健康。
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幫助人類成長(zhǎng)-人類和人工智能相互學(xué)習(xí)和相互教導(dǎo)。（有一種被PUA的感覺(jué)，以后真的要和人工智能“伙伴”一起成長(zhǎng)？）
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好時(shí)代-技術(shù)會(huì)不斷變化，因此在構(gòu)建新產(chǎn)品/服務(wù)還是注入新技術(shù)的時(shí)候，應(yīng)考慮未來(lái)的技術(shù)發(fā)展。
2.4 交互設(shè)計(jì)
人工智能是一種新的用戶界面范式。可以參考 Jakob Nielson 的范例 3 - 基于意圖的結(jié)果規(guī)范，其中設(shè)計(jì)師指定人工智能（AI）系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。
人工智能：60 年來(lái)首個(gè)全新 UI 范式
https://www.nngroup.com/articles/ai-paradigm/
從網(wǎng)頁(yè)到移動(dòng)設(shè)備，用戶將各種內(nèi)容塞進(jìn)更小的屏幕。與其改造 AI，不如考慮如何設(shè)計(jì) AI 原生產(chǎn)品，有意識(shí)地將其嵌入用戶體驗(yàn)中。
(1) Loom 自動(dòng)生成的章節(jié)
(2) 無(wú)需打開(kāi)標(biāo)簽即可快速預(yù)覽瀏覽器網(wǎng)站內(nèi)容
loom ｜你錄制，Loom AI 為你編寫(xiě)
https://www.loom.com/
2.5 AI 人工智能可以通過(guò) 5 種方式改善用戶體驗(yàn)
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個(gè)性化-根據(jù)用戶偏好，感知情境，進(jìn)行超個(gè)性化設(shè)計(jì)，隨時(shí)隨地，適時(shí)出現(xiàn)。
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簡(jiǎn)化-現(xiàn)在，任何業(yè)務(wù)都有 app，但是，未來(lái)的體驗(yàn)將構(gòu)建在意圖之上。考慮采用單一界面的產(chǎn)品，例如 Rabbit R1 ，或許是未來(lái)人工智能硬件的典范
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無(wú)障礙性-利用人工智能來(lái)改善無(wú)障礙環(huán)境的機(jī)會(huì)。市面上應(yīng)用的場(chǎng)景，包括：針對(duì)視障人士的替代文本、屏幕閱讀器和圖像識(shí)別。還有大量空白空間有待探索。
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協(xié)助-以一種具體、相關(guān)的方式回答問(wèn)題，為用戶量身定制
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提高學(xué)習(xí)效率-人工智能可以促進(jìn)用戶快速測(cè)試設(shè)計(jì)概念，加速學(xué)習(xí)，為設(shè)計(jì)決策提供參考。
Rabbit R1 是一款人工智能小工具
https://www.theverge.com/2024/1/9/24030667/rabbit-r1-ai-action-model-price-release-date
2.6 人工智能取代人類？
人工智能是無(wú)法取代人類的，因?yàn)椋?
（1）人工智能系統(tǒng)無(wú)法找出需要解決的正確問(wèn)題
（2）人工智能系統(tǒng)無(wú)法理解人類周圍復(fù)雜的社會(huì)環(huán)境
類似一項(xiàng)先進(jìn)工具，取代了以往陳舊的工具，改變了工作的流程，而況人類的適應(yīng)很強(qiáng)的，但是，也不得不承認(rèn)，優(yōu)勝劣汰的叢林法則依然存在。
2.7 將人工智能融入設(shè)計(jì)流程
人工智能工具有助于理解、增強(qiáng)思維，覆蓋設(shè)計(jì)流程中的盲點(diǎn)。人工智能可以幫助頭腦風(fēng)暴，加速將想法付諸實(shí)施。設(shè)計(jì)師可能會(huì)成為設(shè)計(jì)的策展人而不是創(chuàng)造者。
UIzard｜自動(dòng)設(shè)計(jì)器·世界上第一個(gè)人工智能 UI 生成器！
https://uizard.io/autodesigner/
競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)來(lái)自于使用人工智能工具和發(fā)現(xiàn)正確的人類問(wèn)題，并用人工智能來(lái)解決。認(rèn)真思考我們是否應(yīng)該以人類和道德為中心來(lái)構(gòu)建一些東西。
記住，人工智能是一種工具。我們是（制造者）有自主權(quán)。
3.《設(shè)計(jì)成功的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)》
基于我的導(dǎo)師和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)校友在人工智能方向的 10 年研究
回看過(guò)去，大多數(shù)的人工智能產(chǎn)品的創(chuàng)始人，都是機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的博士。本次演講主要探討人工智能創(chuàng)新差距、產(chǎn)品失敗的原因以及如何通過(guò) 5 個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)真正利用人工智能進(jìn)行創(chuàng)新。
3.1 什么是人工智能？
從垃圾郵件過(guò)濾器到癌癥診斷系統(tǒng)，從地圖導(dǎo)航到藥物研發(fā)，通通都能涵蓋。然而，所有人工智能應(yīng)用都一致秉持著不確定性的理念。你永遠(yuǎn)不知道你試圖創(chuàng)建的系統(tǒng)是否真正可以實(shí)現(xiàn)，也不知道會(huì)犯什么錯(cuò)誤。
有很多案例：Kiva 機(jī)器人跑來(lái)跑去，鉆到貨架下面，抬起貨架，整理倉(cāng)庫(kù)庫(kù)存。與人類不一樣的是，它們需要分散開(kāi)來(lái)，并且需要接受強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練。Airbnb 智能定價(jià)會(huì)分析你可以收取的房間的最高租金，然而還可以出租出去，最終，將定拍板權(quán)交給了小企業(yè)。
LLM、ChatGPT、基礎(chǔ)模型……創(chuàng)造了很多機(jī)會(huì)。它的巨大成功意味著我們擁有一個(gè)偉大的創(chuàng)新過(guò)程。
3.2 人工智能產(chǎn)品｜創(chuàng)新差距
如今，85% 的人工智能 AI 產(chǎn)品項(xiàng)目在部署前就注定失敗。在部署后也會(huì)導(dǎo)致失敗，原因在于目前人工智能無(wú)法達(dá)成預(yù)期結(jié)果的限制：
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無(wú)法達(dá)到足夠好的性能，而且沒(méi)有找到真正的應(yīng)用場(chǎng)景。
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無(wú)法產(chǎn)生足夠的服務(wù)價(jià)值。例如，Alexa 并沒(méi)有讓用戶在亞馬遜訂購(gòu)更多產(chǎn)品。相反，每當(dāng)用戶要求 Alexa 播放音樂(lè)時(shí)，亞馬遜就會(huì)虧損。
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無(wú)法解決用戶實(shí)際問(wèn)題。例如，醫(yī)療臨床決策系統(tǒng)提供預(yù)測(cè)，但醫(yī)生在常見(jiàn)情況下不需要預(yù)測(cè)。相反，醫(yī)生希望在罕見(jiàn)情況下獲得幫助，而人工智能并不擅長(zhǎng)這一點(diǎn)。
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道德、偏見(jiàn)、隱私、社會(huì)危害。例如，系統(tǒng)可以通過(guò)預(yù)測(cè)某個(gè)人在未來(lái)犯罪的可能性來(lái)判斷這個(gè)人應(yīng)該關(guān)多長(zhǎng)時(shí)間的小黑屋。然而，我們都知道，系統(tǒng)在本質(zhì)上就會(huì)存在種族主義的偏向，通過(guò)系統(tǒng)數(shù)據(jù)反映人類的偏見(jiàn)。
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錯(cuò)過(guò)唾手可得的商機(jī)。那些與用戶和服務(wù)目標(biāo)一致的簡(jiǎn)易人工智能的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，然而，絕大數(shù)企業(yè)不會(huì)去實(shí)施。例如，Instagram 希望有影響力的用戶發(fā)帖來(lái)吸引眼球，然而，從不了解有影響力的用戶經(jīng)常會(huì)使用哪些標(biāo)簽，讓那些有影響力的用戶不得不反復(fù)輸入相同的標(biāo)簽。其實(shí)，這并不難實(shí)現(xiàn)，但是，這恰恰是一個(gè)容易被忽視的機(jī)會(huì)。智駕的自動(dòng)泊車功能僅僅服務(wù)于居住在郊區(qū)且不敢在市中心停車的小部分用戶。這個(gè)功能從預(yù)測(cè)開(kāi)始：這個(gè)空間夠大嗎？這個(gè)簡(jiǎn)單的功能可以應(yīng)用在每輛車上，然而，我們形成一種思維模式，讓人工智能功能變得難以實(shí)現(xiàn)，而不是變得有用好用。
發(fā)明與創(chuàng)新。發(fā)明就是創(chuàng)造新的能力。設(shè)計(jì)師的秘訣就是創(chuàng)新，重新組合并以新的方式賦予現(xiàn)有事物新的形式。洞察用戶的需求，然后賦予新事物一種用戶認(rèn)為有價(jià)值的形式。
設(shè)計(jì)師往往對(duì)人工智能缺乏理解，他們想的東西都是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。數(shù)據(jù)科學(xué)家離用戶太遠(yuǎn)，他們想的東西都是人們不想要的。
3.3 人工智能產(chǎn)品｜為何會(huì)失敗：
人工智能項(xiàng)目失敗率高的原因主要來(lái)自以下幾點(diǎn)：
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團(tuán)隊(duì)選擇錯(cuò)誤的事情。數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程從快速形成問(wèn)題開(kāi)始，然后繼續(xù)推進(jìn)。他們沒(méi)有接受過(guò)構(gòu)思產(chǎn)品方面的培訓(xùn)，沒(méi)有對(duì)比數(shù)百件高價(jià)值和低風(fēng)險(xiǎn)的競(jìng)品（沒(méi)有模擬沙盤）。團(tuán)隊(duì)傾向于先選擇一些東西，干起來(lái)再說(shuō)，快速開(kāi)始進(jìn)行搭建，而不是在構(gòu)建產(chǎn)品/服務(wù)之前一起共創(chuàng)，沒(méi)有制定哪些可以現(xiàn)在做，哪些是用來(lái)實(shí)現(xiàn)愿景。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，人工智能在教科書(shū)提供案例方面做得非常好。但是，實(shí)際上，醫(yī)生真正尋求解答的是一些邊緣特殊的醫(yī)學(xué)案例。
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設(shè)計(jì)師通常不會(huì)受邀參與，除非已經(jīng)決定要構(gòu)建什么產(chǎn)品/服務(wù)。設(shè)計(jì)師也傾向于考慮人工智能實(shí)際上無(wú)法做到的事情。這也可以歸咎于媒體，因?yàn)槊襟w將人工智能吹捧成“超人”，無(wú)所不能。
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設(shè)計(jì)師在創(chuàng)造體驗(yàn)時(shí)已經(jīng)內(nèi)化了能力和抽象概念。然而，人工智能能力似乎遙不可及，因?yàn)槿斯ぶ悄芪墨I(xiàn)都是關(guān)于機(jī)制和工作原理。想想支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。幾乎沒(méi)有任何內(nèi)容描述能力，即人工智能能做什么。
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人工智能主導(dǎo)的問(wèn)題框架。如果我們決定使用人工智能作為產(chǎn)品的解決方案，實(shí)際上，我們會(huì)忽視以用戶為中心的設(shè)計(jì)。想一想經(jīng)典的雙鉆模型。有了人工智能，往往設(shè)計(jì)師就從雙鉆石的中間開(kāi)始。認(rèn)為以用戶為中心的設(shè)計(jì)方法不夠高效，以技術(shù)為中心的設(shè)計(jì)也行不通了。新的方法都會(huì)從原先的方法中進(jìn)化、演變而來(lái)的。（期待有新的理論體系）
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很難估算構(gòu)建和運(yùn)行一個(gè)系統(tǒng)的成本。如果我們找一位系統(tǒng)/產(chǎn)品架構(gòu)師，他們可以告訴我們只要投入 1 個(gè)億美元（不止 1 個(gè)小目標(biāo)）就可以得到什么。如果我們帶著 1 億美元去找一位數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們就很難估算出來(lái)。（人工智能底層算力迭代和算法優(yōu)化是一個(gè)無(wú)底洞，需要不斷的投入，來(lái)支撐源源不斷的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。）
構(gòu)思是一種很有價(jià)值的能力，可以將對(duì)話從“我們是否應(yīng)該做產(chǎn)品/服務(wù)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皬娜斯ぶ悄芙嵌瓤紤]所有其他同樣有價(jià)值的產(chǎn)品/服務(wù)”，同時(shí)選擇風(fēng)險(xiǎn)較低的選項(xiàng)。
3.4 人工智能產(chǎn)品｜試驗(yàn)成效：
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Accenture Song 觀察到設(shè)計(jì)師和數(shù)據(jù)科學(xué)家在項(xiàng)目開(kāi)始時(shí)密切合作。在體驗(yàn)設(shè)計(jì)流程中添加“數(shù)據(jù)”泳道很有幫助。
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使用數(shù)據(jù)源注釋 UX 線框可以增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源的可靠性。
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從 AI 人工智能在商業(yè)上取得成功的案例中，展現(xiàn)出 8 種高級(jí) AI 能力。讓設(shè)計(jì)師從這些能力中汲取靈感，卻并非如想象的成功（搞不定）。首先，為設(shè)計(jì)師提供許多 AI 案例，然后展示 AI 可以快速、大規(guī)模地取得成功，其中，不需要大量專業(yè)知識(shí)的情況，這種方法是可行的。
方法記錄：人工智能頭腦風(fēng)暴套件
https://aidesignkit.github.io/
3.5 人工智能產(chǎn)品和服務(wù)｜創(chuàng)新的 5 種方法
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不要取代專家。相反，要尋找需要無(wú)限數(shù)量實(shí)習(xí)生的情況。甚至更好的是，你甚至不會(huì)雇傭?qū)嵙?xí)生，因?yàn)槿蝿?wù)太繁瑣了。尋找有總比沒(méi)有好的地方。記住，人工智能可以做得還行，但不能做得很棒。
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想想你在創(chuàng)新過(guò)程中處于什么位置。版本控制、愿景、冒險(xiǎn)。UX 可以添加到版本控制中，從用戶的角度思考漸進(jìn)式創(chuàng)新。服務(wù)設(shè)計(jì)可以添加到愿景中，從戰(zhàn)略角度思考以尋找低風(fēng)險(xiǎn)、高價(jià)值的機(jī)會(huì)。
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設(shè)計(jì)可以促進(jìn)對(duì)話，匯集不同的觀點(diǎn)，構(gòu)思實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的各種不同方法。
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構(gòu)思，并為他人構(gòu)思提供支撐。設(shè)計(jì)可以 讓團(tuán)隊(duì)承擔(dān)責(zé)任，而適度的表現(xiàn)可能會(huì)產(chǎn)生重大價(jià)值。
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尋找實(shí)現(xiàn)適度 AI 性能的機(jī)會(huì)。當(dāng)我們找到適度性能可行的想法時(shí)，我們幾乎總是會(huì)避免負(fù)責(zé)任的 AI 問(wèn)題。
4.《不斷變化的創(chuàng)造力：藝術(shù)與人工智能》
創(chuàng)意設(shè)計(jì)工具的演變、生成人工智能的潛力、人類的作用
采訪 Adobe AI/ML 設(shè)計(jì)師。從創(chuàng)意和設(shè)計(jì)角度出發(fā)，重點(diǎn)關(guān)注賦能藝術(shù)家、作家和制作人。
Q：AI、ML、生成式 AI 之間的區(qū)別是什么？
A：生成式 AI 是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，深度學(xué)習(xí)是 ML 的一個(gè)子集，ML 是 AI 的一個(gè)子集。其實(shí)，AI 人工智能技術(shù)早在數(shù)十年前就開(kāi)始應(yīng)用于各行各業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)中了，我們比較熟知的場(chǎng)景，比如：銀行語(yǔ)音詐騙、拼寫(xiě)識(shí)別和檢查、圖像內(nèi)容感知和填充等等。
Q：人工智能會(huì)受到人類偏見(jiàn)的影響嗎？
A：這肯定會(huì)受到影響，因?yàn)閿?shù)據(jù)來(lái)自人類（認(rèn)知和行為），而人類是有偏見(jiàn)的。例如，批準(zhǔn)客戶貸款的系統(tǒng)就存在種族主義的偏見(jiàn)。
Q：如何保護(hù)藝術(shù)家和創(chuàng)作者的知識(shí)產(chǎn)權(quán)？
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內(nèi)容的創(chuàng)建方式和時(shí)間
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使用不訓(xùn)練憑證標(biāo)記內(nèi)容
例如，Adobe 可以選擇打開(kāi)“內(nèi)容憑證”來(lái)跟蹤用戶在 .psd 中嵌入的所有操作?！皥D像濫用”是指未經(jīng)你的許可使用你設(shè)計(jì)的圖像。目前，仍有空白空間來(lái)確保正確的護(hù)欄、規(guī)則、法規(guī)……
Q：用戶什么時(shí)候可以決定自己的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型？
A：我們還在努力解決這個(gè)問(wèn)題，但是
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提高企業(yè)使用用戶數(shù)據(jù)的信息透明度
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提高輸入用戶數(shù)據(jù)的工作人員操作意識(shí)
宣傳更多網(wǎng)站安全知識(shí)，發(fā)現(xiàn) AI 人工智能的內(nèi)容和深度偽造信息。
Q：我們能否依賴人工智能來(lái)制造產(chǎn)品？
A：人類和機(jī)器是不同的。人類具有獨(dú)特的品質(zhì)：情感、經(jīng)驗(yàn)、根據(jù)情況打破規(guī)則、質(zhì)疑原因并決定制造什么是正確的東西。機(jī)器很難復(fù)制這些品質(zhì)。
Q：教育者如何確保學(xué)生不使用人工智能抄襲？
A：與其說(shuō)不使用人工智能，不如說(shuō)適應(yīng)人工智能。例如：老師給學(xué)生提供人工智能撰寫(xiě)的論文，讓學(xué)生進(jìn)行修改。目前，各大高校學(xué)府也正在制定人工智能使用的指導(dǎo)方針。
Q：能否簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)關(guān)于設(shè)計(jì)師使用人工智能的商業(yè)案例？
A：先介紹 3 個(gè)商業(yè)案例：
Pum Lefabur ｜使用人工智能制作一整套廣告營(yíng)銷策劃案
https://www.fastcompany.com/90915469/design-studio-crafted-brand-campaign-entirely-from-ai
Marian Bantjes ｜使用人工智能制作藝術(shù)品
https://www.eyemagazine.com/profile/author/marian-bantjes
即將舉行的 MoMA 展覽中，一位家具設(shè)計(jì)師使用生成式人工智能重新想象如果由有色人種設(shè)計(jì)師制作標(biāo)志性家具會(huì)是什么樣子。
A：人工智能與想象力是并存的，能夠推動(dòng)和激發(fā)想象力。人工智能有時(shí)會(huì)帶來(lái)驚奇的結(jié)果。例如，Adobe Firefly 想在任何生物上貼上人臉，比如長(zhǎng)著人臉的吉娃娃。恰恰，這些奇特的實(shí)現(xiàn)效果可能會(huì)引發(fā)更有趣的新方向，新創(chuàng)意。
Q：[推測(cè)] 人工智能增強(qiáng)的想象力是原創(chuàng)的嗎？人工智能是增強(qiáng)創(chuàng)意還是變異？
A：這個(gè)的界限很模糊。很難確定這一點(diǎn)，最終一切都可以取決于意圖/目的。人工智能驅(qū)動(dòng)的圖像編輯器正在不斷改進(jìn)，通過(guò)控制網(wǎng)（一系列參數(shù)和控制）等機(jī)制來(lái)描述圖像的制作深度。
Q：使用人工智能工具進(jìn)行設(shè)計(jì)？
A：有了人工智能工具， 更多人將能夠接觸到更多媒介，并且能夠更快上手工作。你可以為設(shè)計(jì)師和非設(shè)計(jì)師提供同一套工具。由于設(shè)計(jì)師具有審美意識(shí)，因此最終產(chǎn)出的結(jié)果可能會(huì)更好。
A：由于其“生成”特性，顧名思義，相同的結(jié)果就不可能生成兩次。
Q：[推測(cè)] 藝術(shù)在未來(lái)會(huì)發(fā)生什么變化？
A：藝術(shù)將融入社會(huì)。我們將看到更多異想天開(kāi)的創(chuàng)意，更多身臨其境的體驗(yàn)。藝術(shù)不再是你去看的東西。而是成為參與者。藝術(shù)將來(lái)到我們身邊，成為我們的一部分。
5.《為人工智能產(chǎn)品/服務(wù)設(shè)計(jì)》
設(shè)計(jì)可以讓人工智能變得更實(shí)用，更好用。開(kāi)發(fā) 3 種不同人工智能產(chǎn)品體驗(yàn)：對(duì)話式助理、輔助操作、沉浸式體驗(yàn)。
5.1 對(duì)話式助理
14Islands為其網(wǎng)站構(gòu)建了對(duì)話式人工智能助理：Aila
4Islands | Aila
https://www.14islands.com/ai
經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。信息透明能夠讓人工智能系統(tǒng)被用戶接受和信賴。當(dāng)用戶知道信息來(lái)源，可以評(píng)估結(jié)果的可信度，同時(shí)，還能提示系統(tǒng)什么時(shí)候會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)以及提供不準(zhǔn)確的結(jié)果，用戶將會(huì)更加信任系統(tǒng)。使用典型的常見(jiàn)問(wèn)題進(jìn)行測(cè)試。為敏感數(shù)據(jù)和你不希望人工智能助理涉及的問(wèn)題，設(shè)置防護(hù)欄（例如 openAI 的審核 API 來(lái)標(biāo)記問(wèn)題），并提供標(biāo)準(zhǔn)答案。設(shè)計(jì)人工智能助理的個(gè)性化。包括：后續(xù)提示，以保持對(duì)話繼續(xù)進(jìn)行，幫助用戶快速入門。不斷改進(jìn)系統(tǒng)。
設(shè)計(jì)方法。在對(duì)話人工智能助理中建立了一個(gè)自我評(píng)估系統(tǒng)?？尚诺拇鸢副粯?biāo)記為自信（贊）。未來(lái)感和創(chuàng)造性的答案被標(biāo)記為幻覺(jué)（踩）。對(duì)于幻覺(jué)的答案，背景從正常色變?yōu)榈木旧?
5.2 輔助/智能操作
人工智能作為合作伙伴可以增強(qiáng)體驗(yàn)、提高效率和生產(chǎn)力，同時(shí)仍保持人類的掌控。
這是一個(gè)提供高度情境化的體驗(yàn)的絕佳機(jī)會(huì)，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)刻提供用戶不知道自己需要的結(jié)果。
案例研究：Seekout 自動(dòng)招聘平臺(tái)面臨一個(gè)挑戰(zhàn)：如何根據(jù)每家公司的情況制作有用的崗位描述？同樣職位對(duì)于不同的公司來(lái)說(shuō)，崗位描述會(huì)有很大的不同。這是一項(xiàng)高度重復(fù)、繁瑣的任務(wù)。
Seekout ｜自動(dòng)招聘平臺(tái)面
https://www.seekout.com/
設(shè)計(jì)方法：利用“機(jī)會(huì)地圖”列出用戶想要的東西，然后映射到人工智能系統(tǒng)。最終產(chǎn)生了 “輔助” （Assist），該功能將有助于加快候選人的搜索速度。使用時(shí)，他們的 LOGO 會(huì)變成星號(hào)，表示人工智能正在運(yùn)算。產(chǎn)品有 2 項(xiàng)功能：(1) 人工智能系統(tǒng)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，然后生成內(nèi)容摘要，用戶可以查閱。(2) 人工智能系統(tǒng)根據(jù)雇主的職位描述和候選人的簡(jiǎn)歷生成面試問(wèn)題，為節(jié)省兩邊的時(shí)間。
Creately | 利用機(jī)會(huì)地圖實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)和成功
https://creately.com/guides/using-opportunity-mapping-for-growth-and-success/
5.3 沉浸式體驗(yàn)
推測(cè)人工智能的未來(lái)，包括新興技術(shù)能力，特別是多模式體驗(yàn)和空間計(jì)算。
洞察生活：想象一下在擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)中即時(shí)出現(xiàn)的用戶界面。體驗(yàn)身臨其境的實(shí)時(shí)協(xié)作和交流。查看 Pluto，這是一款虛擬現(xiàn)實(shí)聊天應(yīng)用，可以與他人交談，讓大腦誤認(rèn)為用戶身處同一空間。
Pluto ｜虛擬現(xiàn)實(shí)聊天
https://www.pluto.app/
品牌構(gòu)建：在 3D 空間中展示品牌。用戶可以觸摸到品牌。設(shè)計(jì)師需要考慮材料、用戶如何感知環(huán)境、運(yùn)動(dòng)和聲音。
實(shí)時(shí)無(wú)障礙性：設(shè)計(jì)可以帶來(lái)神奇的魔力。在空間環(huán)境中，用戶不受物理定律的束縛，可以充分利用人類的感官。
創(chuàng)造神奇時(shí)刻：擁抱與人工智能一起進(jìn)行創(chuàng)意表達(dá)的機(jī)會(huì)。嘗試使用機(jī)會(huì)地圖，發(fā)現(xiàn)在眾多創(chuàng)意想法中，人工智能可以應(yīng)用的領(lǐng)域。利用動(dòng)作傳達(dá)變化，引導(dǎo)用戶朝著預(yù)期結(jié)果前進(jìn)。保持信息的清晰度和透明度，持續(xù)和用戶建立信任。
6. 大變革：2024 年數(shù)字界面的 5 大趨勢(shì)
5 大趨勢(shì)探討客戶沉迷度的下降、生成式人工智能的影響、創(chuàng)造力的停滯、技術(shù)優(yōu)勢(shì)與負(fù)擔(dān)的平衡、人們新的生活目標(biāo)。閱讀埃森哲 2024 年生活趨勢(shì)。
6.1 消費(fèi)者的愛(ài)在哪里？
客戶至上的意識(shí)正在衰退?？蛻舾惺艿椒?wù)體驗(yàn)也在變化，比如：收縮膨脹（價(jià)格不變，數(shù)量減少）和通貨膨脹（價(jià)格不變，服務(wù)質(zhì)量降低）?？蛻魧?duì)與那些以利益為導(dǎo)向的營(yíng)銷活動(dòng)產(chǎn)生懷疑。我們還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)客戶對(duì)一個(gè)品牌心存警惕時(shí)，他們同時(shí)也會(huì)對(duì)其他品牌心存警惕。然而也有一些品牌例外，比如 Costco ，當(dāng)其他品牌漲價(jià)時(shí)，該公司通過(guò)保持價(jià)格穩(wěn)定，實(shí)現(xiàn)了 15% 的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。Apple，該公司擁有強(qiáng)大的品牌忠誠(chéng)度，客戶已經(jīng)融入生態(tài)系統(tǒng)。
6.2 界面交互的轉(zhuǎn)變
交互方式從搜索到對(duì)話的轉(zhuǎn)變，從“我要……”到“我想要……”，這種交互方式可以實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間不同的關(guān)系類型，親密度的程度也可以不同。
靈活的個(gè)性化和相關(guān)性重新定義商業(yè)。客戶可以通過(guò)上下文告訴品牌他們想要什么，并通過(guò) AI 人工智能調(diào)節(jié)的對(duì)話與品牌互動(dòng)。多模式輸入鼓勵(lì)人們學(xué)習(xí)將文本、圖像、聲音與上下文混合，通過(guò)即時(shí)翻譯消除障礙，并通過(guò)超個(gè)性化保持讓用戶參與其中。
客戶也會(huì)利用技術(shù)來(lái)對(duì)抗品牌。人工智能可能會(huì)找到更適合用戶的產(chǎn)品，但這些產(chǎn)品來(lái)自競(jìng)爭(zhēng)品牌的產(chǎn)品。這對(duì)公司來(lái)說(shuō)是一個(gè)挑戰(zhàn)，企業(yè)都需要加強(qiáng)品牌，重新贏得客戶忠誠(chéng)度，重新培訓(xùn)客戶體驗(yàn)員工，以及處理與人工智能的互動(dòng)方式，或者培訓(xùn)人工智能助理，讓其理解和融入品牌理念。
6.3 平庸與創(chuàng)意的停滯
警惕技術(shù)取代人成為潮流引領(lǐng)者。如果算法控制我們看到的內(nèi)容，阻止我們看到新事物。
擔(dān)心原創(chuàng)性和創(chuàng)造力受到挑戰(zhàn)。效率文化加劇了這一問(wèn)題，我們依然會(huì)像過(guò)去一樣依賴可靠性，而不是大膽的原創(chuàng)，這是有風(fēng)險(xiǎn)的。通過(guò)做大多數(shù)人不做的事情脫穎而出。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)很強(qiáng)大，但是，我們往往指向熟悉的數(shù)據(jù)。品牌會(huì)陷入相似性陷阱。很難實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意差異化。因此，要專注于重要的事情，包括：客戶忠誠(chéng)度。
6.4 利益與負(fù)擔(dān)的平衡
用戶越來(lái)越感到不安，覺(jué)得技術(shù)是發(fā)生在人身上的事情，而不是為人服務(wù)的事情。
缺乏對(duì)技術(shù)變革的理解會(huì)讓未來(lái)變得令人畏懼。社會(huì)應(yīng)該對(duì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)出聲音，要求監(jiān)管行動(dòng)，成為解決方案的一部分。
6.5 新的生活目標(biāo)
品牌迫切需要接受不斷變化的用戶關(guān)系。組織需要深思熟慮技術(shù)如何融入生活。用戶會(huì)根據(jù)新工具重新考慮他們做什么以及如何參與其中。思維方式重新定義了用戶想要什么以及需要從品牌那里獲得什么。品牌應(yīng)該了解人們的生活方式的新心態(tài)和他們想要什么。以生活為中心的方法使品牌能夠思考消費(fèi)者的新需求。
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