人工智能|機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)入門的7種方法
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TCC 情報(bào)局的?第 196 篇?干貨分享
2023?年的?第 25?篇
TCC 推薦：大家好，這里是 TCC 翻譯情報(bào)局，我是張聿彤。作者作為一名有著豐富AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員，為我們?cè)O(shè)計(jì) AI 產(chǎn)品介紹了 7 大她從經(jīng)歷中總結(jié)的原則，值得我們?cè)谠O(shè)計(jì) AI 產(chǎn)品時(shí)細(xì)細(xì)考慮。
在現(xiàn)在的設(shè)計(jì)社區(qū)中，有太多圍繞著關(guān)于人工智能（AI）涉及的討論。AI 帶來了多少可能性，以及如何使用它，將它結(jié)合在自己的設(shè)計(jì)過程中。此時(shí)，你可能會(huì)問你自己“作為設(shè)計(jì)師,和 AI 一起工作究竟意味著什么？我該如何為 AI 進(jìn)行設(shè)計(jì)？”你并不是一個(gè)人有這些困惑。
當(dāng)我在數(shù)年前開始做 AI 產(chǎn)品時(shí)，我有很多困惑，這就是我為什么在過去的這些年里致力于分享引領(lǐng)我和我的團(tuán)隊(duì)的一些關(guān)鍵原則。掌握這些技巧后，你可以開始發(fā)展你需要用在研發(fā)AI產(chǎn)品的團(tuán)隊(duì)中，且加快為用戶提供價(jià)值的實(shí)驗(yàn)性思維方式。
以下有7條你使用AI設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)應(yīng)該謹(jǐn)記于心的原則：
1.? 從清晰的目標(biāo)出發(fā)
1.? Start with Clear Goals
在設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)，你不能依賴 AI 或者機(jī)器學(xué)習(xí)來找到需要解決的問題。為了你的解決方案，從清晰具體的、且和商業(yè)意圖用戶意圖對(duì)齊的目標(biāo)出發(fā)很重要。這會(huì)給你的團(tuán)隊(duì)和產(chǎn)品賦予一種強(qiáng)烈的目標(biāo)感和方向感。
舉個(gè)例子，在 2018 年，谷歌文檔引用了機(jī)器學(xué)習(xí)模型來在用戶打字輸入時(shí)實(shí)時(shí)建議語法錯(cuò)誤的修正方案。當(dāng)該模型在檢查語法錯(cuò)誤方面非常準(zhǔn)確時(shí)，用戶很快意識(shí)到這個(gè)模型的建議不符合他們的寫作風(fēng)格或說話方式。在花費(fèi)上百萬美元后，谷歌公司意識(shí)到在用戶心中，模型提供語法的準(zhǔn)確性并沒有和提供用戶試圖表達(dá)內(nèi)容一致的建議那么重要。在這個(gè)案例中，道理很簡(jiǎn)單：AI 可以提供強(qiáng)力的方法來解決復(fù)雜的問題，但 AI 最終的成功性取決于它如何對(duì)齊你產(chǎn)品和用戶所需的具體目標(biāo)和需求。這就是為什么你需要先基于用戶視角定義好你的產(chǎn)品目標(biāo)，然后問：AI 可以如何幫助我們解決這個(gè)問題？
2.? Shape Your Algorithm with Design Decisions, Not the Other Way Around
在設(shè)計(jì) AI 產(chǎn)品時(shí)，你必須考慮多樣化的設(shè)計(jì)決策來塑造你的算法。比如臉書（Facebook）的新鮮事功能。
臉書的新鮮事使用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法給用戶展示和他們更加相關(guān)的內(nèi)容。然而，需要有人決定新聞流是可滾動(dòng)的，人們應(yīng)該能對(duì)帶有表情符號(hào)的帖子做出反饋，并且內(nèi)容需要以特定樣式展示。這些是產(chǎn)品和設(shè)計(jì)決策不依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)的例子。換句話說，當(dāng)新鮮事是使用了機(jī)器學(xué)習(xí)的一款產(chǎn)品，還有一些決策對(duì)于新鮮事的成功做出了和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)同樣多的貢獻(xiàn)。通過小心地思考這些決策，你可以形成你的算法，滿足你產(chǎn)品的需求，而不是強(qiáng)迫你的產(chǎn)品去適應(yīng)你的算法。這樣使用決策來形成算法的方式會(huì)讓產(chǎn)品更加高效、有效且對(duì)用戶友好。
用 AI 進(jìn)行設(shè)計(jì)需要持續(xù)的反饋循環(huán)。你需要從用戶獲得反饋意見并結(jié)合到你的產(chǎn)品中。這幫助你改進(jìn)產(chǎn)品并為其用戶提供價(jià)值。為了構(gòu)建一個(gè)反饋循環(huán)，你可以設(shè)計(jì)一種體驗(yàn)來作為你的用戶教育算法的獎(jiǎng)勵(lì)。
Facebook 的新鮮事功能是另一個(gè)很好的例子。新鮮事可以讓用戶對(duì)帖子產(chǎn)生反饋，從中可以獲得明確的代表用戶想要看到內(nèi)容的信號(hào)，并可以借此進(jìn)一步完善基于用戶興趣的新鮮事推送。你也可以使用多樣的反饋機(jī)制，例如問卷、用戶測(cè)試，和一些分析工具。通過對(duì)用戶反饋進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，你可以創(chuàng)造更快響應(yīng)用戶不斷發(fā)展的需求的產(chǎn)品。
4. Design for Adaptation
考慮你的產(chǎn)品界面應(yīng)該如何適應(yīng)用戶反饋，并在任何用戶場(chǎng)景下提供價(jià)值，這很重要 。在某些情況下，任何一條新的用戶新提供的信息都應(yīng)該影響你的 AI 產(chǎn)品展示最新結(jié)果的速度。舉個(gè)例子，考慮谷歌地圖基于位置的提醒通知。
GIF 圖片來源：Tech Crunch
你做出的任何行為；
比如到一個(gè)新的街區(qū)，或沿著路線搜索都會(huì)給你新的信息。
這就是為什么你應(yīng)該理解“速度”對(duì)你產(chǎn)品的必要性。
通過適應(yīng)性設(shè)計(jì)，你可以為你用戶的每個(gè)變化中的需求提供更有彈性的、靈活的、且熱情回復(fù)的產(chǎn)品。
用AI專業(yè)術(shù)語來說，這可以通過很多技術(shù)手段做到，例如機(jī)器學(xué)習(xí)，動(dòng)態(tài)算法，環(huán)境識(shí)別，情景分析，以及定制化推薦來實(shí)現(xiàn)。
5. 擁抱改進(jìn)以及人工幫助
5.? Embrace Refinement and Human Help
當(dāng) AI 可以自動(dòng)化處理很多決策過程時(shí)，它并不能替代人類的判斷和專業(yè)知識(shí)。當(dāng)為你的 AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)用戶流程時(shí)，重要的是考慮人類如何參與 AI 決策過程。你應(yīng)該為用戶去改進(jìn) AI 的產(chǎn)出方面留一扇大門，并當(dāng)用戶需要時(shí)提供人工幫助。
舉個(gè)例子亞馬遜網(wǎng)站可以讓用戶移除那些可能對(duì)推薦產(chǎn)品產(chǎn)生負(fù)面影響的商品。想象一下你在亞馬遜上剛買了個(gè)馬桶圈并在短時(shí)間內(nèi)不需要再買另一個(gè)，你不會(huì)因?yàn)橐恢痹谀愕奈磥硗扑]產(chǎn)品里不停地看到馬桶圈優(yōu)惠而感到厭煩么？正因如此，你應(yīng)該將“設(shè)計(jì)從用戶那修正的機(jī)會(huì)”的功能的優(yōu)先級(jí)考前。你可以通過各種技術(shù)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)這點(diǎn)，例如人工智能訓(xùn)練系統(tǒng)、決策支持工具，以及專家體系。
6.? Design for Contextualization
在設(shè)計(jì) AI 時(shí)，情景非常緊要。你需要考慮你的產(chǎn)品將被用到的情景并確保在該情境下你的 AI 產(chǎn)品和用戶保持關(guān)聯(lián)。舉個(gè)例子，在搜索體驗(yàn)中，最佳的推薦是不夠的。
想一下，同一個(gè)詞在不同的情景下可能有不同的意思。例如谷歌這樣的搜索引擎會(huì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來根據(jù)你的位置、搜索歷史和一天中的時(shí)間來定制你的搜索結(jié)果。所以理想情況下，你的算法提供的結(jié)果需要始終情景化來方便幫助用戶。以及你作為一名設(shè)計(jì)師的使命是通過用戶界面更加的情景化感知來加強(qiáng)這一點(diǎn)。為情景和相關(guān)性而設(shè)計(jì)，你可以創(chuàng)造在任何場(chǎng)景下為你的用戶提供價(jià)值的產(chǎn)品。
你很高興繼續(xù)學(xué)習(xí) AI x 產(chǎn)品設(shè)計(jì)，不是嗎？參與我的下一節(jié)課吧并從我們停下的地方繼續(xù)。我將分享一些更實(shí)用的技巧，這些技巧為我和我的團(tuán)隊(duì)帶來了成功的創(chuàng)新產(chǎn)品。所以過來打個(gè)招呼，讓我們一起進(jìn)入 AI 設(shè)計(jì)的世界吧！
最終，為人工智能設(shè)計(jì)就是要以人為本。它不一定只是需要和數(shù)據(jù)相關(guān)，但是需要和為你的團(tuán)隊(duì)提供的數(shù)據(jù)洞察相關(guān)。所以把數(shù)據(jù)看成發(fā)動(dòng)飛機(jī)的引擎吧，并把洞察看成旅客真正在意的重點(diǎn)。通過堅(jiān)持這 7 條原則，你將創(chuàng)造出不僅創(chuàng)新但是真正為普通人提供價(jià)值的 AI 產(chǎn)品。
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原文：https://uxplanet.org/7-ways-to-get-started-designing-for-ai-ml-products-bef764ca1b27
作者： Lola Salehu
譯者：陳羽姿
審核：李澤慧
編輯：韓碩
本文翻譯已獲得作者的正式授權(quán)（授權(quán)截圖如下）
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