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TCC 情報局的 第 196 篇 幹貨分享
2023 年的 第 25 篇
TCC 推薦：大家好，這裡是 TCC 翻譯情報局，我是張聿彤。作者作為一名有着豐富AI産品設計經驗的專業人員，為我們設計 AI 産品介紹了 7 大她從經曆中總結的原則，值得我們在設計 AI 産品時細細考慮。
在現在的設計社群中，有太多圍繞着關于人工智能（AI）涉及的讨論。AI 帶來了多少可能性，以及如何使用它，将它結合在自己的設計過程中。此時，你可能會問你自己“作為設計師,和 AI 一起工作究竟意味着什麼？我該如何為 AI 進行設計？”你并不是一個人有這些困惑。
當我在數年前開始做 AI 産品時，我有很多困惑，這就是我為什麼在過去的這些年裡緻力于分享引領我和我的團隊的一些關鍵原則。掌握這些技巧後，你可以開始發展你需要用在研發AI産品的團隊中，且加快為使用者提供價值的實驗性思維方式。
以下有7條你使用AI設計産品時應該謹記于心的原則：
1. 從清晰的目标出發
1. Start with Clear Goals
在設計産品時，你不能依賴 AI 或者機器學習來找到需要解決的問題。為了你的解決方案，從清晰具體的、且和商業意圖使用者意圖對齊的目标出發很重要。這會給你的團隊和産品賦予一種強烈的目标感和方向感。
舉個例子，在 2018 年，谷歌文檔引用了機器學習模型來在使用者打字輸入時實時建議文法錯誤的修正方案。當該模型在檢查文法錯誤方面非常準确時，使用者很快意識到這個模型的建議不符合他們的寫作風格或說話方式。在花費上百萬美元後，谷歌公司意識到在使用者心中，模型提供文法的準确性并沒有和提供使用者試圖表達内容一緻的建議那麼重要。在這個案例中，道理很簡單：AI 可以提供強力的方法來解決複雜的問題，但 AI 最終的成功性取決于它如何對齊你産品和使用者所需的具體目标和需求。這就是為什麼你需要先基于使用者視角定義好你的産品目标，然後問：AI 可以如何幫助我們解決這個問題？
2. 根據你的設計決策形成你的算法，而不是根據算法決定你的設計決策
2. Shape Your Algorithm with Design Decisions, Not the Other Way Around
在設計 AI 産品時，你必須考慮多樣化的設計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器學習的算法給使用者展示和他們更加相關的内容。然而，需要有人決定新聞流是可滾動的，人們應該能對帶有表情符号的文章做出回報，并且内容需要以特定樣式展示。這些是産品和設計決策不依賴于機器學習的例子。換句話說，當新鮮事是使用了機器學習的一款産品，還有一些決策對于新鮮事的成功做出了和機器學習技術同樣多的貢獻。通過小心地思考這些決策，你可以形成你的算法，滿足你産品的需求，而不是強迫你的産品去适應你的算法。這樣使用決策來形成算法的方式會讓産品更加高效、有效且對使用者友好。
3. 為持續性的回報提供管道
3. Create Avenues for Continuous Feedback
用 AI 進行設計需要持續的回報循環。你需要從使用者獲得回報意見并結合到你的産品中。這幫助你改進産品并為其使用者提供價值。為了建構一個回報循環，你可以設計一種體驗來作為你的使用者教育算法的獎勵。
Facebook 的新鮮事功能是另一個很好的例子。新鮮事可以讓使用者對文章産生回報，從中可以獲得明确的代表使用者想要看到内容的信号，并可以借此進一步完善基于使用者興趣的新鮮事推送。你也可以使用多樣的回報機制，例如問卷、使用者測試，和一些分析工具。通過對使用者回報進行優先級排序，你可以創造更快響應使用者不斷發展的需求的産品。
4. 适應性設計
4. Design for Adaptation
考慮你的産品界面應該如何适應使用者回報，并在任何使用者場景下提供價值，這很重要。在某些情況下，任何一條新的使用者新提供的資訊都應該影響你的 AI 産品展示最新結果的速度。舉個例子，考慮谷歌地圖基于位置的提醒通知。
GIF 圖檔來源：Tech Crunch
你做出的任何行為；比如到一個新的街區，或沿着路線搜尋都會給你新的資訊。這就是為什麼你應該了解“速度”對你産品的必要性。通過适應性設計，你可以為你使用者的每個變化中的需求提供更有彈性的、靈活的、且熱情回複的産品。用AI專業術語來說，這可以通過很多技術手段做到，例如機器學習，動态算法，環境識别，情景分析，以及定制化推薦來實作。
5. 擁抱改進以及人工幫助
5. Embrace Refinement and Human Help
當 AI 可以自動化處理很多決策過程時，它并不能替代人類的判斷和專業知識。當為你的 AI 産品設計使用者流程時，重要的是考慮人類如何參與 AI 決策過程。你應該為使用者去改進 AI 的産出方面留一扇大門，并當使用者需要時提供人工幫助。
舉個例子亞馬遜網站可以讓使用者移除那些可能對推薦産品産生負面影響的商品。想象一下你在亞馬遜上剛買了個馬桶圈并在短時間内不需要再買另一個，你不會因為一直在你的未來推薦産品裡不停地看到馬桶圈優惠而感到厭煩麼？正因如此，你應該将“設計從使用者那修正的機會”的功能的優先級考前。你可以通過各種技術進一步實作這點，例如人工智能訓練系統、決策支援工具，以及專家體系。
6. 情景化設計
6. Design for Contextualization
在設計 AI 時，情景非常緊要。你需要考慮你的産品将被用到的情景并確定在該情境下你的 AI 産品和使用者保持關聯。舉個例子，在搜尋體驗中，最佳的推薦是不夠的。
想一下，同一個詞在不同的情景下可能有不同的意思。例如谷歌這樣的搜尋引擎會使用機器學習來根據你的位置、搜尋曆史和一天中的時間來定制你的搜尋結果。是以理想情況下，你的算法提供的結果需要始終情景化來友善幫助使用者。以及你作為一名設計師的使命是通過使用者界面更加的情景化感覺來加強這一點。為情景和相關性而設計，你可以創造在任何場景下為你的使用者提供價值的産品。
7. 在我的下一節課裡了解更多
7. Learn More in My Next Class
你很高興繼續學習 AI x 産品設計，不是嗎？參與我的下一節課吧并從我們停下的地方繼續。我将分享一些更實用的技巧，這些技巧為我和我的團隊帶來了成功的創新産品。是以過來打個招呼，讓我們一起進入 AI 設計的世界吧！
最終，為人工智能設計就是要以人為本。它不一定隻是需要和資料相關，但是需要和為你的團隊提供的資料洞察相關。是以把資料看成發動飛機的引擎吧，并把洞察看成旅客真正在意的重點。通過堅持這 7 條原則，你将創造出不僅創新但是真正為普通人提供價值的 AI 産品。
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
稽核：李澤慧
編輯：韓碩
本文翻譯已獲得作者的正式授權（授權截圖如下）
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