本文转载自公众号“阅读术”（ID：AI_Discovery）人工智能行业吸引了数十亿美元的投资，许多初创企业希望借助人工智能获得创新和竞争优势。该策略看起来很简单：解决人们生活中长期存在的问题，并使用机器学习来解决它。Google、Facebook、Netflix和Uber都做到了。那么，为什么不试试人工智能呢？这似乎是一个显而易见的选择。至少，你的新战略有创业成功所必需的流行语——人工智能。人工智能确实解决了无数与用户体验相关的问题。但是，也有一些问题不能从人工智能中获益，如果应用人工智能，甚至可能更糟。本文将带您完成一个决策过程，帮助您评估人工智能是否适合您的业务。确定需求：您对AI的投资会增加价值吗？今天的企业家通过提出以下问题开始他们的创业之旅：“我们如何用人工智能解决X？”虽然这可能是一个很好的起点，但如果它们不能为用户或客户提供独特的价值，那么即使是最好的人工智能系统也会消耗资源。因此，您的首要任务应该是评估AI可以在哪些方面增加独特价值。AI可以为披萨推荐平台、年龄猜测应用程序甚至假猫照片生成器提供支持，但关键问题是AI是否以有意义或独特的方式解决问题。人工智能的解决主义，即为了使用人工智能而使用人工智能，在马斯洛和卡普兰著名的理论中得到了阐述：“如果你给一个小男孩一把锤子，他会找到所有需要的东西被撞到。”那么，如何确认人工智能是否适合解决当前的问题呢？用户的需求是否需要人工智能来提出解决方案呢？就像产品与市场的契合度一样，我们也需要考虑人工智能与用户进行用户研究，回顾调查数据，观察用户的生活，可以将你的产品理念从技术至上转变为以人为本，这意味着从“仅仅因为你可以”使用人工智能转变为“因为它可以独特地解决问题”核心用户需求”并使用人工智能。使用人工智能没有正确或错误的动机。但推出人工智能客户聊天机器人来帮助客户更轻松地进行交易是一回事，而仅仅因为它是目前流行。IDEO的DesignToolkit和Google的People+AI指南可以帮助您识别AI可以增加独特价值的用户问题。编程规则与启发式一些用户问题最好使用启发式和明确的编程规则而不是复杂的人工智能模型来解决，想想Instagram和TikTok等应用程序如何组织他们的提要。组织提要流的一种方法是使用ML预测模型来预测特定用户最喜欢什么，这会考虑用户的推断兴趣、个人信息以及过去与应用程序的交互。ML模型将根据预测的参与度对所有内容进行排名，并将最“相关”的内容呈现给个人用户。或者，您可以使用启发式方法来解决在没有任何机器学习的情况下对社交提要流进行排序的问题。考虑首先显示最近发布的内容提要。一些研究表明，用户实际上可能更喜欢按时间顺序排列的提要，这样可以提供更高的一致性和更好的控制。对内容进行投票，很像Imgur等流行图像板和Reddit和Digg等聚合器上的投票系统。在这种情况下，人工智能在为用户保持透明度和可预测性方面可能会适得其反。如果用户觉得“客观”的用户评分受到人工智能不透明层的影响，就会产生不信任感。让用户控制结果人工智能产品有两种基本类型：一种是试图完全自动化任务，另一种是试图增强用户自己完成任务的能力。当重复性任务或计算很复杂时，自动化特别有用；当人类判断对于准确性或问责制至关重要时，增强任务最有用。在人们喜欢自己完成工作或对工作承担个人责任的情况下，这种人工智能与人类的合作关系尤其成功。在这两种情况下，你都会发现用户不愿意仅仅依赖算法预测。研究表明，与人工智能相比，人们更愿意相信人类专家，尽管这些专家更容易出错。即使是对人工智能决策过程的技术解释，很多人也常常难以理解。因此，必须通过仔细的沟通培养对产品AI模型的信任。例如，如果您的应用程序使用人工智能来推荐餐厅，那么考虑让用户选择自己报告食物偏好并就他们去过的地方提供反馈可能是个好主意。提出完全符合用户特定品味和偏好的建议的最佳方法是简单地询问他们喜欢什么——即使这意味着使用一些有偏见的自我报告偏好，这将胜过基于（糟糕的）推断品味的任何东西。ML模型预测更有效。让用户掌握主动权如果应用程序使用AI推荐新电影，最好考虑让用户选择删除或重置用于生成推荐的一些数据。让用户掌握全局，让他们了解和管理AI交互可以建立信任。更重要的是，共同创造还可以丰富产品的整体价值。其他解释性方法包括澄清数据来源、将解释与用户行为联系起来、与专业的用户体验作家或内容策略师密切合作，以及为用户提供控制AI输出的工具。AI不是魔法当用户向他们的智能家居设备询问有关世界的问题时，这种无实体的声音会像魔法一样给出诚恳的回答。Alexa、Siri、Alice和GoogleAssistant等语音助手似乎比任何人都了解更多，并且随时准备回答您的问题。但展现个性化、超级有用的智能的最佳方式是什么？将人工智能作为一种魔法来出售可能很诱人，但实际上，这种魔法还不存在。与ArthurC.Clarke经常引用的技术第三定律——“任何足够先进的技术都与魔法无异”相反，传播魔法的概念不会帮助用户，也不会打动投资者。“人工智能魔法”是一种修辞，它让人联想到无法解释或无所不能的力量，往往会对人工智能能做什么和不能做什么产生不切实际的期望，错误的期望最终会导致失望。拟人化的人工智能助手往往会加剧这个问题，直接或间接地导致用户认为他们的虚拟助手拥有广泛的人类能力。与其将AI呈现为无所不知的虚拟助手，不如考虑突出助手产品的特定功能以及这如何有益于用户的目标。这可以帮助用户围绕AI产品不断发展的功能逐步更新他们的心智模型。寻找平衡在对AI魔力的笼统陈述与对基础技术的深入技术解释之间存在微妙的平衡。当用户试图学习使用产品而不是探索其机制时，过多的行话会妨碍他们。谷歌的航班价格分析功能是复杂机器学习与用户需求之间平衡的一个典型例子。在这个界面中，根本没有提到“深度学习”或“数据处理”。相反，价格分析工具只是向用户提供有关当前机票价格是低价、平均价还是高价以及近期价格走势的有用提示。此示例还展示了多个UX设计元素如何协同工作来解释AI预测和培养信任。产品已上市！以及如何去做？人工智能的用户体验与以往不同。随着时间的推移，人工智能产品可以适应并变得更好。这意味着用户可能需要调整他们对产品工作方式的看法，产品负责人也可能需要适应。例如，如果您使用AI来管理和过滤产品的社交信息流，那么在产品生命周期的某个时刻，您可能会意识到AI已经学会将点击诱饵内容和猫视频优先于重要的新闻文章。这意味着您可能需要在发布后重新考虑您的优化目标，以确保用户新闻源质量的多样性和一致性。随着ML模型对给定用户的了解越来越多，新功能可以提供更多价值，产品所有者应该适应随之而来的新使用模式。通过持续倾听用户（严格在隐私或课程作业的范围内）并进行评估研究（例如使用幸福感跟踪调查、待办事项跟踪调查或最优先研究）来跟踪和衡量您的产品是否成功。这些建议的背后是以人为中心的人工智能的前景。Google的People+AI指南是一个开放的免费资源，其中包含更多关于如何设计以人为本的AI产品的示例和建议。如何获得用户信任，打造以人为本的人工智能产品，是每一个尝试使用AI的创业公司首先要考虑的问题。
