2024 年是人工智能取得重大進步的一年，這項技術(shù)以驚人的速度融入我們的職業(yè)和個人生活。

在家里，我很享受看著我的三個小兒子以他們自己獨特的方式沉浸在人工智能世界里。他們被最新一波的人工智能玩具所吸引，尤其是我們家的新“寵物”機器人Loona。它能用近乎科幻般的對話讓他們著迷——這得益于與2024年5月發(fā)布的GPT-4o的集成。Loona激發(fā)了孩子們的好奇心，引發(fā)了他們富有想象力的人機對話，甚至引發(fā)了兄弟姐妹之間關(guān)于它如何“思考”的熱烈討論。他們的興奮提醒我們，人工智能已經(jīng)在塑造下一代人與科技的關(guān)系——使其更加個性化、引人入勝，甚至更容易被理解。

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這種驚奇感一直延續(xù)到2025年，伴隨著NVIDIA在CES上令人嘆為觀止的主題演講拉開帷幕，這場演講展示了人形機器人的進步。NVIDIA首席執(zhí)行官黃仁勛的演示凸顯了他對機器人和人工智能發(fā)展現(xiàn)狀的著迷，以及他對未來幾年快速變革步伐的有力預(yù)測。

對于用戶體驗設(shè)計師來說，在人工智能快速發(fā)展的時代，好奇心與奉獻精神的結(jié)合至關(guān)重要。擁抱人工智能需要我們重新思考我們的流程，理解該技術(shù)的底層系統(tǒng)，并確保人類價值觀和用戶需求始終是我們創(chuàng)作的核心。擁抱人工智能需要我們重新思考我們的流程，了解該技術(shù)的底層系統(tǒng)，并確保人類價值觀和用戶需求仍然是我們創(chuàng)造的核心。

隨著人工智能成為數(shù)字創(chuàng)新的支柱，我們作為設(shè)計師的角色也在不斷演變。我們不僅要塑造界面，更要打造將以人為本的原則與全新的技術(shù)交互方式相融合的體驗。這種轉(zhuǎn)變要求我們像技術(shù)人員一樣思考，擁抱數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)，并將用戶中心置于人工智能項目之中。

為了引領(lǐng)這一轉(zhuǎn)變，領(lǐng)先的科技公司和大學(xué)為以人為本的人工智能提供了切實可行的戰(zhàn)略。在本文中，我將分享來自 IBM、谷歌、微軟和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的用戶體驗框架，為應(yīng)對人工智能技術(shù)和工具的快速發(fā)展提供洞見和資源。

1. IBM 的 AI/人類語境模型

IBM 的AI/人類情境模型是其AI 設(shè)計實踐的核心。該模型提供了一個結(jié)構(gòu)化的框架，確保 AI 解決方案能夠與用戶無縫交互，并隨著用戶輸入而不斷演進，同時尊重并增強其運行環(huán)境。

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IBM 的 AI/人類情境模型旨在指導(dǎo)符合人類需求和價值觀的 AI 系統(tǒng)的開發(fā)。該模型將 AI 驅(qū)動的體驗分解為幾個關(guān)鍵考量因素，每個因素對于創(chuàng)建有目的性、情境感知和以人為本的解決方案都至關(guān)重要：

1. 理解意圖：人工智能系統(tǒng)必須優(yōu)先考慮以人為本的目標，并考慮用戶的意圖、情感和情境。意圖代表了人工智能系統(tǒng)的基本宗旨，涵蓋了用戶和企業(yè)的目標、愿望、需求和價值觀。它定義了解決方案背后的“原因”，并確保系統(tǒng)設(shè)計具有清晰的、以用戶為中心的目標。
2. 數(shù)據(jù)與政策：這指的是從用戶和外部世界收集的原始數(shù)據(jù)，以及保護和管理其使用的政策。數(shù)據(jù)是人工智能決策的支柱，但其收集和處理必須遵守嚴格的道德和監(jiān)管標準。情境是實現(xiàn)有效人工智能交互的關(guān)鍵。IBM 強調(diào)系統(tǒng)理解影響用戶行為的情境和環(huán)境因素的重要性。例如，位置、時間或任務(wù)緊急程度等情境數(shù)據(jù)可以幫助人工智能提供更個性化、更相關(guān)的建議。
3. 機器理解、推理、知識和表達：這指的是人工智能系統(tǒng)在其領(lǐng)域范圍內(nèi)解釋結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，應(yīng)用邏輯分析數(shù)據(jù)并決定最佳行動方案的能力，確保知識庫通過新見解動態(tài)更新的能力，以及以符合用戶環(huán)境和期望的方式傳達其響應(yīng)的能力。
4. 人類反應(yīng)與系統(tǒng)改進循環(huán)：這強調(diào)人工智能系統(tǒng)必須被設(shè)計為與人類協(xié)同工作，而不僅僅是為人類服務(wù)，從而確保自動化與人類自主性之間的平衡。用戶反應(yīng)反映了用戶對人工智能系統(tǒng)表達的真實反饋——無論是顯式的還是隱式的。學(xué)習(xí)強調(diào)系統(tǒng)如何基于用戶交互和反饋不斷改進，使其能夠隨著時間的推移不斷發(fā)展并更好地服務(wù)于其目標。
5. 評估結(jié)果：這強調(diào)結(jié)果衡量人工智能系統(tǒng)對現(xiàn)實世界的影響，代表它如何有效地滿足用戶需求并有效且合乎道德地解決問題。

2. Google 的可解釋性評估標準

Google 的可解釋性評估標準 (Explainability Rubric)提供了一個清晰的框架，用于創(chuàng)建透明、公平且以用戶為中心的 AI 系統(tǒng)，并重點強調(diào)了 22 條需要與用戶分享的關(guān)鍵信息。隨著 AI 不斷影響我們的工作方式、與企業(yè)的互動方式，甚至成為我們表達自我的工具，確保用戶能夠理解并信任這些系統(tǒng)至關(guān)重要。

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該評分標準分為三個信息級別：一般級別、特征級別和決策級別。

1. 總體層面：概述您的產(chǎn)品或服務(wù)的運作方式，包括人工智能的作用。解釋使用人工智能的主要目的和優(yōu)勢、商業(yè)模式以及人工智能如何促進價值創(chuàng)造。重點介紹為確保安全、公平和透明而采取的措施，包括與社區(qū)互動、解決偏見問題以及分享績效信息。
2. 功能層面：詳細說明具體的 AI 功能，包括其運作方式、AI 的激活時間以及用戶控制選項。解釋系統(tǒng)限制、人工參與和個性化選項。提供有關(guān)所用數(shù)據(jù)的信息，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)、外部輸入以及用戶數(shù)據(jù)的處理和利用方式。
3. 決策層：闡明具體的人工智能決策是如何制定的，系統(tǒng)對其輸出的可信度，以及如何識別錯誤或低質(zhì)量結(jié)果。決策完成后，應(yīng)提供用戶反饋渠道，允許提出異議，并清晰地告知用戶錯誤和修復(fù)措施。

3.微軟的人機交互體驗（HAX）工具包

微軟的HAX 工具包是一個綜合框架，專為開發(fā)面向用戶的 AI 產(chǎn)品團隊而設(shè)計。它有助于概念化 AI 系統(tǒng)的功能和行為方式，使其成為設(shè)計早期階段的實用工具。

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HAX 工具包功能多樣，允許團隊根據(jù)自身獨特的需求、用例、產(chǎn)品類別和目標，混合搭配其設(shè)計工具。HAX 工具包的關(guān)鍵組件包括：

1. 人機交互指南：這些是設(shè)計用戶交互過程中 AI 行為的最佳實踐。它們指導(dǎo) AI 產(chǎn)品規(guī)劃，以確保直觀有效的體驗。
2. HAX 設(shè)計庫：一個資源中心，通過可操作的設(shè)計模式和真實世界的例子來解釋人機交互指南。
3. HAX 工作簿：一種協(xié)作工具，供團隊確定優(yōu)先實施哪些指南，促進有重點且高效的設(shè)計討論。
4. HAX 劇本：該劇本專為自然語言處理 (NLP) 應(yīng)用程序量身定制，可識別常見的人機交互故障并提供緩解這些故障的策略。

4. HCI Institute 的 AI 頭腦風(fēng)暴工具包

AI 頭腦風(fēng)暴工具包由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)人機交互 (HCI) 研究所的研究人員創(chuàng)建，旨在提煉 AI 能力，幫助團隊探索如何利用 AI 構(gòu)建應(yīng)用。創(chuàng)新的停滯往往并非源于技術(shù)，而是因為團隊選擇了錯誤的項目。AI 頭腦風(fēng)暴工具包解決了這個問題，提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來設(shè)計既技術(shù)可行又以用戶為中心的 AI 驅(qū)動解決方案。

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該套件的結(jié)構(gòu)化方法降低了開發(fā)不相關(guān)或不必要的AI解決方案的風(fēng)險。通過關(guān)注AI的功能和用戶的需求，該套件使團隊能夠進行周到而有效的創(chuàng)新。該套件將AI功能分為不同的功能，例如：

• 檢測模式（例如識別圖像中的人臉）
• 預(yù)測趨勢（例如預(yù)測股票價格）
• 生成內(nèi)容（例如創(chuàng)建合成圖像或文本）
• 自動化操作（例如跨不同應(yīng)用程序執(zhí)行工作流程）

它概述了 40 個涵蓋醫(yī)療保健、教育和交通等不同領(lǐng)域的真實 AI 產(chǎn)品示例。該工具包還包含創(chuàng)意提示、影響力-投入矩陣和績效-專業(yè)知識網(wǎng)格等工具，可指導(dǎo)用戶選擇具有高影響力且可行的創(chuàng)意。要使用該工具包，首先要查看 AI 功能和示例，以激發(fā)您的團隊靈感。然后，進行結(jié)構(gòu)化的頭腦風(fēng)暴會議，探索機會、完善概念并評估潛在解決方案。該資源非常適合研討會、組織戰(zhàn)略會議和創(chuàng)新實驗室，確保團隊設(shè)計出具有影響力且以用戶為中心的 AI 產(chǎn)品。

5. Google 的 People + AI 指南

《People + AI 指南》由 Google 的多學(xué)科團隊People + AI Research (PAIR) 創(chuàng)建，提供了方法、最佳實踐、案例研究和設(shè)計模式的全面資源，旨在幫助設(shè)計師、開發(fā)人員和產(chǎn)品團隊創(chuàng)建有影響力的 AI 驅(qū)動解決方案。

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該指南介紹了 20 多種設(shè)計模式，為 AI 產(chǎn)品設(shè)計提供了實用且以行動為導(dǎo)向的指導(dǎo)。這些模式專注于解決產(chǎn)品開發(fā)過程中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并圍繞常見問題進行組織，以幫助團隊找到相關(guān)的見解。

• 以人為本的人工智能入門：
  包括確定人工智能是否增加價值、設(shè)定明確的用戶期望以及有效解釋產(chǎn)品優(yōu)勢的指導(dǎo)。
• 在產(chǎn)品中使用人工智能：
  強調(diào)充分利用人工智能，平衡自動化與用戶控制，并管理精度和召回率的權(quán)衡。
• 引導(dǎo)用戶熟悉 AI 功能：
  涵蓋熟悉度、確保探索安全以及對新功能提供清晰的解釋。
• 向用戶解釋人工智能：
  專注于解釋人工智能能力以便理解，適當?shù)卣故灸Ｐ托判模⒃谥苯佑美馓峁└钊氲谋尘敖忉尅?/span>
• 負責(zé)任的數(shù)據(jù)集構(gòu)建：
  重點介紹諸如涉及領(lǐng)域?qū)＜摇閿?shù)據(jù)標簽者設(shè)計、維護數(shù)據(jù)集以及接受現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)的混亂等實踐。
• 建立和校準信任：
  指導(dǎo)團隊透明地設(shè)置隱私、錯誤責(zé)任以及實現(xiàn)用戶反饋和監(jiān)督。
• 平衡用戶控制和自動化：
  提供有關(guān)逐步實現(xiàn)自動化、在需要時將控制權(quán)交還給用戶以及確保自動化安全的建議。
• 故障期間為用戶提供支持：
  鼓勵規(guī)劃錯誤解決并確保用戶在 AI 系統(tǒng)發(fā)生故障時能夠繼續(xù)前進。

這五個框架為設(shè)計能夠自然融入我們?nèi)粘Ｉ畹娜斯ぶ悄艿於嘶A(chǔ)——無論是好玩的、會對話的機器人玩具，還是讓我們保持井然有序、高效的應(yīng)用程序。作為用戶體驗設(shè)計師，以人為本的框架來處理人工智能意味著要在新技術(shù)能力與責(zé)任之間取得平衡，審視人工智能是否已準備好并適用于每個用例，并構(gòu)建具有用戶反饋循環(huán)的系統(tǒng)以推動持續(xù)改進。

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