2024 年是人工智能取得重大進(jìn)步的一年，這項(xiàng)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(dú)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(jī)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(jī)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(jī)器人的進(jìn)步。NVIDIA首席執(zhí)行官黃仁勛的演示凸顯了他對機(jī)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(yàn)設(shè)計(jì)師來說，在人工智能快速發(fā)展的時代，好奇心與奉獻(xiàn)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(jì)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(yàn)。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(xiàng)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(shí)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(yàn)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(jì)實(shí)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(jìn)，同時尊重并增強(qiáng)其運(yùn)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(yàn)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(biāo)，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(biāo)、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(jì)具有清晰的、以用戶為中心的目標(biāo)。
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(hù)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(yán)格的道德和監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。情境是實(shí)現(xiàn)有效人工智能交互的關(guān)鍵。IBM 強(qiáng)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(jī)器理解、推理、知識和表達(dá)：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(dá)其響應(yīng)的能力。
4. 人類反應(yīng)與系統(tǒng)改進(jìn)循環(huán)：這強(qiáng)調(diào)人工智能系統(tǒng)必須被設(shè)計(jì)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(dá)的真實(shí)反饋——無論是顯式的還是隱式的。學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)如何基于用戶交互和反饋不斷改進(jìn)，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(biāo)。
5. 評估結(jié)果：這強(qiáng)調(diào)結(jié)果衡量人工智能系統(tǒng)對現(xiàn)實(shí)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(biāo)準(zhǔn)

Google 的可解釋性評估標(biāo)準(zhǔn) (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(diǎn)強(qiáng)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(dá)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(biāo)準(zhǔn)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(yùn)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(jìn)價值創(chuàng)造。重點(diǎn)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(xì)說明具體的 AI 功能，包括其運(yùn)作方式、AI 的激活時間以及用戶控制選項(xiàng)。解釋系統(tǒng)限制、人工參與和個性化選項(xiàng)。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(jī)交互體驗(yàn)（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(tuán)隊(duì)而設(shè)計(jì)。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(jì)早期階段的實(shí)用工具。

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HAX 工具包功能多樣，允許團(tuán)隊(duì)根據(jù)自身獨(dú)特的需求、用例、產(chǎn)品類別和目標(biāo)，混合搭配其設(shè)計(jì)工具。HAX 工具包的關(guān)鍵組件包括：

1. 人機(jī)交互指南：這些是設(shè)計(jì)用戶交互過程中 AI 行為的最佳實(shí)踐。它們指導(dǎo) AI 產(chǎn)品規(guī)劃，以確保直觀有效的體驗(yàn)。
2. HAX 設(shè)計(jì)庫：一個資源中心，通過可操作的設(shè)計(jì)模式和真實(shí)世界的例子來解釋人機(jī)交互指南。
3. HAX 工作簿：一種協(xié)作工具，供團(tuán)隊(duì)確定優(yōu)先實(shí)施哪些指南，促進(jìn)有重點(diǎn)且高效的設(shè)計(jì)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(jī)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(jī)交互 (HCI) 研究所的研究人員創(chuàng)建，旨在提煉 AI 能力，幫助團(tuán)隊(duì)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?yàn)閳F(tuán)隊(duì)選擇了錯誤的項(xiàng)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(jì)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(tuán)隊(duì)能夠進(jìn)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(shí) 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(tuán)隊(duì)靈感。然后，進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的頭腦風(fēng)暴會議，探索機(jī)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(shí)驗(yàn)室，確保團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)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(tuán)隊(duì)People + AI Research (PAIR) 創(chuàng)建，提供了方法、最佳實(shí)踐、案例研究和設(shè)計(jì)模式的全面資源，旨在幫助設(shè)計(jì)師、開發(fā)人員和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)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(jì)模式，為 AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供了實(shí)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(jìn)行組織，以幫助團(tuán)隊(duì)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(qiáng)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(dāng)?shù)卣故灸Ｐ托判?，并在直接用例之外提供更深入的背景解釋?/span>
• 負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)集構(gòu)建：
  重點(diǎn)介紹諸如涉及領(lǐng)域?qū)＜?、為?shù)據(jù)標(biāo)簽者設(shè)計(jì)、維護(hù)數(shù)據(jù)集以及接受現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)的混亂等實(shí)踐。
• 建立和校準(zhǔn)信任：
  指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)透明地設(shè)置隱私、錯誤責(zé)任以及實(shí)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(shí)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(jìn)。

這五個框架為設(shè)計(jì)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(jī)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(yàn)設(shè)計(jì)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(zhǔn)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(jìn)。

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