人工智能|机器学习产品设计入门的7种方法-轻识

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TCC 情报局的 第 196 篇 干货分享

2023 年的 第 25 篇

TCC 推荐：大家好，这里是 TCC 翻译情报局，我是张聿彤。作者作为一名有着丰富AI产品设计经验的专业人员，为我们设计 AI 产品介绍了 7 大她从经历中总结的原则，值得我们在设计 AI 产品时细细考虑。

在现在的设计社区中，有太多围绕着关于人工智能（AI）涉及的讨论。AI 带来了多少可能性，以及如何使用它，将它结合在自己的设计过程中。此时，你可能会问你自己“作为设计师,和 AI 一起工作究竟意味着什么？我该如何为 AI 进行设计？”你并不是一个人有这些困惑。

当我在数年前开始做 AI 产品时，我有很多困惑，这就是我为什么在过去的这些年里致力于分享引领我和我的团队的一些关键原则。掌握这些技巧后，你可以开始发展你需要用在研发AI产品的团队中，且加快为用户提供价值的实验性思维方式。

以下有7条你使用AI设计产品时应该谨记于心的原则：

1. 从清晰的目标出发

1. Start with Clear Goals

在设计产品时，你不能依赖 AI 或者机器学习来找到需要解决的问题。为了你的解决方案，从清晰具体的、且和商业意图用户意图对齐的目标出发很重要。这会给你的团队和产品赋予一种强烈的目标感和方向感。

举个例子，在 2018 年，谷歌文档引用了机器学习模型来在用户打字输入时实时建议语法错误的修正方案。当该模型在检查语法错误方面非常准确时，用户很快意识到这个模型的建议不符合他们的写作风格或说话方式。在花费上百万美元后，谷歌公司意识到在用户心中，模型提供语法的准确性并没有和提供用户试图表达内容一致的建议那么重要。在这个案例中，道理很简单：AI 可以提供强力的方法来解决复杂的问题，但 AI 最终的成功性取决于它如何对齐你产品和用户所需的具体目标和需求。这就是为什么你需要先基于用户视角定义好你的产品目标，然后问：AI 可以如何帮助我们解决这个问题？

2. 根据你的设计决策形成你的算法，而不是根据算法决定你的设计决策

2. Shape Your Algorithm with Design Decisions, Not the Other Way Around

在设计 AI 产品时，你必须考虑多样化的设计决策来塑造你的算法。比如脸书（Facebook）的新鲜事功能。

脸书的新鲜事使用机器学习的算法给用户展示和他们更加相关的内容。然而，需要有人决定新闻流是可滚动的，人们应该能对带有表情符号的帖子做出反馈，并且内容需要以特定样式展示。这些是产品和设计决策不依赖于机器学习的例子。换句话说，当新鲜事是使用了机器学习的一款产品，还有一些决策对于新鲜事的成功做出了和机器学习技术同样多的贡献。通过小心地思考这些决策，你可以形成你的算法，满足你产品的需求，而不是强迫你的产品去适应你的算法。这样使用决策来形成算法的方式会让产品更加高效、有效且对用户友好。

3. 为持续性的反馈提供渠道 3. Create Avenues for Continuous Feedback

用 AI 进行设计需要持续的反馈循环。你需要从用户获得反馈意见并结合到你的产品中。这帮助你改进产品并为其用户提供价值。为了构建一个反馈循环，你可以设计一种体验来作为你的用户教育算法的奖励。

Facebook 的新鲜事功能是另一个很好的例子。新鲜事可以让用户对帖子产生反馈，从中可以获得明确的代表用户想要看到内容的信号，并可以借此进一步完善基于用户兴趣的新鲜事推送。你也可以使用多样的反馈机制，例如问卷、用户测试，和一些分析工具。通过对用户反馈进行优先级排序，你可以创造更快响应用户不断发展的需求的产品。

4. 适应性设计

4. Design for Adaptation

考虑你的产品界面应该如何适应用户反馈，并在任何用户场景下提供价值，这很重要 。在某些情况下，任何一条新的用户新提供的信息都应该影响你的 AI 产品展示最新结果的速度。举个例子，考虑谷歌地图基于位置的提醒通知。

GIF 图片来源：Tech Crunch

你做出的任何行为；比如到一个新的街区，或沿着路线搜索都会给你新的信息。这就是为什么你应该理解“速度”对你产品的必要性。通过适应性设计，你可以为你用户的每个变化中的需求提供更有弹性的、灵活的、且热情回复的产品。用AI专业术语来说，这可以通过很多技术手段做到，例如机器学习，动态算法，环境识别，情景分析，以及定制化推荐来实现。

5. 拥抱改进以及人工帮助

5. Embrace Refinement and Human Help

当 AI 可以自动化处理很多决策过程时，它并不能替代人类的判断和专业知识。当为你的 AI 产品设计用户流程时，重要的是考虑人类如何参与 AI 决策过程。你应该为用户去改进 AI 的产出方面留一扇大门，并当用户需要时提供人工帮助。

举个例子亚马逊网站可以让用户移除那些可能对推荐产品产生负面影响的商品。想象一下你在亚马逊上刚买了个马桶圈并在短时间内不需要再买另一个，你不会因为一直在你的未来推荐产品里不停地看到马桶圈优惠而感到厌烦么？正因如此，你应该将“设计从用户那修正的机会”的功能的优先级考前。你可以通过各种技术进一步实现这点，例如人工智能训练系统、决策支持工具，以及专家体系。

6. 情景化设计

6. Design for Contextualization

在设计 AI 时，情景非常紧要。你需要考虑你的产品将被用到的情景并确保在该情境下你的 AI 产品和用户保持关联。举个例子，在搜索体验中，最佳的推荐是不够的。

想一下，同一个词在不同的情景下可能有不同的意思。例如谷歌这样的搜索引擎会使用机器学习来根据你的位置、搜索历史和一天中的时间来定制你的搜索结果。所以理想情况下，你的算法提供的结果需要始终情景化来方便帮助用户。以及你作为一名设计师的使命是通过用户界面更加的情景化感知来加强这一点。为情景和相关性而设计，你可以创造在任何场景下为你的用户提供价值的产品。

7. 在我的下一节课里了解更多 7. Learn More in My Next Class

你很高兴继续学习 AI x 产品设计，不是吗？参与我的下一节课吧并从我们停下的地方继续。我将分享一些更实用的技巧，这些技巧为我和我的团队带来了成功的创新产品。所以过来打个招呼，让我们一起进入 AI 设计的世界吧！

最终，为人工智能设计就是要以人为本。它不一定只是需要和数据相关，但是需要和为你的团队提供的数据洞察相关。所以把数据看成发动飞机的引擎吧，并把洞察看成旅客真正在意的重点。通过坚持这 7 条原则，你将创造出不仅创新但是真正为普通人提供价值的 AI 产品。

原文：https://uxplanet.org/7-ways-to-get-started-designing-for-ai-ml-products-bef764ca1b27

作者： Lola Salehu

译者：陈羽姿

审核：李泽慧

编辑：韩硕

本文翻译已获得作者的正式授权（授权截图如下）

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