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當(dāng)AI不可避免地與我們所生產(chǎn)的產(chǎn)品深深地融合在一起時(shí)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)師就越來越需要參與它的發(fā)展。

在facebook，AI無處不在

在幕后，AI幫助facebook更聰明，更加易用。我們使用AI幫助文字翻譯，便于人們可以更好的相互了解，通過識(shí)別圖片內(nèi)容，讓視覺障礙者也能夠“看見”。

他們朋友post的圖片，并且也能夠過濾掉不受歡迎的內(nèi)容，例如垃圾郵件。我們也能夠理解人們po文背后的意圖，這也能夠幫助提高他們使用facebook的體驗(yàn)。

在我剛開始在facebook做設(shè)計(jì)師時(shí)，我還沒有想過AI，或者她怎樣充當(dāng)一個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具。直到我開始設(shè)計(jì)facebook推薦系統(tǒng)，推薦系統(tǒng)使用AI去了解用戶什么時(shí)候需要本地推薦，然后去匹配她們朋友在Facebook Pages推薦的地點(diǎn)。這是我們幫助連接人與本地服務(wù)的一種方式。

始于痛點(diǎn)

我注意到在我信息流里的朋友發(fā)的po文，很多人都會(huì)在facebook去發(fā)現(xiàn)推薦的地方和去做的事情。

這些po文有很多參與者，但不是很有用。你必須瀏覽所有屏幕，然后復(fù)制、粘貼名字到Y(jié)elp或者google中去了解更多相關(guān)信息，即使6千萬商家在facebook上有主頁。最糟糕的是這些po文很容易在你的信息流中埋藏，只有你能在時(shí)間線發(fā)現(xiàn)信息，他們才有用。

我想要讓用戶在得到朋友推薦的時(shí)候能夠更加簡(jiǎn)易和快速的收集和消費(fèi)這些推薦，幫助他們從信任的人那里得到更多的推薦。

我們?cè)趺聪氲紸I的

用戶已經(jīng)在facebook尋求推薦了，我們不想去阻礙已經(jīng)發(fā)生的行為。最終，AI被證明是最好的方式，因?yàn)锳I讓我們能夠通過將用戶非結(jié)構(gòu)性的對(duì)話轉(zhuǎn)化為有用的名單或者旅行手冊(cè)來讓他們的帖子更好。但是我們也不是一開始就想到這個(gè)方案。

首先，我探索了針對(duì)這個(gè)問題的很多可行性方案，這些方案通過用戶研究和線上測(cè)試來不斷驗(yàn)證。

我們測(cè)試的第一個(gè)概念是：你必須預(yù)先說出你在尋找什么和在哪里。但是我們發(fā)現(xiàn)人們并沒有真正理解他們?yōu)槭裁匆@么做，他們沒有看到把這些額外的信息添加到他們的帖子上的價(jià)值，而我們很難證明當(dāng)他們不能親眼見到這些體驗(yàn)時(shí)，我們能給予他們的價(jià)值。這個(gè)方案也與現(xiàn)有的行為相沖突，現(xiàn)在他們只用寫一個(gè)狀態(tài)更新。

設(shè)計(jì)方案

我們測(cè)試的另一個(gè)概念是一種更具教育傾向的方法。我們認(rèn)為，通過一步步讓人們了解一個(gè)會(huì)發(fā)生什么的教程，我們可以幫助人們對(duì)產(chǎn)品感到更舒服。

我們?cè)俅伟l(fā)現(xiàn)，很難在用戶自己體驗(yàn)前，用文字或插圖來解釋我們?nèi)绾翁峁﹥r(jià)值。一旦人們使用產(chǎn)品，他們喜歡它，但并不奇怪，當(dāng)在發(fā)帖前增加了一些額外的步驟時(shí)，我們看到使用量出現(xiàn)了一些下降。

設(shè)計(jì)方案

通過對(duì)這些更結(jié)構(gòu)化的方法進(jìn)行測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)，在體驗(yàn)中我們加入的摩擦越少，對(duì)用戶來說越友好。

我們認(rèn)為最好的方法是為現(xiàn)有的行為中增加自動(dòng)化元素，而不是增加干擾。為了打造無摩擦的觸發(fā)體驗(yàn)，我們依靠人工智能來理解人們何時(shí)征求建議以及他們的朋友推薦什么地方。

設(shè)計(jì)方案

推薦的運(yùn)行機(jī)制

通過推薦，你能夠像平常一樣發(fā)布問題，當(dāng)你的朋友給你推薦時(shí)，我們連接到相應(yīng)的facebook主頁，并且展示評(píng)分、價(jià)格區(qū)間、開門時(shí)間、地址等詳情。我們也把他們推薦的地方放到地圖上，你能夠更輕松的發(fā)現(xiàn)全部推薦。

我們發(fā)現(xiàn)人們用推薦發(fā)現(xiàn)各種東西，如佛羅里達(dá)颶風(fēng)期間的飲用水，到澳大利亞最好的啤酒，甚至還有諸如三州餐廳俱樂部的facebook小組，這里的每一個(gè)帖文基本上都是推薦內(nèi)容。

產(chǎn)品背后的AI

推薦產(chǎn)品看起來很簡(jiǎn)潔，工作原理復(fù)雜很多。為了將像“朋友！芝加哥最好的理發(fā)店在哪？”這樣的狀態(tài)更新變?yōu)橥扑]帖文，我們首先要理解：

1. 你正在要求推薦；
2. 你想要什么類型的地方；
3. 你正在尋找哪里。

說起來容易做起來難，尤其是考慮到人們?cè)趂acebook使用俚語和口語化表達(dá)的方式。

我們與facebook的對(duì)話理解團(tuán)隊(duì)緊密合作，使用自然語言理解對(duì)我們的體驗(yàn)進(jìn)行賦能。這個(gè)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了能夠理解帖文文本的AI技術(shù)，能夠精確的發(fā)現(xiàn)什么時(shí)候人們想要本地化推薦，使得我們能夠自動(dòng)觸發(fā)推薦體驗(yàn)。

當(dāng)你的朋友評(píng)論你的帖子時(shí)，建議你應(yīng)該去看看那些很酷的地方，我們使用AI來理解文本，并提取最有可能的地方。AI也給我們一個(gè)置信度分?jǐn)?shù)，預(yù)測(cè)最有可能的地方，這個(gè)分?jǐn)?shù)決定了評(píng)論者接收的用戶體驗(yàn)。

如果它很高，我們只需在他們的評(píng)論上加上一個(gè)位置卡（能夠刪除它）。如果置信度分?jǐn)?shù)在中間，我們問它是否是正確的地點(diǎn)，然后附加它。當(dāng)?shù)梅州^低時(shí)，我們向他們展示一張空卡片，打開一個(gè)搜索欄，讓他們手動(dòng)搜索他們想添加的地方。

AI導(dǎo)向設(shè)計(jì)方案

關(guān)于AI導(dǎo)向的設(shè)計(jì)我學(xué)到的

AI的魅力在于它可以讓你的產(chǎn)品“神奇”地工作。但我在推薦方面的經(jīng)驗(yàn)告訴我們，AI的力量并沒有減少對(duì)周到的產(chǎn)品設(shè)計(jì)的需求——事實(shí)正好相反。在這個(gè)項(xiàng)目的所有經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)中，以下是我不斷回顧的：

1.尋找存在的行為

人工智能開辟了許多機(jī)會(huì)，使人們現(xiàn)有的行為更快更容易。我們沒有嘗試創(chuàng)造一種全新的行為，而是我們找到了一個(gè)現(xiàn)有的，讓它變得更好！人工智能使我們有可能提供一個(gè)美好的體驗(yàn)，同時(shí)引入盡可能少的摩擦，為人們提供或接收建議。

2.如果你沒有注意到AI，你就在做正確的事

當(dāng)你使用AI來增強(qiáng)體驗(yàn)，而不是定義它時(shí)，它實(shí)際上會(huì)感覺幾乎是看不見的。AI讓你擺脫傳統(tǒng)的用戶界面，以無縫和幾乎神奇的方式為人們解決問題。

我們特意決定不讓你感覺像是在和一個(gè)機(jī)器人說話，或者像臉譜網(wǎng)把自己插進(jìn)一段你和你的朋友交談的對(duì)話中。取而代之的是，我們使用了一個(gè)設(shè)計(jì)，用有用的信息來增強(qiáng)你從朋友那里收到的評(píng)論。這種方法感覺更自然，并保持你的朋友在最前沿的談話。

事實(shí)上，在用戶研究中，當(dāng)我們向那些以前從未見過它的人展示體驗(yàn)時(shí)，一些人說：“哦，是的，我以前用過這個(gè)！太棒了！“

3.測(cè)試，測(cè)試，測(cè)試

一旦你開始將“魔法”引入到體驗(yàn)中，人們就會(huì)認(rèn)為它應(yīng)該一直工作。當(dāng)我們開始測(cè)試我們的體驗(yàn)時(shí)，我們的AI可能會(huì)犯錯(cuò)。當(dāng)你試圖推薦餐廳，而我們建議你連接到一個(gè)牙醫(yī)的主頁，這就不是好的體驗(yàn)。對(duì)真實(shí)的用戶進(jìn)行可用性測(cè)試非常重要，尤其是我們有了上線產(chǎn)品。

我們還看了很多公眾推薦的貼子，讓我們感受到產(chǎn)品實(shí)際上滿足了人們很多需求。通過觀察人們使用我們產(chǎn)品的體驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)了很多AI上我們不會(huì)注意到的問題。

4.別依賴完美

即使你的AI大部分時(shí)間都在工作，也有失敗的時(shí)候。如果這時(shí)人們不能完成目標(biāo)，你的用戶可能會(huì)產(chǎn)生很多不滿。

一個(gè)建議是，即使我們的AI沒有認(rèn)出你的帖子，它也不會(huì)阻止你發(fā)布你的問題并從你的朋友那里得到建議。

5.優(yōu)雅的版本回歸

通過回歸到可選的UI，你可以確保即使在人工智能失敗時(shí)也能為人們提供良好的體驗(yàn)。雖然設(shè)計(jì)多個(gè)UI方案有很多挑戰(zhàn)，但我們能夠通過區(qū)分基于人工智能的體驗(yàn)來提供更少打擾的產(chǎn)品。

對(duì)于推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)，我們通過提高或者降低置信度，和每一個(gè)等級(jí)設(shè)計(jì)不同的UI方案，直到我們找到最佳組合。

6.重視反饋

在facebook流行一句話，尤其適用于AI導(dǎo)向設(shè)計(jì)。給人們提供關(guān)于我們猜測(cè)的反饋渠道，然后用反饋來提升體驗(yàn)，尤為重要。

通過讓人們?cè)谖覀冨e(cuò)的時(shí)候給我們提供的建議，我們不僅提供了一個(gè)發(fā)泄口，我們還創(chuàng)造了一個(gè)收集那些評(píng)價(jià)我們AI表現(xiàn)的有價(jià)值的信息的方法。我們收到的每一份反饋都有助于提高我們的AI和整體的推薦體驗(yàn)。

影響AI的未來

自從推出推薦系統(tǒng)以來，我們一直在不斷優(yōu)化體驗(yàn)，并且不斷學(xué)習(xí)有關(guān)AI的挑戰(zhàn)，以及能夠解鎖的機(jī)會(huì)。最重要的是，我知道AI導(dǎo)向的設(shè)計(jì)就像設(shè)計(jì)其他東西一樣。聚焦于用戶問題，測(cè)試你的假設(shè)，并且在出錯(cuò)時(shí)提供容錯(cuò)機(jī)制。

當(dāng)AI不可避免地與我們所生產(chǎn)的產(chǎn)品深深地融合在一起時(shí)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)師就越來越需要參與它的發(fā)展。這是一種很自然的適應(yīng)——在AI出現(xiàn)之前，讓技術(shù)更具人性一直困擾著產(chǎn)品設(shè)計(jì)師。通過將設(shè)計(jì)思維應(yīng)用于AI導(dǎo)向的產(chǎn)品，我們能夠確保這些工具能夠真正服務(wù)于那些使用它的人們。

原文：https://medium.com/elegant-tools/designing-with-ai-3f7652619f4

作者： Erica Virtue， Product Designer at Facebook

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