AI產品方法論之“由用戶來完成AI產品設計的最后一公里”

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編輯導語:隨著科技的不斷進步,AI技術也在不斷地發展中,當然AI產品設計也面臨著很大的挑戰,很多AI產品陷入瓶頸,本篇文章作者針對這一問題提出了一些解決方法和思路,一起來學習一下。

AI產品落地,非常有意思,也非常有難度。

究其原因,除了AI技術、產品、行業、人才、用戶等各方面都還沒成熟。

還有一個很重要的問題,就是我們還沒有將互聯網時代的產品方法論升級成為“AI產品方法論”

很多AI產品會陷入一個瓶頸:不論怎么設計/迭代,都不能讓足夠多的用戶真正滿意。

如果過于細分目標人群,感覺整體市場空間不夠大。

如果想做到“千人千面”,短期內又看不到技術和產品層面的可行性。

如何解決這個問題呢?不能僅靠AI技術來fix,需要首先有些不一樣的AI產品認知。

我個人觀點是:AI產品設計=AI+人工+用戶

AI產品方法論之“由用戶來完成AI產品設計的最后一公里”

  1. 首先,目前AI技術有局限性,短期內,AI技術本身的效果可能只有70分;
  2. 然后,由“人工”來把某個具體的feature做到足夠可用(加20分),讓這個點成為用戶決策的理由;
  3. 最后,用戶拿到產品后,還需要完成“個性化”的設置過程(主動+被動),補齊最后的5~10分。

對于第2點,雖然業內說“有多少人工,就有多少智能”是一句戲謔的話,但我把它update成一句能指導實際工作落地的rule——對于某個具體的AI產品feature,可能需要有30%+的人工,才有足夠讓用戶滿意的產品價值和門檻積累。

比如公開文章曾報道,某智能音箱的“中英文混合TTS”功能。

為了讓朗讀效果自然,比如AI語音朗讀“XXX中文歌星的XXX英文歌曲”,專門花了1個月時間,找了2個音色效果極為近似的真人,一個能說中文,一個能說英文。

然后請他們來錄制音頻,最終花了幾個月時間才讓這個小小的feature完成。

但到這個時候,其他廠家的效果就完全跟不上它了。

即,如果不想做臟活累活就獲得競爭優勢,很可能是不現實的(方法可以取巧,但心態不能求安逸)。

第2點,之前談過很多,今天重點聊聊第3點,我將其描述為:由用戶來完成AI產品設計的最后一公里。

一、釋義

用戶拿到產品后,還需要完成“個性化”的設置過程(主動+被動)。

什么意思?假設我們未來購買了一個超級AI個人助理,總不能把我(主人)的名字、性別等基本信息弄錯吧?

所以類似電影《her》的男主角那樣,用戶拿到AI系統后,需要有個初始化過程

  • 對于主人的重點profile字段信息,通過語音交互來獲取,比如姓名、性別、年齡等。
  • 對于低頻、長尾字段,等未來需要的時候再問。
  • 另外,AI系統還可以通過環境感知,比如GPS定位,CV等功能,先設置一些默認值,等未來用戶提出“這個不對”時,再糾正update。

用下面這個“類比”模型來理解,可能會很不一樣——買寵物。

1)當我們買寵物的時候,首先會在大腦里有大致的需求認知和偏好。

自然的選擇一個大的品類,比如狗、貓等(這背后,人本身,以及自然界,整體可以看作一個大的AI)。

2)進一步的,我們需要選擇“子品類”(邊牧?柯基?拉布拉多?),需要選擇“具體個體”。

這時,多數人需要有一個“更懂”的朋友或店員來幫助參謀、挑選。但是,我們的產品體驗過程,其實并沒有結束。

3)當把寵物帶回家后,我們會給ta起個名字,并通過多次交互,讓寵物逐步認識家中的各位成員——這些,都和AI的初始化是極為類似的。

后續,還會逐漸教會它去熟悉家中環境,知道哪里能去,哪里不能去等。

基于這個例子,大家可能更容易理解“由用戶來完成AI產品設計的最后一公里”的抽象描述:在使用產品過程中,由用戶來定義最終的使用場景、逐漸將產品中的一些不明確/清晰的feature/數據給明確掉,并逐漸調整自己的預期。

也就是說,如果能夠把握好這個大方向,在產品體驗層面,是能夠規避很多現在AI技術局限性的。

但是,這個時候,具體如何設計每個產品體驗細節,以及如何引導用戶交互,就顯得非常非常重要了——這個意義上來說,這些才是關鍵(雖然看起來不起眼,會被很多人忽視)。

這個思路,是否有類似的實際案例呢?有的。

二、4個To C方向的案例

1. 案例一,智能玩具“furby(菲比精靈)”

AI產品方法論之“由用戶來完成AI產品設計的最后一公里”

這款玩具,是我體驗過的最好玩的AI玩具之一了(可參考《菲比精靈furby3.0最新版》)。

除了常規核心功能,它還具備初級的“性格養成”體驗——用戶和furby互動時的行為,會影響它的性格模式。

比如,對它非常有禮貌,它會更多的出現“快樂的咕咕叫”、或是“顯示出快樂的眼睛”等現象。

但如果是粗魯地對待菲比,它也會變得更多的使用粗魯的反應。

2. 案例二,AI穿衣搭配助手“Stitch Fix”

AI產品方法論之“由用戶來完成AI產品設計的最后一公里”

其產品體驗流程是:

  1. 用戶填好問卷,預交20美元的設計費。Stitch Fix 的 AI 系統會根據你的“時尚畫像”信息,自動計算出你可能會喜歡的服裝組合。
  2. 由 Stitch Fix 的專業服裝搭配師,從中人工挑選出一套穿搭,包括 5 件衣服和配飾(他們稱之為“一個 Fix”),并附上一份服裝搭配指南,免費郵寄給你。
  3. 用戶試穿之后,留下自己喜歡的衣服和配飾,其余的在 3 天內免費郵寄回去,并填寫反饋表格,為留下的商品支付貨款。

3. 案例三:喜劇演員運用“AI創意生成器”

在文章《李誕又雙叒要“失業”?下一個“脫口秀大王”可能會是AI | 甲子光年》中提到:

  • AI在喜劇和藝術中更好的作用是作為一個“無限創意生成器”,它擺脫了人類思維的盲點和偏見,可以拋出無窮無盡的主題和潛在的聯想,供人類作家和表演者參考(選擇)。
  • 米羅夫斯基是一個國際AI即興劇團的聯合創始人,在這個劇團里,人和AI一起工作,AI能在表演中不停拋出演出者需要的提示和可能用到的臺詞。
  • “我覺得喜劇AI的創建思路不是讓它來完全理解人類的情緒、或者完全理解所有情境下的各種語義”,他說,“更合適的方法是讓AI來輔助人類喜劇演員的演出”。

4. 案例四:借力AI,用戶創作“自己寫的”歌

在小冰島app里,基于AI生成的歌曲,用戶修改歌詞,然后再由AI自動TTS唱出來。

AI產品方法論之“由用戶來完成AI產品設計的最后一公里”

讓我驚到的點在于,我突然意識到,當我(用戶)在嘗試自己寫歌詞時,必須得自己營造(醞釀/創造)出一個氛圍——一個自己的故事、心情和想表達的東西。

在之前的互聯網產品里,我從來沒有過這樣的體驗!

之前我們寫文章或拍視頻,往往是自己先已經構思好了一個內容或想表達的主題。

然后用工具去實現,但是,在小冰島的這個體驗細節里,用戶很可能被激發出他自己之前并未設想好的想法或情感。

未來,元宇宙就是讓人類發揮創意的地方。

如何發揮呢?在這個例子里,非常典型:

  1. 用戶被“trigger”出創意。
  2. 通過AI輔助,用戶能實現自己原本不具備的能力(比如這個例子中的“唱歌好聽”,以及生活中的某些醫療器械能增強人的肢體能力)。
  3. 最后,人從AI生成的結果中,挑選或創造一個最能表達他自己想法和感覺的,作為他自己的作品。

以上都是To C方向的案例,To B的,有嗎?

三、1個To B方向的案例

在文章《RPA爆火這兩年:AI乎?非AI乎?| 甲子光年》中提到某電網公司已經構建了自己的RPA流程設計師團隊。

他們每個季度給來也科技發訂單,獲取來也RPA軟件的license,而后自行基于內部場景挖掘流程,根據實際情況調整、實施、擴容。

來也科技聯席CEO兼總裁李瑋:“RPA真正的魅力就是一定要讓客戶內部學會使用產品,而不是原廠持續交付”。

四、相關的3個倫理或AI認知問題

如果這種“AI輔助+人工抉擇”被從業者和用戶廣泛認知并接受,那么以下幾個問題,至少都會部分的被fix。

1. 權責利劃分

AI負責提出1個或多個建議(備選項),用戶自己做抉擇(是否采用、采用那個)。

那么,很清晰的,最終這個成果,所有權歸用戶(因為是用戶賦予了其實際意義,否則會被丟棄掉)。

相應的利益和責任,也都由用戶自己承擔。

2. AI是否需要完全實現感性能力/價值觀體系

部分需要,但并非100%需要(也實現不了)。

因為每個人的感性/情感/價值觀是不同的,最終適合某個用戶(或他所需要)的東西,是不一樣、甚至不可控的。

即然如此,就讓用戶自己抉擇好了。

3. AI必須實現“可解釋性”

部分需要,但并非100%需要(也實現不了)。

類比來說,我們對“大腦的可解釋性”了解還遠遠不夠,也沒有不讓用大腦吧?

我們聽從某位領導的意見時,也不可能強制要求ta給出完備的“可解釋性”說明(或必須讓每個人都理解)吧?

我們自己做很多事、說很多話,很多時候都做不到較高水準的“可解釋性”吧?

即然我們對人類自己和很多自然現象的可解釋性都沒有苛責,為什么一定要強求AI必須完全可解釋呢?

一部分原因在于,有些人希望規避自己的責任(一旦AI帶來生命財產損失,誰來負責?公司?政府?)。

另一部分原因在于,人類還沒有適應AI這個與自己共生的新物種(或者說“新生活方式”)。

一旦經過較長時間的磨合,人性本身必然會慢慢接受的(達到心理、生理、物理的平衡),就類似現在西方國家可能已經部分接受了新冠病毒。

五、最后的話

“由用戶來完成AI產品設計的最后一公里”,會讓AI產品體驗更加落地且有效。

你還留意到哪些類似的案例嗎?歡迎到評論區交流分享。

注:本文2019年8月14日首發于“AI產品經理大本營”。

#專欄作家#

hanniman,人人都是產品經理專欄作家,前圖靈機器人-人才戰略官/AI產品經理,前騰訊產品經理,9年AI背景,12年互聯網經驗;關注人機交互(特別是語音交互)在手機、機器人、智能汽車、智能家居、AR/VR等前沿場景的可行性和產品體驗;擅長對創業團隊管理、個人成長提出實戰型的建議方案;知乎/簡書/微博帳號,均為hanniman。

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