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榮耀標識發揮設計力，使AI更智能！
這篇文章對于AI和用戶關系的探討向前更近了一步——思考和討論如何讓AI反過來收集更多用戶的數據，進而能夠利用這些數據提供更多更好的服務。也就是說，通過預先提供給用戶價值，讓用戶獲益，更愿意投入、提供數據，而AI獲取到這些數據，又可以反過來變得更智能、更好地提供用戶價值。這樣形成一種良性循環。在這個過程中，產品和體驗設計師可以發揮很大的作用，利用同理性以及對自然對話的原則理解，來促成這一過程。以下為正文。
以用戶為中心構建AI，讓用戶與AI形成一種供給關系的良性循環，使用戶能夠教育AI。
今天的設計師們有更多機會去利用智能AI來設計產品。過去我們一直處于AI領域的初級階段，更要進一步擴越到更高的階段，到達廣義上的真正的”AI智能”，我們就需要來自用戶的數據，大量的數據。然而我們如何才能獲取到這些數據呢？
我們需要設計良好的體驗，來激發用戶愿意投入、提供數據，來讓AI提供更優的服務。也就是說，要把更多精力投入在讓用戶主動去教育AI的目標上。
在這一點上，設計師可以發揮所長，盡可能利用用戶的輸入以及這些輸入背后潛在的信號，來幫助AI更加智能。在讓AI理解“這些信息是什么”之前，首先要先從用戶角度去解析“為什么要提供這些信息”。
下面這張流程圖展示了AI和用戶之間互動與反饋的過程：
需要預先思考用戶可能會在哪個關鍵節點放棄，在這個場景下給予他們一些好處和鼓勵，讓他們有繼續的理由。
設計師需要解決的關鍵問題是，讓AI獲取到需要的信息，同時就是讓用戶能夠愿意給予提供這些信息。
在構建AI與用戶的信息供給關系時，可以考慮以下幾點：
以用戶為中心，創造用戶價值
要幫助AI獲取到必要信息，首先需要聚焦到用戶收益上。有效的用戶價值可以吸引用戶投入。在互動過程中，快速即時的成就感可以讓用戶保持興趣。而明顯的改變、反饋、前進的狀態展示可以讓用戶愿意繼續留在互動流程中，這樣就可以讓AI能夠獲取數據，變得更加智能。
也就是說，要盡可能的在每一個步驟提供給用戶對應的價值，避免流程中斷事變。
先聚焦，然后擴展
傳遞核心用戶價值，可以在用戶和AI之間建立信任。聚焦在關鍵體驗，移除不必要的元素，以避免讓用戶脫離核心路徑。一旦用戶沉浸到主要路徑中，就會更容易持續使用。另外，還需要識別出能夠提升用戶價值的部分，思考AI需要獲取哪些數據，從而能夠加以利用，來提供附加的用戶價值。
例如eBay的購物助手，會獲取用戶的購買行為、訂單、風格樣式以及其他和購物相關的信息。此外，還需要獲取與購物有關聯的全球新聞、天氣、熱點、趨勢，以及這些因素影響用戶購買決策的模式。通過這些額外的信息，就可以設計一種更智能的可以提升用戶購物體驗的AI系統。
向用戶借力，然后更進一步
從用戶的互動、特性、思維過程以及人與機器的關系中去找到線索信息。
1. 情感智慧
我們可以構建更有自我意識和社會意識的AI系統，從而建立它和人類之間的信任。設計師也更善于利用同理心，在設計產品體驗的過程中，去更好的影響、提升AI的情感智能。
AI幾乎很難理解人們所說的和實際表現之間的細微差別，而這對于人類來說很簡單。AI需要去識別用戶的各種輸入，包括語言、表情、肢體動作和下意識的微動作。而設計師可以將這些行為與可能表達的用戶情感聯系在一起，并引導AI去學習和理解。
例如用戶說OK的時候，并不總是表達yes的含義。我們需要去識別出不同表達之間的細微差別，這樣才能夠讓AI去學習，例如某一種OK其實可能會表達猶豫、質疑或是消極的回應。所以要特別注意用戶潛在的意圖，設計出更情感化的AI系統。
2. 交流風格
目前人與機器之間是一種命令和回應的關系，用戶是發出命令的一方。然而，我們也希望讓AI可以成為發出請求的一方，而用戶給出回應。如果AI可以像用戶那種方式自然的說話表達，那么就可以更容易做到這一點。
AI通過語氣、表達方式、文化背景和個性來表達自己，這些方式會影響到它和人類之間的交流關系。通過研究目標用戶與機器、朋友、家人和服務提供者的交流方式，可以幫助我們開發出自然、動態的對話。我們需要讓AI的表達是可以被理解的，向用戶展現出同理心和認同感?？梢宰屇切├щy的問題，變得簡單，讓用戶能夠更輕松的回答，這樣就可以增加我們獲取用戶數據的幾率。
需要注意，AI助手通常比較少會說”對不起”。讓AI保持積極、正面的形象，也是一種對AI人格設計的決策。當用戶與機器交流的過程中，如果出現與用戶預期不符的情況，可以提供給用戶下一步驟的引導、補償措施、替代方案和計時的滿足感，來替代直接道歉。
3. 供給互惠關系
提供給用戶價值，進而獲取用戶反饋。這種反饋循環是在設計AI體驗的過程中，最具挑戰性的任務之一。
在Clifford Nass和BJ Fogg對人機供給互惠關系的研究中發現，如果機器在之前曾給予過用戶幫助，那么用戶會更容易認同、遵從、幫助機器。這種互惠關系也會讓用戶的表現更好，帶來正面積極的影響。
再結合Nir Eyal的”上癮模型”理論：如果用戶能夠清晰的理解、體驗到AI帶來的收益，那么他們會更愿意去投入。
Spotify會推薦一些我們也許會喜歡聽的歌曲。這很棒。它會通過對音樂的大拇指的豎起、向下和紅心這些顯性的標識，來作為一種篩選信號。另外，也會結合我們聽音樂的隱性的行為來判斷：當我們被動的聽歌時，不會主動的給予反饋，但是如果我們不喜歡的歌，就會結束收聽。這樣，我們就會逐漸了解到，我們可以通過更主動的去提供一些輸入，讓每周推薦的歌單更加智能，更符合自己的品味。
這些需要時間
AI的體驗設計具有模糊性和魅力，在這個過程中，產品思維和設計思維會產生碰撞的火花。
我們會收到目前AI現有智能技術的制約。而且，要更聚焦到AI本身還是用戶？這會帶來決策中的挑戰。建議要更多的聚焦在獲取用戶數據這個點上。
在創建一種魔法般的體驗時，我們會有面臨很大的壓力和挑戰，同時，目前由于種種限制，可能沒辦法完好的實現魔法體驗，也會帶來一種挫折感。然而要時刻記住，我們長遠的目標，是為了能夠引領、設計面向下一個智能AI時代的產品。
我們需要更早的開始搜集用戶數據，即使你可能感覺還沒有準備好。但是永遠不存在完全準備好的完美時機。我們可以促成它發生，而當AI變得更智能的時刻就會帶給用戶超凡的體驗。
我們也可能會迷失，但是從長遠角度來看，我們不變的重要目標是推動AI行業的前進，是它可以被人類更好的理解、更有價值。
一句話總結：以用戶為中心，保持聚焦，促成良性的信息供給互惠關系，然后獲取用戶數據。
原文作者：Elaine Lee，eBay購物AI的產品設計師
原文鏈接：https://uxdesign.cc/design-makes-ai-smarter-34a346e92b47
譯者：侯雯佩（個人博客），資深UX設計師，曾任職于淘寶UED、騰訊ISUX設計中心、獵豹UX設計中心。微信公眾號：愛新覺羅米，定期更新UX相關優質文章翻譯與原創，包括AI、VR等前沿領域交互相關內容。
本文由 @侯雯佩 翻譯發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
題圖來自 Pixabay，基于 CC0 協議
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