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告诉你如何更好地从用户体验出发设计AI

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

雷锋网注：【图片来源：微软研究院博客作者：微软研究院博客】雷锋网注：设计人工智能系统和功能对于用户体验很重要（ UX）从业者提出了新的挑战。

传统上，用户体验设计师依靠草图和原型来想象和测试他们的想法。

然而，常用的设计工具和技术往往无法满足人工智能系统的设计要求。

人工智能系统经常违反众所周知的可用性原则，需要更新人机交互设计指南。

微软研究院将在 ACM CHI 上发表三篇关于计算系统中的人为因素 (CHI) 的论文，以满足这些需求并使用户体验从业者能够进行人工智能设计。

从构思到用户感知接受，如何更好地设计AI，雷锋网全文编译如下。

自然语言处理 - 抽象草图论文《Sketching NLP: A Case Study of Exploring the Right Things to Design with Language Intelligence》（草图 NLP：探索利用语言智能设计正确事物的案例研究）触及设计思维基本方法的核心：草图。

设计师使用各种草图技术，例如故事板、线框图和纸质原型，来阐明问题空间并快速探索尝试性的设计方案。

告诉你如何更好地从用户体验出发设计AI

然而，许多标准绘图工具都基于有形交互，例如滑动、指向或单击，而不是更抽象的交互。

因此，想象一下当您和您的团队计划使用自然语言处理 (NLP) 技术为文档创作应用程序添加智能写作帮助时会出现什么困难。

本文指出了其中的几个挑战，包括如何抽象地描述语言交互，以便作者可以更好地理解可能的结果，以及如何理解和扩展 NLP 的技术限制，并在这些限制内设想新颖的 NLP 应用程序。

它还引入了一种新的线框格式，作者称之为记事本，这是一种文本编辑器，添加了起草基于 NLP 的初步设计概念的功能。

文章通过对人机交互 (HCI) 研究人员和 NLP 科学家团队的产品设计过程进行坦诚的幕后观察，表明这样的笔记本可以作为设计师、NLP 科学家的有用共同点，和潜在用户交流设计理念。

该论文展望了未来，特定于 NLP 的设计工具将像今天的线框和纸质原型一样普遍。

人机交互指南除了构思工具之外，设计人员还经常依靠原则和启发法来指导设计决策和评估现有解决方案。

论文《Guidelines for Human-AI Interaction》（人机交互指南）为人工智能的设计指导奠定了基础。

虽然人工智能设计有很多指导，但社区缺乏一套统一、值得信赖的指导原则来创建人类和人工智能系统之间的直观交互。

作者综合了该领域20多年的研究和思考，形成了一套经过三轮严格验证的指南。

由此产生的 18 条人工智能交互指南建议人工智能系统在初始交互、定期交互、不可避免地出现问题时以及随着时间的推移应如何表现。

本指南可用于根据已建立的接口检查方法（例如启发式评估）来评估想法或系统。

当团队想象包含人工智能技术的系统的功能时，它们也可以用于基本构思。

这些指南还旨在作为包含人工智能技术的系统所涉及的不同学科之间对话的基础，例如用户体验、工程、数据科学和管理。

海报和可打印卡片上提供了指南 - 请在 CHI 期间前往 Microsoft 展位与作者会面并获取套牌！塑造对人工智能系统的期望错误是包含人工智能技术的系统所固有的，但大多数用户并不期望计算机表现不一致或不完美。

人工智能交互的前两条指导原则建议尽早设定对人工智能系统功能和性能的期望，以防止用户失望和不满意。

论文《Will You Accept an Imperfect AI? Exploring Designs for Adjusting End-user Expectations of AI Systems》（你会接受不完美的人工智能吗？探索调整人工智能系统最终用户期望的设计）评估了调整用户期望以提高用户接受度的不同技术。

本文提出了塑造期望的三种模式：明确说明人工智能的准确性、解释人工智能的工作原理以及允许用户控制人工智能的性能。

通过研究纳入人工智能技术的调度助理中实现的这些模式，本文展示了它们在维持用户接受度方面的有效性，并揭示了调整人工智能以避免误报和调整人工智能以避免误报的重要性。

对负误差的接受程度存在差异 - 即使总体精度相同。

这些结果表明，解决错误所需的努力和资源是用户接受人工智能技术的关键因素。

本文为用户体验设计师提供了证据，他们可以使用这些证据来支持有关如何设定人工智能系统期望的决策，以及为此设定的具体模式。

这三篇论文旨在帮助用户体验设计师创造有用、可用、无挫折的人工智能体验，并在对人工智能设计方式有直接影响的领域推进学术知识。

详情请参阅转载说明。

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