从用户体验告诉你如何更好地设计AI

雷锋网04-29 18:26阅读:50作者:Robot
导语:设计人工智能系统和特性对用户体验(UX)从业者提出了新的挑战。

从用户体验告诉你如何更好地设计AI雷锋网注:【 图片来源:Microsoft Research Blog  所有者:Microsoft Research Blog 】

雷锋网按:设计人工智能系统和特性对用户体验(UX)从业者提出了新的挑战。传统上,UX设计师依赖草图和低保真度、快速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不能满足人工智能系统的设计要求。并且人工智能系统经常违反众所周知的可用性原则,因此需要更新设计人机交互的指导。

微软研究院(Microsoft Research)在ACM CHI大会上发表了三篇关于计算系统中的人为因素(CHI)的论文,以解决这些需求,并使UX从业者能够为人工智能设计。从构思到用户感知和接受,如何更好地设计AI,雷锋网全文编译如下。

自然语言处理——抽象素描

论文《Sketching NLP: A Case Study of Exploring the Right Things to Design with Language Intelligence》(Sketching NLP:探索用语言智能设计正确事物的案例研究)触及了设计思维的基本方法的核心:素描。设计师使用各种素描技术,如故事板、线框图和纸上原型,来阐明问题空间,并快速探索试探性的设计选择。然而,这些标准的绘图工具中有许多是基于诸如滑动、指向或单击之类的有形交互,而不是更抽象的交互。所以想象一下,当你和你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辅助时,会出现哪些困难。

本文确定了其中的几个挑战,包括如何抽象地描述语言交互,以便作者能够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,并在这些限制下展望新奇的NLP应用。它还引入了一种新的线框图格式,作者将其称为记事本——一种文本编辑器,增加了用于草拟基于NLP的初步设计概念的功能。

通过对人机交互(HCI)研究人员和NLP科学家团队产品设计过程的坦诚、幕后观察,文章表明这样一个笔记本可以作为设计师、NLP科学家和潜在用户交流设计概念的有用的共同点。该论文展望了未来,当NLP特定的设计工具将像今天的线框图和纸原型一样普遍。

人机交互指南

除了用于构思的工具之外,设计人员通常还依赖原则和启发法来指导设计决策和评估现有的解决方案。论文《Guidelines for Human-AI Interaction》(人机交互指南)为针对人工智能的设计指导奠定了基础。

虽然关于人工智能设计的指导有很多,但社区缺乏一套统一的、值得信赖的指导原则,无法在人类和人工智能系统之间创建直观的交互。作者综合了这一领域20多年的研究和思考,形成了一套经过三轮严格验证的指导方针。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、常规交互、不可避免地出错以及随着时间的推移时应该如何表现。

该指南可用于根据已建立的接口检查方法(如启发式评估)对思想或系统进行评估。当团队想象一个含有人工智能技术的系统的能力时,它们也可以用于基础构思。这些指南还旨在作为涉及含有人工智能技术的系统(如用户体验、工程、数据科学和管理)的不同学科之间对话的基础。指南可以在海报和可打印的卡片中找到——在CHI期间,到微软站台前与作者见面并获得一副套牌!

塑造对人工智能系统的期望

错误是含有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得不一致或不完美。人工智能交互的前两个指导原则建议尽早设置对人工智能系统功能和性能的期望,以防止用户的失望和不满。论文《Will You Accept an Imperfect AI? Exploring Designs for Adjusting End-user Expectations of AI Systems》(你会接受一个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。

本文提出了三种塑造预期的模式: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。

通过对含有人工智能技术的调度助手中实现的这些模式的研究,本文证明了它们在维持用户接受度方面的有效性,并揭示了在调整人工智能以避免假阳性错误和调整人工智能以避免假阴性错误时的接受度的差异——即使总体精度相同。这些结果表明,解决一个错误所需的努力和资源是用户接受人工智能技术的一个关键因素。这篇论文为UX设计师提供了证据,他们可以使用这些证据来支持关于如何设置对AI系统的期望的决策,以及为此而设置的特定模式。

这三篇论文旨在帮助UX设计师创造有用的、可用的、无挫折的AI体验,并在对如何设计AI有直接影响的领域提升学术知识。我们期待着在CHI上分享它们,并希望,如果您参加了在苏格兰格拉斯哥举行的会议,您可以顺道拜访一下微软的展台,与作者们见面!

 雷锋网(公众号:雷锋网)注:本文编译自Microsoft Research Blog 

【封面图片来源:网站名Microsoft Research Blog ,所有者:Microsoft Research Blog 】

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