藍藍設計(www.syprn.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個微信群，每天分享國內外優秀的設計，有興趣請加入一起學習成長，咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。
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譯者推薦 | 作為現在熱門的 AI 交互，已經有不少文章進行了設計探討。而在此篇，設計師總結了過去 20 年間 AI 設計的經驗教訓，總結出 18 個交互設計指南，為我們提供了設計原則，希望有所裨益。
Photo by Franck V. on Unsplash
如今，許多產品都具備了 AI 支持的一些功能。我們每天都在移動設備上以各種形式攜帶 AI 系統，例如活動跟蹤器、郵件過濾器、自動完成和社交網絡訂閱廣告。像 Siri、Google Home 和 Cortana 這樣的虛擬助手幫助我們完成簡單的任務。推薦系統會為我們建議在亞馬遜上的下一次購買，并指引導我們進入下一個喜歡的 Netflix 系列。
AI 融合產品的共同特征是，與其他系統不同，它們依賴于概率，因此涉及不確定性。AI 注入的產品本質上是不一致的，因為它們是隨著時間的推移而學習的。它們也可能依據光線環境、環境噪聲、人類口音和其他情況有不同的反應。這種不可預測性會讓用戶感到困惑，降低他們的信任，最終可能導致他們放棄產品。
為了確保良好的設計，Amershi 及其同事推薦了一些人工智能交互指南。這些設計指南融合了該領域 20 多年的經驗教訓。他們從白皮書、評論、新聞文章、社論和學術論文中收集了 168 個設計建議，并將它們合成為以下 18 個指南。
幫助用戶了解 AI 系統的功能。例如，在處理用戶數據時，對跟蹤哪些數據以及如何跟蹤數據保持透明。
幫助用戶了解 AI 系統可能出錯的頻率。
AI 系統應根據當前任務和環境考慮何時采取行動或何時中斷用戶。
顯示與用戶當前任務和環境相關的信息。
搜索電影標題 “Weathering With You” 將反饋相關的放映時間和地點。
考慮到用戶的社會和文化背景，提供期望的體驗。例如，語音助手在與有孩子的家庭交談時，應該注重用語的健康。
防止 AI 系統的語言和行為加強不良的刻板印象和偏見。
簡化向 AI 系統請求服務的方法。
用戶可以直接說喚醒詞 “Alexa” 開始與 Amazon Echo 互動
簡化拒絕或忽略不需要的服務的方法。
簡化編輯或在錯誤中恢復的方法。例如，通過語音助手設置提醒后，用戶可以在手機上找到提醒并且手動編輯它。
當不確定用戶的目標時，參與消除歧義或委婉地削弱 AI 系統的服務。
自動填充提供可滾動的建議，而不是自動為用戶填寫單詞。
AI 系統的行為表現應該是透明的，向用戶表面它為什么會這樣做。
谷歌地圖顯示“最快路線”是選擇特定路徑的原因。
保持短期記憶并允許用戶有效地引用它。例如，搜索引擎應該基于先前的查詢來理解后續查詢的內容。
通過不斷學習用戶的行為，個性化用戶體驗。
在更新和調整 AI 系統的行為時，不要有破壞性的更改。
當用戶選擇歌曲時，不要突然更新所有的熱門推薦。保持頂部穩定并更新其余部分。
使用戶能夠在與 AI 系統定期的互動期間提供指示其偏好的反饋。例如，如果AI 系統沒有將電子郵件標記為重要的話，用戶可以自己標記。
立即更新或傳達給用戶此操作將如何影響 AI 系統之后的行為。
Instagram 通知用戶隱藏廣告的操作將幫助他們改善廣告未來的質量。
允許用戶全局定制 AI 系統監控的內容及其行為方式。例如，用戶能夠打開和關閉位置共享。
當 AI 系統添加或更新其功能時應該告知用戶。例如，AI系統可以提供針對新功能的應用教程。
這些指南來自 Amershi 等人在 CHI 2019 年發表的人工智能交互指南。
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隨著ChatGPT在23年初的火熱，AI熱潮已經開始席卷各行各業，人們對于AI的熱情就像是看著第一款iPhone發布或者蒸汽機的發明，期待著它帶來一場信息時代的工業革命。同時，AI替代60%崗位的口號也足以讓相關從業者感到前所未有的壓力與焦慮。在各大設計網站上，關于AI的內容肉眼可見的占據了越來越多的比重，包括AI在設計流程中的應用、各種AI最新工具等介紹、AI的使用技巧、AI生成的海報/插畫等作品……一瞬間，似乎全民都投入到了AI的浪潮之中。
反過頭來看，對于用戶體驗設計而言，由于產品的底層邏輯被AI改寫，產品的生態、單個產品的形態、使用方式等都將發生翻天覆地的變化。連帶著的，由于生產工具的變革，產品的設計、開發流程也將隨之發生變化，進一步提高效率，對于從業人員的能力要求也在實時更新。
對于這樣一種浪潮，埋頭當個鴕鳥或者嗤之以鼻是沒有意義的，我們需要看到、認識、擁抱它。所以有人笑稱：打不過就加入。同時，對于各種所謂干掉各個崗位的宣傳，也吸引著、推動著我們去了解將被什么干掉以及怎么被干掉。
從另一方面講，只有在技術變革的時候，彎道超車才有可能。如果只是沿用之前的經驗與技術，那么成熟的企業就會有先發優勢。但是當面對新的技術變革時，大家被拉回到同一起跑線上，這個時候，就看誰能夠找到正確的方向，率先突圍。
所以，不管是被動也好，還是主動也好，面對著新一輪的技術變革，也希望從AI能力本身、所帶來的變化、以后的發展等方面全面了解一下這個新的時代寵兒。
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寫在前面
研究結果最壞的情況是什么，無法回答研究問題，或者研究結果不能得到認可。畢竟做完一場用戶訪談投入了大量的成本，發現的卻是一些大家都已知的結果那就比較失敗了，或者分析出的問題不具備深刻性，對落地實施起不到幫助作用。在前面兩個系列中，我已經分享了如何做好訪談前的準備，以及訪談中一些好用的訪談技巧，最終就是為了訪談后，我們能夠獲得專業性且能形成指導的建議和洞察。
訪談數據分析的難點主要是來源于訪談收集到的數據是大量碎片的，凌亂無序的。如何從這無條理的資料中找出新的線索，洞察出新的機會？這似乎是沒有一個固定的標準流程。定性數據的分析非常依賴研究者本人的分析能力，同樣一份定性數據，經過不同人的分析，很可能有完全不一樣的結論和見解。所以本文也無法給出像數學公式一樣的規則和標準，滿足所有人去套用。在這里我想更多地去揭示定性數據分析的面紗，掀開裙子地一角，看看這個過程究竟是如何的，提供研究者們一個參考思路。
藍藍設計的小編 http://www.syprn.cn
