AI产品设计上多走的那一步
传统产品经理刚开始做AI产品时,可能会受困于一个若隐若现的灰色地带,需求不顺,设计不灵,体验不佳;而此时需要产品思维进行AI升级,在用户体验设计上找到关键的那一步。
一、一个普通问题遮掩下的致命陷阱
又来一个受害者,自我囚禁于惯性思维。——前奏
有一个看图识图的语音问题,会问小朋友:这是苹果,香蕉还是西瓜呀?然后正确答案只有一个,小朋友回答对后会提示说真棒。
请根据此情景设计该问题功能(暂不考虑如何输出该问题)。
根据问题本身抽象出题目模型,即一个问题,多个选项,一个答案;然后解决题目的输入流程和判断逻辑,如图所示:
传统产品设计体现的是二进制准则,用户的行为某种程度上具有可预判性,即非0即1,因此用户根据习惯认知按预定流程去使用产品,并且能够得到即时反馈,就可以满足基本的用户体验。
比如我想打开一个开关,此时开关小图标从原来关闭状态,通过一个过渡动效后开关打开,符合我的操作目的以及普世认知(对开关的操作就是打开和关闭);这种交互设计司空见惯,本质都是通过触发事件触发,然后根据条件判断进行响应。
所以无论再如何仔细检查,一遍又一遍确认流程和逻辑,可能均无法发现问题的存在,逃脱不出视野局限的迷宫。
二、突破AI产品设计关键的灰色地带
不识庐山真面目,只缘身在此山中。——间奏
这个问题的隐藏信息在于这是一个需要基于语义AI能力设计的功能,而隐蔽陷阱恰恰一招致命。
专业产品设计都知道功能设计要满足重要的两点:一个是实现功能能力,一个是保证用户体验。如果用传统产品思维设计这个基于AI能力的功能,用户体验真的好吗?
- 一开始提问问题时,小朋友可能没听懂听清,如果没有回答怎么处理?
- 正确答案只有一个,但小朋友的回答可以无数个。比如正确答案是苹果,可以回答苹果,也可以回答这是一个苹果,此时如何处理?
- 小朋友答错后可以再回答吗?为什么不呢?
- ASR是否会出现异常,比如小朋友回答对了,但是就是识别不对,比如把苹果仅识别成了果,这种情况如何避免?
- 小朋友不想回答这个问题,如何跳出这个问题?
- 答案命中准确度是否合理,能否引导小朋友回答问题?比如一苹果,二香蕉,三西瓜,这样准确率是否会高一些?
- ……
所以我们会发现,一旦产品开始迈向AI设计,交互设计升级为思想交流设计,如何保证AI产品能够与人友好顺畅地交流,尝试理解、分析、回复人的意图显得尤为重要。
所谓智能化,一定是以人为本的设计,尽可能减少产品与人交流的屏障,即产品拟人化。如果说二进制产品需要用户通过各种实体操作达成触发事件实现响应,AI产品则需要强大的逻辑能力自动完成响应,比如钢铁侠电影里的贾克斯系统,只需要吩咐一句话,就可以自动完成原本需要投入更多人力和精力的事情。
像托尼一样,我们需要多做一步,才能走出暗黑困境洞穴重生。
三、探索AI闭环设计思维
游走于精准与失控的边缘,深渊也在凝视着你。——高潮
人对非AI产品的指令是非常明确的,比如按下一个按钮,滑动一次页面,而对AI产品则挑剔很多,比如同一个问题,正确答案确实只有一个,但回答的方式可以无数个。
回到刚才看图识图的问题,用户可以回答“苹果”,也可以抢答“苹果,苹果,苹果”,也可以思考“我觉得可能是苹果吧”,甚至也可以不回答“不好玩,不玩了”;这些在AI术语里统称为意图,如何准确理解意图是最核心的关键点,就像是两个人交流一样,如果话不投机半句多只会心里彼此问候,从此老死不相往来。
愿景很美好,但AI能力满足不了怎么办,就像女朋友对你说“不要”,“随便”,“都行”,你做人都理解不了还怎么奢求机器能懂情趣;所以AI产品还必须考虑到保底设计,尽量不轻易暴露智商是一种现代美德。
所以闭环思维可以总结如下:
AI能力的准确度涉及到了其领域的专业知识,比如语义AI需要处理知识库,语料数据,意图规则,触发技能等,大数据也为此服务,量起会产生质变,因此AI准确度不断迭代后会越来越精确。
但纯粹只等待准确度的提升也不切实际,保底设计源于人与人之间交流的智慧,就像现实如果不理解对方的意思,一般会表达不解,引导对方重新表述,或者礼貌跳过话题。
同样工具和逻辑是静态的,但题目和答案的设计是动态的,可以无缝掩盖住AI能力的不足,提高AI意图准确度;比如题目可以有引导性的回答,“请回答这个水果是1……,2……,3……?”,回答错误时新增提示语衔接“没关系,再回答一次吧”等。
重新设计的功能图如下所示(仅供参考,点到为止):
四、AI是人类的甜心礼物,还是潘多拉魔盒?
如果无知是华丽残酷的乐章,它的终场谁会亲手写上。——尾奏
AI,人工智能,从一开始的新鲜亮丽遥不可及,到如今的遍地开花家喻户晓,我们感觉AI离我们很近,却也感觉我们离AI还很远。
如果从AI的最终形态——AI人向现在倒推,AI永远要解决两个核心难点:能效和神智。
1. 关于能效,AI发展更像是一个超级机器
目前AI能效发展最快最稳的,比如刷脸识别,海量大数据处理,机器学习等;同时依赖强大的数据处理能力,AI已经能够初步取代部分现实初级人工岗位,比如阿里淘宝天猫app的“千人千面”,鹿班AI快速设计,安检人脸识别等。
一旦工作劳动的重复性能够被抽象成规律,只需要解决算力问题就能实现生产力的进一步解放,个人或群体会被科技被时代淘汰,但人类会取得历史性的永恒进步。
2. 关于神智,这是目前AI发展最难解决或者可能是最不能解决的问题
同样称重,AI就像超级工具一样可以通过各种公式复杂运算快速计算出大象的重量,但它目前暂时没办法像曹冲称象一样具有创新性的思考能力,而后者是造物主给人类最宝贵的财富。
当我们设计一款AI产品,不如扪心自问我们只是想设计一个听话的能效工具,还是一个能够和人真正思想交流的拟人化产物;而后者不仅仅牵涉到了伦理道德,人权信仰,普世价值等,更将会是人类历史的革命性改变。
我们是否愿意每天醒来,都像活在黑客帝国的母体里?还是会像赛伯朋克2077一样,身体进化与机器共存?
而目前市面上的所谓AI产品还不够智能化时,究竟是产品设计的过错,还是人性的过错……
#作者#
涛痕,公众号:一两语。灵魂作者,专注于互联网产品设计领域。
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