譯者推薦 | 作為現(xiàn)在熱門的 AI 交互，已經(jīng)有不少文章進行了設計探討。而在此篇，設計師總結(jié)了過去 20 年間 AI 設計的經(jīng)驗教訓，總結(jié)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。
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如今，許多產(chǎn)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(tǒng)，例如活動跟蹤器、郵件過濾器、自動完成和社交網(wǎng)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(tǒng)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(chǎn)品的性質(zhì)
AI 融合產(chǎn)品的共同特征是，與其他系統(tǒng)不同，它們依賴于概率，因此涉及不確定性。AI 注入的產(chǎn)品本質(zhì)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(jù)光線環(huán)境、環(huán)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(chǎn)品。
AI 交互的設計指南
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(lǐng)域 20 多年的經(jīng)驗教訓。他們從白皮書、評論、新聞文章、社論和學術(shù)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。
DG1：明確系統(tǒng)可以做什么。
幫助用戶了解 AI 系統(tǒng)的功能。例如，在處理用戶數(shù)據(jù)時，對跟蹤哪些數(shù)據(jù)以及如何跟蹤數(shù)據(jù)保持透明。
DG2：明確系統(tǒng)能夠做得如何。
幫助用戶了解 AI 系統(tǒng)可能出錯的頻率。
DG3：基于環(huán)境的時間服務。
AI 系統(tǒng)應根據(jù)當前任務和環(huán)境考慮何時采取行動或何時中斷用戶。
DG4：顯示相關(guān)信息。
顯示與用戶當前任務和環(huán)境相關(guān)的信息。
搜索電影標題 “Weathering With You” 將反饋相關(guān)的放映時間和地點。
DG5：符合相關(guān)的社會規(guī)范。
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。
DG6：減輕社會偏見。
防止 AI 系統(tǒng)的語言和行為加強不良的刻板印象和偏見。
DG7：支持高效的調(diào)用。
簡化向 AI 系統(tǒng)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
DG8：支持有效的忽略。
簡化拒絕或忽略不需要的服務的方法。
DG9：支持有效的糾正。
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。
DG10：服務范圍有疑問時。
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(tǒng)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。
DG11：明確系統(tǒng)為什么會這樣做。
AI 系統(tǒng)的行為表現(xiàn)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。
DG12：記住最近的交互。
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(xù)查詢的內(nèi)容。
DG13：從用戶行為中學習。
通過不斷學習用戶的行為，個性化用戶體驗。
DG14：謹慎更新和調(diào)整。
在更新和調(diào)整 AI 系統(tǒng)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(wěn)定并更新其余部分。
DG15：鼓勵細化反饋。
使用戶能夠在與 AI 系統(tǒng)定期的互動期間提供指示其偏好的反饋。例如，如果AI 系統(tǒng)沒有將電子郵件標記為重要的話，用戶可以自己標記。
DG16：傳達給用戶行為的后果。
立即更新或傳達給用戶此操作將如何影響 AI 系統(tǒng)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(zhì)量。
DG17：提供全局控制。
允許用戶全局定制 AI 系統(tǒng)監(jiān)控的內(nèi)容及其行為方式。例如，用戶能夠打開和關(guān)閉位置共享。
DG18：通知用戶有關(guān)更改的信息。
當 AI 系統(tǒng)添加或更新其功能時應該告知用戶。例如，AI系統(tǒng)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(fā)表的人工智能交互指南。
作者：三分設
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來源：站酷
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