從用戶體驗告訴你如何更好地設計AI

雷鋒網注:【 圖片來源:Microsoft Research Blog所有者:Microsoft Research Blog 】

雷鋒網按:設計人工智能系統和特性對用戶體驗(UX)從業者提出了新的挑戰。傳統上,UX設計師依賴草圖和低保真度、快速原型來想象和測試他們的想法。然而,常用的設計工具和技術往往不能滿足人工智能系統的設計要求。並且人工智能系統經常違反眾所周知的可用性原則,因此需要更新設計人機交互的指導。

微軟研究院(Microsoft Research)在ACM CHI大會上發表了三篇關於計算系統中的人為因素(CHI)的論文,以解決這些需求,並使UX從業者能夠為人工智能設計。從構思到用戶感知和接受,如何更好地設計AI,雷鋒網全文編譯如下。

自然語言處理——抽象素描

論文《Sketching NLP: A Case Study of Exploring the Right Things to Design with Language Intelligence》(Sketching NLP:探索用語言智能設計正確事物的案例研究)觸及了設計思維的基本方法的核心:素描。設計師使用各種素描技術,如故事板、線框圖和紙上原型,來闡明問題空間,並快速探索試探性的設計選擇。然而,這些標準的繪圖工具中有許多是基於諸如滑動、指向或單擊之類的有形交互,而不是更抽象的交互。所以想象一下,當你和你的團隊計劃使用自然語言處理(NLP)技術為文檔創作應用程序添加智能寫作輔助時,會出現哪些困難。

本文確定了其中的幾個挑戰,包括如何抽象地描述語言交互,以便作者能夠更好地理解可能的結果,以及如何理解和擴展NLP的技術限制,並在這些限制下展望新奇的NLP應用。它還引入了一種新的線框圖格式,作者將其稱為記事本——一種文本編輯器,增加了用於草擬基於NLP的初步設計概念的功能。

通過對人機交互(HCI)研究人員和NLP科學家團隊產品設計過程的坦誠、幕後觀察,文章表明這樣一個筆記本可以作為設計師、NLP科學家和潛在用戶交流設計概念的有用的共同點。該論文展望了未來,當NLP特定的設計工具將像今天的線框圖和紙原型一樣普遍。

人機交互指南

除了用於構思的工具之外,設計人員通常還依賴原則和啟發法來指導設計決策和評估現有的解決方案。論文《Guidelines for Human-AI Interaction》(人機交互指南)為針對人工智能的設計指導奠定了基礎。

雖然關於人工智能設計的指導有很多,但社區缺乏一套統一的、值得信賴的指導原則,無法在人類和人工智能系統之間創建直觀的交互。作者綜合了這一領域20多年的研究和思考,形成了一套經過三輪嚴格驗證的指導方針。由此產生的18條人工智能交互指南建議人工智能系統在初始交互、常規交互、不可避免地出錯以及隨著時間的推移時應該如何表現。

該指南可用於根據已建立的接口檢查方法(如啟發式評估)對思想或系統進行評估。當團隊想象一個含有人工智能技術的系統的能力時,它們也可以用於基礎構思。這些指南還旨在作為涉及含有人工智能技術的系統(如用戶體驗、工程、數據科學和管理)的不同學科之間對話的基礎。指南可以在海報和可打印的卡片中找到——在CHI期間,到微軟站臺前與作者見面並獲得一副套牌!

塑造對人工智能系統的期望

錯誤是含有人工智能技術的系統所固有的,但大多數用戶並不期望計算機表現得不一致或不完美。人工智能交互的前兩個指導原則建議儘早設置對人工智能系統功能和性能的期望,以防止用戶的失望和不滿。論文《Will You Accept an Imperfect AI? Exploring Designs for Adjusting End-user Expectations of AI Systems》(你會接受一個不完美的人工智能嗎?探索調整人工智能系統最終用戶期望的設計)評估了調整用戶期望以提高用戶接受度的不同技術。

本文提出了三種塑造預期的模式:明確說明人工智能的準確性,解釋人工智能的工作原理,以及允許用戶控制人工智能的性能。

通過對含有人工智能技術的調度助手中實現的這些模式的研究,本文證明了它們在維持用戶接受度方面的有效性,並揭示了在調整人工智能以避免假陽性錯誤和調整人工智能以避免假陰性錯誤時的接受度的差異——即使總體精度相同。這些結果表明,解決一個錯誤所需的努力和資源是用戶接受人工智能技術的一個關鍵因素。這篇論文為UX設計師提供了證據,他們可以使用這些證據來支持關於如何設置對AI系統的期望的決策,以及為此而設置的特定模式。

這三篇論文旨在幫助UX設計師創造有用的、可用的、無挫折的AI體驗,並在對如何設計AI有直接影響的領域提升學術知識。我們期待著在CHI上分享它們,並希望,如果您參加了在蘇格蘭格拉斯哥舉行的會議,您可以順道拜訪一下微軟的展臺,與作者們見面!

雷鋒網注:本文編譯自Microsoft Research Blog

【封面圖片來源:網站名Microsoft Research Blog ,所有者:Microsoft Research Blog 】

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