Google提出以人為中心的AI產品設計原則 精華
你有沒有發現，現在大家除了關注生成式AI技術之外，越來越關注搭載這些技術的AI應用是否真正為我們的生活帶來實質性改善，而不僅僅是炫技呢？
今天帶大家一起學習谷歌2024年提出的以用戶為中心的AI設計原則的內容。
1. 把AI用對地方
并非所有問題都需要AI來解決。在決定使用AI之前，先問問自己：它真的能為項目帶來獨特價值嗎？
- ?? 目標：利用AI提供無可替代的價值，如個性化推薦或創造全新體驗。
- ?? 注意：不要為了趕時髦而使用AI。有時，簡單直接的方法反而能帶來更好的用戶體驗。
舉個例子，想象一個日程管理App。簡單的日歷功能可能就足夠了，不需要復雜的AI。但如果我們想要根據用戶的習慣自動安排最佳會議時間，或者根據天氣和交通狀況調整日程，那么AI就能發揮獨特作用。
2. 設定合理預期
AI并非完美無缺，關鍵是要讓用戶清楚了解其能力邊界。
- ?? 目標：坦誠地說明AI的局限性，特別是在高風險場景中。寧可少承諾多兌現。
- ?? 注意：過度吹噓AI能力可能會損害用戶信任，甚至帶來潛在風險。
舉個例子，一個AI驅動的醫療診斷助手應清楚地表明它只是輔助工具，不能替代專業醫生的判斷。例如，"本AI助手提供初步參考，請務必咨詢專業醫生進行最終診斷。"
3. 突出實際價值
用戶關心的是產品如何改善他們的生活，而非背后的技術細節。
- ?? 目標：展示AI如何適應用戶需求，助力他們實現個人或職業目標。
- ?? 注意：避免過多強調技術細節，以免疏遠那些更關注實際效果的用戶。
舉個例子，一個AI寫作助手的營銷不應該強調其使用了最新的自然語言處理技術，而應該突出它如何幫助用戶更快地完成寫作任務，提高文章質量，或者克服寫作障礙。
4. 做好錯誤應對
任何系統都可能出錯，關鍵是提前做好應對準備。
- ?? 目標：提供清晰的問題解決方案和用戶支持渠道，讓用戶感到被重視。
- ?? 注意：雖然不是所有問題都能立即解決，但持續改進的承諾同樣重要。
舉個例子，一個AI語音助手可能會誤解用戶指令。設計時應考慮到這點，提供簡單的糾正機制，如"對不起，我沒聽清，您能再說一遍嗎？"或提供文字確認選項。
5. 重視高質量數據
優質數據是成功AI項目的基石。
- ?? 目標：收集多元化、真實的數據，并制定長期數據維護計劃。
- ?? 注意：好的數據不僅是數量問題，更關乎相關性、多樣性和可靠性。
舉個例子，一個面部識別系統如果只用某個特定群體的數據訓練，可能在識別其他群體時表現不佳。確保數據集包含不同年齡、性別、種族的樣本，才能打造出公平、準確的系統。
結語
2024年，AI技術已經無處不在，但優秀的AI設計不僅僅關乎技術實力，更需要以用戶為中心，深思熟慮。通過慎重選擇、誠實透明、價值導向、未雨綢繆和重視數據質量，我們可以創造出真正改善用戶生活的AI產品。
讓我們攜手努力，在這個AI時代，不斷探索和創新，為用戶帶來更智能、更貼心、更有價值的體驗！
參考：https://medium.com/design-bootcamp/googles-ai-design-principles-in-2024-user-centric-ai-experiences-f0d330e89efb
