近年來，AI技術(shù)的發(fā)展吸引越來越多人的目光，AI+營銷、AI+安防等等有 AI 概念的事件頻頻出現(xiàn)在人們的視野中。那么，在智能化的領(lǐng)域中，作為設(shè)計師，有什么設(shè)計機會是可以探索和發(fā)力的呢？以下內(nèi)容是筆者通過已有的實踐經(jīng)驗以及桌面調(diào)研、觀察、分析后總結(jié)的在智能化時代下，關(guān)于設(shè)計機會的觀點概述，包括以下內(nèi)容：

• 弱智能化下，設(shè)計在產(chǎn)品中應(yīng)該做些什么？
• 結(jié)合AI能力，設(shè)計在產(chǎn)品中應(yīng)該做些什么？
• 對技術(shù)的了解

一、弱智能環(huán)境下，為用戶樹立正確的期望

智能不是萬能的，現(xiàn)在的智能技術(shù)還達不到完全智能化，不能做到完全無人工參與就能獲得滿意結(jié)果的情況，甚至在人為參與的過程中，還會與人的互動發(fā)生錯誤。這是弱智能環(huán)境下，數(shù)據(jù)量及模型還不成熟的反應(yīng)。特斯拉自動駕駛汽車在三月份發(fā)生了一場車禍（如圖所示），自動駕駛看起來非常智能，但其實功能并不是完全自動的，自動駕駛模塊只處理部分驅(qū)動功能。

△ 特斯拉自動駕駛汽車發(fā)生車禍（圖片來源：CNNtech）

在 Chatbot 的上下文對話中，也總是會存在語義理解出現(xiàn)錯誤的狀況，其智能程度也是在逐步提升的過程中。設(shè)計師需要讓用戶能注意到產(chǎn)品的智能化程度，設(shè)定合理的預期，減少用戶體驗的落差，并在同時能夠展現(xiàn)產(chǎn)品的優(yōu)勢特色以吸引、留住用戶。

1. 告訴用戶我能做什么

智能算法能力提升后，達到某個階段，可以定期的告知用戶自己可以做什么?；蛘咴谟脩暨M入新產(chǎn)品的某個垂直能力下，告訴用戶自己能夠做到什么程度。例如小冰機器人，會在新功能發(fā)布后，主動向用戶推送信息，告知用戶自己現(xiàn)在擁有的新能力，如圖所示。

△ 小冰新功能提醒（圖片來源：微信截屏）

2. 還不能做什么，做錯了應(yīng)該怎么反應(yīng)

當用戶想做什么但是做不了時，需要告知用戶功能的局限性，在不同的場景下，可以有不同的應(yīng)對方案。如在一般輕松的會話過程中，可以模擬機器人的年齡較小，還處在學習中，降低用戶的預期并獲得理解，引導用戶體驗現(xiàn)有的功能。如果在較為嚴謹、緊急的會話過程中，則可以通過升級人工的方式來解決問題，或定時告知用戶對會話內(nèi)容的跟進及處理情況。

二、弱智能環(huán)境下，增強智能特征使產(chǎn)品顯得更智能

筆者從智能的概念出發(fā)去探討智能化特征，以及智能化特征對用戶的感受，由此去挖掘產(chǎn)品中的設(shè)計機會點。

1. 從「智能」到產(chǎn)品「智能化」

從「智能」的定義出發(fā)去推演智能化特征，智能是指具有「智慧」與「能力」，智慧是能夠觸感、記憶內(nèi)容，能夠具備思維能力，并通過語言與行為展現(xiàn)出來?！钢悄芑箘t是指非智慧的對象通過技術(shù)能力具備智能的表象化能力及特征，智能化則能夠感知內(nèi)容，對內(nèi)容具有記憶，能夠產(chǎn)生類似思維的能力，自我學習、主動適應(yīng)的能力，并通過觸點表現(xiàn)行為。相對應(yīng)的，產(chǎn)品具有「智能化」特征，是能夠進行智能感知，進行實時分析并自主決策，并能夠通過執(zhí)行表現(xiàn)出來。

△ 「智能」的定義分析（圖片來源：筆者自繪）

2. 從產(chǎn)品「智能化」特征到用戶的「智能化」感受特征

智能化是產(chǎn)品的表象，相對應(yīng)的，用戶對智能化的特征感受是多方面的，與用戶的調(diào)研中我們能抽取到一些對智能化感受的關(guān)鍵話術(shù)——「它是能快速理解的」、「能主動提供幫助的」、「知道我的，懂我的」、「能夠及時，適時的通知、幫助我」、「背后邏輯好像很復雜很厲害」但是「需要我做的很輕便」，「讓我看起來很簡單」、「對我很親切」，將其與智能化特征相對應(yīng)進行歸納，總結(jié)智能化特征下用戶感受特征。

在智能感知的環(huán)節(jié)，產(chǎn)品給到用戶的感受應(yīng)該是「快速」、「主動」的。「快速」在于用戶的信息能夠被快速獲取，或者產(chǎn)品能夠自動得獲取信息，然后主動地為用戶提供幫助。

在實時分析、決策的環(huán)節(jié)，產(chǎn)品給到用戶的感受應(yīng)該是「能記憶」、「能預測或推薦」，記憶用戶的行為偏好、關(guān)注內(nèi)容等作為數(shù)據(jù)標簽，為用戶提供其個性化的信息及操作路徑，滿足用戶的預期。在產(chǎn)品中監(jiān)控用戶操作路徑預測行為給予輔助，或是對數(shù)據(jù)信息進行分析，給出推薦信息，幫助用戶進行判斷操作。

在執(zhí)行及其表現(xiàn)上，能夠進行「化繁為簡」的處理，從流程環(huán)節(jié)或是單界面互動上減少用戶低價值的操作，使其能夠清晰認知、簡便操作。感官上，一方面體現(xiàn)化繁為簡的技術(shù)感，另一方面則從與人的距離感上拉進關(guān)系，表現(xiàn)擬人化的親近。

這些智能化特征在前后臺產(chǎn)品中可以發(fā)散運用。在后臺產(chǎn)品中，筆者主要以自動化、記憶、實時監(jiān)測等手段來增強產(chǎn)品的智能感。詳見文章《如何讓產(chǎn)品像人工智能一樣懂你？我總結(jié)了這些方法！》

△ 「智能」的用戶感受分析（圖片來源：筆者自繪）

三、告知用戶AI所產(chǎn)生的內(nèi)容

1. 在產(chǎn)品中透出算法智能的能力，增強用戶對AI能力的信心

算法智能在產(chǎn)品中很多時候都是隱形的發(fā)揮作用，像 NLP技術(shù)中對語義理解分析、匹配、預測等都是黑盒狀態(tài)，設(shè)計上可以更多的透出算法智能為用戶帶來的便利，使用戶認知到算法智能的能力，提升對產(chǎn)品智能能力的信任感。

舉個例子，在智能定位模型訓練的過程中，對一批相似的訓練數(shù)據(jù)進行聚類再呈現(xiàn)給用戶，在設(shè)計上可以提示用戶 AI 能力為其所做的事情。如圖所示，告知用戶產(chǎn)品已經(jīng)為其智能聚合了相似的類，提升其操作效率。

△ 智能聚類（圖片來源：店小蜜問答訓練已上線）

在 AI數(shù)據(jù)處理的過程中，會對數(shù)據(jù)進行打標使結(jié)果更加準確。可以通過分析對象的搜索、點擊、點擊停留、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)等交互行為，或個性化特征則如性別、年齡、收入等，甚至一些外界自然因素如時間、天氣等來作為特征進行打標。在推薦結(jié)果中可以透出特征信息，若結(jié)果是正向的，將提升增加用戶對智能的信任。

舉個例子，如圖所示，當用戶在查找某個知識內(nèi)容時，當向用戶推薦解決方案時，同時透出智能化推薦的原因。如該例子中采用了用戶使用的特征，大部分人看過后還有使用的特征標簽更能獲取用戶的信任，輔助用戶判斷，提升內(nèi)容的點擊轉(zhuǎn)化率。

△ 知識智能推薦（圖片來源：筆者設(shè)計稿）

2. 明確是AI能力所提供的輔助決策

另外一方面，在弱智能環(huán)境下，由于數(shù)據(jù)量的不足，AI 所產(chǎn)生的結(jié)果（預測或推薦等）可能存在錯誤的情況。這時候，需要明確告知用戶哪部分是 AI 所產(chǎn)生的結(jié)果，讓用戶自己決定是否信任內(nèi)容而去進一步采納。在現(xiàn)階段，AI 與人工之間是相輔相成的關(guān)系，特別是在后臺產(chǎn)品中，為了保證任務(wù)結(jié)果的準確性，用戶還是會參與到過程中，人工輔助下，AI 能獲得更精準的結(jié)果。同時，AI 產(chǎn)生的結(jié)果在一定程度上還是在輔助用戶進行便捷的操作。

舉個智能預測推薦的例子，在為對象打上數(shù)據(jù)類型的標簽時，通過對內(nèi)容的文本分析、整體內(nèi)容的打標偏向，預判用戶會為該對象打上什么類型的標簽。如圖所示，預測用戶將會打的標簽并進行操作提醒，但由用戶自己決定是否采用。

△ 數(shù)據(jù)類型智能推薦（圖片來源：筆者設(shè)計稿）

四、解釋機器是怎么思考的

現(xiàn)在算法智能在產(chǎn)品上的體現(xiàn)是隱形的，并且在弱智能環(huán)境下，算法能力還不能完全做到針對用戶個性化、特定場景下的自主學習能力，這需要大量的數(shù)據(jù)來源進行訓練。由于算法模型能力有限，并且會影響到產(chǎn)品形態(tài)及邏輯，因此與用戶實際的理解會有差距，從而導致用戶在使用過程中達不到想要的結(jié)果。設(shè)計在這里發(fā)揮的作用既是在以目標為導向下，引導用戶如何正確的利用智能能力以獲得正確的結(jié)果，達到期望。

解釋機器是怎么思考的有解釋的程度之分，從智能化前臺產(chǎn)品到后臺產(chǎn)品，解釋的程度及成本從低到高。

1. 初級階段：解釋怎么用

在初期階段，主要引導用戶如何使用產(chǎn)品，解釋其如何開始運作。以 chatbot 產(chǎn)品為例，在面向消費者時，在會話起始需要引導用戶開啟意圖，開啟某個意圖的方式是命中與意圖相關(guān)的話術(shù)。引導用戶明確自己的意圖，在該意圖下應(yīng)該發(fā)出怎樣的話術(shù)才能觸發(fā)。舉個例子，在會話過程中進行購物，需要明確發(fā)出「買某某」的意圖，引導其意識到要有「買」的關(guān)鍵詞才能進入到購買的流程中。

對于 chatbot 的后臺產(chǎn)品來說，首先需要認知后臺和前臺會話的關(guān)聯(lián)性，如何產(chǎn)生前臺的效果，相對應(yīng)的功能分別產(chǎn)生怎么樣的作用。舉個例子，如圖所示，在進行后臺配置時，告知用戶該功能是對應(yīng)前臺所展現(xiàn)的效果。

△ 前后臺對應(yīng)展現(xiàn)（圖片來源：AlimeBot Plantform）

2. 進階階段：解釋需要做什么能更好的獲得結(jié)果

在后臺產(chǎn)品的配置中，會有一些算法配置方式，會使前臺產(chǎn)品表現(xiàn)得更加智能。但是算法配置的方式，更多的是從算法角度出發(fā)，反推到業(yè)務(wù)中去解決問題，設(shè)計上需要建立兩者之間的關(guān)系，使用戶理解如何做能更好的獲得前臺展現(xiàn)效果。舉個例子，在面向 chatbot 的知識后臺產(chǎn)品中，為了使用戶話術(shù)能更好的命中知識語料，將引導用戶對命中話術(shù)的關(guān)鍵詞進行標注，增加句子的識別度。如圖所示，在輸入話術(shù)之后，提升用戶進行話術(shù)的關(guān)鍵詞標注。

△ 關(guān)鍵詞標注（圖片來源：筆者設(shè)計稿）

3. 高級階段：理解算法模型背后的知識（適用于后臺產(chǎn)品）

針對知識型的后臺，在大量知識的情況下，為了更好的維護及查看知識，將會對知識進行結(jié)構(gòu)化的設(shè)定，結(jié)構(gòu)化的規(guī)范來自于算法邏輯，需要用戶對規(guī)范有一定的了解才能進行合理的配置及使用。另外還會對用戶在業(yè)務(wù)上的梳理能力提出挑戰(zhàn)。在這個階段，初期在線下進行培訓會比較便捷，后期可以考慮在產(chǎn)品上進行課程的培訓。另一方面，對于業(yè)務(wù)的梳理，產(chǎn)品設(shè)計上要盡量靠近用戶現(xiàn)實的梳理思路及梳理現(xiàn)實情況。舉個例子，業(yè)務(wù)小二通常使用 xmind 工具進行業(yè)務(wù)知識結(jié)構(gòu)的梳理，在梳理的過程中有反復增刪改、定位查看、全局查看的操作，對業(yè)務(wù)的梳理概況要有個整體性的掌控感。因此在工具優(yōu)勢的基礎(chǔ)上進行設(shè)計，在產(chǎn)品中完成整體鏈路的編輯。

△ 知識結(jié)構(gòu)化梳理（圖片來源：筆者設(shè)計稿）

五、對結(jié)果提供反饋的入口，以便進一步訓練智能模型

對算法所展現(xiàn)的結(jié)果，給到反饋的入口，可以是一個點贊、點踩，也可以是一個留言入口。為智能化的過程形成一個閉環(huán)流程，使訓練的智能模型能夠更準確。設(shè)計師需要判斷應(yīng)該是怎樣的反饋形式，如何吸引用戶完成反饋。

1. 鼓勵用戶對數(shù)據(jù)的內(nèi)容進行反饋

當用戶與產(chǎn)品進行互動時，給到用戶的反饋不一定準確，可能存在未定位到，定位不準及定位錯誤的情況，在給到用戶的解決方案不能滿足用戶時，最好追加一步詢問，使用戶對內(nèi)容進行反饋。

通常在未定位到內(nèi)容時，智能能力沒有解決用戶的問題，一般情況下需引導其到其他途徑中去解決問題。在定位不準時，可能需要引導用戶換一種說法去定位內(nèi)容。若定位多次仍不準確，或定位錯誤的情況下，對給出的結(jié)果進行評價，針對給出的評價能夠進入到對應(yīng)的遞進途徑中去解決問題，目前為了保證用戶完好的體驗，都需要有人工服務(wù)來兜底解決。對于智能能力來說，引導用戶對數(shù)據(jù)內(nèi)容進行評價反饋，可以使得智能模型維護人員進行更有針對性的調(diào)整，使智能能力更加精準。

六、了解技術(shù)的邊界

為什么談設(shè)計機會還要聊「要了解技術(shù)的邊界」？技術(shù)是實現(xiàn)的基礎(chǔ)，特別是在新興領(lǐng)域中，對技術(shù)的理解是實現(xiàn)設(shè)計的基石。筆者認為設(shè)計師了解技術(shù)邊界有以下兩個方面的優(yōu)勢：

1. 更好得洞察設(shè)計機會

在智能化的新領(lǐng)域中，對技術(shù)的理解可以幫助設(shè)計師更好的理解產(chǎn)品背后運行的邏輯，你可能會在技術(shù)基礎(chǔ)上對技術(shù)傳遞和用戶接收之間產(chǎn)生一些判斷：是否要將技術(shù)能力透出給用戶感知？如果透出，如何讓用戶進行理解及信任？

2. 更深的參與討論，提供設(shè)計決策，幫助算法、開發(fā)明確優(yōu)化內(nèi)容的方向

能夠和算法、產(chǎn)品針對設(shè)想的方案進行有技術(shù)理解的討論，可以明確哪些體驗點能夠?qū)崿F(xiàn)，哪些存在困難，困難點在哪里，明確體驗點的優(yōu)先級，為算法、開發(fā)明確在體驗層面上技術(shù)可以發(fā)揮的精益作用。

圖片素材來源：Justas Galaburda

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