优化人工智能产品UX设计的五个方法

本文的内容来自Debbie Pope,她是Trevor项目的高级产品经理。Trevor是全球最大的LGBTQ青少年自杀预防和危机干预组织,该组织构建了一个AI系统,以识别高风险人群并确定优先级,Debbie Pope总结了5个能够提高 AI 交互体验的方法。

1、尽早明确用户体验

在产品开发时,设想用户将如何与 AI 互动,可以确保团队专注于共同的最终目标,建立有效的护城河,。

例如,流媒体服务的“推荐”功能,在开始数据分析前先概述用户在此功能中看到的内容要素,例如电影名、图像、演员、片长等,将使团队在模型研究时目的性更强,更专注于有价值的模型研究。

用户体验可以分成三个部分:

  • Before:用户想要得到什么?用户如何获得这种体验?他们可能期待什么?

  • During:不同定位的用户应该看到什么内容?是否清楚下一步该如何做?出现问题时如何引导用户?

  • After:用户是否实现了之前的目标?体验是否有明确的终点?下一步怎么办?

明确用户在与 AI 交互前、中、后应该看到的内容,将使团队在一开始就对 AI 模型进行精准的数据训练,从而提供对用户最有用的输出。

2、对收集来的数据用途进行公开

用户是否清楚你为什么需要他们的数据?收集来的数据将用作什么用途?是否需要提示用户阅读条款和条件页面?

注明“这些数据将用于我们推荐更好的内容”,可以消除用户体验中的摩擦点,增加数据透明度。比如用户在Trevor平台上寻求辅导员的帮助时,在对接用户与辅导员之前,平台会明确告诉用户,您所提供的信息将用作我们为您匹配更适合的辅导员。

如果数据收集目的是呈现内容给用户,可以进一步讲解模型是如何得出结论的。Google的“why this ad”选项可以让用户了解Google为什么推送这条广告给自己。并且用户可以禁用广告的个性化功能,决定企业如何使用自己的信息,增强用户对平台的信任感和参与感。

3、收集用户的使用反馈

有时用户可以发现 AI 不会发现的明显错误,提示用户提供意见反馈,团队可以不断改善用户体验,从持续的用户反馈中受益。

例如Google有自己识别危险邮件的方法,但允许用户通过自己的逻辑将邮件标记为安全,这种用户手动校正方法可以让团队逐渐改善自己的危险邮件识别模型。

如果用户能解释 AI 模型错误的原因,这对模型的改进至关重要,这时要为用户提供一种轻松报告异常的途径,并设计能够改善模型的关键问题。

4、评估用户的可访问性

可访问性可能造成用户数据收集的偏差,受过训练的 AI 会导致收集的数据具有排他性。比如由大量白人男性面孔组成的数据集训练的 AI 面部识别算法,对非白人或女性而言,效果就会很差。无论是从外部寻找用于训练 AI 的数据集,还是将要收集的数据集,都需要考虑数据的包容性。

收集用户数据时,用户将利用平台与 AI 进行交互,请考虑怎样使用户更易于访问。每个产品负责人和 AI 工程师都要确保非主流群体可以访问他们正在开发的产品。构建产品包容性的第一步,是了解那些不知不觉被排除在数据集之外的群体。

5、对公平性的衡量

公平性和包容性息息相关,要衡量您的 AI 模型是否在某些情况下不太公平。所以要确保用于训练的数据集以及从用户那里收集的数据足够丰富,足以衡量公平性。并在日常维护模型的过程中时刻监视产品的公平性。

用户体验是用户买单的第一步,作为一名技术人员,要时常思考工具如何受用户影响以及如何影响用户。人工智能有能力进行成百上千万的用户规模的管理,全面考虑用户体验将成为企业的巨大考验。

参考资料来源:https://mp.weixin.qq.com/s/i0eaPBS-PBDXCFAe1RPL_Q

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