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微软认知服务的用户体验研究员汉娜·舍伍德(Hannah Sherwood)带领我们了解人工智能与用户体验原则之间的联系。

在过去的几年中,用户体验已经从一个相对孤立的学科发展成为数字营销和设计的基础方法。随着人工智能(AI)等新兴技术产生新形式的用户交互,用户体验思维正在扮演新的重要角色。

在这个快速发展的空间中,用户体验相关的问题几乎是无穷无尽的,尤其是在语音识别等新兴领域,这些领域将屏幕的熟悉度抛在了脑后。没有关于这些体验的外观、声音和感觉的模板,用户体验研究员和Filterati Hannah Sherwood解释道,正是用户体验的原则为这条未知的道路铺设了可用性、可访问性和有效的故事叙述。

目前正在为微软认知服务进行用户研究,Hannah深陷技术领导者在塑造这些体验时所面临的实质性问题:实际挑战通常不会出现在围绕AI的大肆宣传的头条新闻中。她解释说,她的研究一次又一次地把同样的概念带回家 — 她认为这是将人工智能根植于真实用户需求的最大关键之一。

在这次采访中,Hannah解释说,当公司打破将人工智能作为一个重大突破性解决方案的趋势时,人工智能是最有效的。相反,她认为,最好将其作为一个高度特定的工具集合 — 许多人已经比我们大多数人想象的更熟悉了 — 他们可以用它来打造专注的、真正以用户为中心的体验。

请继续阅读Hannah的见解,了解在人工智能环境下用户体验的真正含义,以及如何放慢速度将人工智能分解成不同的部分,从而帮助企业更好地利用其潜力。

问:用户体验思维如何适应人工智能体验的创造?

任何时候有了新技术,人们都会对它能完成的任务感到非常兴奋。人工智能确实如此,这是可以理解的。然而,很容易被流行语所吸引,而失去对这些体验真正目的的关注。人们迫切希望创建能够“无所不能”的人工智能工具,比如聊天机器人,它可以谈论任何事情。这种方法可以产生听起来令人兴奋但不一定针对特定需求的产品,并为用户设定不切实际的期望。

UX帮助AI技术专注于手头的核心任务:用户是谁,他们需要完成什么,以及什么将帮助他们尽可能快速轻松地完成这些步骤。通常,这意味着引导公司远离“酷”,转向对客户和业务目标最有效的方法。

在设计人工智能体验时,我认为退后一步并评估我们决策背后的理由是非常重要的。用户体验思维可以帮助我们了解全局。

问:你最近的研究集中在会话界面上。是什么让这些经历独一无二?

通过对话界面,一直处于用户体验核心的问题变得更加明显。我们谈论的不仅仅是屏幕上的像素;我们正在检查所有不同的部分,它们结合在一起,创造出整体体验。讲故事一直是用户体验工具包的一部分,但当我们想到这些新类型的交互时,这种技能就变得更加重要了。

通常,人们会从网站、应用程序或产品的界面以及我们如何使用这些视觉线索从a点导航到B点的角度来考虑用户体验。当我们开始考虑语音界面或聊天机器人之类的东西时,突然之间就不再有真正的屏幕了。把界面拿开,我们还剩下什么?这迫使我们从根本上思考这些经历应该是什么样子。

有时,这意味着确定对话界面不是最适合当前问题的。比如说,我是一家航空公司,它想建立一个聊天机器人来帮助客户计划他们的旅行。用户体验研究可能会揭示,它将为用户节省更多的时间和步骤,从而放弃对话界面,使用不同的机器学习工具。例如,更好的解决方案可能是一种基于过去行为自动建议航班的算法。无论答案是对话界面还是其他什么,用户体验原则都有助于使这些决策更符合实际可用性。

问:UX专家正在对话界面中努力解决的可用性挑战的一个例子是什么?

在这一领域有许多用户体验挑战需要解决,其中大多数挑战来自人们往往高估这些工具的功能这一事实。用户经常尝试与语音和聊天软件进行交互,就像他们与其他人进行交互一样。但人类交流中有很多都是默示的:尽管技术正在迅速改进,但像Alexa这样的产品根本无法做出一个人所能做出的推论和联系。

当机器无法处理用户试图传达的内容时,很容易陷入“我不明白,再试一次”的令人沮丧的循环中。这种情况可能会让用户对界面甚至整个品牌产生负面印象。

当AI部件卡住时,我们如何才能让它成为用户更好的体验?这种对话流会是什么样子?聊天机器人能否提供更详细的说明,或根据其理解的部分提供选项?作为用户体验研究人员和设计师,我们可以帮助用户更清楚地了解该工具的功能和局限性,设置“护栏”,防止他们撞到这些障碍。

问:你认为有什么误解阻碍了公司的人工智能努力吗?

从根本上说,我认为人们普遍缺乏对人工智能到底是什么的理解。我甚至见过技术领导者用模糊或不准确的术语谈论人工智能。把它推广到普通大众,它会开始感觉像一个时髦词。

我认为问题的很大一部分是人们对人工智能的看法非常科幻。他们描绘了一台机器,它可以像我们一样无缝地解释和响应各种视觉和上下文信息。这就是该领域的人们所说的“通用人工智能”,这是一个难以置信的难题,我们不可能在有生之年解决它。

我不认为“人工智能”一定是最有意义的术语,因为它与科幻小说中经常出现的“智能”无关。它更多的是关于自动化和信息处理,我们已经在这方面做了很多工作。当人们想到人工智能时,他们并没有想到我们大多数人已经在使用的机器学习应用程序。

与许多人的议论相反,我认为人工智能最重要的影响实际上将是非常微妙的:自动化的小时刻将使我们的日常工作更加顺利和高效,希望给我们更多的时间来解决更有趣的问题。通过扎根于这一现实,我们可以更好地理解和更创造性地利用我们可以利用的工具。我认为主要的收获是人工智能其实不是一件事:它是可以拼凑在一起解决各种各样问题的较小部分的组合。

问:公司可以采取哪些措施来最好地利用这些机会?

开始探索广泛的人工智能“拼图块”,以及它们如何针对用户的特定需求。想一想你现在正在做的那些可以从自动化中获益的事情,然后探索哪些工具可以使它们自动化。例如,微软的认知服务套件有30个服务和API,涵盖从图像和面部识别到文本,甚至情感分析的所有内容。请记住,如果你想要的技术现在还不存在,那么这个行业的变化速度是如此之快,很可能很快就会上市。

当然,将以用户为中心的思维作为AI研究和决策的核心。用户体验技能集将继续同样重要 — 如果不是更重要的话 — 比他们今天在塑造这些工具方面做得更好。如果你真正了解你的用户,并且能够预测和满足他们的需求,那么你已经赢了。

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