2024 年是人工智能取得重大進步的一年，這項技術以驚人的速度融入我們的職業和個人生活。

在家里，我很享受看著我的三個小兒子以他們自己獨特的方式沉浸在人工智能世界里。他們被最新一波的人工智能玩具所吸引，尤其是我們家的新“寵物”機器人Loona。它能用近乎科幻般的對話讓他們著迷——這得益于與2024年5月發布的GPT-4o的集成。Loona激發了孩子們的好奇心，引發了他們富有想象力的人機對話，甚至引發了兄弟姐妹之間關于它如何“思考”的熱烈討論。他們的興奮提醒我們，人工智能已經在塑造下一代人與科技的關系——使其更加個性化、引人入勝，甚至更容易被理解。

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這種驚奇感一直延續到2025年，伴隨著NVIDIA在CES上令人嘆為觀止的主題演講拉開帷幕，這場演講展示了人形機器人的進步。NVIDIA首席執行官黃仁勛的演示凸顯了他對機器人和人工智能發展現狀的著迷，以及他對未來幾年快速變革步伐的有力預測。

對于用戶體驗設計師來說，在人工智能快速發展的時代，好奇心與奉獻精神的結合至關重要。擁抱人工智能需要我們重新思考我們的流程，理解該技術的底層系統，并確保人類價值觀和用戶需求始終是我們創作的核心。擁抱人工智能需要我們重新思考我們的流程，了解該技術的底層系統，并確保人類價值觀和用戶需求仍然是我們創造的核心。

隨著人工智能成為數字創新的支柱，我們作為設計師的角色也在不斷演變。我們不僅要塑造界面，更要打造將以人為本的原則與全新的技術交互方式相融合的體驗。這種轉變要求我們像技術人員一樣思考，擁抱數據驅動的系統，并將用戶中心置于人工智能項目之中。

為了引領這一轉變，領先的科技公司和大學為以人為本的人工智能提供了切實可行的戰略。在本文中，我將分享來自 IBM、谷歌、微軟和卡內基梅隆大學的用戶體驗框架，為應對人工智能技術和工具的快速發展提供洞見和資源。

1. IBM 的 AI/人類語境模型

IBM 的AI/人類情境模型是其AI 設計實踐的核心。該模型提供了一個結構化的框架，確保 AI 解決方案能夠與用戶無縫交互，并隨著用戶輸入而不斷演進，同時尊重并增強其運行環境。

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IBM 的 AI/人類情境模型旨在指導符合人類需求和價值觀的 AI 系統的開發。該模型將 AI 驅動的體驗分解為幾個關鍵考量因素，每個因素對于創建有目的性、情境感知和以人為本的解決方案都至關重要：

1. 理解意圖：人工智能系統必須優先考慮以人為本的目標，并考慮用戶的意圖、情感和情境。意圖代表了人工智能系統的基本宗旨，涵蓋了用戶和企業的目標、愿望、需求和價值觀。它定義了解決方案背后的“原因”，并確保系統設計具有清晰的、以用戶為中心的目標。
2. 數據與政策：這指的是從用戶和外部世界收集的原始數據，以及保護和管理其使用的政策。數據是人工智能決策的支柱，但其收集和處理必須遵守嚴格的道德和監管標準。情境是實現有效人工智能交互的關鍵。IBM 強調系統理解影響用戶行為的情境和環境因素的重要性。例如，位置、時間或任務緊急程度等情境數據可以幫助人工智能提供更個性化、更相關的建議。
3. 機器理解、推理、知識和表達：這指的是人工智能系統在其領域范圍內解釋結構化和非結構化數據的能力，應用邏輯分析數據并決定最佳行動方案的能力，確保知識庫通過新見解動態更新的能力，以及以符合用戶環境和期望的方式傳達其響應的能力。
4. 人類反應與系統改進循環：這強調人工智能系統必須被設計為與人類協同工作，而不僅僅是為人類服務，從而確保自動化與人類自主性之間的平衡。用戶反應反映了用戶對人工智能系統表達的真實反饋——無論是顯式的還是隱式的。學習強調系統如何基于用戶交互和反饋不斷改進，使其能夠隨著時間的推移不斷發展并更好地服務于其目標。
5. 評估結果：這強調結果衡量人工智能系統對現實世界的影響，代表它如何有效地滿足用戶需求并有效且合乎道德地解決問題。

2. Google 的可解釋性評估標準

Google 的可解釋性評估標準 (Explainability Rubric)提供了一個清晰的框架，用于創建透明、公平且以用戶為中心的 AI 系統，并重點強調了 22 條需要與用戶分享的關鍵信息。隨著 AI 不斷影響我們的工作方式、與企業的互動方式，甚至成為我們表達自我的工具，確保用戶能夠理解并信任這些系統至關重要。

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該評分標準分為三個信息級別：一般級別、特征級別和決策級別。

1. 總體層面：概述您的產品或服務的運作方式，包括人工智能的作用。解釋使用人工智能的主要目的和優勢、商業模式以及人工智能如何促進價值創造。重點介紹為確保安全、公平和透明而采取的措施，包括與社區互動、解決偏見問題以及分享績效信息。
2. 功能層面：詳細說明具體的 AI 功能，包括其運作方式、AI 的激活時間以及用戶控制選項。解釋系統限制、人工參與和個性化選項。提供有關所用數據的信息，包括訓練數據、外部輸入以及用戶數據的處理和利用方式。
3. 決策層：闡明具體的人工智能決策是如何制定的，系統對其輸出的可信度，以及如何識別錯誤或低質量結果。決策完成后，應提供用戶反饋渠道，允許提出異議，并清晰地告知用戶錯誤和修復措施。

3.微軟的人機交互體驗（HAX）工具包

微軟的HAX 工具包是一個綜合框架，專為開發面向用戶的 AI 產品團隊而設計。它有助于概念化 AI 系統的功能和行為方式，使其成為設計早期階段的實用工具。

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HAX 工具包功能多樣，允許團隊根據自身獨特的需求、用例、產品類別和目標，混合搭配其設計工具。HAX 工具包的關鍵組件包括：

1. 人機交互指南：這些是設計用戶交互過程中 AI 行為的最佳實踐。它們指導 AI 產品規劃，以確保直觀有效的體驗。
2. HAX 設計庫：一個資源中心，通過可操作的設計模式和真實世界的例子來解釋人機交互指南。
3. HAX 工作簿：一種協作工具，供團隊確定優先實施哪些指南，促進有重點且高效的設計討論。
4. HAX 劇本：該劇本專為自然語言處理 (NLP) 應用程序量身定制，可識別常見的人機交互故障并提供緩解這些故障的策略。

4. HCI Institute 的 AI 頭腦風暴工具包

AI 頭腦風暴工具包由卡內基梅隆大學人機交互 (HCI) 研究所的研究人員創建，旨在提煉 AI 能力，幫助團隊探索如何利用 AI 構建應用。創新的停滯往往并非源于技術，而是因為團隊選擇了錯誤的項目。AI 頭腦風暴工具包解決了這個問題，提供了一種結構化的方法來設計既技術可行又以用戶為中心的 AI 驅動解決方案。

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該套件的結構化方法降低了開發不相關或不必要的AI解決方案的風險。通過關注AI的功能和用戶的需求，該套件使團隊能夠進行周到而有效的創新。該套件將AI功能分為不同的功能，例如：

• 檢測模式（例如識別圖像中的人臉）
• 預測趨勢（例如預測股票價格）
• 生成內容（例如創建合成圖像或文本）
• 自動化操作（例如跨不同應用程序執行工作流程）

它概述了 40 個涵蓋醫療保健、教育和交通等不同領域的真實 AI 產品示例。該工具包還包含創意提示、影響力-投入矩陣和績效-專業知識網格等工具，可指導用戶選擇具有高影響力且可行的創意。要使用該工具包，首先要查看 AI 功能和示例，以激發您的團隊靈感。然后，進行結構化的頭腦風暴會議，探索機會、完善概念并評估潛在解決方案。該資源非常適合研討會、組織戰略會議和創新實驗室，確保團隊設計出具有影響力且以用戶為中心的 AI 產品。

5. Google 的 People + AI 指南

《People + AI 指南》由 Google 的多學科團隊People + AI Research (PAIR) 創建，提供了方法、最佳實踐、案例研究和設計模式的全面資源，旨在幫助設計師、開發人員和產品團隊創建有影響力的 AI 驅動解決方案。

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該指南介紹了 20 多種設計模式，為 AI 產品設計提供了實用且以行動為導向的指導。這些模式專注于解決產品開發過程中的關鍵挑戰，并圍繞常見問題進行組織，以幫助團隊找到相關的見解。

• 以人為本的人工智能入門：
  包括確定人工智能是否增加價值、設定明確的用戶期望以及有效解釋產品優勢的指導。
• 在產品中使用人工智能：
  強調充分利用人工智能，平衡自動化與用戶控制，并管理精度和召回率的權衡。
• 引導用戶熟悉 AI 功能：
  涵蓋熟悉度、確保探索安全以及對新功能提供清晰的解釋。
• 向用戶解釋人工智能：
  專注于解釋人工智能能力以便理解，適當地展示模型信心，并在直接用例之外提供更深入的背景解釋。
• 負責任的數據集構建：
  重點介紹諸如涉及領域專家、為數據標簽者設計、維護數據集以及接受現實世界數據的混亂等實踐。
• 建立和校準信任：
  指導團隊透明地設置隱私、錯誤責任以及實現用戶反饋和監督。
• 平衡用戶控制和自動化：
  提供有關逐步實現自動化、在需要時將控制權交還給用戶以及確保自動化安全的建議。
• 故障期間為用戶提供支持：
  鼓勵規劃錯誤解決并確保用戶在 AI 系統發生故障時能夠繼續前進。

這五個框架為設計能夠自然融入我們日常生活的人工智能奠定了基礎——無論是好玩的、會對話的機器人玩具，還是讓我們保持井然有序、高效的應用程序。作為用戶體驗設計師，以人為本的框架來處理人工智能意味著要在新技術能力與責任之間取得平衡，審視人工智能是否已準備好并適用于每個用例，并構建具有用戶反饋循環的系統以推動持續改進。

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