对于人工智能,体验/服务设计师该如何去思考?

 2019-05-05 11:13:26  来源:广东省工业设计协会  次浏览

前言:

很显然我们已经开始迈入人工智能的新时代,那么作为服务/用户体验设计师,重新思考人与机器的关系并且可以在实践中加以应用,是在未来设计中必不可少的一个环节。在未来数字化领域中,服务/用户体验设计师将需要设计出相应的界面或触点,让人类与人工智能之间可以相互传递有价值信息从而促成真正的合作共生。

 

 

在过去,机器只能单纯的根据设定程序去执行一些简单的动作和工作,而如今,机器已经可以开始自主学习(learn),自主感知(perceive)和自我思考(think),从而去完成一些更复杂的工作,人工智能也就随之真正诞生。这些人工智能显然在不久的未来将创造出一个新的系统,颠覆这个世界传统的认知,将人类带入下一个时代。那么,实际的问题也随之而来:我们如何看待人工智能?人工智能将如何改变我们的工作生活?它将实际代替人类么?或者是怎样使之纳入现有的系统,让人类和机器可以更好的协同及交互?显然,这些问题不仅仅是技术层面的,更多的是一种对于未来人机关系的思考。接下来,笔者将结合问题,去发展一些自己的思考。
 

怎样理解人工智能以及设计角色?



对很多人来说,人工智能是神秘的,未知的,甚至是可怖的。或许是电影看的多:)当很多人谈到这个话题的时候,他们会联想到人工智能对于他们工作的威胁,甚至对于生命的威胁。而这些认知,都来源于人们对人工智能错误的认知,因为他们根本不了解人工智能这项技术的工作原理以及技术局限。很多时候,媒体都会传递给人们片面的认知,从而让人们对于人工智能产生一种抵触或者够不着的心理,从而不利于我们对人工智能与人类的合作和共生产生真正的思考。所以,正确的理解与认知,对我们来说,会显得格外重要。



事实上,人工智能的能力是非常局限的。人工智能非常擅长于通过数据库采集信息从而处理复杂的计算,同时人工智能也非常擅长于处理重复且反人类的机械式工作以及计算。但是,相对于人类来说,人工智能很难从复杂的信息资源中分析并提取一些有价值的信息,无法结合上下文作出细微的推断,且无法使用人类的情感天赋以及所谓的“常识”去做一些判断。从上述中,我们可以发现人类其实在优化,商讨,解释,教育,协同,领导力,同理心甚至幽默等等方面将占到非常大的优势,而这些能力是人工智能非常难以达成的。所以,有效的结合(combining)人类与机器的能力,互补协作,将会放大两者各自的优势,从而事倍功半

 

举个现实中的例子,一家保险公司开发了一套人工智能工具(本身带有潜在欺骗理赔形式的数据库,且可以通过学习从而识别出新的欺骗理赔形式加入数据库),目的是帮助他们的理赔审核员判断出哪些理赔是虚假带有欺骗性质的。虽然这个工具需要审核员去不断的在工作中去引导训练,从而可以处理一些新情况。但是这个工具的确帮助审核员获得了相对于之前独立工作更好的工作体验。而且一旦训练成熟,它将解放审核员的时间,让他将琐碎且数量庞大的理赔真假判断中抽离,从而更多的关注战略层,譬如可以更加关注于怎样从根源上防止理赔的发生,或如何维持客户关系等等。这就是一个典型的人类与人工智能协同工作的例子,互补,互动,互惠
 



在人工智能世界,用户体验/服务设计师显然会和工程师技术研发师一样,占据重要的位置。因为设计师必须去保证人们与人工智能之间的交互及体验是以人为本的,吸引人的,且是有意义的。除此之外,设计师还必须考虑整个系统以及生态,使其创造出积极且具有影响力的社会价值。

 

人工智能 - 

蓝图上新的利益相关者




服务设计师的一个职责就在于通过运用一些技术的部署,来支持和促成用户和服务提供者的关系,从而保证服务的高质量运作。但是这里有一个很重要的设计原则就是,技术虽然需要被考虑,但是它必定不是服务的驱动者,而是赋能者。

人工智能,却可以打破这个原则。因为人工智能可能不仅仅是一个技术或者工具,而且它很有可能和人一样,成为可以驱动服务的新的利益相关者,因为它也需要去学习,去交流,去“进化”,在服务中产生更可持续的价值。这些可能的价值包括帮我们处理单调乏味的工作,提升利益相关者们的参与感,提高时效以及提供持续的数据洞察从而推动决策。

因此,想要最大化人工智能所带来的好处,用户体验/服务设计师需要开始像思考利益相关者一样去思考人工智能,而不仅仅将它视为一个工具。如何安排人工智能,去让工作人员可以关注于作为人类更擅长完成的工作及任务,从而提升用户对服务的感知与体验?这应该是每一个用户体验/服务设计设计师都应该思考的问题。

 

人机协作需要双向交流

(Two-way communication)



考虑到人工智能作为一个新的提供服务的关键角色,那么它必定也会存在服务传递以及服务交换,这时,双向交流是必不可少的。就比如之前提到的那个保险公司审核员的例子,人工智能与工作人员相互提供服务,和谐共生。但是,如果往细里想,人工智能和人类“思考”事情处理事情完全是处在两个完全不同的维度,那么他们该如何去进行交流和合作从而促成高效高质量的服务交换呢?人工智能该如何和人类交互,才能确保它是用户友好的呢?因为交流是双向的,所以接下来,文章将从两个方向来进行提供一些解决问题的思路。

机器到人 

(Machine-to-Human )



当我们看一张小猫的图片,我们也许一下子就能看到说毛茸茸的耳朵,尾巴以及诱人可爱的猫爪,然而机器看到的是一堆像素点。为了让人工智能明白其实人类看到的是一只小猫,机器必须首先记忆猫的像素模型(毛绒耳朵,尾巴等等),通过多次的数据输入来分析出构成猫这个标签的像素分布以及像素信息,然后达成最后的认知,最后在看到图片时都可以快速计算来识别出小猫。这就是人工智能最基本的认知原理。

但是试想一下如果机器只是简单的提供他们计算结果,譬如这个结果是“猫”,那其实并不能算作一个有意义的解释,也不是用户真正想要的。用户更想要的(也是用户看到图片会认知到的),是一些包含具体描述,甚至情感的信息,比如“一只可爱的花斑肥猫,它抱在手上一定很重”等等。所以,从机器到人的交流,我们必须去思考如何转化机器的语言,让这些语言更加易于让人理解,生动。

总结来说,相对于机器“是”或“否”的答案,或是复杂的算法链,体验/服务设计可以促使人机进行更多微妙的互动,从而使他们合作起来更加有效和谐。所以作为设计师可以做的,也许是协作算法师一起去推动更多的交流交互多样性(特别在重要的服务环节),或者视觉化重要的决策点以及决策模型(人工智能做的决策)使之更易于管理及理解,再或者是提升人工智能的可信赖感等等。

 

人到机器 

(Human-to-Machine )

 



相反的,人类也需要方式方法去给人工智能推送有效的信息,从而去训练它们并不断的升级它们,使它们变得越来越好用。举个例子,waze,一个导航app,它可以基于基础数据库和其他用户的实时路况数据输入来进行推算,最终帮助用户找到最快捷的路径。用户的数据输入量越大,这款app就在不断的自动优化,用户体验也就越来越优秀。

 

所以该怎样输入信息?输入怎样的信息呢?我们知道人与人之间的交流解释其实都是很复杂困难的,充满了不确定性,不准确性以及含义模糊性,更何况是给到机器。就比方说在中国我们会说我们的三四线城市为“小城市”,但是也许中国的一个小城市的人口和占地会远超一些国外国家的大城市,所以这个词其实就是很模糊的一个东西。在人与人之间的交流中我们可以通过补充以及上下文可以自然的明白这里的“小城市”是指什么,可是机器就很难反应了。

 

用户体验/服务设计师因此需要全面的去思考和设计传递给机器与人传递信息的界面。这些界面将需要给人们创造一些场景可以给机器提供一些持续不断,清晰且准确的信息输入,从而可以让机器的“学习体验”变得更加良好,从而真正实现人工智能。并且,在人工智能的开发阶段,也需要进行尽早且频繁的纳入用户进行研究以及可用性测试,以确保机器在未来的工作中可以有效学习。


 

总结

当下,树立一个可以感知,分析,合作的新的人机系统是未来的方向和机会点。这样的新协作系统应该整合人本身的优势以及人工智能的优势,从而创造更加高效有效的服务,运行模式。而用户体验/服务设计师在这个系统的开发应用中应该扮演促进提升人机交互,体验,关系的角色,连接人与人工智能。

未来人机的交集将会越来越多,关系也将会变得越来越扩展,所以对于设计师来说掌握这些技术的可能性,并结合基础的“以人为本”的设计方法去构建一个和谐的人机新系统,必将让无论是人还是机器都发挥出更大的潜力

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