编者按:这篇文章出自 Nurkhon Akhmedov 之手,他基于 Google 的 People + AI Research Patterns 梳理总结了 5 个更为基础的 AI 的设计原则,以下是正文:

基于谷歌官方文档,总结了 5 个 AI 产品设计核心原则

进入 2024 年之后,在数字产品中集成 AI,已经从新鲜事物转变为必要的操作。然而,随着这种转变出现,在落地数字产品的时候,我们有责任确保产品具有创新性,而且在集成 AI 功能的同时让用户需求和道德标准也高度一致。Google 的 2024 年人工智能(AI)设计原则,就是为应对这些挑战而出现的,它提供了一个全面的框架,确保 AI 成为增强用户体验的强大支持。本文将会探讨了这些基础原则,为创建有益、透明且以用户为中心的 AI 解决方案,提供足够深入的见解。

1. 搞清楚何时适合用 AI

基于谷歌官方文档,总结了 5 个 AI 产品设计核心原则

并非所有工具都适合融合 AI。在往产品当中加入 AI 之前,问问自己它是否真的可以为你的项目,增添了一些特别的东西。AI 非常适合推荐个性化内容和识别图像内容等任务,但有时最简单的规则和手动输入就可以很好地完成工作,相反强行加入 AI 会让事情变得太复杂。

目标:
使用 AI 提供有独特有价值的东西,例如根据个人品味或偏好定制建议,创造曾经不可能实现的体验。

务必记住:
不要仅仅因为 AI 流行就一定要使用它。有时,简单的方法可以带来更好的用户体验。

2. 设定明确的期望

基于谷歌官方文档,总结了 5 个 AI 产品设计核心原则

AI 并不总是能给出正确的信息,但这没关系。重要的是让用户知道会发生什么。诚实地告诉你的用户,AI 可以做到什么,以及它可能会在哪里出错。这种诚实不仅可以防止用户感到沮丧,还可以一定程度避免用户失望。随着时间的推移,坦诚地态度会建立起更扎实的信任。

目标:
坦率地传达 AI 的限制,尤其是当存在高风险的时候。最好是少承诺多交付。

务必记住:
过度宣传 AI 的能力,尤其是在关键情况下,可能会削弱信任感并使用户面临有风险的境况。

3. 关注效果,而不是 AI 功能本身

基于谷歌官方文档,总结了 5 个 AI 产品设计核心原则

通常,用户最关心的问题,是你的产品是否可以让他们的生活变得更美好,而不是它背后的技术和魔法。在介绍 AI 驱动的服务时,需要强调它给用户的日常体验,可以带来的好处。

目标:
展示这一 AI 工具是如何满足他们需求的,并且在他们需要时这一 AI 工具随时会出现,从而增强他们效果,构建出有效的用户旅程。

务必记住:
过多地呈现 AI 的复杂性,可能会疏远那些对目标和效果更感兴趣的用户,而这个人群可能占多数。

4. 为出错做好充足的准备

基于谷歌官方文档,总结了 5 个 AI 产品设计核心原则

任何系统(包括 AI )都不可避免地会出现错误。从一开始就计划好如何应对错误和问题是至关重要的。考虑潜在的错误,了解它们的影响,以及如何解决它们。你们的产品会提供手动操作的替代方案吗?AI 停摆的时候,直接提供客户支持能实现么?这些都是保持用户满意度的关键因素。

目标:
当事情未按计划进行时,为用户提供解决方案和额外的技术支持,确保用户感到被倾听,被重视。

务必记住:
并非每个问题都可以立即解决,但可以采取措施防止未来发生错误,这样表明产品的态度,并对用户给出持续改进的承诺。

5. 优先选择高质量的数据

基于谷歌官方文档,总结了 5 个 AI 产品设计核心原则

任何成功的 AI 项目的基础,都是高品质的数据。数据管理不善可能会导致「数据级联」,即一个问题会引发另一个问题,从而影响最终的用户体验。尽早投资足够强大的数据实践,可以防止后续的这些陷阱和问题。

目标:
深思熟虑地收集多样化的真实数据,并持续地进行数据维护。与专家合作还可以确保你的 AI 建立在坚实的基础上。

务必记住:
好的数据不仅仅在于数量,还在于质量。它关乎相关性、多样性和可靠性。

结语

2024 年,我们不能为了用 AI 而用 AI。通过关注真实的用户需求、设定切合实际的期望、强调技术优势、为错误做好准备,并且投资高质量数据,我们可以创建不仅智能而且足够聪明的 AI 解决方案。

这些核心原则之外还有更多内容,可以阅读官方文档: Google People + AI Research Patterns

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