AI工具体验差?来掌握这8个核心设计原则!

编者按:如今 AI 工具已经相当多了,但是它们从用户体验的角度来说却存在诸多问题,这篇文章出自资深产品设计师 Ben ,他研究了 Miro、Figma、Copy.AI、Grammarly、Notion、Taskade、Gamma 等公司是如何处理 AI 的,梳理了当下最常见的问题,以及解决这些问题的 8 个核心原则或者说技巧,以下是正文:

在过去的两年里,如果你在科技行业工作,你的关注点很可能被一个单一的主题所占据: AI 。

我们的技术演进已经进入了全新的时代--继个人电脑、互联网和智能手机之后, AI 现在已成为讨论的中心点,这样的讨论出现在公司的会议室和董事会的讨论中,出现在家庭聚餐、各大报纸的头版头条,甚至政府会议中也会谈及。

AI 初创企业的数量已从 2018 年的 4000 家增至 2024 年的 70000 家。随着 AI 在不同行业的普及,用户体验从业者比以往任何时候,都更需要设计出具有良好用户体验的 AI 。然而,设计 AI 并不像我们想象的那么简单。对于UX设计而言,AI 是一个不可预测的复杂变量,对于设计师来说,如何 透过「充分的体验」来打造适合 AI 的用户体验,是一个巨大的挑战。

用户体验专家雅各布-尼尔森(Jakob Nielsen)几个月前写过一篇文章,称 AI 产品存在基本的可用性问题,比如输出内容的一致性很差,欠缺充分的映射。类似的讨论你可以在这篇文章、这篇文章和这篇文章中找到,这些文章探讨了 ChatGPT 和 Midjourney 的可用性问题,以及它们复杂耗时的设置过程,比如用户在使用 Midjourney 之前,必须先注册 Discord。

最近几个月,我抽空设计了几个 AI 应用,并体验了 30 多个最新的设计领域相关的应用。在这个过程中,我发现了一些常见的 UI 设计模式和改善体验的技巧。所以,接下来我们可以深入探讨一下这些错误,并揭开其中的奥秘。

UI 模式的主要问题

如果你在日常生活中曾用 AI 来搞定过一些问题,那么你会注意到,UI 模式通常会分为以下 3 类——形态自由式 AI (允许你直接输入提示词,并执行任务)、任务驱动式 AI (帮你执行特定任务)和后台隐形式 AI (在后台工作,帮助你提高工作效率,但不声张)。

接下来我们逐一看看。

1、形态自由式 AI

形态自由式 AI 是如今最常见的 AI 应用方式。UI 通常以侧边栏或嵌入式弹出窗口的形式呈现,用户可以随时调用这些 AI。

微软 Copilot、Notion Q&A 和 Taskade AI 等工具,就是典型的形态自由式 AI。

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微软的 Copilot 就是形态自由式 AI 的典范

虽然形态自由式 AI 的优势在于用户可以随时访问它,并且可以执行他们希望实现的几乎任何任务,但其形态自由的特性往往也会带来很多问题:

❌ 用户不清楚 AI 能做什么:由于 AI 是完全自由的,它在很大程度上依赖于用户的 AI 知识储备,以了解如何高效、有效地使用 AI 。提供如何开始使用的说明可能会有所帮助,但很多时候您需要为用户提供更多指导,如提供教程、社区范例等,以方便新用户开始使用。

❌ 结果的可预测性低:形态自由式 AI 可能会产生许多不可预见的结果,以及边缘情况,这对于设计师和开发者来说,在实施过程中处理这些情况,比较具有挑战性。例如, AI 的响应时间可能在很大程度上取决于用户所提的需求。如果处理不当,用户可能会对结果产生沮丧的感觉。

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Notion AI 问答是形态自由式 AI 的另一个例子

2、任务驱动式 AI

任务驱动式 AI 通常用于协助用户执行特定任务,如总结内容、翻译文本等。这种类型的 AI 通常只需一个按钮就能激活,让用户无需与任何数据交互,甚至无需输入任何数据,就能完成特定任务。

任务驱动型 AI 的案例包括 Miro 的 AI 聚类功能、Arc 的整理标签功能和 Grammarly 的 AI 语法修正功能。

常见问题:

❌ 缺乏语境:要让 AI 输出准确的结果,就必须提供足够清晰的上下文语境。然而,任务驱动型 AI 往往缺乏供用户输入上下文的功能性 UI 组件,这可能会阻碍用户拿到预期结果。这就需要产品在设计 AI 功能时,添加自动促进用户输入上下文的机制。如果没有足够的语境,用户可能会感觉 AI 的反应不够充分,也会因此感到沮丧。

❌ 缺乏反馈链路:研究表明,用户对 AI 的信任程度不足以让他们主动、充分地完成任务;相反,用户更愿意对 AI 的输出内容进行审视,并在可能的情况下,对其进行改进。然而,任务驱动式 AI 的性质本身,有时意味着用户没有机会审视 AI 的输出结果,并提供反馈。这种差异可能会导致用户期望与 AI 之间脱节。

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Miro AI 可以让用户按关键词和情绪,对便笺进行一键分组

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Arc AI 可以让用户一键整理标签页

3、后台隐形式 AI

第三种形式的 AI ,是那些在后台工作、用户看不见的 AI 。这些 AI 与用户没有互动,在后台工作,为用户提供最佳体验。

例如,Netflix 会为你推荐合适的连续剧或电影,Facebook 会根据你的习惯自动生成推荐的内容。

常见问题:

❌ 隐私问题:后台隐形式 AI 操作虽然在大多数情况下,能改善用户体验,但用户往往不知道 AI 正在收集、处理和存储哪类数据。例如,Netflix 跟踪用户的观看习惯以进行推荐,Goodnotes 可能会分析手写笔记的内容,这些例子都说明了这种做法可能会引发隐私安全的问题。

❌ 缺乏可见性: AI 的后台工作有时会让用户感到沮丧,尤其是当结果与预期不符,或者用户对 AI 如何决策缺乏了解时。例如,虽然 Facebook 的推荐系统旨在帮助用户找到最感兴趣的内容,但用户可能会对 AI 给出的不准确结果感到意外甚至困惑,却没有明确的方法来帮助 AI 理解,或者纠正潜在的问题。

为 AI 设计更好的用户体验的 8 个技巧

接下来,我们深入了解一下在产品中为 AI 设计的 8 个主要技巧。

🚀技巧 #1--为用户提供说明

应该为用户提供资源、示例和教程,帮助用户了解如何使用 AI 。常见的做法是提供示例,或展示其他社区成员的结果,以启发用户并让他们了解他们可以从 AI 中得到什么。

《Designing Bots》一书中也强调了这一概念,书中强调了 AI 助理在最初和用户交互过程中声明其目的的重要性。通过从一开始就提供清晰的说明和实用的示例,可以帮助用户了解 AI 的全部能力。这一基础步骤,对于设定预期非常重要,它可以帮助用户有效利用 AI 的潜力。

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来自 Copy.AI、Framer 和 Galileo 的一些示例

🚀技巧 #2--提供反馈并控制预期

用户体验的三个主要原则是 Affordances、Mapping 和 Feedback(日常事物设计), AI 也不例外,尤其是在提供反馈方面。

设计 AI 功能的最大挑战之一是结果的不可预测性。在某些情况下,您可能会创建一个针对特定任务的 AI ,协助用户完成简单的任务,在这种情况下,可预测性相对较高。然而,在更多情况下,你会发现自己在设计 AI 时,几乎不可能预测用户将如何与你的 AI 互动。

在这种情况下,最好的办法之一就是确保在用户执行操作后提供反馈。下面是几个例子:

  • 加入打字指示器:研究表明,打字指示器可以营造出一种与人际聊天类似的实时交流感,保持用户的注意力,从而有助于维持参与度。有了打字指示器,用户就更有可能留在你的应用程序中,关注并等待回复 AI 的下一条信息。
  • 提供状态更新:如果您的 AI 要执行的任务比较复杂,例如搜索内容、生成长内容或视频,请确保向用户提供任何形式的状态更新。这可以是一行显示 AI 当前阶段的信息、进度条或时间估计。通过查看 AI 的进度,用户可以确信他们的请求正在得到积极处理,从而减少不确定性和潜在的挫败感(也可查看 Labor Illusion)。

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令人困惑的是,在用户等待期间,究竟在执行什么任务?

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在生成结果时会显示可爱的加载动画

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在生成 AI 视频时,Veed 会显示完成百分比。

🚀技巧 #3--确保能掌控错误和各种问题

除了提供反馈,还要确保你能掌控 AI 可能产生的常见错误和边缘情况。

用户可能透过 AI 得到不同的结果,出现各种错误,不过用户如何看待这些问题,这取决于开发者和设计师如何构建初始的提示。确保找到处理和应对这些情况的方法。下面是一些需要处理的常见错误:

  • 用户使用方式错误:当发现用户以错误的方式使用 AI 时,尽量为用户提供反馈。这种指导有助于纠正他们的方法,改善他们的体验。
  • 服务可用性:如果您正在使用来自 OpenAI、Claude 或其他的任何 AI 的 API,请注意这些平台的稳定性有时会存在问题。在一个极端的案例中,OpenAI 曾经有过 23% 的 API 端点在 90 天内出现各种中断的记录。由于这些不可预测的情况,请确保你有办法与用户沟通,说明 AI 需要更长时间才能做出响应,并提供后续选项。

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来自 Zapier 和 Figjam 的示例

🚀技巧 #4--允许用户添加默认上下文信息

如果可行的话,尝试加入一项功能,让用户为他们与 AI 的交互设置默认上下文信息。这样,用户就无需为类似的任务重复提供相同的上下文信息。

例如,允许用户为翻译设置首选语言,为生成的视觉内容设置默认的品牌风格指南,为发现内容设置特定兴趣偏好,或为娱乐推荐设置最喜欢的类型。通过设置默认上下文信息,用户可以个性化他们的 AI 体验,使其更高效、更符合他们的需求。

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来自 ChatGPT 和 Copy.ai 的示例

🚀技巧 #5--用户偏爱辅助驾驶而非自动驾驶

人类是懒惰的,在数字世界里,这意味着我们不喜欢打字。这就是为什么 AI 在帮助我们减少手工作业方面潜力巨大。另一方面,研究也发现,人类对 AI 的信任还不足以让一切都实现自动化。

因此,在设计 AI 时,要确保用户对 AI 生成的结果有一定的控制权,无论是让他们查看和编辑 AI 生成的内容,还是从一系列选项中选择如何继续,或者根据他们的偏好自定义设置。

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Butter、Gamma 和 Taskade 允许用户查看 AI 制作的内容

🚀技巧 #6--收集用户的反馈意见

由于 AI 的反应具有不可预测性,因此在推出产品时,请确保你添加了收集用户反馈的机制。一种常见的方法是在用户看到结果后,设置一个「点赞」和「踩」按钮,以便快速获得用户的反馈。另一种方法是弹出一个简单的 CSAT(客户满意度)调查,以了解 AI 的表现如何。

这不仅可以帮助你的团队调整提示词(prompt)体系,使其更符合用户的期望,而且如果你幸运的话(在道德上允许的前提下),你还可以收集和识别用户与 AI 交互的主要模式,以进一步改善体验。

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来自 Zapier、Grammar 和 Miro 的示例

🚀技巧 #7--尽可能为 AI 注入个性

如果你有幸设计了一个像 GPT、Alexa 或 Siri 这样的完全对话式 AI 助手,一定要为它注入一些个性。这可以包括给它一个头像、一个名字或指定的语音语调。

斯坦福大学的研究表明,用户更倾向于听从具有个性化姓名和声音的 AI 助手的建议。这种个性化,增强了用户感知到的社交存在感,更具亲和力,这使用户更容易接受 AI 的指导。

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Alexa 的个性特征

🚀技巧 #8--隐私和数据政策要透明

如果你恰好在一家 B2B 公司工作,或者正在设计可能被大公司使用的 AI ,那么你经常会遇到的挑战之一,就是数据隐私——收集哪些数据、如何存储数据以及如何使用收集到的数据。

需要确保你在这方面有足够的透明度。

研究表明,用户更愿意参与并忠实于那些对数据的应用持开放态度的产品。提供透明的隐私政策不仅能避免你和公司陷入法律纠纷,还能帮助你与用户建立信任,改善用户体验。

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来自 Dovetail 的 AI 数据政策

在 TikTok 时代,你可能不会有第二次机会

在 TikTok 和短视频时代,我们对日常互动越来越不耐烦。这就意味着,如果你的 AI 设计得不够好,你可能很快就会看到 AI 的使用率大幅下降。

红杉资本(Sequoia)的研究表明, AI 产品的平均参与度远远低于数字产品的平均参与度。研究显示,领先的消费类 APP 的日均活跃用户率为 63%,月均留存率为 51%,而 AI 产品的日均活跃用户率为 14%,月均留存率为 42%。

研究结果表明,大多数用户试用生成式 AI 之后,都未能将其变成一种习惯和日常价值的来源。尽管这些 APP 在舆论上,备受青睐并被迅速采用,但重复使用率却很低。研究人员认为,生成式 AI 目前面临的最大障碍与其说是用例不足,火热过一阵子,不如说是留存率太低。

因此,重要的是要投入时间,为 AI 产品打造正确的用户体验,使其成为用户的习惯,并为他们的日常生活提供价值。

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主要常见 APP 与 AI 应用程序的留存率对比

总结

纵览本文,在设计 AI 时,无论是功能还是产品,都要考虑以下几点:

  • 明确你的目标是自由对话式 AI 、任务驱动式 AI ,还是在幕后运行的隐形式 AI 。
  • 不要让用户用得提心吊胆,最好始终为用户提供反馈,并对 AI 能做什么和不能做什么设定适当的期望值。
  • 注意用户期望与 AI 实际功能之间的差距。
  • 如果你正在设计一个对话式的 AI 助手,那么请在其中融入一些个性元素。精心设计的角色可以将 AI 体验转变为令人愉悦的沟通,从而培养用户的忠诚度和信任感。
  • 请记住,用户需要的是副驾驶,而不是完全的自动驾驶。在自动化和用户控制之间取得完美平衡,打造以用户为中心的无缝体验。

遵循这些做法,你可以设计出兼具功能性,且具有吸引力和用户友好型的 AI 产品,从而提高用户的整体体验和满意度。

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