人工智能,正在改变我们与技术方案的交互方式。在 ACE 2019 大会上,Agnieszka Walrska 认为消除不必要的界面,将使得我们与机器的交互方式更加个性化。她表示,“我坚信,很快就会出现一系列以往所不存在的新型设计工作——例如虚拟助手个性设计师。”
另外,客户对于使用体验的期望也开始发生变化,而这一变化的一大驱动因素正是机器学习。机器学习算法已经被运用至我们的大部分数字产品当中。Walorska 表示,大多数客户都期望拥有个性化体验,算法则是成就这种体验的关键所在。林 Netflix、YouTube、Facebook 到 Amazon,我们所熟知的这一切高度个性化产品,都在利用新技术为其它产品制定新的标准。
Walorska 提到,我们也习惯于越来越复杂的语音操作界面;毫无疑问,没有机器学习,这样的界面根本不可能实现。人类发明了计算机,但必须以机器能够理解的方式与其进行交互,这就导致机器时至今日仍然很难理解我们的自然语言沟通方式。终于,机器学习以及人工智能的快速发展终于能够从机器的角度出发,推动其在“理解”人类方面迈出发展的脚步。Walorska 指出,除了语音之外,如今手势、模仿以及多种生物学特征都开始能够为计算机所理解。
Walorska 指出,更加人性化的交互方式也将使我们逐渐摆脱屏幕。目前,我们总有大量时间盯着屏幕——单是花在智能手机上的时间,每天就平均高达 3 小时 15 分。美国 8 至 18 岁儿童青少年每天用于盯着手机屏幕的时长甚至超过 7 小时。Walorska 提到,通过数据、语音界面、传感器以及脑机接口等新兴技术带来的预期体验,有望缩短屏幕的观看时长。但要实现这个目标,我们用户也需要付出一定代价——允许系统更充分地获取我们的行为数据。
Walorska 援引乔布斯的话:
大多数人误以为设计就是它看起来的样子。人们认为设计就是外面薄薄的一层,所以把盒子交给设计师,让他们“给弄得漂亮一点!”我们不这样理解设计。设计不只是外观与感受,设计源自运作机理。
她认为,这样的表述将与设计师们未来的工作内容高度契合,事实上设计师与开发人员这两类角色将变得越来越相似。她指出,“为了设计出由算法驱动的交互方案,我们至少需要对技术拥有大致的了解。在算法时代下,我们也面临着其它可能影响数字体验的道德问题:隐私、算法偏见以及技术成瘾性等等。”
在 ACE 2019 大会的演讲之后,InfoQ 采访了 Creative Construction 创始人 Agnieszka Walorska。
InfoQ: 在设计用户界面时,最具同理心的方法是怎样的?
Agnieszka Walorska: 同理心确实是我们在定义交互时最重视的因素之一:这让我们的交谈对象在发现我们感到沮丧时表达安慰、发现困惑情绪时放慢速度、发现不耐烦情绪时加快速度等等。为了实现更加人性化的体验,同理心是非常必要的,但目前机器还不擅长掌握这种微妙的技巧。也正因为如此,我们在与软件进行交互时,即使是所谓智能软件,体验也仍然无法令人满意(远达不到电影〈她〉中的效果)。为了能够接近人的能力,智能助手必须识别并适应用户的状态,包括意识状态、情感状态以及理解状态。
虽然语音识别的效果变得越来越好(亚马逊已经申请了 Echo 功能的专利,该功能可以识别出人们在表述中夹带的悲伤或者沮丧情绪),并在手势与面部表情识别方面拥有更高的准确度(参考微软 Emotions API),但仍鲜有计算机系统能够利用语言与视觉信息来识别用户状态,更遑论根据感知到的用户状态改变自己的行为了。
问题是,在可预见的未来,机器是否有可能根据人类描述以移情的方式做出反应?或者说,同理心仍然只能被人类自己所掌握?我个人更倾向于后一点——在与机器的竞争中,我们人类仍然能够拥有一些先天性的优势。
InfoQ: 在隐私与自我决定方面,人工智能设计可能带来哪些具体影响?
Walorska: 我们已经看到了不少实际的影响。我们发现自己开始处于一种“算法恐怖谷”当中。“恐怖谷”概念最初指的就是机器人技术,强调了机器人与其它形式的化身,其被接受程度取决于拟人化的程度。与人类的相似性越高,我们就越喜欢——直到某一临界点,太过像人的机器人反而给我们造成毛骨悚然的感觉,这时喜爱度反而开始下降。
同样的道理也适用于算法。我们喜欢个性化与预测,因为这能够带给我们更好的体验——但当效果好到一定程度之后,我们开始疑惑,“算法是怎么知道关于我们的一切的?”
自我决定的问题则更加困难,因为指导、建议与操纵之间的界限可能非常模糊。我们倾向于相信我们所使用的技术给出的建议。我们盲目地依赖于谷歌地图、关闭自己的大脑,并发现没有导航就无法定位。我们让 YouTube 在一段视频结束后自动播放下一段推荐视频,花费几个小时浏览 Facebook 或者 Instagram 上的推荐内容。我们获得了更多我们原本就喜欢或者相信的东西,这能够加强我们对其它信息的排斥,或者进一步巩固我们自己对原有观点的激进态度。
InfoQ: 数据科学如何帮助我们更多地了解客户使用产品的具体方式?
Walorska:在我看来,2019 年的数字产品都应该利用分析技术了解自己的客户。其中的典型例子包括 A/B 测试或者 Optimizely 这类多变量测试,其不仅能够发现足以产生更理想行为的界面,同时也能够在交互数量达到一定程度后自动采用效果更好的界面。
但其中又分为两种方式——AI 产品要求设计师更充分地了解客户。最近有不少报道披露,亚马逊 Alexa 或者谷歌智能助手实际上会雇佣员工监听客户对话,从而确定交互中存在的问题以提高产品质量(但同时也会破坏隐私)。
InfoQ: 您认为 AI 的发展会给设计师的工作带来怎样的影响?
Walorska: NPR 做过一项题为“你的工作是否会被机器取代?”的分析。根据研究结果,设计师还是比较安全的;机器在未来 20 年内接管设计工作的概率仅为 8.2%。特别是考虑到开发人员被替代的概率高达 48.1%,可以说设计师基本可以安心啦。
不过我们这里是不是有点太过乐观了?首先——虽然数字设计师本身是一种创造性的职业,但日常工作中仍有不少重复性的部分。每位设计师都经历过设计 50 种不同格式的广告横幅,或者调整移动应用中的图形以匹配各种屏幕分辨率这类工作内容,这显然既缺乏吸引力又相当累人。像这样的工作还有很多很多。大部分设计师应该不会介意把这些事情交给机器完成——而且目前确实有相关 AI 方案在尝试解决。未来,每一项能够实现自动化的任务,都将实现自动化。
原文链接:
How Artificial Intelligence Impacts Designing Products
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