译者推荐 | 作为现在热门的 AI 交互，已经有不少文章进行了设计探讨。而在此篇，设计师总结了过去 20 年间 AI 设计的经验教训，总结出 18 个交互设计指南，为我们提供了设计原则，希望有所裨益。
如今，许多产品都具备了 AI 支持的一些功能。我们每天都在移动设备上以各种形式携带 AI 系统，例如活动跟踪器、邮件过滤器、自动完成和社交网络订阅广告。像 Siri、Google Home 和 Cortana 这样的虚拟助手帮助我们完成简单的任务。推荐系统会为我们建议在亚马逊上的下一次购买，并指引导我们进入下一个喜欢的 Netflix 系列。
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AI 融合产品的性质
AI 融合产品的共同特征是，与其他系统不同，它们依赖于概率，因此涉及不确定性。AI 注入的产品本质上是不一致的，因为它们是随着时间的推移而学习的。它们也可能依据光线环境、环境噪声、人类口音和其他情况有不同的反应。这种不可预测性会让用户感到困惑，降低他们的信任，最终可能导致他们放弃产品。
02
AI 交互的设计指南
为了确保良好的设计，Amershi 及其同事推荐了一些人工智能交互指南。这些设计指南融合了该领域 20 多年的经验教训。他们从白皮书、评论、新闻文章、社论和学术论文中收集了 168 个设计建议，并将它们合成为以下 18 个指南。
DG1：明确系统可以做什么。
帮助用户了解 AI 系统的功能。例如，在处理用户数据时，对跟踪哪些数据以及如何跟踪数据保持透明。
DG2：明确系统能够做得如何。
帮助用户了解 AI 系统可能出错的频率。
DG3：基于环境的时间服务。
AI 系统应根据当前任务和环境考虑何时采取行动或何时中断用户。
DG4：显示相关信息。
显示与用户当前任务和环境相关的信息。
DG5：符合相关的社会规范。
考虑到用户的社会和文化背景，提供期望的体验。例如，语音助手在与有孩子的家庭交谈时，应该注重用语的健康。
DG6：减轻社会偏见。
防止 AI 系统的语言和行为加强不良的刻板印象和偏见。
DG7：支持高效的调用。
简化向 AI 系统请求服务的方法。
用户可以直接说唤醒词 “Alexa” 开始与 Amazon Echo 互动
DG8：支持有效的忽略。
简化拒绝或忽略不需要的服务的方法。
DG9：支持有效的纠正。
简化编辑或在错误中恢复的方法。例如，通过语音助手设置提醒后，用户可以在手机上找到提醒并且手动编辑它。
DG10：服务范围有疑问时。
当不确定用户的目标时，参与消除歧义或委婉地削弱 AI 系统的服务。
自动填充提供可滚动的建议，而不是自动为用户填写单词。
DG11：明确系统为什么会这样做。
AI 系统的行为表现应该是透明的，向用户表面它为什么会这样做。
谷歌地图显示“最快路线”是选择特定路径的原因。
DG12：记住最近的交互。
保持短期记忆并允许用户有效地引用它。例如，搜索引擎应该基于先前的查询来理解后续查询的内容。
DG13：从用户行为中学习。
通过不断学习用户的行为，个性化用户体验。
DG14：谨慎更新和调整。
在更新和调整 AI 系统的行为时，不要有破坏性的更改。
当用户选择歌曲时，不要突然更新所有的热门推荐。保持顶部稳定并更新其余部分。
DG15：鼓励细化反馈。
使用户能够在与 AI 系统定期的互动期间提供指示其偏好的反馈。例如，如果AI 系统没有将电子邮件标记为重要的话，用户可以自己标记。
DG16：传达给用户行为的后果。
立即更新或传达给用户此操作将如何影响 AI 系统之后的行为。
Instagram 通知用户隐藏广告的操作将帮助他们改善广告未来的质量。
DG17：提供全局控制。
允许用户全局定制 AI 系统监控的内容及其行为方式。例如，用户能够打开和关闭位置共享。
DG18：通知用户有关更改的信息。
当 AI 系统添加或更新其功能时应该告知用户。例如，AI系统可以提供针对新功能的应用教程。
这些指南来自 Amershi 等人在 CHI 2019 年发表的人工智能交互指南。
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终审 | 苏菁
编辑 | 王新荣
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