译者：王翎旭
授权：魏心语
文章字数：3231 字
预计文章阅读时长：10 分钟
上篇，我一再强调“人本设计”的设计理念（即以用户为中心理念），就是希望我们能在整个设计过程中始终关注用户需求和反馈。同时，设计师需要关注技术的前沿发展，确保所创建的产品在技术上是先进的。只有这样，才能创造出既能满足用户需求，又具备技术优势的产品。
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人工智能驱动设计新框架
人工智能技术凭借其个性化、适应性和智能性等显著特点，引发一场巨大风暴。原先的设计方法已经无法满意有效应对以人工智能驱动的产品的体验设计。我们也在不断探索新的框架，以便能够适应新的时代所带来的独特挑战，和我们一起抓住这次时代机遇
我们从 4 个熟知的方面一起展开探讨，包括：
#01 新设计思维：人工智能技术优先
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我们依然需要依托以往的设计思维，“以用户为中心”的设计方法，然而，针对人工智能驱动的产品，我们需要进行一些调整。首先，我们需要从“人工智能”技术能力作为出发点，因此，从一开始我们就需要熟知人工智能技术的能力和限制，并将其整合到设计过程中。
· 洞察人工智能机会点
· 定义人工智能问题点
· 构思人工智能解决方案
· 设计人工智能功能原型
· 测试人工智能用户体验
在新的技术应用探索过程中，设计原则和方法基本没有改变，但是，需要我们了解技术的能力，需要我们找问题，解决问题的能力，这是一种特殊的想象力；同时，我们同样需要快速构建最小可行性方案，并进行用户测试，快速验证，快速迭代。就好比，我们研究出一种新的化学药剂，我们首先要知道 TA 的基本特性，假设一些应用场景和效果，初步确定问题和解决方案，并开展试验...循环渐进。这点会变得更加实际，不得不说以前能有几个团队是这样做的呢？
#02 新互动设计：无缝协作设计
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人工智能驱动的产品体验依然依赖于有效的人机交互。用户参与不会缺失，设计直观的界面、清晰的沟通和适当的反馈机制。但是，目标更注重构建一个自循环运作机制的生态系统。需要我们理解用户在与人工智能系统交互时的预期和行为，并确保用户与产品之间任务分工的无缝过渡。需要借助用户参与人工智能的训练。
#03 新能力平衡：人工智能的能力与限制
每一项新技术的诞生，必定有其独特优势，但一定也有局限性。这一点也适用于人工智能技术，需要我们侧重于优化人工智能的算法模型、数据质量和系统架构。需要我们不断探索人工智能的潜力，在此基础上，构建设计解决方案。与此同时，还要降低人工智能的缺点。这种方法就需要我们设计师与数据科学家、算法工程师之间的紧密合作。
#04 新技术集成：创造整体体验
人工智能驱动的体验通常涉及多个接触点和互动。我们需要在各种渠道和设备上构建一整套体验方案。（服务设计能够派上用处）
· 绘制整个客户旅程
· 识别人工智能集成的机会
· 确保用户体验的一致性
人工智能不仅仅应用于单个数字产品的迭代，而是，带动整个数字产品生态的重磅升级，同时，也会影响实体产业，就如，智能机器人、无人驾驶、无人机等等。人工智能技术将进一步推动万物互联。我们将应用服务设计思维，构建一整套的体验。
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以上的这些框架为设计有效的人工智能驱动体验提供了基础。设计师可以结合这些方法来重新创建以用户为中心，人工智能驱动的产品。
在下一部分，我们将考虑实施 TA 所需要采取的步骤。
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人工智能驱动设计的方法
设计人工智能驱动的体验需要一套独特的方法，这依赖于特定的人工智能技术。我们需要理解并应用这些方法和工具，从而升级迭代已有的数字产品以及相关的生态系统。
#01 用户研究
用户研究依旧是设计的基础。然而，我们需要转变以往的关注点，切换到“理解用户如何与人工智能系统互动”。研究人员必须深入了解用户期望、对人工智能的态度以及人工智能对用户体验的影响。此外，收集用户与人工智能的功能互动的数据，这一点对于指导设计决策至关重要。
#02 原型设计与测试
人工智能通过根据用户行为数据和设计框架生成设计变体（即智能体），可以加速原型设计。我们可以运用人工智能工具快速创建多个原型，从而实现快速测试和快速迭代的效果。人工智能驱动的设计类工具还可以分析用户反馈，可以用来识别改进范围，提升我们的设计过程的效率。
智能体：用户研究的下一次革命？
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#03 体验度量
传统设计指标已经无法匹配人工智能驱动产品的需求。需要新的指标来评估人工智能功能的性能及其对用户满意度的影响。
关键绩效指标（KPI）应关注：
· 人工智能驱动的功能应用度
· 用户与人工智能功能参与度
· 人工智能交互获得的总体价值
用户和人工智能两者都成测试的对象…
#04 可扩展性和适应性设计
人工智能驱动的产品必须设计更加可扩展性，用于适应不断增长的用户基数和不断迭代的人工智能能力。设计系统应具有灵活性，以容纳新功能和新特性。此外，产品应能够适应不断变化的用户行为和市场趋势。通过预测未来需求，设计师可以创建具有较长生命周期的产品。
以上方法只是冰山一角，我们一起探讨如何构建人工智能驱动体验的好方法和好工具，欢迎你在评论区留言，加入我们的人工智能产品设计交流群。
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案例研究
优秀！人工智能产品应用
作为一家人工智能用户体验设计机构，我们非常注重构建满足客户和内部需求与期望的人工智能驱动界面。
#01 定价分析平台：Th!nkpricing
Th!nkpricing 应用基于人工智能驱动的设计原则。我们在复杂的人工智能算法与以用户为中心的设计之间取得平衡。
通过优先考虑透明度并教育用户有关人工智能生成的定价数据，我们建立信任并有效管理用户的期望。
以下是我们在此过程中创建的流程，我们可以在这里查看完整的案例研究过程。
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直观的界面结合关于人工智能如何生成定价建议（包括其局限性）的清晰表示，提供给用户强烈承诺。此外，专注于人工智能的用户体验设计过程让我们能够根据用户反馈迭代优化应用的定价模型。
猜一猜，结果如何呢？忠实用户能够很信任并理解人工智能生成的数据，结果，客户的市场营销预算也随之增加。
Th!nkpricing 突出人工智能在与有效设计原则结合时推动创新和商业价值的潜力。
#02 人机协作案例研究：UX Pilot
UX Pilot 生成设计智能体的能力，同时，提供给设计师控制的权限，体现用户与人工智能协作的基本原则。
我们的设计产品工具还是应该以用户为中心，融入人工智能的独特能力，创建直观和有效的人工智能驱动交互的秘诀。
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除此之外，我们更加优先考虑用户反馈，持续不断完善平台体验。同时，预留更多拓展性，提供人工智能的快速发展。
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⚠️ 注意，只有当对人工智能技术和用户需求都有深刻理解时，人工智能才能真正彻底改变设计过程。免费试用 UX Pilot。
https://uxpilot.ai/
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挑战与机遇
设计人工智能驱动的体验面临独特的挑战，就需要创新的解决方案。为了实现人工智能在产品开发中发挥全部潜力，我们必须克服这些障碍：
· 数据安全与隐私
· 算法和数据偏见
· 用户期望管理
作为一名产品设计师，我们必须与数据科学家和社会学家紧密合作，还有律师，就是为了降低这些风险。此外，我们还需要平衡个性化需求与用户控制权的设定。
#01 道德考量与监管环境
人工智能技术应用在道德层面的影响不容忽视。我们必须遵守用户隐私法规，避免延续性的偏见，确保人工智能决策的透明性。同时，我们还需要应对不断变化的监管环境。
#02 人工智能驱动设计的未来
人工智能驱动设计的未来蕴藏着巨大的潜力。自然语言处理、计算机视觉和增强现实的进步将为创新开辟新的前沿。我们不得不去适应这些变化，然而，一些设计师已经开始行动，终将站在行业的前沿。
在这个时代的任何一个人，用户、设计师、人工智能专家等等相互合作，都是在塑造人工智能驱动的体验的未来。时不我待，和我们一起行动！
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结论
为人工智能驱动的体验设计需要“人本设计”原则与先进技术能力之间再一次平衡设计。如果我们对人工智能的潜力及其局限性有深入的理解，就可以创造出不仅满足用户需求，还能预见并超越期望的产品。
设计的未来无疑与人工智能的发展和应用息息相关，为了在这个不断发展变化的环境中不被淘汰，设计师（比如我和你）、社会组织（比如三分设）和教育机构等等都需要不断学习、持续学习，商业组织更加需要如此。
使用类似 UX Pilot 这样的人工智能设计工具也是拥抱新框架和新方法的好办法。通过这些人工智能驱动的工具，我们也可以把控人工智能的能力去创造创新，感受人工智能技术所带来的新体验。
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常见问题
传统设计与人工智能驱动设计之间有什么区别？
传统设计更侧重于静态体验，而人工智能驱动的设计强调个性化、适应化和智能化。主要是创建与用户共同迭代式的动态交互体验。
为什么用户研究在人工智能驱动的设计中重要？
用户研究对于理解用户如何与人工智能驱动的产品互动行为和情感进行研究。TA 有助于我们洞察和识别改进机会，能够确保人工智能驱动的产品符合用户需求，还能防止设计偏见的侵蚀。
人工智能驱动的设计中的道德考量是什么？
人工智能驱动的设计必须优先考虑用户隐私，避免社会偏见，并保持透明。设计师必须考虑人工智能技术应用会对社会产生潜在影响，并且确保 TA 能够公平地惠及每个人。
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文章转自 @三分设
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