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极彩登陆平台-用户研讨让你的AI更智能

admin 2019-08-07 290人围观 ,发现0个评论
译者篇首语:
AI年代,用户研讨机会与应战并存。怎么让AI赋能传统的用户研讨? 怎么经过用户研讨处理AI带来的体会新痛点?这是广阔研讨人员一起面对的问题。微软Office首席用户研讨司理Penny Marsh Collisson 与Gwenyth Hardiman、Michaelvincent Santos 等人经过《User Research Makes Your AI Smarter》一文探讨了对该问题的考虑。本文在不改动作者本意的情况下进行了编译,共享给咱们。

跟着人工智能(Ar极彩登陆平台-用户研讨让你的AI更智能tificial Intelligence, AI)的遍及,人机互动办法也发生着改动,人们对产品的期望也越来越高。用户体会从业者不只要考虑AI产品的有效性,还需搜集用户对AI产品的运用反应,然后发明更好的运用体会。可是,搜集AI产品的运用反应并不是一件简单的作业。

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传统的研讨办法比如民族志、原型规划、用户问卷调查、日志剖析等仍可用来评价AI产品的用户体会。可是,AI体系具有情境感知才能,能够供给个性化服务,能经过机器学习不断晋级,还会有犯错的危险。这些新的特征为研讨AI产品的用户体会带来了新的机会和应战。

接下来,咱们将共享几点从作业中总结的AI产品用户体会研讨实用技巧。

一、招募多样化的被试

作为用户体会从业者,咱们有职责供给多样化的AI产品体会,来满意不同布景、极彩登陆平台-用户研讨让你的AI更智能不同才能的用户的需求。假如咱们仅重视部分用户需求,那么所构建的AI交互模型将会存在误差,而且这些误差会跟着机器学习的练习而不断加深。因而,在研讨AI产品用户体会时,仅依照根本的人口特点(如:性别、年纪等)进行随机抽样是不行的,还需求考虑一些与AI产品运用体会相关的抽样要素。如:

l 用户对AI和隐私的情绪

l 用户对新式科技的承受程度

l 用户对科技的自我效能感(译者注:自我效能感指人们对自身能否完成任务或达到方针的自傲程度)

l 用户地点的地域散布

l 用户所在的社会环境和社会规范

l 用户的体能、认知才能、情感才能等

l 即便是在产品前期搜集用户反应时,也需求招募具有以上要素的用户。

二、用绿野仙踪法来“模仿”AI

在前期的原型规划阶段,AI体系或许没有完成悉数的功用或交互办法,还不能称之为“产品”。假如运用这样的体系做研讨,被试的运用体会是不完整的。因而,咱们能够测验运用绿野仙踪研讨法(Wizard of Oz techniques)。这个办极彩登陆平台-用户研讨让你的AI更智能法中,研讨人员在“暗地“模仿AI体系的交互进程和成果,让被试误以为自己是在与实在的AI体系进行互动。例如,研讨人员依据被试之前的挑选设置AI体系的引荐成果,被试却以为这是AI体系的实时反应。当被试以为他们操

作的是实在的AI体系时,他们能够更认真地、更自然地进行互动。

三、将被试的“实在信息”整合到你的AI体系原型中

在进行绿野仙踪测验时,将被试的“实在信息”预先整合到AI体系原型中也是很重要的。例如,体系对手机相册进行人脸辨认时,辨认出普通人的相片和辨认出好朋友的相片,用户的感触是大不相同的。假如仅仅在AI体系中运用一些通用的内容,用户或许不会流露真情实感,而与自己相关的实在信息才会让用户更投入地交互。

四、在议论AI时,多了解用户对人自身的等待

日子中有许多关于AI的风闻,当咱们向被试提及AI,他们或许会根据对AI的刻板形象或现在热议的AI负面事情进行联想,也或许过火抱负地以为AI无所不能。假如想更好地了解用户对AI产品的等待,研讨人员能够让用户更多考虑“假如是人类,TA能怎么协助到你”。

在议论AI产品时,能够运用以下问题来协助用户多议论对人自身的等待:

l 你现在怎么寻求别人协助来达到自己的方针?

l 你期望的(某个范畴)专家是什么样的,会做什么?

五、重视AI产品犯错时的体会

AI产品并不完美。人工智能算法是根据概率的、有缺点的,所以是会犯过错的。特别是在AI产品规划的前期,原型规划一般比较抱负化,运用这样的交互原型进行用户研讨得到的用户体会反应往往过于达观。为此在AI产品原型评价阶段,咱们应该多考虑AI产品实践运用进程极彩登陆平台-用户研讨让你的AI更智能中会呈现的过错,然后补偿实践体会与抱负原型之间的距离。一旦了解AI产品犯错对用户体会的影响,研讨人员就能够经过规划来减轻这类负面影响。

在重视犯错体会时,有以下几点值得考虑:

l 有意在AI产品原型中引进或许“犯错”的东西;

l 运用绿野仙踪研讨时,保证你的交互体系包括不同类型的过错;

l 让被试体会不同犯错程度的交互模型,如:悉数运转正确;有些当地犯错了;大部分犯错了;悉数都犯错了;

l 约请被试评论哪些犯错对他们的体会影响最大。

六、洞悉用户的心智模型

尽管人们在不了解AI技能背面的详细细节时,也能取得活跃的产品体会,但在用户的心智模型中,关于AI体系能供给什么服务,何时以及为什么供给,是有预期的。研讨人员简单假定用户能够正确了解AI体系是怎么作业的,实践上用户的了解经常是过错的(即便他们对此十分有决心)。找到用户的心智模型与AI体系的实践体现之间的距离,就能经过规划来更好地改进AI体系的规划。

要了解被试怎么了解你的AI体系运作形式,能够测验如下办法:

l 让被试写下他们了解的AI体系的完成逻辑。例如,给用户一个成果,让他们解说发生该成果的原因和办法;

l 给用户一个成果,让用户考虑导致该成果发生的数据或许交互行为是什么。

七、重视共性趋势的一起,也需求重视个性化需求

不同的用户处于不同情境,会发生不同的输入内容和交百结消汤药互办法,因而,每个人对AI产品都有不同的体会需求。仅仅洞悉大多数人的共性需求是不行的,也需求重视少数人的个性化需求,并了解他们为什么会发生这种个性化需求。这在评价掩盖用户类型较广的AI产品时,尤为重要。

原文作者:Penny Marsh Collisson, Gwenyth Hardiman,Michaelvincent Santos

编译:AIID非正式编译组

原文链接:

https://medium.com/microsoft-design/user-research-makes-your-ai-smarter-70f6ef6eb25a

版权声明:本文在不改动作者本意的情况下,做了删减和编列,版权属原作者一切。本文仅为翻译,不代表本院观念。

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