編輯導語：如今隨着科技的不斷髮展，AI產品逐漸深入到我們的生活當中，在AI產品中，用户體驗是非常關鍵的一步，因為AI產品與用户的互動比較多，所以在進行AI產品設計時要更考慮用户體驗的設計；本文作者分享了關於AI產品設計的關鍵一步，我們一起來了解一下。
傳統產品經理剛開始做AI產品時，可能會受困於一個若隱若現的灰色地帶，需求不順，設計不靈，體驗不佳；而此時需要產品思維進行AI升級，在用户體驗設計上找到關鍵的那一步。
一、一個普通問題遮掩下的致命陷阱又來一個受害者，自我囚禁於慣性思維。——前奏
有一個看圖識圖的語音問題，會問小朋友：這是蘋果，香蕉還是西瓜呀？然後正確答案只有一個，小朋友回答對後會提示説真棒。
請根據此情景設計該問題功能（暫不考慮如何輸出該問題）。
根據問題本身抽象出題目模型，即一個問題，多個選項，一個答案；然後解決題目的輸入流程和判斷邏輯，如圖所示：
傳統產品設計體現的是二進制準則，用户的行為某種程度上具有可預判性，即非0即1，因此用户根據習慣認知按預定流程去使用產品，並且能夠得到即時反饋，就可以滿足基本的用户體驗。
比如我想打開一個開關，此時開關小圖標從原來關閉狀態，通過一個過渡動效後開關打開，符合我的操作目的以及普世認知（對開關的操作就是打開和關閉）；這種交互設計司空見慣，本質都是通過觸發事件觸發，然後根據條件判斷進行響應。
所以無論再如何仔細檢查，一遍又一遍確認流程和邏輯，可能均無法發現問題的存在，逃脱不出視野侷限的迷宮。
二、突破AI產品設計關鍵的灰色地帶不識廬山真面目，只緣身在此山中。——間奏
這個問題的隱藏信息在於這是一個需要基於語義AI能力設計的功能，而隱蔽陷阱恰恰一招致命。
專業產品設計都知道功能設計要滿足重要的兩點：一個是實現功能能力，一個是保證用户體驗。如果用傳統產品思維設計這個基於AI能力的功能，用户體驗真的好嗎？
- 一開始提問問題時，小朋友可能沒聽懂聽清，如果沒有回答怎麼處理？
- 正確答案只有一個，但小朋友的回答可以無數個。比如正確答案是蘋果，可以回答蘋果，也可以回答這是一個蘋果，此時如何處理？
- 小朋友答錯後可以再回答嗎？為什麼不呢？
- ASR是否會出現異常，比如小朋友回答對了，但是就是識別不對，比如把蘋果僅識別成了果，這種情況如何避免？
- 小朋友不想回答這個問題，如何跳出這個問題？
- 答案命中準確度是否合理，能否引導小朋友回答問題？比如一蘋果，二香蕉，三西瓜，這樣準確率是否會高一些？
- ……
所以我們會發現，一旦產品開始邁向AI設計，交互設計升級為思想交流設計，如何保證AI產品能夠與人友好順暢地交流，嘗試理解、分析、回覆人的意圖顯得尤為重要。
所謂智能化，一定是以人為本的設計，儘可能減少產品與人交流的屏障，即產品擬人化。如果説二進制產品需要用户通過各種實體操作達成觸發事件實現響應，AI產品則需要強大的邏輯能力自動完成響應，比如鋼鐵俠電影裏的賈克斯系統，只需要吩咐一句話，就可以自動完成原本需要投入更多人力和精力的事情。
像託尼一樣，我們需要多做一步，才能走出暗黑困境洞穴重生。
三、探索AI閉環設計思維遊走於精準與失控的邊緣，深淵也在凝視着你。——高潮
人對非AI產品的指令是非常明確的，比如按下一個按鈕，滑動一次頁面，而對AI產品則挑剔很多，比如同一個問題，正確答案確實只有一個，但回答的方式可以無數個。
回到剛才看圖識圖的問題，用户可以回答“蘋果”，也可以搶答“蘋果，蘋果，蘋果”，也可以思考“我覺得可能是蘋果吧”，甚至也可以不回答“不好玩，不玩了”；這些在AI術語裏統稱為意圖，如何準確理解意圖是最核心的關鍵點，就像是兩個人交流一樣，如果話不投機半句多隻會心裏彼此問候，從此老死不相往來。
願景很美好，但AI能力滿足不了怎麼辦，就像女朋友對你説“不要”，“隨便”，“都行”，你做人都理解不了還怎麼奢求機器能懂情趣；所以AI產品還必須考慮到保底設計，儘量不輕易暴露智商是一種現代美德。
所以閉環思維可以總結如下：
AI能力的準確度涉及到了其領域的專業知識，比如語義AI需要處理知識庫，語料數據，意圖規則，觸發技能等，大數據也為此服務，量起會產生質變，因此AI準確度不斷迭代後會越來越精確。
但純粹只等待準確度的提升也不切實際，保底設計源於人與人之間交流的智慧，就像現實如果不理解對方的意思，一般會表達不解，引導對方重新表述，或者禮貌跳過話題。
同樣工具和邏輯是靜態的，但題目和答案的設計是動態的，可以無縫掩蓋住AI能力的不足，提高AI意圖準確度；比如題目可以有引導性的回答，“請回答這個水果是1……，2……，3……？”，回答錯誤時新增提示語銜接“沒關係，再回答一次吧”等。
重新設計的功能圖如下所示（僅供參考，點到為止）：
如果無知是華麗殘酷的樂章，它的終場誰會親手寫上。——尾奏
AI，人工智能，從一開始的新鮮亮麗遙不可及，到如今的遍地開花家喻户曉，我們感覺AI離我們很近，卻也感覺我們離AI還很遠。
如果從AI的最終形態——AI人向現在倒推，AI永遠要解決兩個核心難點：能效和神智。
1. 關於能效，AI發展更像是一個超級機器目前AI能效發展最快最穩的，比如刷臉識別，海量大數據處理，機器學習等；同時依賴強大的數據處理能力，AI已經能夠初步取代部分現實初級人工崗位，比如阿里淘寶天貓app的“千人千面”，鹿班AI快速設計，安檢人臉識別等。
一旦工作勞動的重複性能夠被抽象成規律，只需要解決算力問題就能實現生產力的進一步解放，個人或羣體會被科技被時代淘汰，但人類會取得歷史性的永恆進步。
2. 關於神智，這是目前AI發展最難解決或者可能是最不能解決的問題同樣稱重，AI就像超級工具一樣可以通過各種公式複雜運算快速計算出大象的重量，但它目前暫時沒辦法像曹衝稱象一樣具有創新性的思考能力，而後者是造物主給人類最寶貴的財富。
當我們設計一款AI產品，不如捫心自問我們只是想設計一個聽話的能效工具，還是一個能夠和人真正思想交流的擬人化產物；而後者不僅僅牽涉到了倫理道德，人權信仰，普世價值等，更將會是人類歷史的革命性改變。
我們是否願意每天醒來，都像活在黑客帝國的母體裏？還是會像賽伯朋克2077一樣，身體進化與機器共存？
而目前市面上的所謂AI產品還不夠智能化時，究竟是產品設計的過錯，還是人性的過錯……
#專欄作家#濤痕，公眾號：一兩語，人人都是產品經理專欄作家。靈魂作者，專注於互聯網產品設計領域。
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