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用户钻探让你的 AI 更智能

发布时间: 2021-07-29 04:45:25  来源:欧洲杯哪里投注 

  导语:AI 时间,用户商讨时机与离间并存。奈何让 AI 赋能古板的用户商讨? 奈何通过用户商讨管理 AI 带来的体验新痛点?这是开阔商讨职员配合面对的题目。微软 Office 首席用户商讨司理 Penny Marsh Collisson 与 Gwenyth Hardiman、Michaelvincent Santos 等人通过《User Research Makes Your AI Smarter》一文探究了对该题目标考虑。本文正在不革新作家原意的状况下举办了编译,分享给行家。

  古板的商讨技巧诸如民族志、原型安排、用户问卷侦察、日记阐发等仍可用来评估 AI 产物的用户体验。然则,AI 编造拥有情境感知本事,可能供给性情化任职,能通过呆板研习一直升级,还会有犯错的危害。这些新的特色为商讨 AI 产物的用户体验带来了新的时机和离间。

  动作用户体验从业者,咱们有义务供给多样化的 AI 产物体验,来知足差别靠山、差别本事的用户的需求。借使咱们仅体贴个别用户需求,那么所修建的 AI 交互模子将会存正在偏向,而且这些偏向会跟着呆板研习的练习而一直加深。所以,正在商讨 AI 产物用户体验时,仅依照根本的人丁属性(如:性别、岁数等)举办随机抽样是不足的,还需求研讨少许与 AI 产物运用体验干系的抽样要素。如:

  用户对科技的自我功效感(译者注:自我功效感指人们对本身能否落成职业或告竣倾向的相信水平);

  AI 编造不妨尚未实行统统的成效或交互方法,还不行称之为 产物 。借使运用如此的编造做商讨,被试的运用体验是不完全的。所以,咱们可能测试运用绿野仙踪商讨法(Wizard of Oz techniques)。

  这个技巧中,商讨职员正在 幕后 模仿 AI 编造的交互流程和结果,让被试误以为本身是正在与切实的 AI 编造举办互动。比如,商讨职员依照被试之前的拣选成立 AI 编造的引荐结果,被试却认为这是 AI 编造的及时反应。当被试以为他们操作的是切实的 AI 编造时,他们也许更不苛地、更天然地举办互动。

  正在举办绿野仙踪测试时,将被试的 切实消息 预先整合到 AI 编造原型中也是很要紧的。

  比如,编造敌手机相册举办人脸识别时,识别出广泛人的照片和识别出好同伙的照片,用户的感想是大不相像的。借使仅仅正在 AI 编造中运用少许通用的实质,用户不妨不会揭发真情实感,而与本身干系的切实消息才会让用户更进入地交互。

  生涯中有良多合于 AI 的表传,当咱们向被试提及 AI,他们不妨会基于对 AI 的刻板印象或目前热议的 AI 负面事宜举办联思,也不妨过分理思地以为 AI 无所不行。借使思更好地相识用户对 AI 产物的等候,商讨职员可能让用户更多考虑 借使是人类,TA 能奈何帮帮到你 。

  AI 产物并不圆满。人为智能算法是基于概率的、出缺陷的,于是是会出差池的。独特是正在 AI 产物安排的早期,原型安排日常比力理思化,运用如此的交互原型举办用户商讨获得的用户体验反应往往过于笑观。

  为此正在 AI 产物原型评估阶段,咱们应当多研讨 AI 产物本质运用流程中会浮现的差池,从而填充本质体验与理思原型之间的差异。一朝相识 AI 产物犯错对用户体验的影响,商讨职员就可能通过安排来减轻这类负面影响。

  让被试体验差别犯错水平的交互模子,如:整个运转确切;有些地方犯错了;大个别犯错了;统统都犯错了;

  固然人们正在不相识 AI 本领背后的完全细节时,也能得回主动的产物体验,但正在用户的心智模子中,对待 AI 编造能供给什么任职,何时以及为什么供给,是有预期的。

  商讨职员容易假设用户也许确切领悟 AI 编造是奈何任务的,本质上用户的领悟每每是差池的(尽管他们对此很是有信仰)。找到用户的心智模子与 AI 编造的本质体现之间的差异,就能通过安排来更好地改良 AI 编造的安排。

  让被试写下他们领悟的 AI 编造的实行逻辑。比如,给用户一个结果,让他们注脚发生该结果的情由和方法;

  差其它用户处于不怜惜境,会发生差其它输入实质和交互方法,所以,每个体对 AI 产物都有差其它体验需求。只是洞察公共半人的共性需求是不足的,也需求体贴少数人的性情化需求,并领悟他们为什么会发生这种性情化需求。这正在评估笼盖用户类型较广的 AI 产物时,尤为要紧。