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AIGC产品的设计原则

博博

一、AI产品形态介绍

不同的产品所具备的AI能力以及用户的使用方式都是截然不同的。从产品功能的角度,产品大致可以分为三类:辅助驾驶型、内容生产型、自主决策型。

辅助驾驶型

Copilot 辅助驾驶型如其名,更强调AI的辅助性。AI会针对某个模块辅助用户做出决策,或者基于用户的操作而操作,从而帮助用户实现自己灵感的落地,类似在成熟软件中的插件功能。微软的Microsoft 365 Copilot 结合在已有的Word、Excel工具当中,用户仍然可以自己书写文章或表格,但也能随时唤起AI工具进行编辑,对于已有的文件进行汇总、扩写等编辑操作。

内容生产型

内容生产型是需要调用LLM的API来实现某一具体内容的功能性产品。用户需要针对具体场景下达相对详细、明确的指令后,AI会生成内容结果的反馈。比如大家熟悉的midjourney,用户下达具体的内容场景描述,midhourney会返回图片生成的结果。

自主决策型

AI Agent可以进行自主决策和执行任务,它可以通过独立思考和调用工具逐步完成给定的目标,无需人类去指定每一步的操作。比如,告诉 AI Agent 帮忙下单一份外卖,它就可以直接调用 APP 选择外卖,再调用支付程序下单支付,无需用户去指定每一步的操作。

二、AIGC产品设计原则

在AI产品的设计过程当中,针对不同的产品形态、用户场景、用户心智需要明确其设计原则。当前用户对于AI工具的预期是:高性能、快速、高效和可靠。从用户体验上来说,用户与AI产品的交互方式、对于AI产品的信任程度都有别于其他软件。我们需要在各个环节上,制定好AI产品的能力范畴,管理好用户对产品的预期,为AI产品提供一个友好、可拓展的交互架构。

原则1:让用户明确知道产品的能力范围

在产品推出之前,清晰地定义产品的能力和限制。不要过度夸大产品的功能或过度承诺,而是诚实地描述产品的真实能力。给予用户在使用产品前充足的心理预期,用户可以清晰的了解产品的能力范围。更好地管控用户心理预期的同时,也可以向用户传递产品的能力点。
 
如小库科技详细描述了产品可以应用的功能场景,用户对于场景化的词语可以有更好的关联联想,对于产品的能力也有更好的边界认知。
 
科大讯飞也通过具体的场景化进行产品功能的传递
 
在Liblib的模型广场中,会将用户生产的结果、模型以社区成果的形式进行展示,用户可以查看详细的生成参数进行尝试,对于新手用户也可以起到很好的内容引导。

原则2:让用户可预期结果

人工智能决策的透明度对用户至关重要,使用可视化工具、交互或解释性语言让用户能够理解AI是如何做出决策。如小库AI,在“描述词”的提示文案中告知用户输入词的限定以及预期的生成结果,并可以通过词库告知用户可以输入哪些类型的词。
 
如酷家乐AI,用户在首次使用AI工具,没有灵感或想法的时候,引导并提示用户可上传的素材类型,让用户可以有更好的目标预期。

原则3:建立与用户共建产品的机制

积极邀请用户参与产品的设计和改进过程,通过用户调研、用户测试和用户反馈机制,了解用户的期望和需求,并将其纳入到产品的迭代和改进中。如在Discord社区当中,用户可以在官网的反馈入口找到期望反馈的内容板块,可以进行问题帖子的反馈,所有的用户群体可以对帖子的内容进行投票支持和评论。也就是相当于以社区共建的形式,让所有的用户都可以对产品进行共建维护。如果是产品功能本身的问题,开发人员可以及时响应;如果是用户自身对产品的认知问题,社区的小伙伴也可以进行很好的解答。

原则4:减轻用户对数据隐私安全的顾虑

在AI盛行的当下,数据隐私安全可以说是非常敏感的话题了,AI泄漏数据隐私的事件也在不断曝光。妙鸭相机的爆红事件给我们的警示是在产品设计的过程中,除了思考如何利用新技术产出新的创意,对用户数据隐私安全的保护同样重要,它是产品获得用户信任,得以被持续使用的原因之一。
数据隐私安全涵盖的范围是非常广泛的。从产品设计的角度来看对于数据隐私安全的保护可以从以下几点考虑:

1、政策和规范的跟进和了解

遵守数据隐私和安全相关的法律法规和标准对于产品和应用是最基础的。在国内,7月网信办等7部委联合公布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》,生成式人工智能服务管理办法的正式落地为我国AI发展打下了基础。

2、积极告知,将决策权还给用户

积极告知用户产品如何保护数据隐私安全也是规避风险的一种方法。比如用户协议中对于用户隐私的处理,比起直接提供给用户大段的文案让他们去逐字查看,在操作流程中说明产品对于用户隐私的使用,并让用户进行手动确认会明显提高用户对于产品的信任程度。苹果在数据隐私安全方面始终站在了用户这一边,无论是安装应用时询问权限还是每次出现的“是否允许粘贴”,其对于隐私保护的方法与措施都值得我们学习。

3、本地存储也是一种选择

Rewind工具可以自动存储用户在自己电脑和手机上看到的所有内容,通过引入“私人助理”的角色,方便用户基于AI进行内容的搜索和浏览整合。工具对于用户隐私的处理也非常值得参考,其主要通过本地存储、内容随时可删除等方法,让隐私优先的原则贯穿在产品的定位和功能设计之中,也是这款工具能够获得好评的原因之一。

三、结语

总的来说,AI技术的推广目前仍面临相当大的挑战,对于大众而言也有一定的使用门槛。作为设计师,比起强调产品能力的升级,我们更应该注重对用户的关怀,一款好的AI产品必定是智能化且人性化的。AI技术下的人机交互应用已经成为UX设计的趋势,我们需要注意平衡技术和用户体验之间的关系,以确保我们的设计在满足用户需求的基础之上,能够助力产品在商业市场上的成功。

 

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UI设计通过哪些方面赋能产品?

资深UI设计者

UI设计在赋能产品方面具有重要作用。通过提升用户体验、增强品牌识别度、优化信息架构、促进交互操作、提高可定制性、降低学习成本以及传递情感价值等方面,UI设计可以帮助产品更好地满足用户需求,提升产品的竞争力。

 

自然语言界面:开启人机交互的全新篇章

博博

作者:山中

人机交互界面经过几十年的发展,人与机器间的交互变得越来越容易,随着ChatGPT等大语言模型的出现,一种我们既熟悉又陌生的交互方式再次进入大众视野,它就是自然语言界面(NLI)。

那么什么是自然语言界面,它又会为人机交互带来哪些新的变化,它会成为下一代主流的用户界面吗?本文将从计算机UI的发展简史出发,对比自然语言界面与传统图形界面的差异,带你了解自然语言界面的应用场景和发展方向。

一、计算机UI发展简史

首先让我们回顾一下过去几十年计算机UI的发展阶段。

1、穿孔纸带(Punched tape)

1940-1960年代,早期的计算机通过穿孔纸向计算机输入指令,带孔为1,无孔为0,经过光电输入机将数据输入计算机。由于需要输入二进制的机器语言,计算机在这个阶段只被少数专家应用于专业领域。

 

2、命令行界面(CLI)

20世纪60年代中期,命令行界面( CLI )作为穿孔纸带的友好替代方案出现在计算机上。命令行界面是一种通过输入被称为命令行的文本行与计算机程序交互的方法,虽然它与人类语言有较大差异,但还是大幅降低了计算机的使用门槛,个人计算机(PC)随之出现。

 

3、图形用户界面(GUI)

命令行界面通常需要用户记忆操作的命令,这对于普通用户仍然是很困难的。GUI的出现正是为了解决这个问题:既然人类很难记住各种命令,那就让机器提供可能的选项,人类只需要通过图形元素进行选择。最早的图像界面出现在1970年代,随后苹果和微软让GUI普及,短短二三十年,使用GUI交互的计算机和各类消费电子产品已经成为我们工作生活中不可缺少的一部分。

 

 

二、自然语言界面(NLI)的爆发

什么是自然语言界面?

W3C是这样定义的:自然语言界面是用户与系统通过自然语言进行通信的用户界面。用户通过语音或某种其他方法提供输入,并且系统以通过语音、文本或某种其他方法传递的话语的形式生成响应。

自然语言界面是什么时候出现的?

最早的自然语言界面可以追溯到 20 世纪 60 年代。ELIZA是一个早期的自然语言处理计算机程序,由麻省理工学院的Joseph Weizenbaum教授于1964 年至 1967 年开发,旨在探索人类和机器之间的沟通方法。ELIZA 通过模式匹配和替换来模拟对话,也就是说它通过检测用户输入的内容中是否包含某些关键词来做出响应,虽然它能做出的反应有限,更不能真正理解人类的语言,但这是人类第一次尝试通过自然语言进行人机交互,也是后续自然语言处理(NLP)技术研究的一个里程碑

 

语音用户界面(VUI)

自然语言处理(NLP)技术经过几十年的发展,终于在2010年代迎来第一波应用爆发。2011年 Siri 作为 iOS 功能由 Apple 发布,随后各家手机语音助手、智能音箱等VUI产品纷纷出现。但随之出现了一个新的网络名词-“人工智障”。虽然 Siri 相比 ELIZA 能做的事情更多了,但它们在体验上仍没有本质区别,Siri等产品依然需要用户遵循特定的表述方式才能做出正确响应,可能换一个表述方式它们就听不懂了,所以这个阶段的自然语言界面更多是作为一种辅助交互方式

 

大语言模型(LLM)

ChatGPT 于2022年底开放测试,不到一年时间大语言模型(LLM)与AIGC应用已经遍地开花。大语言模型实现了NLP技术的阶段性跨越,AI对自然语言的理解能力大幅提升,不仅能模仿人类对话,还具备文案写作和问题分析等能力,并且这些能力还在飞速进步中,相信自然语言界面即将迎来第二次应用爆发。

 

三、自然语言界面的优势

那么,自然语言界面相比传统图形界面又有什么优势呢?

1、低门槛

刻在我们DNA里的交互方式

语言是我们与他人交互的主要“界面”,智人的言语出现于 50,000 至 200 万年前,所以说这是刻在我们DNA里的交互方式。我们从小就学习阅读、写作和说话,因此通过自然语言界面与计算机交互几乎不需要学习

 

2、高效率

GUI的思路是机器提供可能的选项,让人类进行选择。但复杂产品可能有几百上千个选项,即便设计师努力按照最合理的逻辑整理、收纳这些选项,用户仍需要花大量时间精力寻找、理解、记忆这些选项。

酷家乐用户问题

酷家乐用户联系客服的问题中较多是工具使用问题:怎么添加门把手、怎么把门翻转、怎么显示柜体尺寸。在几十上百个功能中找到那一个功能都如此困难,对于需要用到多个“选项”组合操作才能实现的效果,那确实难以要求普通用户做到。

 

但如果酷家乐支持自然语言交互,我只需要告诉它我们的诉求:“添加门把手”、“把门翻转”、”显示柜体尺寸“,软件便会直接实现这些的效果。

通过自然语言输入,用户便可以忘记各家软件各种复杂的交互逻辑,设计师也无需煞费苦心设计复杂的用户引导和帮助系统,随之客服人力成本也将大幅降低。

Tome

目前已经有一些产品在这么做了,Tome是一款制作提案PPT的产品,它可以通过自然语言输入实现大部分操作,并且支持AI直接生成内容。

 

3、不设限

早期计算机的输入输出完全靠机器语言,门槛很高。后来,普通用户借助图形界面和开发好的程序,也能轻松使用计算机,但同时我们也被其限制了。

美间站点

以”美间“为例,美间站点有大量的海报模板,可以按用途、风格维度进行筛选,但用户也只能按这两个维度筛选。如果我想找出10月份用户点击最高的10个节气海报模板,那对不起,办不到,不是因为我们没有这个数据,而是我们没有提供个“选项”,通过SQL或者其他语言查询数据库就可以获取到。

 

但如果美间的数据库接入了大语言模型,那么直接问它,就能得到任何数据库能提供的内容,因为现在LLM已经会自己写代码做数据分析工作了。通过自然语言界面,我们可以最大程度发挥计算机和数据库的价值。

 

四、自然语言会不会取代图形界面?

自然语言界面这么强大,那它会不会取代图形界面呢?答案是不会,受限于AI能力发展现状和自然语言自身的局限性,自然语言界面有其适用范围

1、AI能力仍有限

理想情况是AI能完全理解我们的诉求、且能力能够覆盖,但现在还做不到。用户随便输入一个需求,产品很可能做不到,这就需要我们通过GUI进行提示和引导。

 

2、额外的处理时间

相比通过GUI直接对程序发出指令,用户输入自然语言LLM普遍需要几秒钟的处理时间,带来更高的试错成本,某些场景下我们使用GUI操作更加快捷。

 

3、自然语言表达不够精准

人与人的交流也常常存在歧义,更别说跟机器交流了,所以自然语言界面不适合做非常精细的操作。 

美间提案PPT

以美间提案PPT为例,如果我通过自然语言输入:“把标题改成红色”,那AI可能会反问:”哪个标题?哪种红色?“。试想一下,如果要通过自然语言描述这些信息,是不是还不如通过鼠标选择来的简单。

 

4、自然语言输入也存在成本

自然语言输入,用户需要把需求组织成语言,然后打字或讲出。也就是说用户需要动脑子,这显然与我们追求的”Dot let me think“原则相违背

美间海报

以美间海报场景为例,美间支持”AI生成“和”模板再创作“两种海报创作方式。这两种方式分别有各自的使用场景。如果用户需要一张元旦祝福海报,对于目标明确的用户,他可以通过详细描述画面需求,生成个性化的海报方案。例如:”生成一张元旦节日海报,主题为:群核科技祝您元旦快乐,画面要喜庆,插画风格,包含烟花、灯笼、热闹的人群等元素“

 

但对于更多用户来说,描述一个海报画面是困难的,大部分用户只需要一个通用的模板改改字就足够了,这样不但更轻松,而且得到的海报质量也更高。

 

五、NLI与GUI融合互补

所以,自然语言界面不会取代图形界面,它们更多会融合互补,在各自的擅长领域发光发热。

 

未来常见的用户工作流将会是:NLI发散-GUI收敛,先使用NLI得到一个大概结果,再通过GUI完成确认或调整。

美间AI海报

美间AI海报就是这样的设计思路:基于自然语言输入生成若干结果,选择一个满意的方案再二次编辑。

 

六、NLI还有哪些应用场景?

自然语言界面还有哪些应用场景?微软表示:万物皆可“Copilot”

Copilot是微软发布的依托于大语音模型的AI助手(AI Agent)。11月15日的微软Ignite大会上,CEO纳德拉向我们展示了Copilot最新的形态:一个入口连接无限可能

Copilot可以连接各种应用和数据源,用户只需要把需求告诉Copilot,Copilot就能自动完成全部应用和数据操作,甚至是跨应用和跨数据源的。

Copilot Studio

Copilot Studio是微软面向B端用户推出的AI助手,支持用户自定义专属的Copilot,以满足行业、部门、角色等内外部场景的定制化需求。让Copilot链接企业财务系统,你可以随时问它各类财务预算的开支和剩余情况;Copilot还能双向打通CRM、ERP等SAAS产品,自动化执行复杂的业务流程,比如办理新员工入职、费用报销等。

 

数据分析

Excel拥有强大的数据分析能力,但我们大部分人只用过Excel来制作表格,因为高阶的函数、宏等功能对于普通用户来说学习成本太高。现在,Copilot与Excel结合,便可以实现通过自然语言写代码执行复杂的数据分析工作。

 

AIGC

AIGC是当前最热门的AI应用领域之一,除了常见的文案生成、图片生成,传统的内容创作软件结合AIGC能力也可以发挥出巨大的潜力。Copilot加持下的PPT,只需一句话,Copilot将自动帮你完成PPT的文案、配图、排版等工作。

 

七、展望

未来自然语言界面将重塑现有产品的交互方式, 但自然语言也只是一种交互方式,未来随着AI能力和硬件技术的发展,人类与机器间的交互成本还将进一步降低。

微软在Ignite大会上演示了未来 AI+MR 设备的应用场景,借助MR设备AI可以看到、听到、解释、理解我们的意图和我们周围的世界,我们只需要极少的输入就能得到需要的结果。以现在AI技术的发展速度,相信这些看似科幻电影中的场景用不了多久便会成为现实。

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