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交互设计师该如何改善自我与发展迅速的AI竞争?

时间:2018-08-10 23:42来源:未知 作者:admin 点击:
上周的文章里,我们聊了AI文案技术的现状以及它对文案创意职业的影响。这次我们继续人工智能的主题,看看交互设计师在这个新环境里, 如何才能不失业以及需要作出怎样的改变。 AI的提出以及相关技术算法其实已经提出了很久,而电影里对AI的恐惧也是个老掉牙

  上周的文章里,我们聊了AI文案技术的现状以及它对文案创意职业的影响。这次我们继续人工智能的主题,看看交互设计师在这个新环境里, 如何才能不失业以及需要作出怎样的改变。

  AI的提出以及相关技术算法其实已经提出了很久,而电影里对AI的恐惧也是个老掉牙的主题。但真正让我们在生活上、在自己职业上感到担心的,却是最近几年的事。

  在这几年里,深度学习等技术的优化以及硬件性能提升让理论变得可实用,我们看到从IBM的Watson的快速问答,到AlphaGo逐步吊打人类。包括语音对话、图像识别等技术也逐渐融入到平时使用的产品上。基于AI的设计工具,像自动作图、文案生成等,也开始出现,设计师不仅要追赶AI技术的发展速度,还要对自己的工作内容产生怀疑。

  面对这个情况,与其担心自己是否会失业,不如一起讨论一下交互设计师应该做出什么样的改变,才能赶上AI这波节奏?

  从本质上,机器的逻辑是一种二进制逻辑,归根到底是精确的0和1的运算和判断。二进制逻辑下,所有情况都在有限的固定状态集合中,这种逻辑只会考虑预设条件,不需要外部知识,显然结果也是可推倒可预测的。

  由于职业的需要,交互设计师的设计模式也习惯了这种二进制逻辑。我们进行设计时,时常思考的是判断条件是什么,如何根据判断条件和输入内容给出明确的反馈。能清楚梳理一个功能的所有条件逻辑,甚至是交互设计师的基础能力。

  但这也让我们有意无意地忽略了人类实际的思考逻辑,一种基于经验法则的逻辑。人类实际的思考过程是十分模糊、近似的,判断的内容也不一定需要明确的是或非的边界,甚至一个问题可能的结果不一定是一个固定有限的集合。这种逻辑允许并且需要大量的外部知识和经验,这些知识并没有一个固定的输入流程。

  正是这个粗糙但高效思考方式,让我们大脑在这么低能耗的情况下可以思考各种复杂抽象的事情(虽然有时不那么准确就是了)。

  而机器学习等技术发展,正是让机器的思考方式更加模拟和接近人类,于是,机器可以开始解决一些界限模糊的抽象问题(譬如图像识别)。但是,我们也需要适应机器模糊的思考逻辑,并且接受机器给出的结果是近似而无法精准预测评判的现实。

  即使人类也会把火星上的一座山理解为人脸。我们对AI“容易出错”有时是一个主观偏见——对于一些需要进行模糊的判断时,我们还会用着“必须只有唯一可推导的答案”的二进制逻辑,过于苛刻地要求AI。

  当机器开始像人类思考时,给交互带来的另一个直接变化是输入输出方式的改变。对于输入方式,最直观的转变是输入方式变得更加丰富。

  声音、语音、图像、动作、环境等信息已经成为很常见的输入手段,但更本质地说,我们现在可以输入更加抽象、边界模糊以及内容混合的信息。

  举个栗子,过往的人机对话其实跟文字RPG一样是一问一答,根据条件触发反馈的。但当人机对话时,机器会同时考虑环境、语境、前后文、情感、性格、即兴等模糊抽象的信息时,人机对话的体验是否会完全不一样呢?

  前面说到,机器逻辑的改变使得结果不再是精确固定的,那意味着AI的交互流程中,输出环节需要我们考虑更多的事情。

  譬如说,AI的输出结果通常是基于概率的,如何根据使用场景把控结果的置信值将很大影响体验和可用性。譬如在电商的智能推送,或者一些需要创造力的产品,我们很乐意看到机器给我们一些更即兴或者多变的反馈,但在医疗影像疾病分析或者银行对于客户的信用评判的产品上,你就不会希望机器随随便便给你下判断了。

  与我们预期相反,在第一批AI浪潮里,一些产品不仅没有取代人类工作,反而迅速被下架回炉再造。与其说是因为“业绩不好”,不如说这些AI产品没有符合使用者和业务的需求。

  随着AI产品被实际使用,大家逐渐发现了AI与人进行交流时出现的体验问题,而这些问题并不简单地通过程序可以解决的,它们涉及到场景、流程、使用者的心理和主观体验。正如前面提及,AI产品的交互流程复杂且难以参数化预估,这些产品的用户体验将成为一个新的设计领域。

  Amelia是IPSoft为银行、医疗、保险等提供的客户服务的AI系统,但瑞典Nordnet银行因为其业绩不理想以及客户反馈一般将其“解雇”。不过Amelia仍然是公认较为领先的AI系统,正在被全球超过50家公司使用。

  苏格兰一家超市中的AI导购机器人Fabio,因无法符合顾客预期地解决导购问题而下岗,在岗前甚至有些顾客看见它还不得不绕着走。有趣的是,当初大家觉得会因被机器人替代而不满的超市员工,反而是最舍不得Fabio离开的人。

  AI不仅影响着我们需要设计的产品,同时也影响着我们的设计工具。面对AI设计辅助工具的出现,交互设计师需要调整自己的设计关注点。

  最直接可见的是工作替代,AI的出现其实跟工业革命的机器化生产很相似,只要可以设置精度和标准化的事情,机器都是可以轻松代替人类的。于是现在出现的AI文案、banner生成,以及在逐渐成熟的风格模仿、组件化布局等工作,机器都会越来越轻松去胜任。但包括业务洞察、服务流程、主观体验、初始创意等无法定义精度和标准的工作,是目前的AI技术难以完成的。

  当这些标准化作业逐渐由机器进行后,我们与机器的关系将逐渐从工具使用变成设计协作,你甚至可以把这些设计工具当作一个和你合作的初级设计师。我们需要学习如何利用这个标准而高效的合作者,并把节省的时间用于更高价值的设计工作中。

  我们也需要思考如何互相提高设计能力,这既包括人对机器提出更清楚的需求和定义,拓展机器的设计能力与领域,也包括通过机器数据分析、方案创作的效率,激发人更多的灵感与思维。

  而且,AI的思考过程是不可见的,所以我们无法简单根据条件和逻辑去分析AI为何给出这个结果。因此我们看到一个不符合我们预期的输出时,我们在想程序哪里出bug之前,先要需要考虑出现这个结果的各个因素,以及这个结果在应用场景下,和预期不一样的结果是否反而有更高的价值。

  当初柯洁对AlphaGo的棋路表示怀疑和无法理解,但是棋局的结果和后面AlphaGo的持续学习结果表明,不符合预期的输出不一定用“出BUG”就糊弄过去了,这种矛盾反而是创造的动力。

  我们需要承认,AI将会逐渐取代部分基础的工作,这也包括交互设计中可标准化、重复化、依靠运算量的内容。但AI发展导致交互逻辑和方式的变化,交互设计师的工作反而变得更加复杂和重要了。这意味着,交互设计师在AI技术的发展下需要变得更加专业化,而仍在进行着简单重复劳动的人将会逐步被淘汰,所以抓紧时间给自己补补课吧~

(责任编辑:admin)
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