AI交互设计，设计师应该怎么做？

   人工智能这个词已经走进了普通大众的视野，我们在生活中可以看到很多跟AI相关的产品，比如：Siri、AI换脸、AI画画等等。你去百度指数上搜索人工智能这个词，最火的高峰期是2014年和2018年，最近这两年的趋势在逐渐平稳，但依旧很热。

   有很多人唱衰说，现在人工智能技术不行，还有很多瓶颈，很难商业化。当然了，也有很多人很看好人工智能，说再过5-10年，人工智能一定能取代人类大部分工作，很多人的工作将被取代。以上这些评论呢，先不评判，我们就客观公正的去看看目前人工智能到底达到了什么水平？它对设计师的影响是什么？如果人工智能时代真的到来，设计师能做什么？一个人工智能的项目需要我们具备哪些能力？

一、人工智能对体验的影响

   人工智能项目对体验影响比较重要的三个因素：安全性、效率和易用性。这是人工智能带给体验的收益，但同时也会存在一定的隐患问题。

1. 安全性

   理论上而言，人工智能技术的发展会让用户账号更安全。

   比如苹果iphone x之后的手机都使用了Face ID解锁，Face ID就是通过人脸识别技术进行生物特征认证的。

   之前的Touch ID被破解的概率是五万分之一，而Face ID被破解的概率是一百万分之一，也就是说使用人脸识别之后破解难度提升了20倍。所以从理论上来说人脸识别相对而言是更安全的。

   但是因为人脸属于人体生物特征，如果被滥用会造成很多社会问题，如：前段时间很火的换脸应用ZAO，很多用户觉得好玩就上传了自己的照片把影视作品里的演员换成了自己的脸。这样导致的问题是：可能会造成自己的隐私泄漏，还可能导致是很多人把视频传出去了，接受者不知道视频是原创的还是后期加工，会引发名誉权和肖像权等问题，严重者甚至会造成刑事犯罪。

2. 效率

   客观来说，很多人工智能项目的目的是为了提升了产品的操作效率。可能有人会认为用户自己打开台灯只需要1秒，但是通过唤醒智能音箱，让它来执行操作可能需要6秒，并没有解决效率问题。

   这种情况确实存在，但是很多场景下，智能语音能帮助你释放双手，或者节省用户从当前位置去到目标位置的位移时间。有时在AI项目成立之初的时候，设计师需要通过效率这个指标考核价值和收益。

   比如现在产品想要做这么一个项目：智能门锁，检测到人脸就能自动开门。设计师就需要考虑到：用户或者B端客户为什么愿意更换这个锁，相对钥匙、指纹锁，你的产品优势是什么？你开门的速度比指纹锁还快？这些因素设计师在项目成立之初，一定要跟产品同学达成一致，否则，可能会陷入设计师的自嗨模式中。

3. 易用性

   这个因素是所有项目都必须考虑的问题。在人工智能产品中，易用性可以从三个角度来分析。

1）包容性设计

   主要是对于一些残障人士，他们如何使用你的产品，是不是需要提供额外的辅助功能。给视障用户提供语音帮助，给他们提供更大的字，让他们直接用语音交互而不是手指触摸，这些都属于体验内容。

2）准确性

   目前很多人工智能产品都是被诟病准确性，内容推荐不准、识别有误、问话不知道怎么答等等，都会造成体验不佳，用户流失。所以当设计师接到一个AI项目的时候，一定要提前了解技术实现效果和准确度，有些技术的问题是可以通过设计缓解的。

   比如，笔者在做一个无人零售店项目中，订单推送速度比较慢，为了缓解用户的焦虑，在购物者出店后增加了一个抽奖环节。既缓解了用户等待账单的局促，也能让用户出店的时候情绪达到一个高点，提升整体购物流程的锋终值。由于当前AI算法还在完善，设计师需要用体验的手法掩盖部分技术缺陷。

3）引导教程

   因为很多AI项目对多数用户是完全陌生的，所以他并不知道如何使用这个智能的产品，怎么完成这个体验。线下的智能产品更是如此，用户的注意力没有线上集中，需要设计师去引导、规划体验流程，帮助用户快速、满意的完成体验。

二、多模态交互设计

   【模态】：生物凭借感知器官和经验接受信息的通道。

   【多模态交互】：人通过声音、肢体语言、信息载体、环境多个通道与计算机进行交流，充分模拟人与人之间的交互方式。

   我们常说的五感设计，就是视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉5种模态。

   下图是人类五感通道中接收的信息占比，从图中可知：视觉比重最高达到了83%，然后是听觉占11%，后面依次是触觉、嗅觉、味觉，分别是3.5%、1.5%和1%。

   也就是说视觉+听觉这两个通道能获取的信息比例高达94%。这也就是为什么GUI和VUI会开始流行，这两个通道确实是传递信息最高效的。那视觉和听觉通道他们最本质的区别是什么呢？

   首先，他们获取信息的维度不同，眼睛接收的信息由信息和空间四个维度决定；耳朵接收的信息只能由时间维度决定，虽然有耳听八方的说话，但是它并不会影响听话的内容。时间维度决定了接收信息的多少，它是单向的、线性的，且不能停止的，对环境要求比较苛刻。假设你在设计一个带语音的自动售卖机，交易成功后，它需要有口播：售卖成功。把这个售卖机放在安静的办公环境和嘈杂的商场里，口播音量的设计是不一样的，设计师需要针对场景定制化听觉的识别性。

   还有一个就是视觉通道接收的信息远高于听觉，据说大脑每秒通过眼睛接收的信息上线为100Mbps，通过耳蜗接收的信息上限是1mbps，也就是说眼睛接收的信息量是听觉的100倍。大家应该也能感受的到，看书比读书要快，而且理解信息更精准。人的眼睛还有一个特别的地方就是可以通过扫视一秒之内可以看到三个不同的地方。这些都说明视觉接受的信息要高于听觉，设计师可根据信息重要级和层次丰富度选择不同的通道传达。

三、人机交互设计

   通常人工智能产品是需要考虑到人机交互的，除了手机设备，所以以新硬件为载体的设备，我们必须考虑人机交互。人机交互的内容可以分成3大块：人、设备和环境。

1. 人

   人是用户的感受体，以人为本是体验的核心，所以设计师需要从心理、身体和行为三个维度来分析人。

   首先是心理。一个产品首先需要具备能打动人的，让用户喜欢你，使用你，他才会购买产品、继而传播口碑，给公司带来利润和流量。设计师需要保证用户在使用产品的过程中整体的体验是满意的，在设计人工智能产品时，画出用户使用产品的情绪曲线，可以帮助设计师：

•    发现产品的问题在哪，客观的观察用户使用反馈，让设计师对产品有了清晰的认知，避免自嗨。找到用户情绪低点，解决用户痛点。

•    不断优化对比产品。不断优化迭代，对比情绪曲线，分析解决方案的效果和程度。用户情绪地图就想一个指南针，指引用户明确方向。

   第二个就产品使用需要让用户舒适。不同于界面设计，设计硬件的时候设计师需要考虑：开关放在哪里最省力？功能面板做成触屏的会不会误触？设备高度是否符合普通用户的身高范围？屏幕亮度是否舒适？等等。这些都是关于人的身体上需要考虑的因素。

   然后就是用户的行为，用户是否知道如何操作？如果在任务过程中出现问题了如何处理？辅助信息是否符合预期？

2. 环境

   环境因素主要分为：热环境、光环境、声环境和气味环境。

   由于环境可以不受人为控制去变化，通常光环境和声环境可能是对项目影响最多的。如：人脸识别的平板放在室外和放在室内的光是完全不同的，设计师需要注意补光和曝光场景。在语音识别场景下如果环境太嘈杂，识别率低如何处理，TTS播报音调是否需要调整。这些都需要设计师考虑。

   环境除了大气因素之外，设计师还需要关注物理维度的影响。常见的手机界面的交互方式是人为设定的，情景基本不会发生变化，可控度高。但是三维场景会根据人、环境变化而变化的，同时交互场景也可能会随之变化。三维环境，又分成虚拟界面和真实环境。虚拟环境通常指VR、AR。后面会专门解释这种场景如何设计。

   真实环境我们应该怎么设计呢？以无人零售店项目为例，因为是三维空间环境，用户走到门口是会跟闸机发生交互，那么触点就是闸机。进入到店内，开始选购商品时，就会跟货架上的货物发生交互，触点就是货柜。店内的摄像头会捕捉用户的行为，将数据传输到用户的手机，此时用户手机又变成了触点，纪录了用户的购物情况。这个触点是在不断变化的，跟手机触点不一样。

   所以在设计三维环境的时候我们需要考虑：多模态的交互反馈、根据用户的情景去理解每个行为，在不同的触点做出不同的反馈。

3. 设备

   人工智能项目中会诞生很多新的硬件，在设计这些软硬件的时候，用户的流程可以拆成两条单独的线，但是又相互影响。

   比如硬件的屏幕大小肯定会影响软件的界面，输出信息是在界面上显示还是线下显示，用户的视觉动线和心流会不会中断。

   比如：在一个智能货柜的项目中，需要一个小程序完成支付和开启货柜等功能，那商品的价格是放在小程序里还是贴在货柜里呢？如果放在手机里，用户用手机打开货柜后，肯定直接去看货柜里有什么吃的了，而不会一边盯着手机，一边看货柜。所以这个时候价格放在手机上不合理。这些信息都是需要软硬件设计师一起沟通协商，既可以避免信息遗漏，也能保证用户的心流是自然的、符合预期的。  

   笔者把硬件设计分成了三个大的阶段，主要是区别软件的。

•    第一阶段就是概念设计。这个阶段设计师需要把软硬件因素都考虑全面了，否则会影响后面的设计进度。比如如果硬件设备有滴滴的音效反馈和口播功能，那就需要硬件设计师增加拾音器和扬声器，如果有光效需求就需要增加Led灯。包括设备的尺寸，都需要实地测量，评估，保证硬件使用场景符合预期。硬件设计的严谨度与软件不同，软件犯了错可以随时改版迭代，但是硬件开模之后发现问题，再去修改的成本很高。所以前期一定要把各种因素都考虑齐全。

•    第二个阶段是外观造型，这个阶段会有多重角色并行，结构工程师会去设计结构和散热，ID设计师需要与结构设计师密切联系，因为结构影响外观，设计完外观造型之后，还要考虑用什么材质、什么颜色、什么工艺，这就是我们常说的CMF（color、material、finishing），有点类似我们现在UI的主色调使用。然后就是设计模具，一般都有工厂，直接给工厂加工就行，先做出一个手板验收，看哪里是否还有问题。与软件的测试验收逻辑一样。

•    第三个阶段是包装上线。这里与软件可能有一些区别，软件的链条没有这么长，因为硬件的产品是需要直接售卖的，所以设计师需要去关注售卖的渠道、销售情况。有的产品还涉及线下部署，如何提升部署能力，也是在前期设计硬件时需要考虑的。比如：你需要设计一个安装在顶部的相机，安装师傅经常会装反，那设计师在设计外观的时候是不是可以考虑不对称设计，或者做一个标志以区分前后。售后也是需要跟进的，用户拿到产品会不会用，为什么不会用，这些都是设计需要优化的点。然后就是收集用户反馈，这一点与软件一样，优化迭代。

四、AI交互设计原则

   AI其实领域很广，笔者也将之前AI项目的一些经历整理了相关的一些设计原则：

•    信息透明化。这里包含2点，第一点，AI产生的内容需要与常规内容区分开，这里最典型的就是机器人客服，产品要给客户营造信赖和真实感，而不是愚弄。第二点，机器是怎么学习的，需要告诉用户。如果用户第一次进入一个APP，为了冷启动更精准，需要用户选几个标签，就需要告诉用户为什么要收集这个数据。

•    状态明确。指机器在接收信息、处理信息和反馈信息时的状态要清晰，用户什么时候可以进行交互、什么时候可以结束交互的节点都要很明确。

•    提供智能教学。因为人工智能的产品都比较新颖，如何使用用户可能并没有一个很明确的思路，所以尽量提供说明教学。

•    提供兜底方案。作为一个智能产品，不能出问题就是404，尽量帮助用户解决当前出现的问题，最差也要告诉用户出问题的原因。

•    包容性设计：产品是为多数人设计的，但是也要考虑到残障人群、儿童和老年人在使用产品的体验。毕竟科技是让人们生活更美好，特殊人群也需要关爱。

•    反馈及时：这个是很重要的。反馈不及时会让用户觉得你这个设备很笨，就像老师提问，聪明的孩子就会反应很快。

   以上是笔者对目前项目的一些总结和思考，不知道这篇文章是否会对想转AI的设计师有所帮助。

本文来源：应谋鬼计（ID:shejishiyj）

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