一、AI產(chǎn)品形態(tài)介紹
不同的產(chǎn)品所具備的AI能力以及用戶的使用方式都是截然不同的。從產(chǎn)品功能的角度，產(chǎn)品大致可以分為三類：輔助駕駛型、內容生產(chǎn)型、自主決策型。
輔助駕駛型
Copilot 輔助駕駛型如其名，更強調AI的輔助性。AI會針對某個模塊輔助用戶做出決策，或者基于用戶的操作而操作，從而幫助用戶實現(xiàn)自己靈感的落地，類似在成熟軟件中的插件功能。微軟的Microsoft 365 Copilot 結合在已有的Word、Excel工具當中，用戶仍然可以自己書寫文章或表格，但也能隨時喚起AI工具進行編輯，對于已有的文件進行匯總、擴寫等編輯操作。
內容生產(chǎn)型
內容生產(chǎn)型是需要調用LLM的API來實現(xiàn)某一具體內容的功能性產(chǎn)品。用戶需要針對具體場景下達相對詳細、明確的指令后，AI會生成內容結果的反饋。比如大家熟悉的midjourney，用戶下達具體的內容場景描述，midhourney會返回圖片生成的結果。
自主決策型
AI Agent可以進行自主決策和執(zhí)行任務，它可以通過獨立思考和調用工具逐步完成給定的目標，無需人類去指定每一步的操作。比如，告訴 AI Agent 幫忙下單一份外賣，它就可以直接調用 APP 選擇外賣，再調用支付程序下單支付，無需用戶去指定每一步的操作。
二、AIGC產(chǎn)品設計原則
在AI產(chǎn)品的設計過程當中，針對不同的產(chǎn)品形態(tài)、用戶場景、用戶心智需要明確其設計原則。當前用戶對于AI工具的預期是：高性能、快速、高效和可靠。從用戶體驗上來說，用戶與AI產(chǎn)品的交互方式、對于AI產(chǎn)品的信任程度都有別于其他軟件。我們需要在各個環(huán)節(jié)上，制定好AI產(chǎn)品的能力范疇，管理好用戶對產(chǎn)品的預期，為AI產(chǎn)品提供一個友好、可拓展的交互架構。
原則1：讓用戶明確知道產(chǎn)品的能力范圍
在產(chǎn)品推出之前，清晰地定義產(chǎn)品的能力和限制。不要過度夸大產(chǎn)品的功能或過度承諾，而是誠實地描述產(chǎn)品的真實能力。給予用戶在使用產(chǎn)品前充足的心理預期，用戶可以清晰的了解產(chǎn)品的能力范圍。更好地管控用戶心理預期的同時，也可以向用戶傳遞產(chǎn)品的能力點。
如小庫科技詳細描述了產(chǎn)品可以應用的功能場景，用戶對于場景化的詞語可以有更好的關聯(lián)聯(lián)想，對于產(chǎn)品的能力也有更好的邊界認知。
科大訊飛也通過具體的場景化進行產(chǎn)品功能的傳遞
在Liblib的模型廣場中，會將用戶生產(chǎn)的結果、模型以社區(qū)成果的形式進行展示，用戶可以查看詳細的生成參數(shù)進行嘗試，對于新手用戶也可以起到很好的內容引導。
原則2：讓用戶可預期結果
人工智能決策的透明度對用戶至關重要，使用可視化工具、交互或解釋性語言讓用戶能夠理解AI是如何做出決策。如小庫AI，在“描述詞”的提示文案中告知用戶輸入詞的限定以及預期的生成結果，并可以通過詞庫告知用戶可以輸入哪些類型的詞。
如酷家樂AI，用戶在首次使用AI工具，沒有靈感或想法的時候，引導并提示用戶可上傳的素材類型，讓用戶可以有更好的目標預期。
原則3：建立與用戶共建產(chǎn)品的機制
積極邀請用戶參與產(chǎn)品的設計和改進過程，通過用戶調研、用戶測試和用戶反饋機制，了解用戶的期望和需求，并將其納入到產(chǎn)品的迭代和改進中。如在Discord社區(qū)當中，用戶可以在官網(wǎng)的反饋入口找到期望反饋的內容板塊，可以進行問題帖子的反饋，所有的用戶群體可以對帖子的內容進行投票支持和評論。也就是相當于以社區(qū)共建的形式，讓所有的用戶都可以對產(chǎn)品進行共建維護。如果是產(chǎn)品功能本身的問題，開發(fā)人員可以及時響應；如果是用戶自身對產(chǎn)品的認知問題，社區(qū)的小伙伴也可以進行很好的解答。
原則4：減輕用戶對數(shù)據(jù)隱私安全的顧慮
在AI盛行的當下，數(shù)據(jù)隱私安全可以說是非常敏感的話題了，AI泄漏數(shù)據(jù)隱私的事件也在不斷曝光。妙鴨相機的爆紅事件給我們的警示是在產(chǎn)品設計的過程中，除了思考如何利用新技術產(chǎn)出新的創(chuàng)意，對用戶數(shù)據(jù)隱私安全的保護同樣重要，它是產(chǎn)品獲得用戶信任，得以被持續(xù)使用的原因之一。
數(shù)據(jù)隱私安全涵蓋的范圍是非常廣泛的。從產(chǎn)品設計的角度來看對于數(shù)據(jù)隱私安全的保護可以從以下幾點考慮：
1、政策和規(guī)范的跟進和了解
遵守數(shù)據(jù)隱私和安全相關的法律法規(guī)和標準對于產(chǎn)品和應用是最基礎的。在國內，7月網(wǎng)信辦等7部委聯(lián)合公布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，生成式人工智能服務管理辦法的正式落地為我國AI發(fā)展打下了基礎。
2、積極告知，將決策權還給用戶
積極告知用戶產(chǎn)品如何保護數(shù)據(jù)隱私安全也是規(guī)避風險的一種方法。比如用戶協(xié)議中對于用戶隱私的處理，比起直接提供給用戶大段的文案讓他們去逐字查看，在操作流程中說明產(chǎn)品對于用戶隱私的使用，并讓用戶進行手動確認會明顯提高用戶對于產(chǎn)品的信任程度。蘋果在數(shù)據(jù)隱私安全方面始終站在了用戶這一邊，無論是安裝應用時詢問權限還是每次出現(xiàn)的“是否允許粘貼”，其對于隱私保護的方法與措施都值得我們學習。
3、本地存儲也是一種選擇
Rewind工具可以自動存儲用戶在自己電腦和手機上看到的所有內容，通過引入“私人助理”的角色，方便用戶基于AI進行內容的搜索和瀏覽整合。工具對于用戶隱私的處理也非常值得參考，其主要通過本地存儲、內容隨時可刪除等方法，讓隱私優(yōu)先的原則貫穿在產(chǎn)品的定位和功能設計之中，也是這款工具能夠獲得好評的原因之一。
三、結語
總的來說，AI技術的推廣目前仍面臨相當大的挑戰(zhàn)，對于大眾而言也有一定的使用門檻。作為設計師，比起強調產(chǎn)品能力的升級，我們更應該注重對用戶的關懷，一款好的AI產(chǎn)品必定是智能化且人性化的。AI技術下的人機交互應用已經(jīng)成為UX設計的趨勢，我們需要注意平衡技術和用戶體驗之間的關系，以確保我們的設計在滿足用戶需求的基礎之上，能夠助力產(chǎn)品在商業(yè)市場上的成功。
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