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初創(chuàng)企業(yè)有必要靠人工智能獲得創(chuàng)新和競爭優(yōu)勢嗎?

如意 ? 來源:讀芯術(shù)微信公眾號 ? 作者:讀芯術(shù)微信公眾號 ? 2020-08-26 15:36 ? 次閱讀
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人工智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)吸引了數(shù)十億美元的投資,許多初創(chuàng)企業(yè)都希望借助人工智能獲得創(chuàng)新和競爭優(yōu)勢。策略似乎很簡單:找一個人們生活中長期存在的問題,然后用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決它。

谷歌、Facebook、Netflix和Uber都做到了。所以,為什么不試試人工智能呢?這似乎成為了一個顯而易見的選擇。至少,你的新策略擁有了創(chuàng)業(yè)成功所必需的流行語——人工智能。

人工智能的確解決了無數(shù)關(guān)乎用戶體驗的問題。但是,也有一些問題并不能從人工智能中獲益,甚至如果應(yīng)用人工智能情況可能更糟。本文將帶你體驗一個決策的完整過程,幫助你評估人工智能是否適合你的業(yè)務(wù)。

確定需求:你在人工智能上的投資會增值嗎?

如今的企業(yè)家們在創(chuàng)業(yè)之旅的開始往往會問一個問題:“我們?nèi)绾卫萌斯ぶ悄芙鉀QX?”雖然這可能是一個很好的起點(diǎn),但如果不能為用戶或客戶提供獨(dú)特的價值,即使是最好的人工智能系統(tǒng)也只是消耗資源而已。因此,你的首要任務(wù)應(yīng)該是評估AI可以在哪里增加獨(dú)特的價值。

人工智能可以為披薩推薦平臺、猜測年齡的應(yīng)用程序,甚至一個假的貓照片生成器提供支持,但關(guān)鍵的問題是,人工智能是否正在以一種有意義或獨(dú)特的方式解決問題。

人工智能的解決主義,即為了使用人工智能而使用人工智能,在馬斯洛和卡普蘭的著名理論中有過闡述:“如果你給一個小男孩一把錘子,他會發(fā)現(xiàn)他遇到的所有東西都需要敲打。”

那么,怎么確認(rèn)人工智能是否適合解決當(dāng)前的問題呢?用戶的需求需要人工智能來提出解決方案嗎?就像產(chǎn)品與市場的契合度一樣,我們也需要考慮人工智能與用戶的契合度。

進(jìn)行用戶研究,回顧調(diào)查數(shù)據(jù),觀察用戶的生活,可以將你的產(chǎn)品理念從技術(shù)至上轉(zhuǎn)變?yōu)橐匀藶楸?,這意味著從“僅僅因為你能做到”而使用人工智能轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙驗樗梢元?dú)特地解決一個核心用戶需求”而使用人工智能。

使用人工智能沒有正確或錯誤的動機(jī)。但推出一個人工智能支持的客戶聊天機(jī)器人來幫助客戶更簡便地進(jìn)行交易是一回事,而推出一個聊天機(jī)器人只是因為它目前很流行是另一回事。

IDEO的設(shè)計工具包和Google的People+AI指南可以幫助你識別用戶的問題,在那里人工智能可以增加獨(dú)特的價值。

編程規(guī)則vs啟發(fā)式

一些用戶問題最好使用啟發(fā)式和顯式編程規(guī)則來解決,而不是復(fù)雜的人工智能模型,想想instagramTikTok這樣的應(yīng)用程序是如何組織feed流的。

組織feed流的一種方法是使用ML預(yù)測模型來預(yù)測特定用戶最喜歡的內(nèi)容,這需要考慮用戶的推測興趣、個人信息和過去與應(yīng)用程序的互動。ML模型將根據(jù)預(yù)測的參與程度對所有內(nèi)容進(jìn)行排名,并向單個用戶展示最“相關(guān)”的內(nèi)容。

或者你可以使用啟發(fā)式來解決社交feed流進(jìn)行排序的問題,而不需要任何機(jī)器學(xué)習(xí)。可以考慮先顯示最近發(fā)布的內(nèi)容feed流,一些研究表明,用戶實際上可能更喜歡按時間順序排序的feed流,它們可以提供更多的一致性和更好的控制體驗

也可以讓用戶自己手動對內(nèi)容進(jìn)行投票,就像Imgur等流行圖片板和Reddit、Digg等聚合網(wǎng)站上的投票系統(tǒng)一樣。在這種情況下,人工智能可能會對維護(hù)用戶的透明度和可預(yù)測性起到反作用。如果用戶覺得“客觀”的用戶評分受到不透明的人工智能層的影響,就會產(chǎn)生對其的不信任感。

讓用戶控制結(jié)果

人工智能產(chǎn)品有兩種基本類型:一種試圖將任務(wù)完全自動化,另一種試圖增強(qiáng)用戶自己完成任務(wù)的能力。

當(dāng)遇到重復(fù)性工作或計算復(fù)雜的時候,自動化特別有用;而當(dāng)人類的判斷對準(zhǔn)確性或責(zé)任至關(guān)重要時,增加任務(wù)是最有用的。這種人工智能與人類的伙伴關(guān)系,在人們喜歡自己做這項工作或者需要對這項工作承擔(dān)個人責(zé)任的情況下會特別成功。

在這兩種情況下,你會發(fā)現(xiàn)用戶不愿意完全依賴算法預(yù)測。研究表明,比起人工智能,人們更愿意相信人類專家,盡管這些專家更容易犯錯。即使對人工智能的決策過程進(jìn)行了技術(shù)性的解釋,對許多人來說也往往是難以理解的。因此,建立對產(chǎn)品人工智能模型的信任必須通過仔細(xì)的溝通來培養(yǎng)。

例如,如果你的應(yīng)用程序使用人工智能來推薦餐館,那么最好考慮給用戶一個選項,讓他們自己報告食物偏好,并對訪問過的地方給出反饋。

要想提供完全符合用戶特定口味和偏好的建議,最好方法就是簡單地詢問他們喜歡什么——即使這意味著要使用一些有偏見的自我報告偏好,這將比任何基于(糟糕的)推斷口味的ML模型預(yù)測有效得多。

讓用戶來掌控方向

如果一個應(yīng)用程序使用AI來建議觀看新電影,最好考慮給用戶一個刪除或重置一些用于生成推薦的數(shù)據(jù)的選項。讓用戶坐在駕駛座上來掌控大方向,讓他們理解并管理人工智能的交互,這樣可以建立信任。更何況,共同創(chuàng)造還能夠豐富產(chǎn)品的整體價值。

其他解釋性的方法包括闡明數(shù)據(jù)源、將解釋與用戶行為聯(lián)系起來、與專業(yè)用戶體驗作者或內(nèi)容戰(zhàn)略家密切合作,以及為用戶提供控制人工智能輸出的工具等。

人工智能并非魔法

當(dāng)用戶向他們的智能家居設(shè)備詢問有關(guān)世界的問題時,這個沒有實體的聲音會給出一個爽朗的回答,就像魔法一樣。Alexa、Siri、Alice和谷歌Assistant這樣的語音助手似乎比任何人都了解的更多,隨時準(zhǔn)備回答你的問題。但是,展現(xiàn)個性化的、超級有用的智能的最佳方式是什么呢?

將人工智能作為一種魔法來推銷可能很吸引人,但事實上,這樣的魔法尚不存在。與Arthur C. Clarke經(jīng)常引用的技術(shù)第三定律——“任何足夠先進(jìn)的技術(shù)都與魔法無異”相反,傳播魔法的概念不會幫助用戶,也不會打動投資者。

“人工智能的魔法”是一種修辭,讓人聯(lián)想到無法解釋或無所不能的力量,并傾向于對人工智能能做什么和不能做什么產(chǎn)生不切實際的期望,這種錯位的期望最終會導(dǎo)致失望。

擬人化的人工智能助手往往會加劇這一問題,直接或間接地導(dǎo)致用戶認(rèn)為他們的虛擬助手擁有廣泛的人類能力。與其將人工智能展示為一個無所不知的虛擬助手,不如考慮突出助手產(chǎn)品的特定功能,以及這如何有利于達(dá)成用戶的目標(biāo)。這可以幫助用戶圍繞不斷進(jìn)化的人工智能產(chǎn)品能力逐步更新他們心中的模型。

尋求平衡

在對人工智能魔力的全面陳述和對底層技術(shù)的深入技術(shù)解釋之間,存在著一種微妙的平衡。當(dāng)用戶試圖學(xué)習(xí)使用一種產(chǎn)品而不是探索它的機(jī)制時,太多的術(shù)語會妨礙他們。

谷歌航班價格分析功能是復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)和用戶需求達(dá)到平衡的一個典型例子。在這個界面中,根本沒有提到“深度學(xué)習(xí)”或“數(shù)據(jù)處理”。相反,價格分析工具只是為用戶提供有用的提示,告訴他們當(dāng)前的機(jī)票價格是低、一般還是高,以及近期的價格走勢。

這個例子還展示了多個用戶體驗設(shè)計元素如何協(xié)同解釋AI預(yù)測并培養(yǎng)信任。

產(chǎn)品上市了!然后怎么做呢?

人工智能的用戶體驗與以往有所不同。人工智能產(chǎn)品可以適應(yīng),并隨著時間的推移變得更好。這意味著用戶可能需要調(diào)整他們對產(chǎn)品如何工作的思維模式,產(chǎn)品負(fù)責(zé)人也可能需要適應(yīng)。

例如,如果你在使用人工智能來管理和過濾你產(chǎn)品的社交信息,在產(chǎn)品生命周期中的某個時候,你可能會意識到人工智能已經(jīng)學(xué)會了將點(diǎn)擊誘餌內(nèi)容和貓視頻優(yōu)先于重要的新聞文章。這意味著,在發(fā)布之后你可能需要重新考慮優(yōu)化的目標(biāo),以確保用戶新聞提要的多樣性以及質(zhì)量的一致性。

隨著ML模型對給定用戶的了解越來越多,新特性可以提供更多價值,產(chǎn)品負(fù)責(zé)人應(yīng)該適應(yīng)隨之而來的新使用模式。通過不斷聽取用戶的意見(嚴(yán)格在隱私或課程范圍內(nèi)),并進(jìn)行評估性研究,例如使用幸福感跟蹤調(diào)查、待完成工作跟蹤調(diào)查或首要任務(wù)研究,來跟蹤和衡量你的產(chǎn)品是否成功。

這些建議的背后是以人為中心的人工智能的承諾。Google的People+AI指南是一個開放的、免費(fèi)的資源,那里提供了更多關(guān)于如何設(shè)計以人為中心的人工智能產(chǎn)品的例子和建議。

如何獲取用戶信任,構(gòu)建以人為中心的人工智能產(chǎn)品,是每個試圖利用AI的創(chuàng)業(yè)公司都應(yīng)該首先考慮的問題。

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