|让AI更普惠：为什么说用户体验是AI成功的关键？
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咨询公司麦肯锡认为 ， 缺乏对AI的理解会是大多数组织应用AI的拦路虎 。 人们依然把AI看作是科幻 ， 而非可以用来拉动增长的工具 。 一些组织担心 ， 更高效的利用数据需要数据实践 ， 而这可能吓跑客户 。
AI常识的缺乏及其低可用性阻碍着行业发展 ， 也影响了许多本能得益于在战略部署中应用更多AI的企业的发展 。 这令人焦急 ， AI本能帮助企业进一步满足日益增加的用户需求 ， 当涉及到增加品牌在难度系数最高的方面（如更高的定制化、个性化更强且更高效的服务）的竞争力时更是如此 。
所以 ， AI专家如何让AI更惠普 ， ？得从一开始就优先考虑积极的用户体验（UX） 。 虽然UX不是AI专家的优先事项 ， 但若想继续增加AI的应用及效用 ， 就必须更重视UX 。
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以人为中心的AI
没有任何AI可以独立运作；总会需要一个人进行输入或与输出结果进行交互 。 或许日后 ， 能让普通人都用上AI的方式 ， 便是在开始设计AI时考虑到普通人的需求 。 高效的AI需要人性化的界面及功能 ， 为此 ， 必须通过提供用户使用便捷、实用且自主的解决方案来创建能准确解决问题的模型 。
模型设计意味着：
· AI解决用户的实际问题 。
· AI解决问题的方式切实可行 ， 不会与其它优先事项相冲突 。
· AI可以轻松融入到其他操作中 。
· AI界面和输出易于使用和理解 。
换句话说 ， AI不会是个“万灵药” 。 它得是个定制化方案 ， 契合终端用户的需求和优先事项 。 没人愿意把时间浪费在投入大、回报却极少的工具上 。 因此 ， 我们要一直考虑“这会如何帮助终端用户？”
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一切新功能、新工具的设计都要出于解决实际商业需求 ， 而非是AI专家颠覆本领域的意愿 。 这解释了为什么所有数据科学家同时也是商业科学家——只有了解商业环境和终端用户的问题 ， 才能设计出能充分满足需求的AI 。 即便这类最具创意的模型对终端用户而言太过复杂 ， 模型最后还是倾向于围绕以人为中心的AI而设计 。
比如 ， 在我的公司Evo ， 我们创建了一个Excel插件 ， 让用户能够计算预测并在Excel电子表格中提出建议 ， 而非使用我们的自定义控制面板 。
为什么呢？因为客户已经在用Excel ， 也用习惯了 。 Excel工具可能没那么“酷” ， 或看着不如我们用Shiny定制的控制面板那么有新意 ， 但Excel的界面更能契合用户的需求 。
我们可以让AI适应终端用户的目前状况 ， 而无需放弃其它重要事项（如提供自动且准确的定价和供应链推荐） 。 最终 ， AI必须能解决用户的问题 ， 而非创造新问题 。 这意味着我们要适应运作流程（如融入Excel ， 而不是用一个全新的工具）并提供清晰、简单的界面 ， 界面上没有任何我们自己设计的、对用户而言“花哨”的功能 。
AI旨在改善生活；若无以人为中心的设计 ， 这根本就做不到 。 正如斯坦福大学校长马克·特希尔-拉维尼所说：“给人工智能注入以人为中心的价值 ， 我们便能带来新思维和学习的复兴 。 ”
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设置现实的预期
在设计了正确的AI工具后 ， 还需要为其表现设定现实的预期 ， 否则就可能失去终端客户——客户觉得承诺没被兑现 。 通常 ， 人们想象中的AI更聪明更简单 。 他们对AI带来的变化期望甚高 ， 却仍然凡事靠直觉 ， 而非AI的推荐 ， 这种矛盾必然导致失望 。 当AI没能履行这些不切实际的承诺时 ， 用户就觉得被骗了 。
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因此 ， 过度承诺会带来消极的用户体验（UX） 。 你可能会想 ， 倒不如先给个低预期 ， 然后AI就会超水平发挥而令用户惊艳 。 不幸的是 ， 这种做法同样会降低AI的可用度 。
人们一般只愿意投资能极大地改进旧方法的新技术 。 如果设定较低的期望 ， 你可能无意间诱导用户错误使用AI——或者根本不用 ， 这种负面情感会进入用户体验中 ， 让你的AI看起来像个垃圾 。
唯一的正解就是诚实 。 为AI设定现实的预期 ， 然后说到做到 。 由于AI从不断尝试中学习 ， 预期应包括承诺AI会随时间不断改进 。 当人们明白AI可以为他们做什么时 ， 便更愿意主动使用AI ， 并相信它可以提供可靠的结果 。
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AI的用户体验（UX）带来结果
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当然 ， 无论是设计还是预期 ， 不过都是让AI惠普非技术使用者的一部分罢了 。 无论我们多努力地创建友好的AI工具用户界面 ， 或保证预期与AI的实际目的与功能相符 ， 只要AI没能实现其承诺 ， 用户体验就都是消极的 。 总而言之 ， AI成功与否很大程度上取决于用户体验 。
大多数AI的用户体验要看结果 。 如果一家公司改用AI预测 ， 但是结果却比不用AI更糟 ， 显然公司就应拒绝接受这样的改变 。 正面的结果会鼓励AI应用扩张 ， 只一次的负面体验就能阻止AI的长期应用 。 即便是毫不相干的AI技术也能抹黑用户对所有AI的看法 ， 在商业领域更是如此 。
在把AI交付给终端用户之前 ， 我们需要在它身上花功夫 ， 让它运转良好 。 模型不必非得完美无缺 ， 要实现这个也不太现实 。 但是 ， 你必须要保证已创建了强劲的算法：可以立即提供准确的见解 ， 并能自主学习、不断改进 。
模型必须有自主学习的能力 ， 能适应干扰并且只会愈加精准 。 这样的AI不仅能避免模型迁移 ， 自身也能变得更加可用 。 在危机期间能保持同等效力的AI为最终用户带来了更多的价值 ， 并且 ， 它要比其它任何功能更能带来积极的用户体验 。
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把惠普AI和用户体验放首位
对我们这种研究AI的人来说 ， 好消息就是用户体验和我们的目标一致 。 从用户体验的角度而言 ， AI应该以人为中心 ， 但这种需求能保证模型有效用 。
因为用户体验需要设置正确的预期 ， 所以数据科学家和工程师就有机会实实在在地评估其模型的优点及限制 。 最后 ， AI的用户体验也取决于模型的良好运转——所有人都同意这是首要任务 。
用户体验和数据可视化专家缺口极大 。 AI领域工作者发现 ， 除非终端用户能轻松利用技术本身及其建议 ， 否则即使最好的模型也毫无用处 。 哪怕在世界经济危机之时 ， AI的用户体验依旧是AI公司或部门大举投入的领域 。
Evo目前雇佣了数据可视化开发人员 ， 用户体验已成为未来的投资 ， 它对任何计划扩大AI影响力的人都至关重要 。
在下个十年 ， AI想要有改变经济的更大能力 ， 前提是公司在更多的商业领域继续接受并使用AI 。 只有每个AI从业者都承诺让AI尽可能惠普 ， 这种情景才会成为现实 。
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现在 ， 是时候揭开AI神秘面纱 ， 将其作为改善所有人生活的工具了 。
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