設計 AI 應用的 UX

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使用者體驗是建構應用程式的一個非常重要的方面。使用者需要能夠以高效的方式使用你的應用程式來執行任務。高效是一回事，但你還需要設計應用程式，使其能夠被所有人使用，讓它們具有_可及性_。本章將專注於這個領域，希望最終你能設計出人們能夠並且想要使用的應用程式。

簡介

使用者體驗是使用者如何互動並使用特定產品或服務，不論是系統、工具或設計。在開發 AI 應用程式時，開發者不僅專注於確保使用者體驗的有效性，還要考慮其倫理性。在本課程中，我們將介紹如何建構滿足使用者需求的人工智慧 (AI) 應用程式。

這節課將涵蓋以下領域:

• 使用者體驗介紹和理解使用者需求
• 設計值得信賴和透明的 AI 應用程式
• 設計用於協作和反饋的 AI 應用程式

學習目標

完成這節課後，你將能夠：

• 了解如何建構符合使用者需求的 AI 應用程式。
• 設計促進信任與合作的 AI 應用程式。

先決條件

花點時間閱讀更多關於使用者體驗和設計思維。

使用者體驗介紹與了解使用者需求

在我們虛構的教育新創公司中，我們有兩個主要用戶，教師和學生。這兩個用戶各有其獨特的需求。以用戶為中心的設計優先考慮用戶，確保產品對其目標用戶是相關且有益的。

應用程式應該是有用的、可靠的、可訪問的和愉快的，以提供良好的使用者體驗。

可用性

應用程式的實用性意味著它具有符合其預期目的的功能，例如自動化評分過程或生成複習用的抽認卡。一個自動化評分過程的應用程式應能夠根據預定標準準確且高效地為學生的作業打分。同樣地，一個生成複習抽認卡的應用程式應能夠根據其數據建立相關且多樣的問題。

可靠性

可靠性意味著應用程式可以一致且無錯誤地執行其任務。然而，AI 就像人類一樣並不完美，可能會出錯。應用程式可能會遇到需要人工干預或修正的錯誤或意外情況。你如何處理錯誤？在本課的最後一節，我們將介紹 AI 系統和應用程式如何設計以進行協作和反饋。

無障礙性

讓所有人都能使用意味著將使用者體驗擴展到具有各種能力的使用者，包括殘障人士，確保沒有人被排除在外。通過遵循無障礙指南和原則，AI 解決方案變得更加包容、可用，並對所有使用者有益。

愉快

愉快意味著應用程式使用起來令人愉悅。吸引人的使用者體驗可以對使用者產生積極的影響，鼓勵他們回到應用程式並增加業務收入。

並非每個挑戰都能用 AI 解決。AI 的加入是為了增強您的使用者體驗，無論是自動化手動任務，還是個性化使用者體驗。

設計值得信賴和透明的 AI 應用程式

建立信任在設計 AI 應用程式時至關重要。信任確保使用者相信應用程式能夠完成工作，持續提供結果，並且結果是使用者所需要的。在這方面的一個風險是缺乏信任和過度信任。缺乏信任發生在使用者對 AI 系統幾乎沒有信任時，這會導致使用者拒絕你的應用程式。過度信任發生在使用者高估了 AI 系統的能力，導致使用者過度信任 AI 系統。例如，在過度信任的情況下，自動評分系統可能會導致教師不檢查部分試卷以確保評分系統運作良好。這可能會導致學生的成績不公平或不準確，或者錯失反饋和改進的機會。

設計中確保信任處於核心的兩種方法是可解釋性和控制。

可解釋性

當 AI 幫助做出決策，例如向後代傳授知識時，教師和家長了解 AI 決策的方式是至關重要的。這就是可解釋性——了解 AI 應用程式如何做出決策。設計可解釋性包括添加 AI 應用程式可以做什麼的範例細節。例如，系統可以使用："使用 AI 縮短你的筆記以便於複習"，而不是 "開始使用 AI 教師"。

另一個範例是 AI 如何使用用戶和個人資料。例如，一個具有學生角色的用戶可能會根據其角色受到限制。AI 可能無法揭示問題的答案，但可以幫助引導用戶思考如何解決問題。

最後一個關鍵部分是解釋的簡化。學生和老師可能不是 AI 專家，因此應簡化應用程式能做什麼或不能做什麼的解釋，使其易於理解。

控制

生成式 AI 創造了 AI 與使用者之間的合作，例如使用者可以修改提示以獲得不同的結果。此外，一旦生成輸出，使用者應該能夠修改結果，讓他們感受到控制。例如，使用 Bing 時，你可以根據格式、語調和長度來調整提示。此外，你可以對輸出進行更改並修改輸出，如下所示:

另一個讓使用者能夠控制應用程式的功能是允許用戶選擇加入或退出 AI 使用的數據。對於學校應用程式，學生可能希望使用他們的筆記以及老師的資源作為複習材料。

在設計 AI 應用程式時，有意識地確保使用者不會過度信任並設置不切實際的期望是關鍵。實現這一點的一種方法是通過在提示和結果之間創造摩擦。提醒使用者，這是 AI 而不是人類。

設計 AI 應用程式以進行協作和反饋

如前所述，生成式 AI 創造了用戶與 AI 之間的合作。大多數互動是用戶輸入提示，AI 生成輸出。如果輸出是錯誤的怎麼辦？應用程式如何處理錯誤？AI 會責怪用戶還是花時間解釋錯誤？

AI 應用程式應內建接收和給予回饋的功能。這不僅有助於 AI 系統改進，還能建立與使用者的信任。在設計中應包含回饋迴圈，範例可以是對輸出結果進行簡單的贊成或反對。

另一種處理方式是明確傳達系統的能力和限制。當使用者請求超出 AI 能力範圍的內容時，應該有一種方式來處理，如下所示。

系統錯誤在應用程式中很常見，使用者可能需要範圍外的資訊協助，或者應用程式可能對使用者能生成摘要的問題/主題數量有限制。例如，一個用有限主題資料訓練的AI應用程式，例如歷史和數學，可能無法處理地理相關的問題。為了減輕這種情況，AI系統可以給出如下回應："抱歉，我們的產品已用以下主題的資料進行訓練.....，我無法回應您所問的問題。"

AI 應用程式並不完美，因此，它們必然會犯錯。在設計您的應用程式時，您應確保為用戶反饋和錯誤處理留出空間，並以簡單且易於解釋的方式進行。

作業

將您迄今為止建構的任何 AI 應用程式，考慮在應用程式中實施以下步驟:

• 愉悅: 考慮如何讓你的應用程式更愉悅。你是否在各處添加了解釋，是否鼓勵用戶探索？你的錯誤訊息是如何措辭的？

• 可用性: 建構一個網頁應用程式。確保你的應用程式可以通過滑鼠和鍵盤導航。

• 信任和透明: 不要完全信任 AI 及其輸出，考慮如何添加人工來驗證輸出。同時，考慮並實施其他方法來實現信任和透明。

• 控制: 給用戶控制他們提供給應用程式的數據。實施一種方式，讓用戶可以選擇加入和退出 AI 應用程式中的數據收集。

繼續學習！

完成本課程後，請查看我們的生成式 AI 學習集合以繼續提升您的生成式 AI 知識！

前往第 13 課，我們將探討如何保護 AI 應用程式！