用户体验从业者如何传达人工智能概念：来自实践设计经验的见解
深入讨论
学术
0 0 29
Liner
Liner
本研究论文探讨了用户体验从业者在获得实践经验进行人工智能模型训练和实验时如何传达人工智能概念。研究涉及27位UXPs，他们使用谷歌的Teachable Machine原型设计并创建了一个人工智能驱动界面的设计演示。研究结果突显了UXPs在传达人工智能概念时面临的挑战、模型准确性的重要性，以及互动式人工智能探索在弥合UXPs与技术利益相关者之间沟通差距的潜力。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1提供了关于UXPs如何将人工智能作为设计材料进行沟通的实证见解。
- 2为UXPs在与人工智能互动时提供了敏感性概念。
- 3提出了增强跨学科协作的人工智能和用户体验工具设计建议。
• 独特见解
- 1由于知识差距和评估人工智能成功的差异，UXPs在有效传达某些人工智能概念时面临困难。
- 2通过Teachable Machine等工具进行人工智能实验可以拓宽与技术利益相关者沟通的共同基础。
- 3UXPs识别出人工智能在设计中的关键风险和好处，并提出了UX和AI工作的具体下一步计划。
• 实际应用
- 本研究为用户体验从业者、人工智能工具开发者以及从事以人为本的人工智能体验的跨学科团队提供了宝贵的见解。它提供了改善人工智能设计工作流程中沟通与协作的实用建议。
• 关键主题
- 1用户体验设计中的人工智能概念沟通
- 2用户体验从业者的互动式人工智能探索
- 3人工智能驱动设计中的挑战与机遇
- 4用户体验与人工智能团队之间的协作
• 核心洞察
- 1实证调查UXPs在设计评审环境中对人工智能的沟通。
- 2引入应用于用户体验设计的人工智能模型的“保真度”概念。
- 3提出人工智能和用户体验工具的设计建议，以改善跨学科协作。
• 学习成果
- 1理解UXPs在传达人工智能概念时面临的挑战。
- 2了解模型准确性在人工智能设计中的重要性。
- 3探索互动式人工智能探索对用户体验从业者的潜力。
- 4获得UX与AI团队之间协作策略的见解。
- 5发现增强跨学科团队合作的人工智能和用户体验工具设计建议。
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
“ 引言
随着人工智能在用户面向技术中的普及，用户体验从业者（UXPs）在设计和传达人工智能驱动的界面时面临新的挑战。本研究考察了UXPs在使用谷歌的Teachable Machine工具进行人工智能模型训练后，如何传达人工智能概念。通过分析27位UXPs的设计演示和访谈，研究人员识别出UXPs在将人工智能作为设计材料时的关键主题。
“ UX与AI协作中的当前挑战
UXPs报告了与人工智能工程团队有效协作的重大挑战。主要问题包括：
- UX和AI团队之间的工作独立且线性进行
- UXPs通常在开发过程中被引入较晚
- 对人工智能能力和局限性的理解不足
- 由于沟通差距，UX和AI团队之间的信任受到侵蚀
- 在UX和AI领域之间“架起桥梁”的困难
这些挑战突显了UX和AI团队之间需要更好沟通与协作策略的重要性。
“ 传达人工智能模型选择与性能
在创建设计演示时，UXPs强调了人工智能沟通的几个关键方面：
- 模型选择的理由，比较不同模型的优缺点
- 人工智能解决方案的客户价值和商业利益
- 工程成本和实施考虑
- 模型性能，特别关注准确性
许多UXPs认为准确性是最关键的沟通因素，认为这对满足用户需求和推动如何改进人工智能系统的讨论至关重要。然而，UXPs常常难以有效传达模型性能的技术方面。
“ 实践人工智能经验的影响
使用Teachable Machine实验人工智能模型对UXPs的人工智能沟通方式产生了显著影响：
- 在讨论人工智能能力和局限性时信心增强
- 更好地理解数据质量问题及其对模型性能的影响
- 更具体的想法用于迭代和改进人工智能模型
- 增强了与技术利益相关者弥合沟通差距的能力
这种实践经验帮助UXPs对人工智能作为设计材料有了更细致的理解。
“ 平衡人工智能的好处与风险
UXPs意识到将人工智能融入设计的潜在好处和风险。主要考虑因素包括：
- 人工智能驱动决策的伦理影响
- 与数据收集和使用相关的隐私问题
- 人工智能偏见的潜在性及其对用户的影响
- 在自动化与用户控制和自主性之间的平衡
许多UXPs在设计演示中融入了这些考虑，展示了对人工智能驱动的用户体验设计的整体性方法。
“ 为人工智能开发提出下一步计划
在实验人工智能模型后，UXPs能够为其项目中的人工智能开发制定更具体的下一步计划：
- 扩展和多样化训练数据的建议
- 改进模型架构和提高准确性的想法
- 验证人工智能驱动功能的用户测试提案
- 基于实际使用数据的迭代改进计划
这种提出可行下一步的能力展示了实践人工智能经验对UXPs在推动项目方向上的价值。
“ 结论
本研究强调了为UXPs提供实践人工智能经验的重要性，以增强他们在人工智能驱动项目中沟通和协作的能力。通过弥合UX和AI领域之间的差距，组织可以促进更有效的跨学科团队合作，创造更好的人工智能驱动用户体验。未来的研究应探讨如何将Teachable Machine等工具整合到UX工作流程中，并制定人工智能沟通在设计演示中的最佳实践。
原始链接：https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3563657.3596101
Liner
Liner
评论(0)