来自：Zhaochang He
评译：Kevin嚼薯片（微信：kevinwork）
备注：本文独家发布自金蝶云社区
随着人工智能的普及，许多产品设计师开始思考如何为这类产品进行用户体验设计。如你所知，人工智能可以像人类一样处理信息，以下是一些例子：
基于文本和语音的人工智能产品
Gmail和Linkedin正在使用人工智能帮助用户进行智能回复、预写文案和基于AI的互动；AI聊天机器人正变得越来越受欢迎，因为它可以大大降低客服成本，例如Google Home 和 Alexa是最著名的人工智能语音产品。
还有其他基于图像的人工智能产品，比如Facebook使用的人脸识别技术，有些产品是基于多种传感器的，比如Nest，它可以记录对方的输入，检测对方的缺席，并告诉对方是谁。在下文，主要专注于基于文本和基于语音的AI产品的用户体验设计，即智能会话用户体验设计。
首先，定义AI机器人的功能性
人工智能使机器尽可能地像人一样说话。作为一个UX设计师，我们应该赋予机器人一个个性，想象一下如果这个机器人是一个人，Ta长什么样，Ta说话的语气会是什么。为这个人工智能机器人画一幅肖像画将是一个很好的方式。用户可能实际上没有“看到”这个人的身体，但是在对话中，用户可以感觉到这个“人”。
如果你正在设计一个用于教育孩子数学的人工智能聊天机器人，那么这个聊天机器人可能看起来像一个非常有爱心和耐心的老师，可能会戴着眼镜，说话声音温柔优雅。或者他是一个卡通人物，因为这个人物可能是孩子们更愿意和他交谈的人。他可能会用一种有趣的语气说话，使用容易理解的语言，穿着五颜六色的蓬松的衣服。
这里有一个很好的机器人性格的例子：Mitsuku Chatbot是一个非常受欢迎的应用程序，它可以陪伴孤独的人。她是一个扎侧马尾的可爱的女孩，她看起来平易近人，很好。我很确定人们会更愿意和她聊天，而不是一个脸上有6厘米伤疤和重200斤的男人。
设计激活体验
对于语音设备来说，这个设计问题比聊天机器人更具挑战性：用户如何知道自己激活了设备？设计需要定义激活词。Google Home采用“Hey Google”、“OK Google”作为激活词，但“Hi Google”、“Hello Google”或“Aloha Google”不起作用。然后，考虑一下被激活的设备的视觉/语音表示。当Google Home被激活时，它会自动亮起来，有时会有一个声音回复说：“我能帮上什么忙？”
其他需要考虑的问题是：我们如何在不强迫用户一遍又一遍地重复激活词的情况下保持对话？在和朋友的自然对话中，你不会一直叫Ta的名字，对吧？因为人类知道如何你在关注Ta，但人工智能机器人不知道，所以设计师要想办法告诉机器人什么时候开始倾听，什么时候停止，这是关键。
Google迷你灯，以表明它已被激活
设计出发点，并给出明确的选择。
Google助理提供了一个很好的起点设计示例，它为用户提供了3个选项来尝试，同时它清楚地列出了聊天机器人能够做的一些事情。
在设计起点时，考虑人们可能想要问什么。例如，如果人们来到金融服务网站，想知道他们是否能得到贷款，他们可能想要得到一个利率报价，贷款选项是什么，他们能借到的最大金额是多少。然后聊天机器人可以提供3个选项:“获取报价”、“你能借多少钱”和“贷款选项”。
确定主要的参与路径
上下文关联是最重要的。考虑一下用户将在什么上下文场景中使用AI机器人，以及在这种上下文场景中会发生什么什么实际的场景。分析场景中的用户需求，并进一步总结他们可能提出的问题。
脚本写作——设计对话
1. 绘制对话流程：
在设计之前，先绘制用户询问流量时的对话流。
2. 总结的语法：
想想用户可能会问的关于这个主题的各种各样的问题。
"开车回家要多长时间？"
“今天交通情况怎样？”
"回家的路怎么走？"
"我今天需要带伞吗？"
“今天最好的上班路线是什么？”
3. 基于用例编写脚本：
在编写脚本时，确定哪些是实体词汇非常重要。例如：地点、时间、交通等等
“现在主干道的交通量很小。”
“回家的交通和往常一样拥挤，开车大约需要50分钟。”
如果用户问“嘿，今天有什么新闻?”最好不要在《纽约时报》上的，因为那太多了。在这里，设计师需要决定，在这种情况下，什么新闻可能会给用户带来兴趣。另外，我们了解我们的用户吗？他对体育新闻还是政治新闻更感兴趣？我们有他的位置吗，如果有，我们可以默认当天最重要的本地新闻，只看标题。保持文章简短易懂。
是否需要添加额外的逻辑？
人工智能可能会犯错，它可能不能捕捉到你说的每一句话，也可能不是100%正确。“嘿，Google，把卧室的灯关掉。英文中“Turn off”和“Turn on”听起来很像，甚至人类也能听错。我们可能需要添加额外的逻辑来确定用户实际上说了什么。我们可以做的一件事是：如果灯已经关闭，我们可以猜测用户可能想要打开它，然后打开灯。
角色扮演-人工智能机器人的原型设计和用户测试
角色扮演可能是测试你的想法最简单和有趣的方法。使用一个信息应用程序，让一个朋友想象他正在给一个人工智能机器人发短信，你就可以扮演这个机器人，然后给他回复答案。你可以带一个预先写好的脚本，看看这些脚本是否足够好来回答你朋友的问题。
人工智能设计的成功矩阵
Microsoft Cortana使用CPS(会话会话次数)作为衡量设计成功的矩阵，一些聊天机器人可能使用聊天机器人代理评分进行监控，这意味着所有的任务都应该在聊天机器人中完成，用户需要转移到真人代理的比例更小。我相信还有其他有用的数据点，但是由于AI机器人非常聪明，像人类一样，也许用定性的观点来判断设计更合适，比如当用户和AI机器人聊天时感觉有多舒服。
用户隐私vs聪明的人工智能
人工智能很聪明，它会根据对你的了解做出决定。有时这让用户抓狂。我记得当我搜索机场位置时，谷歌地图显示我有一个航班在下午2:30飞往洛杉矶。我的反应是“天哪，谷歌是怎么知道我的航班的?”然后我意识到谷歌地图可能从我的gmail预订确认中获取了这些信息。对于设计师来说，考虑如何保护用户的数据是很重要的，这样用户就不会觉得人工智能跟踪了他们的所有信息。
