人工智能与用户体验：以人为本的设计

人工智能和用户体验涉及的范围很广。《人工智能与用户体验：以人为本的设计》着眼于人工智能如何与用户体验相结合，为未来庞大的企业和个人用户服务，比如后疫情时代的医疗行业。两位作者都至少有25年以上的用户体验咨询和顾问经验，在行业和学术领域都有很高的影响力。书中主要介绍了他们如何将丰富的用户体验经验和思考合理切换到人工智能场景。《人工智能与用户体验：以人为本的设计》可以带领读者认识到用户体验对人工智能产品和服务设计的重要性，以及如何将一个完整的用户体验框架运用到智能设备中，体现设计以人为本，设计让生活更美好的理念。《人工智能与用户体验：以人为本的设计》对正在崛起的人工智能产品和服务起着引领性的重要作用。
《人工智能与用户体验：以人为本的设计》可以帮助读者：了解良好的用户体验如何助力人工智能的使用和成功如何取决于良好的用户体验；探索技术如何从“有”发展到“好”，从而提高AI产品和服务的采用率；确定可以通过哪些方式让用户增强数据，从而使 AI 更好地赋能于人的需求；了解如何让人通过与 AI 的交互变得更聪明 。

读者画像：
对人工智能及其未来影响感兴趣的所有人；包括从事人工智能产品和服务开发的产品设计师和产品经理以及对人工智能感兴趣的未来学家、技术爱好者。

《人工智能与用户体验：以人为本的设计》结合人工智能崛起的大背景，讲述了如何从人机交互的角度来设计AI产品和服务，如何让AI真正赋能于人。只有真正对人们有用，AI才能迎来真正的春天。 《人工智能与用户体验：以人为本的设计》是一本科普书，尤其适合对AI及其未来影响感兴趣的读者，包括涉及AI产品和服务的设计师和产品经理以及对AI感兴趣的未来学家和技术爱好者等。

刘嘉闻（Gavin Lew） 
在企业和学术界有超过25年的经验。User Centric联合创始人并将改公司发展成为美国的私有用户体验咨询公司。公司被收购后，他继续领导北美UX团队，成为母公司利润的业务部门之一。他经常在国内和国际会议上发表演讲，并且拥有多项专利。他是德保罗大学和西北大学的兼职教授。嘉闻拥有洛约拉大学的实验心理学硕士学位。
嘉闻目前是Bold Insight的管理合伙人，该公司隶属于ReSight Global，这个全球化UX研究组织在北美、欧洲和亚洲均有分部。

罗伯特·舒马赫（Robert M. Schumacher Jr.）
在学术、机构和企业界有超过30年的经验。从早期阶段开始，他就与嘉闻共同拥有 User Centric，直到2012年该公司被出售给GfK。在User Centric期间，他帮助建立了用户体验联盟（User Experience Alliance），一个全球化的UX机构联盟。此外，他还在北京创立了User Experience。他是Bold Insight的联合创始人、共同所有人和管理合伙人，该公司隶属于全球性的UX研究组织ReSight Global。
鲍勃（Robert的昵称）是《全球用户研究手册》(2009)的编辑和撰稿人。他拥有多项专利和几十份技术出版物，包括美国政府的健康记录用户界面标准。他也是西北大学的兼职教授。鲍勃拥有伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校认知与实验心理学博士学位。

周子衿
主修商业分析，机敏幽默，既能慎思谨行，又能妙语连珠。留学期间多次入选院长嘉许名单。作为一个爱动手的美食爱好者，对人文、社科、魔幻、科幻等题材的作品（包括书影）有着浓厚的兴趣。主要信念为身体力行，探寻技术、人文与商业价值的平衡。代表译著有《游戏项目管理与敏捷方法》。

第1章 初探AI与UX：归去来兮 001
人工智能 005
用户体验 008
用户体验与人工智能的关系 009
UX框架 016
AI-UX原则 016
背景 017
互动性 020
信任 022
信任在UX中扮演的角色 025
UX设计的必要性 028
结语 035

第2章 AI与UX：平行发展史 037
图灵测试及其对AI的影响 039
AI的智能该如何归类 042
炒作的影响 044
从历史上看，AI盛名之下，其实…… 044
AI的失败导致了AI寒冬 049
另一个AI寒冬会到来吗？它已经来了 054
“利克”和UX的起源 059
专家系统和第二轮AI寒冬 063
施乐帕克研究中心与信任以人为本的见解 068
在失败后重振旗鼓 073
诺曼和UX的崛起 077
确保AI嵌入式产品的成功 078
结语 081

第3章 AI产品涌现：技术无处不在 083
医疗AI 087
虚拟助手的崛起 096
使用上下文 099
对话上下文 100
信息/用户上下文 104
示例：支持AI的车子 104
数据科学和插补 108
推荐引擎 114
AI记者 119
AI、电影制作和创新 123
AI 127
一些总结和下一步的方向 130

第4章 垃圾进，垃圾出：给AI帮倒忙 131
在数据中游泳 133
那么，AI到底如何“学习” 135
AI学习的例子 135
各种机器学习方法 136
并非所有数据都一样 138
获取供机器学习的定制数据 140
数据卫生 144
黑盒的隐喻 145
伦理和AI 147
隐私 148
数据集中的偏见 154
迈向伦理标准 160
结语：路在何方？ 162

第5章 应用UX框架：AI成功之道 163
好的体验是什么样的？ 166
理解用户 168
研究很重要 169
研究真的管用吗？ 170
研究和设计中的客观性 172
UX透镜 172
UX的关键元素 173
怪异 181
美学/情感 184
UCD的原则 187
UCD的过程 191
AI-UX交互速查表 194
AI的UX处方 196
理解用户、环境和任务 196
AI场景下的UCD应用过程 198
UX还能提供什么？更好的数据集 201
为AI提供更好的数据集 202
我们将何去何从？ 205

我们的观点与偏见
我们两个作者都在足够长的时间里见证了技术的发展，从《大众机械》的广告直邮Heathkit计算机开始，一直到今天，技术在我们的日常生活中无处不在。更何况，我们都还不至于太老嘛！
计算的进步如此之快，以至于用户经常被简单地视为交互接口，负责输入/输出。用户必须要适应系统，而不是围绕着用户现有的技能、知识和能力来构建系统。作为用户体验 (UX)专家，我们认为我们的工作对人类生活很重要。这是我们在专业和个人方面的动力。20世纪90年代，我们在Ameritech（贝尔系统解体后成立的七个区域贝尔运营公司之一）一起工作时，致力于通过改善UX来助力产品成功。我们在评估产品时，经常停下来摇头叹息，忍不住陷入思考：“为什么有人会把产品设计成这样？”
简而言之，我们认为，用户体验很重要。我们希望这个世界能够变得对人类更友好一些。
我们坚定地认为，必须从用户体验（UX）的角度出发，人工智能（AI）才能取得更大的成功。人工智能需要专注于用户体验，才能变得更好。
用户体验（UX）有着多样化的基因，其中显著的就是心理学。我们两个作者都接受过实验心理学家的教育，但在此过程中，我们对计算机科学（尤其是AI）有过大量的接触。文化在计算领域的匮乏，很多人容易被Eliza这样的聊天机器人所吸引。这种程序看似在和你交谈，并使你相信AI有一个美好的明天。刚开始接触的时候，你会觉得它既神秘又神奇。但在剥开层层面纱之后，我们看到了它的本质：代码。我们觉得，更聪明的计算实际上只不过是一些取巧的、往往只是愚弄用户的代码。当然，这并不是说计算机科学家不老实，他们显然知道，这些机器并不能真正进行思考。
但那些不理解的人（记者和我们中的其他人）可能已经对AI能做的事情失去了兴趣。在公众面前过度炒作，付出的代价是让人们对AI失去了本来应该有的信心和信任。
有几个例子都已经证明，之所以失去信任，部分原因是AI经常得不到精心的打磨。开发者的想法有时很简单：“AI引擎工作起来了，好耶！”但是，他们并不怎么关注终用户如何从AI工具中受益，或者说他们并不在意AI如何赋能于用户。人类是缺乏耐心和善变的生物；除非很早就看到好处，否则一般不会投入足够的时间或注意力来欣赏AI真正有哪些本事。然而，现实就是如此骨感。
糟糕的用户体验还可能殃及整个AI生态。人工智能再度崛起，我们没有办法回到过去没有AI的时代。更糟的是，一次糟糕的体验会使用户对整个产品生态留下不好的印象。
AI这些失败的体验与我们看到的由于产品设计用户体验不佳而导致的失败相比，有着显著的相似之处。糟糕的体验意味着糟糕的看法，如果用的人少，AI产品和服务以失败告终就是AI后的宿命。
但就AI来说，我们经常也看到一个不一样的地方，一些平常很有主见的人会因为AI超出了自己的理解范围，所以愿意给AI一个机会。AI要想取得成功，设计很重要，其中用户体验尤其重要，人们与AI的交互方式也很重要。我们相信，UX可以提供帮助，这就是本书的重点！

关于本书
AI和UX范围很广，受篇幅所限，其中任何一个我们都无法过度深入。本书将尽量围绕我们知道的以及我们认为与提出的观点相关的内容展开。
我们不想将所有AI应用混为一谈。本书主要关注和执行任务的人直接接触的AI，无论是在家里、办公室还是在路上。重点不是金融交易算法或流行病学建模，也不是在工业自动化背景下运行的不依赖于人或者只向人展示信息的AI。本书的重点是我们大多数人都能体验到的AI，特别聚焦于常用的应用中体验到的。
本书部分内容将以对话的形式呈现，就像大家平常和朋友或同事聊天一样。我们有时通过对话来说明问题，有时则想要强化问题。我们希望这样的设计能够成功突出我们所关注的重点。
本书的布局是这样的：前面3章描述AI和用户体验的相关历史及其如何与一些非常有影响力的研究人员的生活交织在一起。然后，第4章提出具体的问题。第5章强调UX如何在人工智能场景下运用“以用户为中心的设计”（UCD）模型，使AI真正赋能于人。