Google的2024年人工智能设计原则：以用户为中心的人工智能体验

随着我们进入2024年，人工智能在数字产品中的整合已经从一种新奇转变为一种必需。然而，这一转变也带来了部署不仅具有创新性而且深度契合用户需求和道德标准的人工智能技术的责任。

Google的2024年人工智能设计原则提供了一个全面的框架来应对这些挑战，确保人工智能成为提升用户体验的强大盟友。本文探讨了这些原则，提供了创建有益、透明且以用户为中心的人工智能解决方案的见解。如果你想了解更多关于人工智能的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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1. 决定何时使用人工智能是正确的选择

并非每一个闪亮的工具都是合适的。在你投入使用人工智能之前，问问自己它是否真的为你的项目增添了什么特别的价值。人工智能在推荐个性化内容或识别图像等任务上非常出色，但有时简单的规则或手动输入就能很好地完成任务，而无需复杂化。

• 目标：使用人工智能提供独特的价值，例如根据个人品味或偏好量身定制建议，创造出其他方式无法实现的体验。
• 记住：不要仅仅因为人工智能很流行就使用它。有时简单的方法能带来更好的用户体验。

2. 设定明确的期望

人工智能并不总是能做到完美，这没关系。重要的是让用户知道他们应该期待什么。诚实地告诉用户你的人工智能能做什么以及可能会在哪里出错。这种诚实不仅能防止挫折，还能随着时间的推移建立信任。

• 目标：直言不讳地说明限制，尤其是在风险较高的情况下。最好是少承诺多兑现。
• 记住：过度吹嘘你的人工智能能力，尤其是在关键情况下，会破坏信任并使用户处于风险之中。

3. 专注于收益而非功能

用户关心的是你的产品如何改善他们的生活，而不是背后的技术魔法。当介绍你的人工智能驱动服务时，强调它给日常体验带来的好处。

• 目标：展示工具如何适应他们的需求，随时准备在他们需要时出现，增强他们在个人或教育目标上的旅程。
• 记住：过多地讨论人工智能的复杂性可能会疏远那些更关心结果而非过程的用户。

4. 为错误做好准备

来源：https://pair.withgoogle.com/guidebook/patterns

任何系统，包括人工智能，都会发生错误。从一开始就为这些问题做准备是至关重要的。考虑可能的错误、它们的影响以及你将如何解决它们。你会提供手动覆盖吗？如何直接访问客户支持？这些都是维护用户满意度的关键考虑因素。

• 目标：在事情不如预期时提供解决方案和支持，确保用户感到被听到和重视。
• 记住：并非每个问题都能立即解决，但采取措施预防未来的错误表明你致力于持续改进。

5. 从一开始就优先考虑数据质量

任何成功的人工智能项目的基础都是良好的数据。糟糕的数据管理可能导致“数据级联”，一个问题接着另一个问题，影响用户体验。早期投资于稳健的数据实践可以防止这些陷阱。

• 目标：周全地收集多样化的真实世界数据，并计划持续的数据维护。与专家合作也有助于确保你的人工智能建立在坚实的基础上。
• 记住：好的数据不仅仅关乎数量；还关乎相关性、多样性和可靠性。

2024年，让我们不仅仅为了使用人工智能而使用它。通过关注真实的用户需求，设定现实的期望，强调收益而非技术，准备应对错误并投资于高质量的数据，我们可以创建不仅聪明而且智慧的人工智能解决方案。

我建议您阅读官方的Google People+AI Research Patterns以获取更多模式：

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原文作者：Nurkhon Akhmedov
翻译作者：Dou
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://bootcamp.uxdesign.cc/googles-ai-design-principles-in-2024-user-centric-ai-experiences-f0d330e89efb