AI 设计：用同理心赋能人工智能用户体验，提升信任度

人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，从智能助手到自动驾驶汽车，AI的应用无处不在。然而，AI技术的飞速发展也带来了一系列挑战，其中最关键的一点是如何让人们信任AI，并乐于使用它。毕竟，一个无法建立信任的AI，即使技术再先进，也难以真正融入我们的生活。

用户体验（UX）设计在建立人与AI之间的信任关系中扮演着至关重要的角色。通过人性化的设计，我们可以让AI系统更加透明、可控，从而提升用户对AI的信任感和满意度。本文将深入探讨如何通过设计原则，打造更具同理心、更值得信赖的AI用户体验，使AI真正为人类赋能，而非带来恐慌和不确定性。

我们将探讨认知信任、情感信任在AI设计中的作用，并结合实际案例分析，为您提供一套切实可行的AI用户体验设计框架。无论您是设计师、开发者，还是对AI伦理感兴趣的读者，都能从本文中获得启发，共同构建一个更美好的AI未来。

 

人工智能 (AI) 的机遇与挑战

人工智能 (AI) 正在以前所未有的速度发展，其应用已经渗透到我们生活的方方面面。

特别是在过去的一年里，AI领域的进步呈现出爆炸式增长，各种AI工具和应用层出不穷，令人目不暇接。然而，这种快速发展也带来了一系列挑战。人们开始思考：我们是否真的准备好迎接AI的时代？我们又该如何与这些智能机器和谐共处？

一方面，AI拥有巨大的潜力，可以极大地提升生产力、改善生活质量，甚至解决一些我们长期以来无法解决的难题。但另一方面，AI的快速发展也引发了一系列伦理、安全和社会问题，例如：

• 就业问题： AI的自动化能力可能会导致一些工作岗位消失，加剧就业市场的竞争。
• 偏见问题： AI算法可能会受到训练数据中存在的偏见的影响，从而产生不公平或歧视性的结果。
• 隐私问题： AI系统需要收集和处理大量数据，这可能会侵犯个人隐私。
• 安全问题： AI技术可能会被滥用，例如用于开发自主武器或进行网络攻击。

面对这些挑战，我们需要认真思考AI的发展方向，确保AI技术能够真正服务于人类，而不是带来负面影响。而这，正是UX设计需要发挥作用的地方。

设计 AI 体验：不仅仅是技术

UX 设计的核心在于以人为本。在设计 AI 体验时，我们需要始终将用户的需求、感受和价值观放在首位。这不仅仅是设计一个功能强大、技术先进的AI系统，更重要的是创造一个让用户感到信任、舒适和有价值的AI体验。

从历史上看，我们一直都在发明工具，并且完全控制工具的使用方式。比如锤子，我们握在手里，清楚地知道它的用途，并完全控制使用方法。人工智能的出现，根本上改变了我们使用工具的模式。

AI工具的使用，需要在一定程度上放弃控制权，信任AI。你决定了要做什么，但你无法完全掌控AI如何运作。这就对UX设计提出了更高的要求。我们必须设计出能够赢得用户信任的AI系统，确保用户在使用AI时感到安全、可控，并且能够理解AI的决策过程。

那么，如何才能设计出值得信赖的AI体验呢？关键在于以下几点：

建立认知信任：透明、可控、可预测

认知信任是指用户对AI系统能力的理性评估，包括：

• 透明性 (Transparency)： 用户需要了解AI系统是如何工作的，以及它如何做出决策。这可以通过提供清晰的解释、可视化工具等方式来实现。
• 可控性 (Controllability)： 用户需要能够控制AI系统的行为，例如调整参数、纠正错误等。这可以增强用户的掌控感，降低不确定性。
• 可预测性 (Predictability)： 用户需要能够预测AI系统的行为，例如了解它在特定情况下会做出什么样的反应。这可以增强用户的信心，减少焦虑。

以下表格可以用来组织和跟踪你对 AI 可信度所做的设计。

通过以上这些设计元素，我们可以帮助用户建立对AI系统能力的认知信任，从而更放心地使用AI。

具体案例：自动驾驶汽车

自动驾驶汽车的安全问题一直是人们关注的焦点。为了增强用户的认知信任，自动驾驶汽车可以：

• 显示车辆的感知数据： 在仪表盘上实时显示车辆的传感器数据，例如摄像头拍摄到的图像、雷达探测到的物体等，让用户了解车辆是如何感知周围环境的。
• 解释车辆的决策过程： 当车辆做出某些决策时，例如变道、加速或减速，系统可以向用户解释其决策的原因，例如“前方车辆减速，因此我们也要减速”。
• 允许用户进行干预： 在紧急情况下，允许用户手动控制车辆，从而避免潜在的事故。

建立情感信任：情感共鸣与人情味

情感信任是指用户对AI系统的感性认知，包括：

• 情感共鸣 (Emotional Resonance)： AI系统需要能够理解和回应用户的情感，例如在用户感到沮丧时给予安慰。
• 人情味 (Humanity)： AI系统不应过于冷冰冰，而应表现出一定的个性和人情味，例如使用友好的语言、提供个性化的建议等。

要建立情感信任，UX设计师可以考虑以下方法：

• 使用情感化的语言： 在AI系统的界面和交互中使用情感化的语言，例如使用“我们”而不是“系统”，使用“很高兴为您服务”而不是“执行完毕”。
• 提供个性化的建议： 根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的建议和服务，让用户感到被理解和被重视。
• 允许用户表达情感： 在AI系统中设置情感反馈机制，例如允许用户评价AI的回答是否满意，或者表达自己的情绪状态。
• 在适当的时候犯错： 适当地犯一些小错误，可以让AI系统显得更真实、更人性化。当然，这些错误不应影响系统的核心功能，并且要及时纠正。

具体案例：AI 心理健康助手

AI心理健康助手旨在帮助人们缓解焦虑、抑郁等情绪问题。为了建立情感信任，AI心理健康助手可以：

• 使用共情性的语言： 当用户表达自己的负面情绪时，AI可以回复“我理解您的感受，这一定让您感到很难受”。
• 提供个性化的支持： 根据用户的情绪状态和历史记录，提供个性化的建议和支持，例如推荐适合用户的冥想练习或心理咨询师。
• 适当地表达“不确定”： 当AI无法确定用户的具体情况时，可以坦诚地表达“我不太确定，您是否可以提供更多信息？”，而不是给出错误的判断。
• 适时地表达“歉意”：当 AI 给出的建议不符合用户的期望时，可以表达歉意“很抱歉我的建议没有帮到您”。

通过以上这些设计元素，我们可以帮助用户建立对AI系统的情感信任，从而更愿意与AI进行交流和互动。

设计 AI 伦理：道德考量是关键

在设计AI体验时，伦理考量至关重要。我们需要确保AI系统的设计和使用符合道德规范，尊重用户权益，避免造成潜在的伤害。一些关键的伦理考量包括：

• 公平性 (Fairness)： 确保AI系统对所有用户都是公平的，避免出现歧视或偏见。
• 透明性 (Transparency)： 尽可能公开AI系统的设计和运作方式，让用户了解其决策过程。
• 责任性 (Accountability)： 明确AI系统及其开发者的责任，以便在出现问题时能够追究责任。
• 可解释性 (Explainability)： 确保AI系统的决策过程是可解释的，让用户能够理解其背后的逻辑。

AI 的设计目标要考虑对人类的赋能。例如，在AI助手的设计上，如果一个AI算法在某些方面比人类更强，它就真的改变了人机交互的方式。人们开始用AI，并且会越来越依赖AI。设计者需要对这种转变负责，保证人类的福祉。

我们需要重新思考如何使用工具。从历史的角度来看，人类使用工具的根本改变并不多。电脑是非人工智能工具，人们对电脑下达指令，可以精确地控制它的每一步运作。而人工智能工具，人们下达指令后，它在后台运行，并做出一系列人们不可控的决定，最后把结果呈现出来。如果人们不明白人工智能是如何运作的，或者对它的能力不信任，那么人们很难放心地使用这些工具。这就是人工智能设计中，信任如此重要的原因。

如何确保道德考量融入 AI 设计？

• 成立伦理委员会： 组建一个由设计师、开发者、伦理专家等组成的伦理委员会，负责评估AI系统的伦理风险，并制定相应的解决方案。
• 进行伦理审查： 在AI系统开发的不同阶段，进行伦理审查，确保其设计和使用符合道德规范。
• 与用户沟通： 积极与用户沟通，了解他们对AI系统的伦理担忧，并及时回应。

通过以上措施，我们可以确保AI系统在技术进步的同时，也兼顾伦理和社会责任，真正为人类带来福祉。

做好产品设计

作为产品人员，要真正理解 AI 和 AI 可以做什么。AI 可以帮助我们更快更好地解决问题。AI 带来的一个最根本的改变就是让我们不再需要完全掌控工具的每一步运作。AI 会在后台执行，进行自我决策，并且会把最终结果呈现给你。这是使用AI的根本模式。所以我们才会不断强调在设计 AI 驱动的软件的时候，信任非常重要。这需要产品人员和AI工程师紧密合作：

• UI 设计的各个方面都应考虑到伦理因素。尤其是在软件刚刚发布的时候，需要考虑到用户对 AI 的认知还不够深刻，这时应该更加谨慎。
• 保证视觉效果的舒适，给用户带来可靠的感觉。
• 确保所有设计上的选择都有坚实的理由。

Midjourney

Midjourney，作为一种流行的 AI 图像生成工具，为我们提供了评估 AI 在实际应用中的能力和限制的绝佳机会。尽管 Midjourney 在快速生成高质量图像方面表现出色，但其自身的设计也暴露出一些与信任和用户体验相关的关键问题。

Midjourney 的使用方式相当独特，它运作在 Discord 平台上，用户通过在聊天频道中输入指令（prompts）来生成图像。虽然这种方式具有一定的创新性，但也带来了一些问题，例如：

• 缺乏透明度：用户无法直接了解 Midjourney 算法的运作方式，只能通过输入指令来间接影响生成结果。
• 难以控制结果：即使输入了明确的指令，Midjourney 生成的图像也可能与用户的预期存在偏差，用户难以精确控制生成结果。

  

• 依赖社区互动：Midjourney 的 Discord 社区虽然活跃，但也可能导致信息过载，让用户难以获取所需的支持和指导。

尽管 Midjourney 存在这些问题，但它也通过一些方式来增强用户的信任感：

• 提供多种生成选项：Midjourney 允许用户对生成的图像进行微调和迭代，从而增加用户的掌控感。
• 展示生成过程：Midjourney 会逐步展示图像的生成过程，让用户了解AI是如何一步步创造出图像的。
• 强调社区参与：Midjourney 鼓励用户分享和交流生成结果，从而建立社区信任。

总而言之，Midjourney 作为一种 AI 图像生成工具，其设计理念既有可取之处，也有需要改进的地方。通过对 Midjourney 的分析，我们可以更好地理解如何在 AI 设计中平衡效率和信任，从而创造出更具同理心、更值得信赖的AI体验。

可解释性

AI 驱动的系统应该能够解释它们所采取的行动，无论结果是成功还是失败。这种透明度可以帮助用户理解 AI 的决策过程，并建立信任感。比如医疗诊断 AI 系统。如果该系统给出了某个诊断结果，它应该能够清晰地解释这个结果是如何得出的，依据了哪些症状和数据。

可控性

赋予用户一定程度的控制权，比如提供多个方案选择，让用户掌握AI工作流。AI不应该完全取代人类的决策，而应该作为一种辅助工具，帮助人们做出更明智的决策。

一致性

一致的AI行为可以帮助用户形成对AI行为和决策的稳定预期，避免用户产生困惑。比如 AI 助手对于同一类问题的回答，应该保持相似的风格和内容，避免出现前后矛盾的情况。

智能助手

例如 Siri 和 Google Assistant。它们可以帮助用户完成各种任务，例如设置提醒、播放音乐、搜索信息等。良好的 UX 设计可以使智能助手更加易于使用、更加个性化，并更好地理解用户的意图。

自动驾驶汽车

自动驾驶汽车需要与人类驾驶员进行无缝的交互，例如在复杂路况下提醒驾驶员注意安全，或者在需要时将控制权交给驾驶员。良好的UX设计可以提高自动驾驶汽车的安全性、可靠性和用户体验。

医疗诊断系统

AI 医疗诊断系统可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案等。良好的 UX 设计可以帮助医生更好地理解 AI 的诊断结果，并将其与自己的专业知识相结合，从而做出更准确的判断。