基于谷歌官方文檔，總結了 5 個 AI 產品設計核心原則

編者按：這篇文章出自 Nurkhon Akhmedov 之手，他基于 Google 的 People + AI Research Patterns 梳理總結了 5 個更為基礎的 AI 的設計原則，以下是正文：

進入 2024 年之后，在數字產品中集成 AI，已經從新鮮事物轉變為必要的操作。然而，隨著這種轉變出現，在落地數字產品的時候，我們有責任確保產品具有創新性，而且在集成 AI 功能的同時讓用戶需求和道德標準也高度一致。Google 的 2024 年人工智能（AI）設計原則，就是為應對這些挑戰而出現的，它提供了一個全面的框架，確保 AI 成為增強用戶體驗的強大支持。本文將會探討了這些基礎原則，為創建有益、透明且以用戶為中心的 AI 解決方案，提供足夠深入的見解。

1. 搞清楚何時適合用 AI

并非所有工具都適合融合 AI。在往產品當中加入 AI 之前，問問自己它是否真的可以為你的項目，增添了一些特別的東西。AI 非常適合推薦個性化內容和識別圖像內容等任務，但有時最簡單的規則和手動輸入就可以很好地完成工作，相反強行加入 AI 會讓事情變得太復雜。

目標：
使用 AI 提供有獨特有價值的東西，例如根據個人品味或偏好定制建議，創造曾經不可能實現的體驗。

務必記住：
不要僅僅因為 AI 流行就一定要使用它。有時，簡單的方法可以帶來更好的用戶體驗。

2. 設定明確的期望

AI 并不總是能給出正確的信息，但這沒關系。重要的是讓用戶知道會發生什么。誠實地告訴你的用戶，AI 可以做到什么，以及它可能會在哪里出錯。這種誠實不僅可以防止用戶感到沮喪，還可以一定程度避免用戶失望。隨著時間的推移，坦誠地態度會建立起更扎實的信任。

目標：
坦率地傳達 AI 的限制，尤其是當存在高風險的時候。最好是少承諾多交付。

務必記住：
過度宣傳 AI 的能力，尤其是在關鍵情況下，可能會削弱信任感并使用戶面臨有風險的境況。

3. 關注效果，而不是 AI 功能本身

通常，用戶最關心的問題，是你的產品是否可以讓他們的生活變得更美好，而不是它背后的技術和魔法。在介紹 AI 驅動的服務時，需要強調它給用戶的日常體驗，可以帶來的好處。

目標：
展示這一 AI 工具是如何滿足他們需求的，并且在他們需要時這一 AI 工具隨時會出現，從而增強他們效果，構建出有效的用戶旅程。

務必記住：
過多地呈現 AI 的復雜性，可能會疏遠那些對目標和效果更感興趣的用戶，而這個人群可能占多數。

4. 為出錯做好充足的準備

任何系統（包括 AI ）都不可避免地會出現錯誤。從一開始就計劃好如何應對錯誤和問題是至關重要的。考慮潛在的錯誤，了解它們的影響，以及如何解決它們。你們的產品會提供手動操作的替代方案嗎？AI 停擺的時候，直接提供客戶支持能實現么？這些都是保持用戶滿意度的關鍵因素。

目標：
當事情未按計劃進行時，為用戶提供解決方案和額外的技術支持，確保用戶感到被傾聽，被重視。

務必記住：
并非每個問題都可以立即解決，但可以采取措施防止未來發生錯誤，這樣表明產品的態度，并對用戶給出持續改進的承諾。

5. 優先選擇高質量的數據

任何成功的 AI 項目的基礎，都是高品質的數據。數據管理不善可能會導致「數據級聯」，即一個問題會引發另一個問題，從而影響最終的用戶體驗。盡早投資足夠強大的數據實踐，可以防止后續的這些陷阱和問題。

目標：
深思熟慮地收集多樣化的真實數據，并持續地進行數據維護。與專家合作還可以確保你的 AI 建立在堅實的基礎上。

務必記住：
好的數據不僅僅在于數量，還在于質量。它關乎相關性、多樣性和可靠性。

結語

2024 年，我們不能為了用 AI 而用 AI。通過關注真實的用戶需求、設定切合實際的期望、強調技術優勢、為錯誤做好準備，并且投資高質量數據，我們可以創建不僅智能而且足夠聰明的 AI 解決方案。

這些核心原則之外還有更多內容，可以閱讀官方文檔： Google People + AI Research Patterns