你有没有发现，现在大家除了关注生成式AI技术之外，越来越关注搭载这些技术的AI应用是否真正为我们的生活带来实质性改善，而不仅仅是炫技呢？今天带大家一起学习谷歌2024年提出的以用户为中心的AI设计原则的内容。![]()
并非所有问题都需要AI来解决。在决定使用AI之前，先问问自己：它真的能为项目带来独特价值吗？
- 🎯 目标：利用AI提供无可替代的价值，如个性化推荐或创造全新体验。- ⚠️ 注意：不要为了赶时髦而使用AI。有时，简单直接的方法反而能带来更好的用户体验。举个例子，想象一个日程管理App。简单的日历功能可能就足够了，不需要复杂的AI。但如果我们想要根据用户的习惯自动安排最佳会议时间，或者根据天气和交通状况调整日程，那么AI就能发挥独特作用。 2. 设定合理预期
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AI并非完美无缺，关键是要让用户清楚了解其能力边界。- 🎯 目标：坦诚地说明AI的局限性，特别是在高风险场景中。宁可少承诺多兑现。- ⚠️ 注意：过度吹嘘AI能力可能会损害用户信任，甚至带来潜在风险。举个例子，一个AI驱动的医疗诊断助手应清楚地表明它只是辅助工具，不能替代专业医生的判断。例如，"本AI助手提供初步参考，请务必咨询专业医生进行最终诊断。" 3. 突出实际价值
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用户关心的是产品如何改善他们的生活，而非背后的技术细节。
- 🎯 目标：展示AI如何适应用户需求，助力他们实现个人或职业目标。- ⚠️ 注意：避免过多强调技术细节，以免疏远那些更关注实际效果的用户。举个例子，一个AI写作助手的营销不应该强调其使用了最新的自然语言处理技术，而应该突出它如何帮助用户更快地完成写作任务，提高文章质量，或者克服写作障碍。4. 做好错误应对
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任何系统都可能出错，关键是提前做好应对准备。
- 🎯 目标：提供清晰的问题解决方案和用户支持渠道，让用户感到被重视。
- ⚠️ 注意：虽然不是所有问题都能立即解决，但持续改进的承诺同样重要。
举个例子，一个AI语音助手可能会误解用户指令。设计时应考虑到这点，提供简单的纠正机制，如"对不起，我没听清，您能再说一遍吗？"或提供文字确认选项。
5. 重视高质量数据
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优质数据是成功AI项目的基石。
- 🎯 目标：收集多元化、真实的数据，并制定长期数据维护计划。
- ⚠️ 注意：好的数据不仅是数量问题，更关乎相关性、多样性和可靠性。
举个例子，一个面部识别系统如果只用某个特定群体的数据训练，可能在识别其他群体时表现不佳。确保数据集包含不同年龄、性别、种族的样本，才能打造出公平、准确的系统。
结语
2024年，AI技术已经无处不在，但优秀的AI设计不仅仅关乎技术实力，更需要以用户为中心，深思熟虑。通过慎重选择、诚实透明、价值导向、未雨绸缪和重视数据质量，我们可以创造出真正改善用户生活的AI产品。
让我们携手努力，在这个AI时代，不断探索和创新，为用户带来更智能、更贴心、更有价值的体验！
参考：https://medium.com/design-bootcamp/googles-ai-design-principles-in-2024-user-centric-ai-experiences-f0d330e89efb
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