从斯皮尔伯格电影中汲取的启示：人工智能引领我们何方？

我记得曾经在航空公司货运部工作过一段时间。尽管我们曾多次尝试在货运业务中寻找以人为本的主题，但很快我们就意识到，这样的例子少之又少。这是可以理解的，因为客户离这种后台操作非常遥远。此外，还有一些更大的问题，如提高运营效率和实行成本管理。与此同时，指导委员会希望揭示设计思维的价值，即通过文化建设、协作和换位思考建立情感联系，对于与货运业务人员建立更好、更富有成效的工作关系是多么重要。

经过各种头脑风暴，我们发现每个货物包装看起来都很平凡，没有任何表达。实事求是地说，有必要在货物运输途中对其进行保护，但出于设计思考的目的，我们认为有机会为平庸的货物包装注入一些个性。在短短几分钟内，我们就识别出了从普通物品（如药品、食品）到奇怪货物（如孵化器蛋、F1 赛车零件）的各种物品。从这些物品中，我们想象出寄件人和收件人之间的交流，以及每件货物所蕴含的情感。在有 80 多人参加的设计思维研讨会上，我们从货物及其最终用户的情感中产生了各种想法。

货箱被赋予了基于人类情感的个性。

这发生在生成式人工智能蓬勃发展之前，是基于我们熟悉的人格化设计实践。人格化被称为识字工具，是指赋予非人类事物以人类的品质或特征。这与另一个熟悉的概念 “个性化”（personalization）不同，后者是指设计或生产某种东西以满足某个人的个性化需求。后者为用户体验设计师所熟知，将用户元数据与数字界面联系起来。相反，人格化侧重于赋予人的特质，从而在适当的情况下产生情感吸引力。

其中一个最明显的例子就是，多年来零部件的形状越来越有机。不管是圆角、圆边还是圆圈，曲线都更赏心悦目，因为它们与人体解剖结构相似。在现代用户界面中，如果不是微观文本的对比色，一些主按钮很容易被误认为是拇指。甚至渐变色也可以说是一种拟人化，因为皮肤色素会均匀地分布不同的色调。还有一些公司，比如亚马逊，将其标志性的箭头与盒子插图结合在一起，作为其应用程序的徽标，有意给平庸的货箱一个微笑。

不过，还有一个更好的 “会呼吸 “设备的例子。花点时间观察一下智能扬声器的运行。当人们用语音激活触发器时，系统会给出反馈响应。通过一系列的互动，我们可以看到智能音箱的指示灯和语音报时器发出有节奏的声音，栩栩如生。所有这些都是对人类手势和行为的一种模仿，从而为产品注入人性化元素。这与没有任何感官反馈的功利性开关形成鲜明对比。是的，它能完成工作，但却没有任何人性化的联系。就像用于后台操作的货箱一样。

然而，事实并非如此。另一个决定性的特征是处理口头语言以执行后续行动。这一次，它可以被视为更人性化、更 “智能”。因此，它为用户体验的全新学科–会话用户体验（conversational UX）–打开了大门。

拟人化（anthropomorphism）一词常常与人格化（personification）相混淆。以下是这两个词的主要区别：

拟人是指使用形象化的语言，以隐喻和代表的方式赋予无生命的物体或自然现象类似人的特征。而拟人则是指非人类事物表现出人类的特征，并能够做出人类的行为。

区别的关键在于将人类特征应用于非人类物体。拟人化诠释的是人的属性，而拟物化则是直接应用人的属性。智能扬声器是人格化和拟人化之间的过渡，因为用户开始想象无生命的物体活过来，变成人。这也解释了为什么我三岁的女儿会在我的 Google Home Mini 不听她的语音命令时哭闹。她把这个没有生命的物体当成了人，尽管它看起来并不像人。

如今，她长大了许多，知道智能音箱是一个数字助理。尽管如此，随着大型语言模型（LLM）的出现，人工智能领域仍在飞速发展，其通过提示生成连续自然对话的能力将拟人化提升到了一个重要水平。虽然最广为人知的界面是 ChatGPT，但 LLM 的应用程序接口将允许进一步探索其他形式的界面，如语音助手、机器人甚至人形机器人。

我想起了一则著名的寓言故事：木偶奇遇记。木偶皮诺曹希望成为一个真正的男孩，他不得不学习许多与人类行为打交道的艰苦教训。史蒂文-斯皮尔伯格（Steven Spielberg）和斯坦利-库布里克（Stanley Kubrick，《2001：太空漫游》的导演）制作了一部被低估却极富情感的电影《人工智能》（A.I. Artificial Intelligence）。

在这个故事中，主人公戴维是一个机甲孩子的原型，送给了一对因儿子患病而悲伤的夫妇。随着时间的推移，大卫对母亲产生了爱意，但在儿子康复后却遭到了拒绝。被遗弃后，大卫和他的泰迪熊泰迪开始了寻找自己的 “蓝精灵 “的旅程。然而，电影的结尾却道出了一个失败的真相：即使拥有最先进的未来科技，戴维也没有办法成为人类。戴维通过再造 “母亲 “度过了他最快乐的一天，让他们在一起度过了最后一天，最后沉沉睡去。

当我回味斯皮尔伯格的这部电影时，我在想，什么时候才能让无生命的物体达到一种极端拟人化的状态，从而抑制自己的情感和判断力。按照人工智能的发展速度，我们可能会在有生之年达到这一步。但在此之前，以人类为中心、对用户体验和人工智能有深刻理解的设计师们需要介入。一批新的用户体验/人工智能设计师需要与类似领域的其他专业人士联合起来，通过拟人化设计为人类提供合乎道德但又令人愉悦的体验。

以下是用户体验/人工智能设计师发挥作用的三个可观察到的实例：

1. 应对不可思议谷

不可思议谷效应最早由机器人学教授森雅弘（Masahiro Mori）提出，是指当一个无生命的物体变得太像人类时，人类的情绪反应会急剧下降。虽然这一理论也有批评者，他们认为年轻一代（即 Z 世代和 A 世代）可能更容易接受这一理论，但人们普遍认为，当经验不匹配时，就会产生不信任。

试着观看斯皮尔伯格的人工智能电影，比较一下你对人形机器人大卫和机器人熊泰迪的情感反应。你很可能会在大卫的某些互动中体验到更高的毛骨悚然感。虽然 “不可思议谷 “通常与视觉外观有关，但聊天机器人等对话界面也会根据不恰当的回应产生类似的反应。微软的早期人工智能实验–Tay，在被关闭前曾向人们谩骂推文，就制造了一起这样的事件。

因此，作为用户体验/人工智能设计师，制定最佳美学处理策略至关重要，但要执行这种跨学科实践，设计师必须具备良好的品味。下面是一篇摘录，作者是

Caio Braga

和

法布里西奥-特谢拉

:

品味是鉴别质量的能力。要了解质量，我们需要批判性地看待以下问题：符合目的的材料、考虑受众需求的人机工程学、有效利用负担能力、可用性、无障碍性、和谐的色彩选择、激发情感的审美选择、有意的视觉层次等。品味在于观察者，质量在于对象。如果客观地围绕质量，并以可衡量或至少可比较的方式来界定品位概念，品位概念就会变得更有成效。

与此同时，将 “不可思议 “作为用户体验指标来衡量的能力也值得开发。从 Meta 的低质量头像设计到过度表现的 CGI 角色（如《猫》），我们所面临的挑战是如何找到情感上的平衡点，而不至于过火。我们很可能会看到一套新的用户体验/AI 方法来测试终端用户的不可知性和其他情感反应。

2. 处理意识障碍

你有没有在日常事物或自然环境中看到过一张脸？心理学家称这种现象为 “帕雷多利亚”（Pareidolia），它是一种在人类感知中形成一种有意义的模式的倾向，而实际上这种模式并不存在。

这种现象在人工智能中也同样存在，当用户想象在 LLM 中存在意识时，实际上并不存在。随着模型的不断完善，发现这种错觉会变得更加困难，因为对话会让人感觉真实。

Air AI 就是这样一家值得关注的公司，它声称自己是世界上第一款会话人工智能工具，可以进行长达 10 到 40 分钟的完整通话，听起来就像真人一样。换句话说，人们在与人工智能机器人通话时，很有可能把它想象成真人。

用户体验/人工智能设计师应介入其中，创造对各方都有利的系统性解决方案。他们要根据现有的人工智能管理、标准和原则来创造体验。因此，用户体验/人工智能设计师的作用就是将这些政策转化为实际的产品体验。(来源：Air AI）

在这种情况下，用户体验/人工智能设计师应介入其中，创造对各方都有利的系统性解决方案。他们要根据现有的人工智能管理、标准和原则来创造体验。值得庆幸的是，微软的 “负责任的人工智能”（Responsible AI）等资源都是公开的。因此，用户体验/人工智能设计师的职责就是将这些政策转化为实际的产品体验。

打破 “妄想症 “的一种方法是创建一个前言，告知用户任何人工智能的参与。对话也可以同步到用户的账户中，这样用户就可以参考人工智能所做的注释。当用户与更加拟人化的人工智能互动时，这种干预会产生透明度，并赋予用户代理权。最后，建立用户真实性的另一种方法不是减少深度伪造的倾向，而是越来越多地使用用户配置文件中的徽章或其他更新的认证方法。

3. 处理人工智能幻觉

在匹诺曹的故事中，最有名的失败或许就是他对蓝仙子撒的每一个谎都会让他的鼻子变长。但我们应该仔细看看。匹诺曹说谎是出于恶意，还是出于对自己处境的绝望？又或者他没有自我意识，无法识别自己所提供的虚假信息，尤其是在他只有一天大的时候？

在人工智能的世界里，这种情况被称为 “幻觉”，即 LLM 试图提供一个似是而非的答案。由于 LLM 使用统计数据生成语法和语义正确的语言，其输出结果听起来可能令人信服，但实际上可能与事实不符，甚至毫无道理。主要由于数据的质量问题，人工智能可能会被认为是幼稚的。或者，用户可能是无知的，没有提供正确的参数或进行任何事实检查。无论如何，这些不一致之处都会让人对人工智能的每一次输出产生怀疑。

虽然有一些方法可以减轻幻觉，比如用实例编写更清晰、更具体的提示，但用户体验/人工智能设计师也可以加入以用户为中心的功能，寻求改进。我们已经在 ChatGPT 中看到了这一点，用户可以通过报告输出是否准确来提供二进制的 👍 👎 反馈。通过创建模块，用户可以轻松调节随机性的温度，或显示精确度-强度表，以显示结果的可信度，从而在这方面做出更多努力。

随着拟人化龙8国际娱乐城的新加入，人们可能会感觉到数字领域发生了转变，人们将不再关注原生应用或网络开发，而是更多地关注全面支持人工智能的举措。我们看到，投资者将2023年生成式人工智能的投前估值中值提高了2倍多，达到9000万美元。事实上，在最近的一份报告中，Pitchbook 的一位分析师预测，按照 32% 的复合年增长率（CAGR）计算，到 2026 年，市场规模将达到 981 亿美元。那么，这是否意味着我们曾经熟悉的数字世界的终结？

答案是否定的，因为用户体验/人工智能设计师需要考虑多模态因素。使用相同的人工智能模型进行整合是非常可行的，而不是脱离现有的应用程序。这意味着将人工智能功能配置到现有的数字网络和应用程序产品中，同时与更新、更独特的应用程序保持一致。无论是从语音到文本、从文本到图像，还是从图像到应用程序，最终的结果都是在多种交互模式中创造人类友好性的技术诀窍的积累。与建立人工智能的基础模型类似，设计也有一个基础模型。只有通过系统间的和谐互联，我们才能创造出所谓的产品家族。

如果有一个产品家族能吸引人的情感反应，那不是很好吗？让你确信甚至肯定人工智能能为你做什么？我们的人格化和拟人化之旅的起点和终点都是以用户体验为核心。不仅要考虑最终用户的人性化反应，还要考虑产品本身的人性化品质。也许有一天，我们会在包括货箱设计在内的所有无生命物体上体现出人的品质。

翻译：云瑞设计
原文：uxdesign