罗婧予
上海工程技术大学
摘要：技术在塑造设计的未来方面发挥着重要作用。我们正在快速进入一个数字时代，其中人工智能、机器学习、深度学习、大数据、物联网、区块链、空间计算等等术语正成为设计师辞典中的一部分。设计师的角色也在悄然发生着改变，他们需要考虑的东西越来越复杂。今天的许多设计不再单纯的考量审美因素，而是需要综合人工智能、用户中心考量和用户体验设计的综合设计。建立人类与人工智能交互的新原则正在成为我们亟待解决的新问题。
关键词：人工智能；以人为中心的设计；交互设计；体验设计
一、人工智能时代的到来
随着AI技术的发展，体验经济的新常规正在影响企业如何投资整合用户体验（UX）设计，和以用户为中心的设计（UCD），又叫使用者导向设计，使其作为整个服务设计战略计划的一个关键组成部分。人工智能、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）将是提高用户体验（UX）的最重要手段。各大公司都在追求与人工智能的结合，一方面为了提高客户体验，另一方面为了高度自动化。
从本质上来说，人工智能产品的设计，其目的是为了满足用户需求，而非强调技术本身，是通过对人类能力的扩展以达到增强体验的目的。作为两个不同的领域，人工智能和设计都通过收集数据来解释和预测人类的行为，并预测人们下一步可能做什么。虽然它们对数据的理解和处理上有很大的不同，但它们却可以互相影响。在产品设计的过程中，人工智能的一项任务就是减少用户在使用过程中，系统内的交互和决策的数量。为了设计人工智能驱动的服务，设计师需要对AI及其子域支持的上下文感知和个性化定制进行域划分；同时用户要能够明显地感受到UXD的价值所在。并且，为了履行设计师应承担的社会责任，他们必须学习如何在设计AI驱动服务的同时，解决公平、问责制、可解释性和透明性的问题。
步入大数据和人工智能时代的设计处于瞬息万变的机遇中。AI的功能之一是减少系统中用户的交互和决策数量，这也正是人工智能驱动服务的目的——旨在代表用户决定和执行任务，它通过简化用户的决策流程来减少用户的认知负担。
二、AI对设计师思考方式的影响
（一）寻求无处不在的设计需要设计师更早的介入
设计是人类改造物质世界的产物。我们周围环境中的几乎所有东西都是经过设计的，这使我们在一定程度上也成为设计的产物。设计发展至今，跨越了众多领域，而人工智能的发展也正遵循着一条类似的道路，这使得它们在人类生活的方方面面都无处不在。在UCD诞生之初，通过参与式设计的方法，用户开始被邀请进入设计师的世界。随着设计与AI的融合，在AI开发的初期，就让设计师参与到软件工程师的工作流程中，或许是一种更好的工作方式。而现在的流程是，设计师常常在完成功能决定后才加入AI的开发，这使得用户体验设计实质上成为了AI开发完成之后的一种界面优化，导致UX设计师最终沦为美工——这其实违背了UX设计的初衷。
（二）建立新的设计教育体系
AIGA在2018年的一份报告中指出，当今的设计师中有很大一部分仍然专注于对象驱动的设计过程，该过程一次只解决一个独立的物理约束。尽管人工智能已经发展了近半个世纪，取得了长足发展与进步，但我们的教育发展却没有相应地匹配——仍然在教授学生掌握一些在今天看来更适合机器去完成的技能。设计教育如何应对未来的发展？越来越多的教育工作者开始思考这样的问题。为此，各大教育机构与高等院校也在积极探索，摸索建立新设计课程体系的方法，使之可以适应UXD和AI领域的需求。有专家建议，应当教授现在的设计学生掌握一些其它技能，如“基本解释与表达技巧”、“数据分析”、“数据可视化”等等。
（三）掌握新技能
人工智能时代对设计师掌握的知识和技能提出了更高的要求。随着越来越多的服务通过人工智能构建，设计的主要任务之一则是掩盖技术本身，使用户体验更流畅，让用户感觉到对技术的掌控。设计师需要理解机器学习的能力、学会如何构想新产品和服务，以及如何与数据科学家有效合作。了解人工智能及相关知识，会越来越成为一个优秀设计师所必须具有的基本素质，因为只有设计人员了解如何将AI应用于产品或服务，才能最大限度地发挥AI预期的功能和效率。
（四）在设计过程中寻求范式的变化
在AI开发的推动下，当前的设计范式发生了改变，极大的推动了创新的潜力，也为其本身带来了更多的机遇和挑战。
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从表格中可以看出，我们正处于从以人为中心的设计向以数据为中心的设计范式转变的变革中，同时，从基于用户需求和洞察力提出研究问题，转向由数据和模式识别产生的研究问题——我们称之为“智能假设”。大数据分析显然为设计带来了诸多便利，当今的设计师不仅能够从用户的角度提出假设，还能够从大数据中提出假设——我们进入了与数据协作设计时代。
三、结合AI与以用户为中心的设计或用户体验需要建立全新的人与AI的互动准则
解决设计问题需要跨学科的知识和广泛的技能，同理，如要AI发挥最大的效用，同样需要跨学科的知识和广泛的技能。当前，我们需要重新思考人工智能与物联网之间交互设计的标准。目前有一些教育机构正在通过普及性AI教育，做着类似的努力。
赫尔辛基大学开发了一个试点项目，用以教育普通民众对AI的认识。这门免费课程旨在帮助人们掌控人工智能，减少人工智能带给人们的焦虑感。课程的名称为“AI元素”，是一门科普性质的非专业技术课程，面向不同背景的人教授AI的基础知识。该项目在2018年启动，目前运营2年，第一年教授AI基本概念，第二年进阶教授AI构建。
四、总结
由此我们不难发现， 缺少正确的方法和原型制作工具，就很难为难以预测的人机交互过程建模。AI 现在还没有成为设计模式[ 设计模式Design Patterns：又称软件设计模式，是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性、程序的重用性。]、原型制作工具、UX设计实践、甚至设计教育中的标准配置。设计师需要与数据科学家（及其他利益相关者）合作，创造全新的用户体验模式，从而开启交互体验设计的未来。
因此，现在最重要的，是了解设计师怎样为不可知的路径进行设计，以及他们如何使自己具备处理数据的能力，从而设计出负责任的拥有良好体验的AI服务产品。由此我们可以大致明白，当交互成为活态的生态系统，并以一种复杂的权衡形式展现在设计师面前时，我们需要如何调整设计思维与方法以适应新时代的新挑战。
参考文献：
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【2】Riedl, M. O. (2019). Human-Centered Artificial Intelligence and Machine Learning. Human Behavior and Emerging Technologies, Volume 1(Issue 1)
【3】Marenko, B., & van Allen, P. (2016). Animistic design: how to reimagine digital interaction between the human and the nonhuman. Digital Creativity
【4】Van Bodegraven, J. (2017). How Anticipatory Design Will Challenge Our Relationship with Technology A Future Without Choice.
【5】Daugherty, P., & Wilson, J. (2018). Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. United States: Harvard Business Review Press.
【6】李开复，王咏刚.《人工智能》.北京：文化发展出版社，2017
【7】朱扬勇，熊贇.大数据时代的数据科学家培养.《大数据》，2016年第3期
【8】Van Bodegraven, J. (2017). How Anticipatory Design Will Challenge Our Relationship with Technology A Future Without Choice. In The AAAI 2017 Spring Symposium on Designing the User Experience of Machine Learning Systems
作者简介：罗婧予（1983.10—）安徽省合肥人，汉族，讲师。
学历：硕士研究生，上海工程技术大学艺术设计学院，环境设计系，讲师。
研究方向：叙事环境设计研究
邮箱：duewithdue@gmail.com
邮编：200333