隨著人們談?wù)揂I將如何改變世界欺矫，你可能不會注意到它已經(jīng)融入我們生活的微妙方式稠歉。 例如：PowerPoint Designer，這個功能位于當(dāng)前版本的軟件中汇陆。 每次創(chuàng)建新幻燈片時怒炸，設(shè)計師都會不知不覺地掃描您的內(nèi)容，試圖找出更好的方法毡代，使其內(nèi)容能夠基于數(shù)百萬個其他PowerPoint演示文稿發(fā)光阅羹。 單擊設(shè)計器選項卡，而不是隨意粘貼的圖片和項目符號點教寂，您可能會看到三種不同的選項捏鱼，具有更好的字體選擇和與圖像匹配的圖像周圍的框架。 幾年前似乎未來的東西現(xiàn)在已經(jīng)非常簡單易用酪耕。 但是這種簡單性掩蓋了一些奇怪而迷人的東西：當(dāng)微軟首次測試Designer時导梆，它實際上感覺完全和不可思議。

“以首次測試的方式，設(shè)計師的語言和動畫的語氣使得它感覺電腦比你更清楚看尼，”作為微軟設(shè)計合伙人總監(jiān)的喬恩弗里德曼解釋說递鹉，他領(lǐng)導(dǎo)了公司Office套件的設(shè)想。還有一些陌生的東西：如果你繼續(xù)遵循設(shè)計師的建議藏斩，最終的結(jié)果是一個不覺得是你做的演示文稿躏结。計算機似乎根本沒有考慮到你的演示文稿的其他部分。相反狰域，它一步一步接管媳拴。最終，微軟解決了這個問題兆览，揭開了一個更有幫助屈溉，更中立的功能，提出了更多的上下文相關(guān)的建議抬探。但在這些變化背后子巾，公司的人機交互設(shè)計理念之一就是：人是任何故事的英雄。

這些原則似乎足夠明顯驶睦，當(dāng)你把所有這些原則全部闡述出來時：“人類是英雄”砰左，“平衡情商和智商”，“尊重社會價值”场航，“尊重語境”和“隨著時間推移”缠导。一個不尋常的起源故事 - 告訴你很多關(guān)于設(shè)計在哪里。這些原則并沒有完全形成溉痢。相反僻造，它們是五年前開始的一個過程的最終結(jié)果，在這個過程中孩饼，微軟花了數(shù)百萬美元試圖通過觀察實際的人類助手如何獲得其客戶的信任來制造更好的AI助手髓削。

從0開始獲得信任

WATCHING TRUST FORM IN THE WILD

五年前，微軟正在努力想出一個蘋果Siri的競爭對手镀娶，當(dāng)設(shè)計團隊發(fā)現(xiàn)他們正在用用戶測試的原型時出現(xiàn)了一些奇怪的事情時立膛。他們有兩種基本的助理風(fēng)格：一種是用戶幫助訓(xùn)練助手，另一種是簡單地猜測一個人需要什么并吐出來梯码。事實證明宝泵，用戶對前者的寬容度要大得多，即使表現(xiàn)相當(dāng)好轩娶，他們也不會對后者感興趣儿奶。有一些關(guān)于培訓(xùn)助理的東西讓人們更加寬容自己的錯誤。

“為了研究這種動態(tài)鳄抒，我們開始采訪真實助手闯捎，要求他們思考他們的關(guān)系以及他們的任務(wù)隨著時間的推移如何演變椰弊，”微軟產(chǎn)品規(guī)劃和研究高級總監(jiān)Ronette Lawrence解釋說。然后瓤鼻，這項研究發(fā)展成為研究工作新手的助手秉版，在他們與新客戶建立關(guān)系時觀察他們，并要求他們記錄他們的感受娱仔。但了解這些關(guān)系的真相是一件棘手的事情沐飘。通常情況下游桩，人們在表達(dá)自己的情緒時很詞窮牲迫，所以研究方法圍繞要求人們思考捕捉他們情緒和情緒的音樂或藝術(shù)。 “這是完善的科學(xué)借卧，如果你讓某人思考音樂和音樂帶來的情緒盹憎，人??們會接近他們感受到的基本情緒，”勞倫斯解釋道铐刘。

所有這些研究都是進行機器學(xué)習(xí)in the wild的轉(zhuǎn)折點陪每。這是Google Now剛剛開始發(fā)布功能的時代，例如對通勤的預(yù)測性預(yù)測或在公共汽車站等待多久镰吵。勞倫斯的團隊注意到用戶發(fā)現(xiàn)這些功能具有魔力 - 但如果他們錯了一兩次檩禾，他們會選擇完全關(guān)閉它們“碳溃看到這樣的反應(yīng)盼产，即使是很小的錯誤率，勞倫斯的團隊也意識到勺馆，這種信任的想法是棘手的戏售，也是重要的：除非人們感覺與機器有某種聯(lián)系，否則他們絕不會讓它有機會在做出平衡之后繼續(xù)工作一個錯誤草穆。

這種見解與他們正在做的助理研究相吻合灌灾。事實證明，助理不是比他們的客戶更聰明悲柱，而是順從他們锋喜。這直接適用于機器助理如何表現(xiàn)。勞倫斯解釋說：“你從人身上帶走的任務(wù)越多豌鸡，你就越需要注意情感嘿般，這讓我感覺更強大，更聰明直颅，或者我覺得這個系統(tǒng)很聰明博个。 “讓人們使用一種感覺比他們更強大的系統(tǒng)可以在不再是你的合作伙伴的情況下建立起這種動態(tài)。它引起了人們對機器是否以你的名義工作的擔(dān)憂功偿∨栌叮“

微軟實際上測試了人們對人們?nèi)绾畏磻?yīng)虛擬“助手”的動態(tài)往堡，虛擬屏幕背后是一個人，就像一個界面的大腦一樣共耍。他們監(jiān)測用戶的心率和瞳孔擴張情況虑灰，對似乎強大或順從的系統(tǒng)做出反應(yīng)。而所有這些都是現(xiàn)實生活助理一直以來的見證：你通過公開自己的局限性痹兜，讓客戶的專業(yè)知識引領(lǐng)潮流而獲得信任穆咐。但獲得信任的真正秘訣是什么？靜靜地學(xué)習(xí)更多關(guān)于某人的知識字旭，直到你能以一種他們從未想過的體貼水平給他們帶來驚喜对湃。比如說，在適當(dāng)?shù)臅r候給兄弟姐妹提供完美的禮物建議遗淳∨钠猓或者，對于他們來說屈暗，酒店的推薦似乎恰到好處拆讯。一個好的助理會給你選擇，然后讓你選擇 - 而不是強加于你的意見养叛。

隨時間變化的屏幕

這些經(jīng)驗依賴于微軟今天如何處理AI設(shè)計种呐。首先，人類應(yīng)該是明星的弃甥。還有一個原則爽室，即關(guān)系應(yīng)該隨著時間的推移而發(fā)展。為此潘飘，微軟正在試圖建立AI演化的不同模型肮之。這個想法并不是想讓任何人知道機器知道什么 - 而是通過提供他們可以選擇的選項來安靜地獲得用戶的信心，然后卜录，當(dāng)時機成熟時戈擒，提供比您預(yù)料更聰明的東西。

弗里德曼說：“相反的情況會超負(fù)荷----讓人們立即獲得所有這些驚人的能力艰毒，但仍有30％可能是錯誤的筐高。 “這些模式?jīng)]有根據(jù)高信度建議進行調(diào)整，然后實現(xiàn)信任跳躍丑瞧。（Those models don’t have pacing that builds to high-confidence recommendations, then making a trust leap.）我們正在努力調(diào)整事情并努力建立一種關(guān)系柑土，因為你必須反映人際關(guān)系是如何建立的“硇冢“

他給出的一些例子是在有人撰寫研究論文時注意到 - 分析人的注意力時稽屏，可以從某人的社交圖譜中建議一個相關(guān)內(nèi)容的圖書館∥鞴裕或者狐榔，也許在觀看某人制作PowerPoint的時間坛增，弄清楚哪些其他同事做過類似的演示，以及哪些幻燈片值得借用薄腻。弗里德曼補充道：“如果你還沒有關(guān)于內(nèi)容的許可收捣，系統(tǒng)可能會對intro有所幫助♀挚”所有這些情況都暗示著UX與過去20年中發(fā)展的方式相反罢艾。隨著與用戶的關(guān)系不斷發(fā)展，屏幕會隨著時間的推移而發(fā)生變化尽纽，而不是針對一系列可用性進行優(yōu)化咐蚯。

勞倫斯說，關(guān)鍵在于計算機能做什么和應(yīng)該做什么之間存在tension蜓斧。 “你如何尊重用戶仓蛆？ 獲得它的設(shè)計都注意解釋他們?nèi)绾沃浪麄兯赖恼龆⒔o你選擇挎春，“勞倫斯補充道。 但培養(yǎng)正確的人際關(guān)系不僅僅是創(chuàng)造機器和觀察人們喜歡他們的程度豆拨。 相反直奋，它將要回到更深層次的真相：當(dāng)人們根本沒有機器參與時，人們彼此間為了形成關(guān)系而做的事情施禾。

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