http://www.uxmatters.com/mt/archives/2016/06/algorithms-as-the-new-material-of-design.php

算法推動(dòng)著股票市場(chǎng)芒炼，為貸款獲批提供依據(jù)月褥，甚至應(yīng)用于駕駛技術(shù)中屁擅。算法正在打造著我們每一天的體驗(yàn)。你的 Facebook 動(dòng)態(tài)补鼻，你的 Spotify 歌單滥比，你的亞馬遜商品推薦等等溪北，將一個(gè)個(gè)性化的窗口打造成為以算法驅(qū)動(dòng)的世界蜘拉。在算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，谷歌地圖為你推薦最佳路徑仗颈。當(dāng)你向 Siri 或 Cortana 提問時(shí)佛舱，算法幫助理解你的問題，并提供所需信息作為解答挨决。

作為體驗(yàn)設(shè)計(jì)師请祖，我們?cè)诿恳淮蔚木W(wǎng)站或應(yīng)用的迭代設(shè)計(jì)中，都越來越依賴于算法脖祈。隨著設(shè)計(jì)的意義受屏幕的局限越來越小肆捕，而與通過功能擴(kuò)展、新想法盖高、甚至可能是更多的感性認(rèn)識(shí)來延伸人類極限有關(guān)慎陵，我們更加需要算法。如果我們認(rèn)為體驗(yàn)設(shè)計(jì)師是人類與技術(shù)之間交互界面的創(chuàng)造者喻奥，那么席纽，我們更有理由應(yīng)該進(jìn)一步了解算法。

所以撞蚕，一個(gè)體驗(yàn)設(shè)計(jì)師在大數(shù)據(jù)润梯、算法和機(jī)器學(xué)習(xí)主宰的未來應(yīng)該扮演什么樣的角色呢？我們先想想算法能做和不能做的甥厦，然后來看看它們對(duì)于設(shè)計(jì)的一些影響纺铭。

算法之謎

“算法（algorithm）”一詞看上去有些神秘。從某種程度上講刀疙，像是一種“營(yíng)銷玄學(xué)”舶赔。一個(gè)秘密算法聽上去既聰明又難以復(fù)制。他看上去就像個(gè)待解的謎谦秧。為什么在我的 Facebook 上竟纳，這條動(dòng)態(tài)會(huì)出現(xiàn)在另一條的前面撵溃？我們?nèi)绾畏赐?Uber “動(dòng)態(tài)定價(jià)（surge-pricing）”的算法？算法有時(shí)候甚至有些危險(xiǎn)蚁袭。畢竟最近征懈，有一個(gè)算法導(dǎo)致了一次市場(chǎng)崩潰（作者指 Navinder Singh Sarao 涉嫌操縱2010年美股閃崩事件）石咬。

那么揩悄，算法究竟是什么？

對(duì)于“算法”一詞的困惑鬼悠，有一部分源于它的復(fù)合性删性。“算法”看上去可以作為任何數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相關(guān)技術(shù)的代名詞焕窝。人們經(jīng)常將其與“人工智能”通用蹬挺。這成為一種用來描述大數(shù)據(jù)、算法和機(jī)器學(xué)習(xí)這一整體的更方便的說法它掂。因?yàn)檫@三種因素密不可分巴帮，這種稱法也是有道理的榕茧。

“大數(shù)據(jù)（big data）”是我們每次參與技術(shù)的行為中不斷生產(chǎn)的原材料客给。我們每天在使用網(wǎng)站靶剑、智能手機(jī)桩引、平板電腦和可穿戴設(shè)備時(shí)坑匠，平均每人會(huì)產(chǎn)生將近35萬(wàn)字節(jié)的數(shù)據(jù)笛辟。當(dāng)然，并不是所有這些數(shù)據(jù)都會(huì)被應(yīng)用到每一次體驗(yàn)之中捷凄，但是算法會(huì)用到從不同渠道獲得的各種類型的數(shù)據(jù)跺涤。這些數(shù)據(jù)可能是你一個(gè)人的桶错，也可能來自于幾組人的數(shù)據(jù)集合院刁。

“算法（algorithms）”是一系列關(guān)于如何執(zhí)行一個(gè)任務(wù)的指令退腥。當(dāng)你發(fā)送短消息時(shí)，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索時(shí)享潜，或者在電腦上下載電影時(shí)剑按，你都在觸發(fā)一系列嵌套的相互依存的算法艺蝴。有些算法以基本數(shù)學(xué)函數(shù)的形式出現(xiàn)，而其他算法基于它們之上瘪板∥馀浚基本上，它們就是一系列指令侮攀。像 HowOld.net 這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)類應(yīng)用锣枝，就是基于用大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一種算法的原理工作的。

“機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）”是指一個(gè)算法如何隨著時(shí)間演化兰英。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)在工作時(shí)不斷改造自己的系統(tǒng)撇叁，而非一直重復(fù)一套不變的指令。事實(shí)上畦贸，機(jī)器通過不斷試錯(cuò)來學(xué)習(xí)如何正確完成任務(wù)。如果一種算法搞錯(cuò)了你在一張圖片里的年齡薄坏，你會(huì)一笑置之。如果它把人類識(shí)別成了大猩猩（作者指谷歌圖片軟件將有色人種識(shí)別為大猩猩君账，其工程師為此道歉一事），這就麻煩了乡数。而這并不是唯一的缺點(diǎn)椭蹄。

算法的局限性

盡管算法創(chuàng)造了更多的可能，它仍有一些局限性净赴。作為體驗(yàn)設(shè)計(jì)師绳矩，我們需要注意翼馆。如果我們了解了算法的局限性，我們就可以切實(shí)地設(shè)計(jì)一些體驗(yàn)來彌補(bǔ)它們魔吐。而且我們知道什么時(shí)候更應(yīng)該依靠人類的才智奥溺。

a.算法并不中立或客觀

算法——就像網(wǎng)站相满、應(yīng)用方灾、組織或人們一樣——也有自己的觀點(diǎn)。個(gè)性化算法的存在并不僅僅為了創(chuàng)造更好的體驗(yàn)，也是出于其背后組織的商業(yè)目標(biāo)快压。算法是人創(chuàng)造的个从，所以創(chuàng)造者的想法也同時(shí)植入到了系統(tǒng)之中。有時(shí)候這些目的是顯而易見的——比如根據(jù)你的一些個(gè)人數(shù)據(jù)出現(xiàn)的廣告。有時(shí)候沒有那么明顯碳默，直至我們遇到了破綻贾陷。

b.算法依賴于數(shù)據(jù)所有權(quán)或數(shù)據(jù)所有權(quán)的缺失

大多數(shù)人對(duì)于我們留下了什么數(shù)據(jù)和誰(shuí)在利用這些數(shù)據(jù)的意識(shí)很模糊。當(dāng)我們談?wù)撍惴〞r(shí)髓废，對(duì)數(shù)據(jù)的控制權(quán)是一個(gè)主要議題慌洪。我們希望，每個(gè)人以后都可以對(duì)其有更多的個(gè)人控制權(quán)凑保。但現(xiàn)在冈爹，在影響算法的隱私權(quán)上犯助，站點(diǎn)間、組織間以及國(guó)家之間還有很大的差別维咸。

c.算法無(wú)法理解你是一個(gè)復(fù)雜的獨(dú)立個(gè)體

無(wú)論你稱之為個(gè)性化的“恐怖谷( uncanny valley, 見：恐怖谷理論)”，還是你的“數(shù)據(jù)鏡像（ data double ）”瞬哼，有時(shí)候你都會(huì)遇到驚人精確的自我畫像。但大多數(shù)時(shí)候租副，總是有一些出入的坐慰。不同的網(wǎng)站有不同的利益驅(qū)使，所以他們獲取不同的偏好用僧。（比如亞馬遜和相親網(wǎng)站 OKCupid 的數(shù)據(jù)重點(diǎn)完全不同结胀。）算法歸納赞咙、精簡(jiǎn)，并將它們認(rèn)為無(wú)關(guān)的信息過濾出去糟港。很多情況下攀操，算法會(huì)用其他人的數(shù)據(jù)填補(bǔ)某個(gè)人的信息缺失。最終結(jié)果就是算法不能反映出你的變化發(fā)展和復(fù)雜性秸抚。但是在 aboutthedata.com 網(wǎng)站上速和，Acxiom 數(shù)據(jù)公司讓你瀏覽并調(diào)整關(guān)于你的數(shù)據(jù)信息（如果你想這么做）。

d.算法是不透明的

盡管我們?nèi)绱艘蕾囉谒惴ò溃珜?duì)他們工作的方式以及采用這種方式的原因并不總是很清楚颠放。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以非常復(fù)雜以至于寫出他們的人都不完全了解它們的如何工作。換而言之吭敢，個(gè)性化是不透明的碰凶。盡管人們盡力嘗試了解并改變個(gè)性化算法，也很難實(shí)現(xiàn)省有。

e.算法可能最終導(dǎo)致我們的生活過度自動(dòng)化

算法越來越多地接手了過去需要我們自己完成的任務(wù)——比如痒留，幫我們規(guī)劃行駛或步行的路線。這可能將我們狹隘地局限于循規(guī)蹈矩的日常蠢沿。算法自動(dòng)化了探索的體驗(yàn)，但卻剝奪了一些不確定性可能帶來的驚喜匾效。它們?cè)搅私馕覀兊钠肺幌象埃覀冊(cè)谙胂笮碌目赡苄陨匣ǖ臅r(shí)間就越少。算法自動(dòng)預(yù)測(cè)我們對(duì)陌生人和新想法的體驗(yàn)面哼，所以我們可能會(huì)覺得自己活在一個(gè)回音室中野宜。作為設(shè)計(jì)師，我們必須思考其中的平衡點(diǎn)魔策。

盡管有這么多的復(fù)雜性匈子，我們的設(shè)計(jì)還是越來越依賴于算法。為什么闯袒？因?yàn)樗惴〞?huì)簡(jiǎn)化我們?cè)诩夹g(shù)上的體驗(yàn)——甚至可能會(huì)達(dá)到根本沒有用戶界面的程度虎敦。定制的體驗(yàn)，對(duì)話式的應(yīng)用政敢，以及聊天機(jī)器人其徙，他們?cè)诒举|(zhì)上都有自己的算法。在體驗(yàn)設(shè)計(jì)師嘗試去解決算法和用戶界面問題時(shí)喷户，了解算法的局限性很重要唾那。我們?nèi)绾卧O(shè)計(jì)一種體驗(yàn)是可以抵消一些算法上的負(fù)面效應(yīng)的。

所以褪尝，不是數(shù)據(jù)科學(xué)家或者算法設(shè)計(jì)者的我們改如何開始呢闹获？

用算法來設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)告訴我們?nèi)撕徒M織期犬。算法簡(jiǎn)歷規(guī)則。機(jī)器學(xué)習(xí)塑造體驗(yàn)避诽。盡管這些聽上去都很熟悉并與我們的工作息息相關(guān)龟虎，我們還是想知道：設(shè)計(jì)師應(yīng)該會(huì)寫算法嗎？設(shè)計(jì)師應(yīng)該明白機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的嗎茎用？我們是輸入還是輸出遣总？這些差別每天都在縮小。以下是三種開始用算法設(shè)計(jì)的方式轨功。

1.從結(jié)果開始

無(wú)論你決定關(guān)注輸出旭斥，還是輸入疮丛，或者兩者皆有搪搏，用算法設(shè)計(jì)是從結(jié)果開始的。當(dāng)設(shè)計(jì)師們共同設(shè)計(jì)算法驅(qū)動(dòng)的體驗(yàn)時(shí)执虹，我們應(yīng)該徹底想清楚人們應(yīng)該面對(duì)的是什么羡滑。Giles Colbourne 描述了一種將對(duì)話映射為輸出的方法來幫助規(guī)劃用什么樣的數(shù)據(jù)作為輸入菇爪。設(shè)計(jì)師可以幫助決定如何用數(shù)據(jù)使體驗(yàn)豐富——以及什么時(shí)候不需要這樣做。想想那些對(duì)話性的旅行應(yīng)用柒昏，比如 Pana 凳宙，它需要決定什么時(shí)候選擇記住你的旅行偏好以及什么時(shí)候需要向你詢問確認(rèn)。

2.在數(shù)據(jù)選擇中發(fā)揮作用

當(dāng)我們開始與數(shù)據(jù)科學(xué)家交流可能的結(jié)果以及如何呈現(xiàn)它時(shí)职祷，我們可以在挑選訓(xùn)練算法和不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)氏涩。這本身甚至可能意味著設(shè)計(jì)這個(gè)算法的另一種方式。例如有梆，在設(shè)計(jì)一個(gè) Zappos 這樣的電商網(wǎng)站時(shí)是尖，設(shè)計(jì)師可能會(huì)建議更多采用歷史購(gòu)買的數(shù)據(jù)，而少采用一個(gè)用戶與其他用戶相似點(diǎn)的數(shù)據(jù)泥耀。

3.橋接斷點(diǎn)

算法能夠脫離他們的自身情境饺汹。我們都遇到過這樣的場(chǎng)景，我們感受到真實(shí)的自己和在社交檔案中或被推送的廣告中反映出的自己有明顯的脫節(jié)痰催。為算法設(shè)計(jì)意味著采用一種新的方式來定義接收端的人兜辞。這個(gè)人是一些數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合，一個(gè)我們?cè)L談過的真實(shí)的人陨囊，一個(gè)由個(gè)性化算法生成的很接近的配比弦疮，一個(gè)理想化的想象。我們用算法設(shè)計(jì)時(shí)蜘醋，需要考慮到一個(gè)人的這些所有狀況胁塞。我最近和團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行為每一種狀況創(chuàng)建人物畫像并進(jìn)入交互角色。

利用算法設(shè)計(jì)的準(zhǔn)則

在尋找如何將算法作為一種體驗(yàn)而體現(xiàn)出來的過程中，設(shè)計(jì)師扮演著很重要的角色啸罢。我認(rèn)為我們同時(shí)也是用戶的代言人编检，以確保在算法時(shí)代，我們?nèi)匀粸槿说涝O(shè)計(jì)扰才。這里是我的一些準(zhǔn)則允懂。

a.遵循“最少可采用數(shù)據(jù)”原則

大多數(shù)組織熱衷于收集一切可得到的數(shù)據(jù)，為了以防萬(wàn)一衩匣。因?yàn)槿藗冊(cè)趥€(gè)人數(shù)據(jù)及其如何被其他組織利用方面的控制權(quán)幾乎沒有蕾总，鼓勵(lì)最小化主義是有意義的。隨著即將到來的情緒感知應(yīng)用和設(shè)備的趨勢(shì)琅捏，最少化數(shù)據(jù)方式將更加重要生百。更多數(shù)據(jù)與更好的算法或用戶界面間沒有必然關(guān)系。Maciej Ceglowski 關(guān)于數(shù)據(jù)與隱私的演講?使人們關(guān)注到這個(gè)問題柄延。

b.公布算法及其影響

當(dāng)然蚀浆，人們并不想看到代碼。他們甚至不想修改設(shè)置搜吧。從我以往的調(diào)查實(shí)踐看市俊，用戶喜歡在這兒打開一個(gè)隱私窗口，在那兒點(diǎn)擊點(diǎn)什么滤奈，關(guān)注摆昧、取消關(guān)注，以此來試用一個(gè)算法蜒程。他們這樣做是因?yàn)樗麄儾⒉徽娴牧私膺@個(gè)算法要用到哪些數(shù)據(jù)据忘，這個(gè)算法如何工作，或者作為最終結(jié)果的用戶界面是如何演化來的搞糕。作為體驗(yàn)設(shè)計(jì)師，我們應(yīng)該解決這個(gè)問題并讓算法的結(jié)果更加明顯易懂曼追。Lauren McCarthy 的 “Facebook 情緒調(diào)節(jié)器http://lauren-mccarthy.com/Facebook-Mood-Manipulator ” 是一個(gè)關(guān)于我們?nèi)绾卧诳吹降膬?nèi)容上有更多控制權(quán)的實(shí)驗(yàn)窍仰，它利用了與 Facebook 在其飽受爭(zhēng)議的 情緒傳染調(diào)查 中相同的算法。

c.允許人們參與到創(chuàng)建他們的算法之中

當(dāng)我們使算法更加透明之后礼殊，接著我們就應(yīng)該讓他們參與到創(chuàng)建算法之中驹吮。你可以選擇你自己的外表和身份。Crystal? 是一個(gè)能夠通過分析一個(gè)人社交網(wǎng)絡(luò)檔案和其他公開可用數(shù)據(jù)生成一個(gè)人格檔案的應(yīng)用晶伦。它也邀請(qǐng)用戶回答問題碟狞，讓他們有機(jī)會(huì)能塑造自己的檔案。未來婚陪，我希望能看到一些能讓用戶挑戰(zhàn)為他人利益服務(wù)的算法族沃、利用不同的個(gè)性化偏好選擇信任度以及關(guān)閉算法的方式被設(shè)計(jì)出來。

結(jié)論

今天，算法塑造了我們的線上體驗(yàn)脆淹。下一步常空，它們將修改我們的物理世界——我們的家，辦公空間盖溺、汽車以及城市漓糙。算法是不可見設(shè)計(jì)、個(gè)性化設(shè)計(jì)烘嘱、對(duì)話式設(shè)計(jì)的新素材昆禽。在將算法與用戶界面連接，使人與技術(shù)的體驗(yàn)更人性化的過程中蝇庭，作為體驗(yàn)設(shè)計(jì)師醉鳖，我們應(yīng)該發(fā)揮積極的作用。