編輯導語：隨著科技的不斷進步，AI技術也在不斷地發展中，當然AI產品設計也面臨著很大的挑戰，很多AI產品陷入瓶頸，本篇文章作者針對這一問題提出了一些解決方法和思路，一起來學習一下。
AI產品落地，非常有意思，也非常有難度。
究其原因，除了AI技術、產品、行業、人才、用戶等各方面都還沒成熟。
還有一個很重要的問題，就是我們還沒有將互聯網時代的產品方法論升級成為「AI產品方法論」。
很多AI產品會陷入一個瓶頸：不論怎麼設計/迭代，都不能讓足夠多的用戶真正滿意。
如果過於細分目標人群，感覺整體市場空間不夠大。
如果想做到「千人千面」，短期內又看不到技術和產品層面的可行性。
如何解決這個問題呢？不能僅靠AI技術來fix，需要首先有些不一樣的AI產品認知。
我個人觀點是：AI產品設計=AI+人工+用戶
- 首先，目前AI技術有局限性，短期內，AI技術本身的效果可能只有70分；
- 然後，由「人工」來把某個具體的feature做到足夠可用（加20分），讓這個點成為用戶決策的理由；
- 最後，用戶拿到產品后，還需要完成「個性化」的設置過程（主動+被動），補齊最後的5～10分。
對於第2點，雖然業內說「有多少人工，就有多少智能」是一句戲謔的話，但我把它update成一句能指導實際工作落地的rule——對於某個具體的AI產品feature，可能需要有30%+的人工，才有足夠讓用戶滿意的產品價值和門檻積累。
比如公開文章曾報道，某智能音箱的「中英文混合TTS」功能。
為了讓朗讀效果自然，比如AI語音朗讀「XXX中文歌星的XXX英文歌曲」，專門花了1個月時間，找了2個音色效果極為近似的真人，一個能說中文，一個能說英文。
然後請他們來錄製音頻，最終花了幾個月時間才讓這個小小的feature完成。
但到這個時候，其他廠家的效果就完全跟不上它了。
即，如果不想做臟活累活就獲得競爭優勢，很可能是不現實的（方法可以取巧，但心態不能求安逸）。
第2點，之前談過很多，今天重點聊聊第3點，我將其描述為：由用戶來完成AI產品設計的最後一公里。
一、釋義
用戶拿到產品后，還需要完成「個性化」的設置過程（主動+被動）。
什麼意思？假設我們未來購買了一個超級AI個人助理，總不能把我（主人）的名字、性別等基本信息弄錯吧？
所以類似電影《her》的男主角那樣，用戶拿到AI系統后，需要有個初始化過程：
- 對於主人的重點profile欄位信息，通過語音交互來獲取，比如姓名、性別、年齡等。
- 對於低頻、長尾欄位，等未來需要的時候再問。
- 另外，AI系統還可以通過環境感知，比如GPS定位，CV等功能，先設置一些默認值，等未來用戶提出「這個不對」時，再糾正update。
用下面這個「類比」模型來理解，可能會很不一樣——買寵物。
1）當我們買寵物的時候，首先會在大腦里有大致的需求認知和偏好。
自然的選擇一個大的品類，比如狗、貓等（這背後，人本身，以及自然界，整體可以看作一個大的AI）。
2）進一步的，我們需要選擇「子品類」（邊牧？柯基？拉布拉多？），需要選擇「具體個體」。
這時，多數人需要有一個「更懂」的朋友或店員來幫助參謀、挑選。但是，我們的產品體驗過程，其實並沒有結束。
3）當把寵物帶回家后，我們會給ta起個名字，並通過多次交互，讓寵物逐步認識家中的各位成員——這些，都和AI的初始化是極為類似的。
後續，還會逐漸教會它去熟悉家中環境，知道哪裡能去，哪裡不能去等。
基於這個例子，大家可能更容易理解「由用戶來完成AI產品設計的最後一公里」的抽象描述：在使用產品過程中，由用戶來定義最終的使用場景、逐漸將產品中的一些不明確/清晰的feature/數據給明確掉，並逐漸調整自己的預期。
也就是說，如果能夠把握好這個大方向，在產品體驗層面，是能夠規避很多現在AI技術局限性的。
但是，這個時候，具體如何設計每個產品體驗細節，以及如何引導用戶交互，就顯得非常非常重要了——這個意義上來說，這些才是關鍵（雖然看起來不起眼，會被很多人忽視）。
這個思路，是否有類似的實際案例呢？有的。
二、4個To C方向的案例
1. 案例一，智能玩具「furby（菲比精靈）」
這款玩具，是我體驗過的最好玩的AI玩具之一了（可參考《菲比精靈furby3.0最新版》）。
除了常規核心功能，它還具備初級的「性格養成」體驗——用戶和furby互動時的行為，會影響它的性格模式。
比如，對它非常有禮貌，它會更多的出現「快樂的咕咕叫」、或是「顯示出快樂的眼睛」等現象。
但如果是粗魯地對待菲比，它也會變得更多的使用粗魯的反應。
2. 案例二，AI穿衣搭配助手「Stitch Fix」
其產品體驗流程是：
- 用戶填好問卷，預交20美元的設計費。Stitch Fix 的 AI 系統會根據你的「時尚畫像」信息，自動計算出你可能會喜歡的服裝組合。
- 由 Stitch Fix 的專業服裝搭配師，從中人工挑選出一套穿搭，包括 5 件衣服和配飾（他們稱之為「一個 Fix」），並附上一份服裝搭配指南，免費郵寄給你。
- 用戶試穿之後，留下自己喜歡的衣服和配飾，其餘的在 3 天內免費郵寄回去，並填寫反饋表格，為留下的商品支付貨款。
3. 案例三：喜劇演員運用「AI創意生成器」
在文章《李誕又雙叒要「失業」？下一個「脫口秀大王」可能會是AI | 甲子光年》中提到：
- AI在喜劇和藝術中更好的作用是作為一個「無限創意生成器」，它擺脫了人類思維的盲點和偏見，可以拋出無窮無盡的主題和潛在的聯想，供人類作家和表演者參考（選擇）。
- 米羅夫斯基是一個國際AI即興劇團的聯合創始人，在這個劇團里，人和AI一起工作，AI能在表演中不停拋出演出者需要的提示和可能用到的台詞。
- 「我覺得喜劇AI的創建思路不是讓它來完全理解人類的情緒、或者完全理解所有情境下的各種語義」，他說，「更合適的方法是讓AI來輔助人類喜劇演員的演出」。
4. 案例四：借力AI，用戶創作「自己寫的」歌
在小冰島app里，基於AI生成的歌曲，用戶修改歌詞，然後再由AI自動TTS唱出來。
讓我驚到的點在於，我突然意識到，當我（用戶）在嘗試自己寫歌詞時，必須得自己營造（醞釀/創造）出一個氛圍——一個自己的故事、心情和想表達的東西。
在之前的互聯網產品里，我從來沒有過這樣的體驗！
之前我們寫文章或拍視頻，往往是自己先已經構思好了一個內容或想表達的主題。
然後用工具去實現，但是，在小冰島的這個體驗細節里，用戶很可能被激發出他自己之前並未設想好的想法或情感。
未來，元宇宙就是讓人類發揮創意的地方。
如何發揮呢？在這個例子里，非常典型：
- 用戶被「trigger」出創意。
- 通過AI輔助，用戶能實現自己原本不具備的能力（比如這個例子中的「唱歌好聽」，以及生活中的某些醫療器械能增強人的肢體能力）。
- 最後，人從AI生成的結果中，挑選或創造一個最能表達他自己想法和感覺的，作為他自己的作品。
以上都是To C方向的案例，To B的，有嗎？
三、1個To B方向的案例
在文章《RPA爆火這兩年：AI乎？非AI乎？| 甲子光年》中提到某電網公司已經構建了自己的RPA流程設計師團隊。
他們每個季度給來也科技發訂單，獲取來也RPA軟體的license，而後自行基於內部場景挖掘流程，根據實際情況調整、實施、擴容。
來也科技聯席CEO兼總裁李瑋：「RPA真正的魅力就是一定要讓客戶內部學會使用產品，而不是原廠持續交付」。
四、相關的3個倫理或AI認知問題
如果這種「AI輔助+人工抉擇」被從業者和用戶廣泛認知並接受，那麼以下幾個問題，至少都會部分的被fix。
1. 權責利劃分
AI負責提出1個或多個建議（備選項），用戶自己做抉擇（是否採用、採用那個）。
那麼，很清晰的，最終這個成果，所有權歸用戶（因為是用戶賦予了其實際意義，否則會被丟棄掉）。
相應的利益和責任，也都由用戶自己承擔。
2. AI是否需要完全實現感性能力/價值觀體系
部分需要，但並非100%需要（也實現不了）。
因為每個人的感性/情感/價值觀是不同的，最終適合某個用戶（或他所需要）的東西，是不一樣、甚至不可控的。
即然如此，就讓用戶自己抉擇好了。
3. AI必須實現「可解釋性」
部分需要，但並非100%需要（也實現不了）。
類比來說，我們對「大腦的可解釋性」了解還遠遠不夠，也沒有不讓用大腦吧？
我們聽從某位領導的意見時，也不可能強制要求ta給出完備的「可解釋性」說明（或必須讓每個人都理解）吧？
我們自己做很多事、說很多話，很多時候都做不到較高水準的「可解釋性」吧？
即然我們對人類自己和很多自然現象的可解釋性都沒有苛責，為什麼一定要強求AI必須完全可解釋呢？
一部分原因在於，有些人希望規避自己的責任（一旦AI帶來生命財產損失，誰來負責？公司？政府？）。
另一部分原因在於，人類還沒有適應AI這個與自己共生的新物種（或者說「新生活方式」）。
一旦經過較長時間的磨合，人性本身必然會慢慢接受的（達到心理、生理、物理的平衡），就類似現在西方國家可能已經部分接受了新冠病毒。
五、最後的話
「由用戶來完成AI產品設計的最後一公里」，會讓AI產品體驗更加落地且有效。
你還留意到哪些類似的案例嗎？歡迎到評論區交流分享。
註：本文2019年8月14日首發於「AI產品經理大本營」。
#專欄作家#
hanniman，人人都是產品經理專欄作家，前圖靈機器人-人才戰略官/AI產品經理，前騰訊產品經理，9年AI背景，12年互聯網經驗；關注人機交互（特別是語音交互）在手機、機器人、智能汽車、智能家居、AR/VR等前沿場景的可行性和產品體驗；擅長對創業團隊管理、個人成長提出實戰型的建議方案；知乎/簡書/微博帳號，均為hanniman。
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