AI-UX framework是设计AI应用程序时的用户体验设计方法。这个框架以用户为中心而不是技术。
AI-UX principles:
context, interaction, and trust
原则：
上下文、交互、信任
01-
context 上下文
上下文包括AI可以用来执行任务的外部信息。它包括有关用户的信息以及他们发出请求的原因，以及有关外部世界的信息。
例子：IBM沃森学会了如何使用美国数据集诊断和推荐癌症治疗的方案。对于112例肺癌，沃森作出的判断（相对医生）准确率为96.4％，但是，当应用到韩国的185例胃癌案例中时，一致性仅为49％。
观点：DON’T LIMIT AI TO IMITATING HUMAN BEHAVIORS
不要把人工智能局限于模仿人类行为
使用人工智能产品的人需要理解其输出的背景，它的输出意味着什么，目标和期望的比较等等。
02-
Interaction 交互
交互是指人工智能让用户以一种他们可以做出反应的方式参与进来。这种参与有多种形式：界面上的信息、短信、智能手机的推送通知等等。
在人工智能代替用户采取可能有影响的行动之前，它应该尝试与用户交互。沟通是关键，这是人工智能所需要的经验。交互需要被设计。
试想想，如果AI未经我们同意，代替我们付款购买了某项服务，这是多么糟糕的体验。
03-
Trust 信任
信任是指用户认为人工智能系统能够成功地执行用户希望它执行的任务，而不会产生任何意外的结果。
意外的结果可能包括执行用户没有要求的额外任务，或者以用户无法预料的方式侵犯用户的隐私。信任是具有黏性的，通俗来讲，如果用户信任一个服务，他们可能会继续信任它，如果他们不信任它，他们可能会继续不信任它。
例子：当Siri推出时，Apple做了一个罕见的声明，即该功能处于beta版，这与通常只发布经过全面开发和完善的产品的正常做法有所不同。试想，当用户使用一款beta产品的时候，Trust是被消耗的。
观点：TRUST IS FORMED BY MORE POSITIVE EXPERIENCES
信任是由积极的经历所积累而成的。
参考资料：
《AI and UX：Why Artificial Intelligence Needs User Experience》
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