2025-8-20 杰睿
TLDV： AI 產品設計師在工作中遇到挑戰并不少見，尤其是在理解 AI 產品背后復雜的技術方面。這可能會使他們難以與技術專家進行有效溝通，從而導致進一步的復雜化。此外，跟上不斷發展的人機交互設計模式也極具挑戰性。在本文中，我整理了一些資源，旨在提升設計師在這些領域的知識和技能，幫助他們自信而輕松地完成工作。
人工智能的進步為人機交互帶來了激動人心的機遇。從識別照片中的貓咪到實現自動駕駛，人工智能為用戶體驗提供了眾多充滿希望的全新可能性。它促成了以往難以想象的交互形式。
根據最近的研究，設計師正在努力應對設想和原型人工智能系統的復雜性。
這是為什么呢？傳統的用戶體驗 (UX) 和人機交互 (HCI) 設計技術（例如草圖和原型設計）可能不足以解決人工智能在產品設計中帶來的意外后果。
Graham Dove 及其同事在“計算機系統人為因素”會議上表示： “人機交互專業人士無法輕易地勾勒出人工智能系統在不同情境下適應不同用戶的多種方式。” “……他們也無法輕易地為尚未開發的人工智能系統可能犯的推理錯誤類型建立原型。” 引用Philip van Allen 的話，我還可以補充一句。
卡內基梅隆大學的楊倩及其團隊研究了人機交互研究人員和專業人士在使用人工智能時面臨的挑戰。他們基于廣受認可的雙鉆石設計流程模型，構建了這些挑戰及相關的研究論文。
以下是我從本文中得出的結論，按設計過程步驟細分：
2. 定義（聚合思維階段）
發展（發散思維階段）
交付（聚合思維階段）
我把所有提到的問題分為兩大類：
僅僅讓更多用戶體驗師參與使用機器學習的項目是不夠的。他們必須理解機器學習的核心概念，破除人們對人工智能及其功能的先入之見，并遵循建立和維護信任的最佳實踐。Josh
Lovejoy
關于哪些類型的人工智能知識與用戶體驗設計相關，仍然存在很大爭議。然而，越來越多的人認同，用戶體驗設計師需要具備一些人工智能方面的技術專長才能有效地運用它。
大多數人工智能課程都要求學生具備統計學、概率論、線性代數、微積分和編程方面的知識。如果沒有這些背景知識，理解許多人工智能概念可能會很困難。
你無需對人工智能有深入的理解，但熟悉數學和計算機科學至關重要。如果你對這些科目感到不適應，可以考慮參加這些高評價課程。
概率： 渺茫的機會：從頭開始的概率（哈佛大學）
統計學：麻省理工學院統計學基礎
線性代數： 麻省理工學院的線性代數 18.06
微積分：麻省理工學院的單變量微積分和多變量微積分
編程：從Codecademy、谷歌或密歇根大學學習 Python 。我個人更喜歡密歇根大學的“Python for Everybody”課程。雖然篇幅較長，但講解更詳細。
對每個主題有一定的熟悉度將為參加以下課程奠定良好的基礎：
1）“ AI For Everyone ”（6小時，49.99美元/月）——最好的非技術性AI入門課程，由斯坦福機器學習課程創始人吳恩達講授
2）“人工智能計算機科學專業證書”（5個月，432歐元）——edX 頒發的兩部分專業證書，跟蹤哈佛大學的 CS50 和 CS50AI 課程，讓沒有必備 CS 知識的學習者也能進入人工智能領域。
3）“人人適用的人工智能基礎”（40小時，49.99美元/月）—— IBM提供的專業課程 。IBM通過Coursera被公認為新興技術領域的革命性領導者。該專業課程包含三門課程：
4）“人工智能要素”（30-60小時，免費）——赫爾辛基大學和MinnaLearn合作推出的課程，解釋了人工智能可以實現什么（和不可能實現什么）以及它如何影響我們的生活——無需復雜的數學或編程。
您是否知道其他有用的資源？如果有，請在評論區留言。
人們對人機交互設計技能的需求日益增長，但相關課程卻十分有限。幸運的是，有眾多設計師和研究人員慷慨地分享他們的知識和專業技能。以下是我關注的一些：
如果我遺漏了任何人，請隨時在評論區分享他們的名字以及他們創建的任何有用資源。讓我們一起拓展知識，幫助彼此成長。
人工智能塑造著我們的思維、感受和行為方式。它驅動著決定我們未來的決策。我們有責任將其潛力轉化為人性化的科技。構建一個基于我們多樣化價值觀和需求的人工智能需要深思熟慮的設計。
人工智能正日益融入各種數字產品和服務。用戶與人工智能的交互將成為決定這些產品成功與否的關鍵因素。然而，如果我們未能定義并采用新的交互模式和技術，而是依賴過時的啟發式方法和對人工智能有限的理解，就有可能阻礙創新。
通過將堅持與創造力相結合，設計師可以充分發揮人工智能的潛力，為更美好的未來鋪平道路。
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