如何有效整合人工智慧於用戶體驗設計中
1. 為用戶帶來有用的價值。
用大型語言模型作為指揮家，結合其他的服務模型，提供更個人化、即時性的資訊及幫助。並不是每個項目都需要人工智慧，而人工智慧也不應該是為用戶提供的價值主張的唯一解決方案。
AI能提供的部分可以包涵：
- 減少完成任務的時間
- 使任務變得更簡單
- 為個人量身定制體驗
要清楚了解用戶希望如何使用您的產品。他們理想的體驗是什麼樣的？目前對於理想體驗的限制是什麼？然後，您可以確定在這個過程中哪些部分可以用人工智慧來增強。有沒有任何部分可以自動化或簡化？
例如，在商業儀表板上設置自動警報、將電子郵件自動分類到不同的資料夾，以及自動檢測家用安全攝像頭是否有可疑活動，都是AI幫助增強客戶價值主張並使他們的工作變得更輕鬆的好例子。
2. 提供情境式的協助,以增強用戶工作流程。
讓AI的合作感覺像是用戶自然工作流程的一部分，並且與整體體驗良好融合。 像是Notion 和 Coda 都很好的範例，可以在軟體中直接，不需要另外再開分頁或需要獨立操作。
重要的是要認識到用戶可能需要的協助性質，因為並不是所有的體驗都需要完全具備上下文。例如，Khan Academy 開發了 Khanmigo 作為學生的人工智慧助手，幫助他們解決困難，並作為教學助理在背景中存在，但在需要時隨時可用。在這種情況下，類似聊天機器人的體驗似乎是一個很好的開始，可以幫助學生，而不會打斷他們的學習流程。
3. 在創作體驗中平衡創意與控制。
最近發布的 Adobe Firefly 就在這方面展示了良好的進展，該工具仍然讓用戶在生成圖像後，對圖像的各個方面進行操控。
4. 幫助用戶建構出良好的提示(prompt)。
可以考慮先只展示幾個例子來幫助人們入門，而不是一開始就展示各種範例，然後再逐步顯示提示或建議。例如，在生成圖像時，DALL-E 會向用戶提供一些提示和建議。
Notion 也會向用戶提供如何利用上下文助手進行語言任務的建議，這可以激發用戶的創意，幫助他們創建良好的提示。
5. 專注於獲得高品質的結果。
重要的是在接近用戶實際工作流程的數據集上訓練模型。同時，訓練數據必須涵蓋各種可能在現實世界中發生的使用案例，而不僅僅是一些理想的情境。
設計師還可以幫助定義對用戶來說優質結果的標準，這將影響模型開發過程。 當生成不良結果時該如何處理？以及需要建立哪些類型的反饋機制來理解模型的性能並隨著時間進行改進。
6. 清楚說明人工智慧的使用限制。
建立各種機制來提醒用戶這些的局限性是非常重要的，尤其是當這些結果可能影響用戶非常重要的決策時。例如，與人工智慧生成的建議互動對用戶生活的影響可能較小，而使用人工智慧來從醫學檢查結果中檢測癌症則可能後果嚴重。
人工智慧將在塑造人們與技術互動的未來中扮演重要角色。隨著越來越多的企業將人工智慧整合進其業務中，重要的是如何將AI融入用戶的工作流程。