戴夫·克劳福德 (Dave Crawford) 在 Future Product Days 大会上发表了题为《如何利用人工智能解决正确问题》的演讲，分享了如何有效地将人工智能融入现有产品，避免落入常见陷阱的深刻见解。以下是我根据他的演讲内容整理的笔记：
- 许多团队接到指令，要“在他们的产品中添加一些AI”。AI作为一种技术，很容易陷入“AI锤子”的陷阱，所有问题看起来都像是AI钉子。
- 我们需要专注于将人工智能应用于能够为用户带来最大价值的地方。重要的不是我们能用人工智能做什么，而是用人工智能做什么才有意义。
AI交互模式
- 人们通常通过四种主要的交互类型来接触人工智能
- 发现人工智能：帮助人们查找、连接和学习信息，通常取代搜索
- 分析人工智能：分析数据以提供见解，例如通过医学扫描检测癌症
- 生成式人工智能：创建图像、文本、视频等内容
- 功能性人工智能：通过直接执行操作或与其他服务交互来完成实际工作
- 人工智能交互模式存在于从高用户负担到低用户负担的上下文范围内
- 开放式文本框聊天：用户必须提供所有上下文（ChatGPT、Copilot）——用户开销较大
- Sidecar Experience：了解应用程序其他部分正在发生的事情，但仍然需要上下文切换
- 嵌入式：高度情境化的人工智能，直接出现在用户工作流程中
- 背景：无需用户直接交互即可自主执行任务的代理
人工智能产品开发原则
- 简单思考：创造有意义的东西，并提供明确的价值。用户需要知道你的AI体验会带来什么。
- 情境思考：能否利用现有情境，让体验更贴近用户？根据用户工作流程定制体验
- 大胆思考：人工智能可以做很多事情，所以要从大处着手，然后倒推。
- 挖掘、推理、推断：利用人们提供给您的信息。
- 积极思考：在人们提出要求之前，你能为他们做哪些事情？
- 负责任地思考：考虑使用人工智能对环境和成本的影响。
- 我们应该首先注重提供价值，而不是愉悦的体验
人工智能需要解决的问题
- 用户觉得乏味的任务
- 用户目前将复杂的活动转移到其他服务上
- 冗长的流程耗时太长
- 令人沮丧的体验会给用户带来痛苦
- 可以自动化的重复性任务
- 不要用更简单的解决方案来解决已经很好解决的问题
- 并非所有AI都需要聊天界面。有时传统UI比AI更好
- 用户对人工智能的容忍度和原谅度非常低。用户在经历了糟糕的体验后，大约需要 8 个月的时间才会再次尝试人工智能产品。
- 我们现在试图找到正确的问题来解决，而不是找到正确的解决方案。构建能够解决实际问题的东西，而不仅仅是展示人工智能的能力。