【IxDA 互動快板 #9】Microsoft AI Sr. UX Design Lead 陳翰申:結合對人類需求以及 AI 的深度理解,為人機共生時代進行設計

Jeff Sia
Jeff Sia
Jun 23, 2019 · 17 min read
Photo credit: IxDA Taiwan
長文提醒:本文字數約為 5500 字,閱讀時間大約為 15 分鐘。也許很適合準備一杯咖啡在旁慢慢觀賞。一時無法閱讀完畢也可以加入書籤哦!如果準備好,我們就出發囉!

人工智慧的浪潮來襲,產品設計又該如何跟上這股潮流?作為人工智慧產品的設計師應該要具備哪些能力?該如何準備自己?許多的設計師朋友也許對這個設計趨勢充滿好奇,也有許多疑問。而講者陳翰申,或許是解開迷津的絕佳人選。

翰申目前在 Microsoft AI & Research 擔任 Senior UX Design Lead。過去他在 IBM 的 Watson 團隊擔任設計師,之後到 Google 帶領 Google Home 設計團隊,擁有相當豐富的 AI 產品及跨平台產品設計經驗。此外他也在帕森斯設計學院 BFA 課程教授「認知人工智慧界面」,並且在 Microsoft 內部人工智慧課程任教。

這次的 IxDA 互動快板,翰申帶我們了解 AI 產品設計的深度及廣度,並舉許多生動案例,說明設計師在 AI 時代可扮演的角色。

翰申帶領我們前往 AI Product Design 的世界。Photo credit: IxDA Taiwan | Duncan

這篇現場筆記會談論到的主題

  1. 什麼是 AI?什麼是 AI 產品?

1. 什麼是 AI ? 什麼是 AI 產品?

在我們開始談 AI 產品設計之前,需先界定好現在談論的是 AI 的哪個層次。關於 AI,最寬鬆的定義是「任何可以讓電腦去展現人類智慧的技術」。在這些技術當中,機器學習 (Machine learning) 及深度學習(Deep learning)是我們最常聽到的兩個種類(其各自可以再區分出許多技術)。每一種 AI 技術都有其原理、運作特性以及擅長處理的問題,唯有清楚界定目前討論的層次,才能知道設計該解決的問題有哪些,開始有意義的探索與討論。

翰申今天的分享中,大多數的例子是運用到機器學習的 AI 產品,因此我們會在機器學習上多加以著墨。機器學習是實現人工智慧的一個途徑,其背後的演算法主要是讓機器從資料當中學習到規律,並利用這些規律來對未知狀況進行預測。機器學習主要可以達到三種結果:

  1. 分類(Classification):將未知資料歸類到已知的類別。

上述的介紹或許有點粗略,畢竟機器學習還有許多種類以及演算法。我們此時就先大致暸解掌握機器學習是什麼、可以辦到什麼事即可。

AI 技術包含了 Machine learning (ML);而 Deep learning 是 ML 的一個分支

談完 AI 的層次以及機器學習,緊接著是 AI 產品 —— 應用某些特定 AI 技術的產品。這些產品可能會是有形的(tangible),像是 Google Home 一系列的智慧居家產品,包含智慧門鎖、空調控制器等;也可能是無形的,例如一個協助醫生判斷癌細胞的機器學習模型(後面會再提到),也能視為 AI 產品。

談論 AI 產品時,難以避免去講到背後的技術。為了在敘述上稍作簡化,在這裡跟大家說明:這篇筆記多數的狀況會使用「機器學習模型」去代表 AI 技術。

好了,行前說明大概就到此,讓我們出發前往翰申帶來的 AI 產品設計世界!

2. AI 產品體驗設計的深與廣

「AI 產品的體驗設計該怎麼做?」

翰申認為,目前這個議題尚未有定論。這或許是個好消息,代表 AI 產品設計這領域存在著很大的創新空間,仍有許多富有創意的設計方法可以嘗試;另一方面也是個壞消息,因為缺乏一個穩固的設計方法論,在產品設計過程中可能會遭遇重重困難。同時,當設計師面對這個新興領域時,也會遭遇許多基礎知識層面的挑戰,比如說機器學習的基礎原理。

接下來我們將試著用「深」與「廣」兩個軸度,來捕捉目前仍然模糊的 AI 產品設計概念。

深入 AI 相關知識

翰申以他目前的設計工作來說明 AI 產品的複雜性。例如他最近所面臨的設計挑戰是關於「強化學習」(Reinforcement learning,是一種 Deep learning 運用到的技術)在工業上的應用。在設計應用了強化學習的 AI 產品時,就需要對強化學習的基礎概念、演算法 —— 這些產品的基本性質 —— 有相當程度的理解。

但如果說設計師需要對 AI 相關知識有更深的理解,不禁會產生疑問:「難道設計師真的需要親自跳下去寫 Code?」。

關於這個問題,翰申以他個人在 AI 領域探索的經驗為例,說明搞懂 AI、寫程式這些事並沒有想像中那麼困難。在過去他並沒有資訊工程以及寫程式的底子,但是為了進行 AI 產品設計,自己從基礎理論知識學起,一路學到機器學習的工程面。他也會自己寫 TensorFlow (一個機器學習的程式框架),並提升自己的程度到成為 Google 內部講師的程度。學習的過程是辛苦的,但最重要的是,千萬別因為「自己覺得難」就停止去嘗試與學習。

「沒有其他人能回答我如何進行 AI 的設計,我只能自己去找答案、去理解這世界。」

跨平台設計的寬廣視角

進行 AI 產品設計,除了在 AI 相關知識上需有更深的了解,對產品應用場景也需要有更寬廣的認知。他以之前在 Google home 開發的產品為例,使用者可能會在家裡、車上或是公司使用,而裝置可能會橫跨行動裝置、穿戴裝置以及家中的攝影鏡頭、控制器,這種「跨平台設計」已經成為他的設計工作日常。當不同平台、裝置彼此串連起來,可能就構成了另外一種新的產品,因此對產品的想像需要跳脫出原有的框架。

3. AI 與 UX 設計,從人因工程、人機互動到人機共生

接著翰申帶領我們回顧了科技與人互動的簡史,並試著去定位 AI 時代中,人與機器的互動關係。

在不同的時代裡,人與機器的互動都有著相對應的設計方法論。在工業革命時期,人與機器的互動主要出現在生產製造的場景裡面。為了優化人如何在操作機器有更佳的產出,發展出了「人因工程」這個學門。

在資訊革命的時代,機器扮演的角色日趨多元,人也不僅是操作機器來進行生產,而是透過眼前的各種電腦、行動裝置以及網路來取得服務,「人機互動」成為一個相當成熟的學門,在此時我們也發展出成熟的 UX 設計方法論,來讓互動變得更好。

但是在接下來的 AI 時代,關於人與 AI 的互動,似乎尚未發展出成熟的設計方法?

「此時人類已經不僅是與機器互動,而是借重機器的能力來強化自身對世界的認識與判斷。」

翰申認為,現在人與機器的關係已經更進一步來到「人機共生」(Human-computer symbiosis)—— 人類借重機器的能力來強化自身對世界的認識與判斷。翰申舉了 Google AI 在醫療以及紡織業的應用為例。在醫療的案例中,圖像辨識模型快速地標記出癌細胞的可能位置,再由醫師來進行最關鍵的診斷(例如:是否要開刀)。紡織業則是以台灣的和明紡織為例,透過機器學習模型,幫助服裝設計師快速找到合適布料來進行設計。

和明紡織與 google 合作的案例

在這人機共生的現代,我們也許可以從人類的心智運作方式出發,去思考該如何進行 AI 的產品設計。翰申舉了其中一個例子是由 UX 祖師爺 Don Norman 所提出的模型(Norman et al., 2003)

在這模型之中,人的感官訊號進到大腦處理,再由大腦送出訊號來進行動作,這個流程之間有三種處理的層次,由最簡單到複雜分別為:反應層(Reaction)、常規層(Routine)及反思層(Reflection)。

針對每一層,我們可以思考 AI 要如何支援該層的心智處理。以一個 AI 門鎖為例,「用以手動或是用手機遠端開門」是協助我們的「反應層」;「離開家 10 秒鐘後自動上鎖」幫助我們的「常規層」;「判定家中遭遇緊急狀況,自動打開門鎖」可能就是協助我們進行「反思層」的處理程序。這個模型提供了我們一個思考框架,去發想人類心智與 AI 產品功能之間如何彼此支援。

The three-level model (Norman et al., 2003)

此外,雖然最常見的機器學習模型都是單一模態 (Modality),比如說專注在影像辨識(視覺),或是語音辨識(聽覺),但未來的模型將不會只有影像辨識,而是同時運算來自多種模態的訊息。在模型中各種模態的訊息會彼此交織,將會具備更強的預測能力。多模態的特性,似乎使得模型運算又更像人類的心智運作了。

4. 為什麼要進行 AI 的產品設計?

在探討了人機共生之後,來到今天講題的重頭戲:為什麼 AI 技術落實為產品的過程,設計師是不可或缺的角色?設計師這角色有怎樣的意義?

「AI產品設計往往先有解法,才問這解法滿足哪些需求」

翰申提到 AI 產品設計領域跟以往的產品設計,最不一樣的地方是「先有解法,才問這解法滿足哪些需求」。眾人所熟知的設計思考流程,強調先定義「需求」後才開始探索「滿足需求」的解決方案。但在 AI 產品的領域,由於工程技術、演算法的進展快速,往往是先出現特定問題的解法(例如透過特定演算法可以加速圖像的辨識),才回頭去思考這個解法可以用來符合哪些人的需求以及使用場景。

因此 AI 產品設計過程中,設計師扮演的角色並不是去幫助展示 (Demostrate) AI 更炫更強的技術 ,而是進行設計 (Design) 。翰申與我們分享了三種設計師可以為 AI 產品帶來具體貢獻的方向:

(1) 探索真實使用場景及需求

「設計師在 AI 技術成為 AI 產品的過程中,就扮演著探索人類需求的角色,去挖掘人們日常場景之中需要解決的問題。」

AI 技術要落實為產品,最關鍵問題仍然是:「真實的人類需求在哪裡?」。

我們回到先前提到的和明紡織的案例。在他們的採訪影片中有提到,服裝設計師最大的需求在於:「縮短尋找布料的時間」。在發掘到「服裝設計師在不同材質、花樣的布料來回搜尋」的場景之前,圖像辨識的機器學習模型是無法獨立成為一個 AI 產品的。而設計師在 AI 技術成為 AI 產品的過程中,就扮演著探索人類需求的角色,去挖掘人們日常場景之中需要解決的問題。

除此之外,以「信賴感的設計」為例,機器學習模型的預測結果,往往都是機率性的。比如說 Google Flight 這服務,使用機器學習模型去預測一段時間後的飛機票價,但預測的準確度可能是 90%,也可能僅有 30%。這些機率是客觀的信心水準,需要透過設計,讓使用者對機率產生正確的主觀認知,同時減緩對不確定性產生的焦躁。設計師在此時為機器的冰冷增添了人性的溫暖。

(2) 幫助機器學得更快更好

「透過對於場域、使用者的研究,辨識出真實的使用者需求,並將這些需求轉譯成資料裡面的特徵點。」

翰申分享了自己在帕森斯設計學院講課時,出給學生們的作業。他希望每一個設計學院的學生試著去提出「資料假設」(Data Hypothesis) — — 可以透過資料來加以驗證的假設。他認為設計師不見得要像工程師一樣去寫搜集資料、分析資料的程式,但是需要掌握可以跟工程師、資料科學家溝通的語言,將「人類需求」轉譯成「資料需求」

例如現在的需求是「找出好喝的紅酒」,但是在資料科學的角度,一瓶紅酒可以拆解成許多的特徵點(features),例如色澤、年份、口感(酸、澀、甜)等等,因此「資料需求」可能會是「某些特徵點可以預測紅酒好不好喝」。設計師應該要能透過對於場域、使用者的研究,辨識出真實的使用者需求,並將這些需求轉譯成資料裡面的特徵點,然後告訴資料科學家,哪些特徵點是比較重要的、哪些相對不重要。

翰申認為設計師也可以扮演這樣的角色:與資料科學家協作,在機器學習模型建構的時期,去「教」機器(Machine teaching)哪些特徵比較重要,加快模型的訓練速度。

(3) 透過設計讓機器更能避免偏誤、更公平

「帶著對人類行為、生活場景的深度理解,以及對資料特性的敏銳度,去辨識出可能有違公平性的資料,幫助機器避免偏誤也更加公平。」

隨著 AI 技術的進展,更多更強的模型不斷被開發出來,但這些強大的模型仍有個風險存在:模型很有可能產生偏誤(Bias),換言之,模型的預測準確度相當高,但是預測結果卻偏離現實狀況。

舉個例子來說明偏誤是如何產生:「分辨好人與壞人的機器學習模型」這個模型使用監獄中囚犯的照片作為訓練材料(暫且假設囚犯都是「壞人」)。我們輸入許多監獄中囚犯的臉孔,模型就會學會「壞人們」具有哪些臉部特徵。當機器訓練完成,只要輸入一張任何人的照片,模型就會告知這張照片是否為壞人。這模型聽起來很理想對吧?

但預測後卻會發現一個很麻煩的狀況:模型竟然會「相當準確地」把每一張板著臉的照片辨識為「壞人」。

造成這狀況的原因是,作為「壞人臉」的訓練材料 — — 那些囚犯照片,往往都是板著臉的,因此機器學習到的規則就是「板著臉 = 壞人」。

上述的例子就是一個典型的資料公平性(Data fairness,暫譯)議題 —— 本身就有偏頗的資料,會訓練出有偏頗的預測模型。這樣偏頗的預測模型如果普及,就可能造成商業或社會上極大的損失(試想板著臉的人都被懷疑是壞人,會是多麼誇張的誤判)。

關於資料公平性,就算我們暫且拋開道德層面的辯證,這也會是個產品「品質」的議題,因為偏頗的模型顯然無法幫助人們更準確地下判斷。設計師在此時夠帶著對人類行為、生活場景的深度理解,以及對資料特性的敏銳度,去辨識出可能有違公平性的資料,幫助機器避免偏誤也更加公平。但為了對資料有更敏銳的覺察,設計師無可避免地要拓展 AI 相關的基礎知識。

5. AI & UX 設計流程

翰申過去曾在中研院以及 Google 內部帶領 AI x UX Design 工作坊,並提出一套自己的設計流程,我們在這裡節錄了翰申的設計流程中最主要的 9 個問題。透過這些問題,可以引導設計師以及 AI 技術專家一同進行思考。

翰申建議設計過程可以循序漸進來回答這些問題。Photo credit: IxDA Taiwan | Duncan
  1. What are user needs and problems? (使用者的真實需求,以及他們面臨的問題?)

結語

翰申在這場分享所帶來的內容相當豐富,很可惜在篇幅上很難涵蓋到所有內容。不過翰申也推薦許多外部的參考資料,例如 Google Design 的 People + AI research 團隊所寫的 Guidebook 以及部落格,另外還有其他參考資料放在文末,有興趣的朋友可以前往探索。

進行 AI 產品設計,勢必得更頻繁地在技術與設計之間來回跳躍。翰申提到,當自己踏入 AI 產品設計,深入裡解 AI 的技術以及應用層面,也回過頭對於「UX Design」的內涵產生有了更多層次的理解,例如過去總是習慣假想一位 User 在使用產品,但有沒有可能是 Users —— 同時有多位 User 各自在不同平台使用產品;又例如,成為機器學習模型的訓練師,將 User insight 帶進產品的演算法,讓產品更有能力去幫助使用者。

「台灣結合許多優勢,不一定樣樣得跟在矽谷後面,而是可以走得相當前瞻!」

關於 AI & UX Design 的結合,翰申相當看好台灣在這個領域的前景。主要原因在於台灣的代工產業基礎,提供 AI 產品所需要的硬體生態系,而且台灣備齊了開發 AI 產品的過程所需的人才,這些人才素質也能排上世界的前幾名。在中美貿易戰的大局勢之下,許多美國企業也紛紛離開中國,轉而投資台灣。時勢、硬體資源以及人才等優勢,將為台灣帶來相當多的發展機會。他也認為,在不久將來,台灣最缺乏的人才會是 AI 產品的 Product Designer 以及 Product manager,如果有志往這領域的朋友,可以努力在技能與知識上準備好自己。

翰申鼓勵各位主動地接觸 AI 相關知識以及產品設計。他也期許各位在這個充滿機會的時代,勇於面對混沌未明的狀況,大聲地主張自己的設計理想。

參與的朋友熱烈地展開提問與討論 Photo credit: IxDA Taiwan | Duncan

反思:從使用者研究的角度來看 AI 設計趨勢

我作為一位使用者研究員,也不斷地在思索自己在這股 AI 浪潮中的定位。聽完翰申的分享。認識到 AI 時代的產品設計,使用者研究也具有相當獨特的價值。無論是在質性的人類需求洞察,或是將「人類需求」轉譯成「資料需求」,研究員都可以為產品設計團隊帶來貢獻。

得知自己可以幫上忙的同時,知識的重量也壓到心頭上。使用者研究員的任務是將人類需求帶到團隊,轉譯為設計語言;不過在 AI 產品「轉譯」工作上,僅僅知道使用者一方的知識是不足的,也必須要熟悉 AI 的基礎知識。學習這條道路似乎看不到盡頭,但是為了看見更加有趣的景色,也只能勇敢前進了!

最後想表達感謝。單憑我一人的記憶是無法完成這篇現場筆記的。筆記能趨於完整,想感謝 IxDA Taiwan 直擊小組提供許多現場素材;筆記手 Yu-Ning Kao ,以及筆記小組協助審閱稿件,在文章結構上給予灼見。更要感謝翰申花了時間與我來回討論,給予許多概念解釋上的建議。這篇文章有了他們才得以完成。


互動快板#9 的盛況,圓滿成功!Photo credit: IxDA Taiwan | Duncan

延伸參考資料

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Jeff Sia

Written by

Jeff Sia

在人力媒合產業當研究員。工作以人為核心,剪裁數據黏合故事,讓使用者需求更加好懂,幫助團隊更有效率地進行設計。把文字當作正常能量釋放。夜型人,但喜歡在早晨搖起磨豆機,邊聽 Podcast。

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