以人為本：Human-Centered AI Design原則與案例
Microsoft Sr. UX Design Lead 陳翰申分享
「好的演講不是給你十個答案，而是讓你有更多問題」講者說。
恩好的，那這真的是一場非常好的演講（笑。我自己的筆記分成以下四大部分，有些講者說不能拍的地方我就先省略了。但如果有興趣的，可以私下跟我借筆記（誒。
(1) Google Home使用的設計語言(Conversation Design)
(2) AI&UX的歷史
(3) ML的基本概念與常用詞彙後
(4) AI product的設計流程。
每個部分將會附上相對應的連結，或是回家google後覺得合適的補充資料。
Conversation Design
在AI的輔助下，同樣的介面但有不同input的可能(Internal Modal)；同樣的動作/功能可以在不同的介面輸入指令(Multi Modal)。了解多互動介面間的關係，是釐清Smart Home系統的第一步。
也因為新型態的設計經超過我們習慣的平面介面，同樣的指令在不同的情境下將需要不同的反饋，所以Google的語言才會以“Conversation”為名。每一次互動都像對話一樣，將會隨著文義與情境而異。
History of AI&UX
這部分講者提到一個很有趣的問題那便是「AI應該用來取代(Replace)人類抑或是與人類共生(Argument)？」透過回顧C.R. Licklider 與Doug Engelbart在1960年代的研究，講者認為AI不應取代人類，應該從旁協助人類為是。
我自己則是覺得，雖然應該沒有人會覺得人類應該要被取代，但大家不防可以想想哪些場景人類是可以被取代，及如何gracefully的將AI用在那些場景。因為這些都是未來身為設計師我們可能會面對到的問題（沒記錯的話，Amazon都已經在設計倉儲裝用的機器人了）。
ML基本概念與常見名詞
因為之前自己有自修一點ML的概念，所以這邊筆記從缺。唯一記得的部分是講者也是不遺餘力的推坑前東家的Google Crash Course。不過他也特別強調，其實設計師並不需要真的會code，只要知道有哪些種類的AI，跟每個種類的output，與適合使用的場合其實就可以了，大家不要怕（誒。
PAI Guidebook
身為一個昨天才在看(今年Google Io剛發布的)PAI guidebook的人，我有種課前預習的感覺（之後也會寫一篇文章介紹PAI敬請期待？）。講者參與了PAI的發想編輯，所以介紹聽起來格外有感。
從釐清目的以便收取相對應得data，才能打造良好的產品。定位persona與通點都是傳統product design應該做的事，AI product比較不同的層面則是需要考慮：
(a) 是否需要用到AI? AI有帶來什麼助益嗎？
(b) 什麼樣的AI output對使用者有助益？
(c) 應該要收取什麼樣的data才能回答user needs？
(d) AI系統的表現如何？他被使用的情境容錯率又是如何？
這邊講者提到TUDelft的設計方法What? How? Why?，認為這是一個有效的方法，而且在跑完What How Why後應該再跑一次reverse版本用Why How What來檢視最終的設計品是不是符合原先設計的context，不成功的AI產品就也只是昂貴的實驗罷了。
結語
這篇意外地成為一篇非常乾的乾貨，希望大家還吃得下去。但也可能是因為之前有稍稍接觸過ML，所以有些東西已經被轉化成background knowledege了，以致於中間潤滑的部分就通通沒有了（誒。身為一個每個星期都在課堂上跟教授辯論著to have human in the loop and how to 的我，今天真的是收穫滿滿。滿到有點當機的感覺（這也可能是為何今天的文這麼乾）。
筆記最後一頁有著巨量的Qs，有好多問題想問，有好多事情想做，謝謝講者讓我更想要做實驗了！！！！！
題外話
在過場的時候有提到ProPublica 2016年針對AI系統是否有種族歧視的文章。講者引用ProPublica指出系統可能會有偏見，指出如果取樣本來就有偏誤。牢裡的人照相本來就不會笑，所以不笑的人判斷為壞人的機率自然比較高。
「在這個場合怎麼會想到要用machine visual來判斷好人與壞人呢？」
Data取樣不公正（biased）會造成系統偏誤甚至歧視，這個想法並沒有錯。
但讓我感到疑惑的是ProPublica那篇文章討論的系統是State v. Loomis的COMPAS系統。
COMPAS是威斯康辛州用來預測再犯率的演算法，會針對再犯率的高低給予1–10分，分數越高即代表再犯機率越高。但就我所知，COMPAS所用的137個訓練資料，並沒有用到犯人的mug shot。既然沒有餵圖像進去COMPAS，應該也就沒有用machine visaul來判斷好人與壞人的問題
（但這不代表COMPAS這個系統沒有問題，COMPAS本身問題可大著，只不過目前沒看過有在討論機器視覺的，應該）
又，如果對COMPAS系統有興趣，也歡迎大家找我討論（我連寫了兩個禮拜的分析文獻我都要吐了）。
其他相關資料
噢對了，似乎最後一段都要放一些call to action叫大家拍手或追蹤什麼的。但我覺得我寫的文章略小眾，所以大家自由心證不強求。
- YS Chiang：可以看到我中文與英文的發文，基本上會發一些小眾設計相關的文章，分析產品（例如痞客邦）或介紹工具（例如這一篇）什麼的。
- trialnerr0r ：矢志讓他成為一個英文publication，基本上就是參加研討會或是我看了什麼文章的心得摘要，最近多半是人工智慧法治相關文章。
