AI到底如何增强用户的某项能力呢?
结合我们设计GET智能写作,我们先聊聊,人工智能在用户写文章的工作流中扮演的角色。
01
AI增强写作能力
场景1 x 写作是一项工作
用户A 是个小编,每天上班,老板都会安排给他一堆的工作,要打理公司的十几个自媒体号,有养生号,有旅游号,还有培训号,每天完成这些工作,着实让小A非常头疼。
GET智能写作可以怎么帮他?用户可以使用「智能模板」,机器会根据你的输入,准备提纲,然后准备对应的段落,最后形成文章「初稿」,用户只需要修改一下,就可以快速成文。
场景2 x 写作是个人品牌输出
用户B 是个深度写作者,只写一些自己感兴趣的题材,并且对自己的文章要求非常高,经常反复修改,反复查阅文献。
我们设置了一个「自由创作」模式,用户可以根据自己的设想,设定一些「智能小标题」,然后快速得调取段落,挑选满意的,引用到文章中来,省去了大量查找资料的过程。(最近发现用来写干货文,非常好用)
场景3 x 写作是运营手段
用户C 是个热爱蹭热点的公众号运营者,因为他发现蹭热点对自媒体号的用户增长是最容易的方式,屡试不爽。所以他会到处翻阅各大平台的热榜,从中挑取自己感兴趣的领域热点来写,挑中了热点之后,他会用各种搜索去找对应热点的背景,相关的文章,从中挖掘可写的题材。
基于此场景,我们在GET智能写作中,打造了「实时热点监测」功能,创作者可以直接挑选适合自己领域的热点,进行引用创作。一篇蹭热点的文章,3个步骤以内就完成啦,用户增长不在难做。
我认为,写作是需要创造力的,但是有很多环节是低效的,我们利用机器帮助写作者把低效的环节进行提速,加快你的创作,让创作者把时间花在创意上,从而创作出更高质量的文章。
02
机器的效率 + 人类的创新能力 = 完美作品
刺猬乐队有两位高大威猛的程序员,他们在一次采访中提到的观点:
利用软件做的东西最终都得死的,不可能活的,因为没有人味。人跟机器是两回事,我编程序所以我太知道了,程序都是0和1,而人是连贯的,感情是连续的经历,音乐必须听出情感来,听拿机器编的东西是听不出来感觉的。AI这个东西其实就是完成一个规则下的功能,他只是无限地从人类活动中寻找一个模式,但是人是能创新的,人们都喜欢最新的东西,机器是没有创新功能的。
概括一下,是机器是没有创新能力的,创新需要靠人。
没错,机器的效率 + 人类的创新能力 = 完美作品
这就是为什么在创作类场景下,需要用机器来增强人类的能力,而不是用机器来替代人类。
很明显,这就是倡导人机协作的其中一个理由。
03
人机协作的交互方式
我总结了3种比较典型的方式
机器单向反馈
个性化推荐就是一个典型的代表,每天我们打开各种app的时候,都会收到系统准备的推荐内容,我们如何反馈给系统呢?目前的做法一般是用户无感知的,机器离线处理的方式得到反馈。
双向单次互动
比较典型的应用就是搜索引擎,用户输入,然后机器反馈。
多轮人机互动
我认为这才是智能产品区别于一般互联网产品的方式,这里以谷歌版你猜我画为例,、在每一轮体验中,用户需要在规定时间内勾勒出一幅日常用品的图画(比如猫、钟表或鞋子),人工智能则需要在时间结束前猜出用户画的物品。
有几个特点
人机互动
机器出题A1,用户回答B,机器猜用户的答案是什么题目A2,用户来判断A1是否等于A2。
实时互动
用户在输入过程,机器实时反馈
失败状态的正反馈
当你画的图AI没猜出后,它会自动生成这样一张图片。配的文案是:大家来评评理,我画的是不是XXX
04
了解技术边界
拿昨天的文章提到的语音合成技术,谷歌的是5秒的语音就可以克隆声音;而据报道,百度发布的声音克隆技术,需要一个半小时来复制你的声音;讯飞的是10句话来训练属于你的AI。
各家的技术的边界是不一样的,作为设计师需要根据技术的边界条件,思考合适的交互方式。
综上,AI增强人类的某项能力,我们需要根据这项能力及AI的技术边界,选择合适的交互方式。