AI体验的层次
文章探讨了人工智能体验的多个层次，从技术底层到用户交互界面，分析了不同层次如何共同塑造人们对AI的感知与使用。作者通过分层视角，揭示了AI系统的复杂性及其在现实应用中的影响。
背景速读
- 作者 Emily Campbell 是一位设计师和产品策略师，长期关注人机交互与 AI 的用户体验。本文是她对 AI 产品体验的深度拆解。
- 核心观点：当前的 AI 产品（如 ChatGPT、Copilot）把 AI 当作一个"黑箱"，用户输入、AI 输出，中间过程不可见。Campbell 主张把 AI 的"思考过程"分层展示给用户——类似地图应用呈现路线规划的不同层级（路线总览、逐向导航、实时路况）。
- 她提出了四层模型：意图（用户想要什么）、推理（AI 如何得出结论）、证据（依据哪些信息）、行动（具体执行步骤）。每一层都应有相应的 UI 反馈。
- 这篇文章的讨论背景是 2023-2024 年 AI 产品体验的"可解释性"危机：用户对 AI 输出的不信任源于缺乏透明度和控制感。Campbell 的观点属于"AI 可解释性"和"用户信任设计"的交汇领域，与微软、Google 等大公司正在探索的方向一致。