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用戶(hù)需求的挖掘不應(yīng)止步于表面訴求，而需穿透行為表象，觸及深層動(dòng)機(jī)與場(chǎng)景痛點(diǎn)，通過(guò)構(gòu)建需求分析框架，將模糊訴求轉(zhuǎn)化為可落地的解決方案，這是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的核心邏輯。

作為設(shè)計(jì)師，我們守護(hù)用戶(hù)利益與價(jià)值的責(zé)任從未如此重大。身處 ChatGPT 等 AI 工具蓬勃發(fā)展的時(shí)代，我們正親眼見(jiàn)證這些系統(tǒng)如何悄然改變用戶(hù)與技術(shù)的權(quán)力平衡。無(wú)論是自動(dòng)化任務(wù)執(zhí)行、挖掘潛在規(guī)律、優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)、創(chuàng)造全新內(nèi)容，還是輔助決策制定，AI 的核心價(jià)值在于其能夠從數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)并持續(xù)進(jìn)化——無(wú)需依賴(lài)顯性編程指令。

然而，這些顛覆性技術(shù)的迭代速度與社會(huì)消化能力之間正形成巨大鴻溝。當(dāng)前 AI 技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，正在以超出社會(huì)適應(yīng)能力的方式重塑我們的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、心理健康圖景、文化形態(tài)乃至整個(gè)社會(huì)生態(tài)。

“我們?cè)O(shè)計(jì)師必須在這個(gè)新興的預(yù)測(cè)性世界中承擔(dān)起自己的角色，因?yàn)橐恢币詠?lái)都有我們這雙無(wú)形的手在干預(yù)著各種控制環(huán)節(jié)?！?/p>

—— 海倫?阿姆斯特朗（Helen Armstrong）

這段話出自海倫?阿姆斯特朗（Helen Armstrong）所著的精彩書(shū)籍《大數(shù)據(jù)，大設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)師為何應(yīng)關(guān)注人工智能》（Big Data, Big Design: Why Designers Should Care About Artificial Intelligence），該書(shū)探討了設(shè)計(jì)與人工智能的交叉領(lǐng)域，強(qiáng)調(diào)了設(shè)計(jì)師在塑造 AI 驅(qū)動(dòng)體驗(yàn)方面的作用。

在一個(gè)預(yù)測(cè)性的數(shù)字世界里，我們?cè)诖_保 AI 解決方案符合道德規(guī)范、具備透明度且與人類(lèi)價(jià)值觀對(duì)齊方面，發(fā)揮著關(guān)鍵作用。我們必須考慮數(shù)據(jù)中潛在的偏差、對(duì)用戶(hù)隱私的影響，以及我們的創(chuàng)作對(duì)社會(huì)產(chǎn)生的影響。通過(guò)將責(zé)任與擔(dān)當(dāng)放在首位，設(shè)計(jì)師們能夠助力打造一個(gè) AI 技術(shù)提升人類(lèi)能力、改善生活質(zhì)量的未來(lái)。

這本書(shū)深入探討了這些問(wèn)題，書(shū)中收錄了眾多在人工智能與設(shè)計(jì)交叉領(lǐng)域工作的設(shè)計(jì)師、教育工作者和研究人員的觀點(diǎn)。

它是我撰寫(xiě)本文時(shí)，針對(duì)文中提出的問(wèn)題與討論所參考的主要書(shū)籍。不過(guò)，為了提供全面的視角，我還參考了許多其他資料。

這本書(shū)以及本文的核心主題，都是強(qiáng)調(diào)設(shè)計(jì)師在 AI 產(chǎn)品和服務(wù)的倫理化發(fā)展過(guò)程中的責(zé)任。我們這一學(xué)科從根本上以用戶(hù)為中心，注重在更廣泛的社會(huì)背景下理解和滿足人類(lèi)的需求與期望。我們?cè)诋a(chǎn)品設(shè)計(jì)中運(yùn)用的心理學(xué)、調(diào)研和策略，對(duì)全球用戶(hù)的身體、心理及情感健康都有著深遠(yuǎn)影響。

AI 是以用戶(hù)為中心的……？

以用戶(hù)為中心的設(shè)計(jì)，如包容性和參與性的方法，能確保數(shù)據(jù)模型的公平性、減少偏差并促進(jìn)包容性。眾所周知，在過(guò)去十年里，以用戶(hù)為中心的設(shè)計(jì)一直是所有設(shè)計(jì)框架和流程的指導(dǎo)原則，在涉及 AI 的設(shè)計(jì)工作中也應(yīng)如此。這些觀點(diǎn)十分重要，因?yàn)樗鼈兡茏寷Q策者了解潛在的對(duì)人的影響，并幫助預(yù)估非預(yù)期的后果。像斯坦福大學(xué)的以人為中心的人工智能研究所，以及麻省理工學(xué)院在 AI 教育方面的巨額投入等舉措，都體現(xiàn)了全球?qū)?yōu)先采用以用戶(hù)為中心方法的努力。

根據(jù)莎拉?譚（Sarah Tan）的這篇文章，通過(guò)各種以用戶(hù)為中心的設(shè)計(jì)（HCD）方法來(lái)探究 AI 對(duì)人的影響，設(shè)計(jì)能讓人與機(jī)器的價(jià)值觀達(dá)成一致，將倫理道德融入項(xiàng)目核心。

倡導(dǎo)用戶(hù)需求，設(shè)計(jì)調(diào)研有能力在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中審視 AI 的影響，同時(shí)也能解決社會(huì)經(jīng)濟(jì)層面的動(dòng)態(tài)問(wèn)題。然而，這并非易事。我們身為行業(yè)內(nèi)的設(shè)計(jì)師，常常感到有壓力要迅速跟上最新潮流，根本沒(méi)時(shí)間思考。我們經(jīng)常被要求利用行為調(diào)研去影響用戶(hù)選擇，有時(shí)甚至是以犧牲用戶(hù)福祉為代價(jià)。此外，我們得在快節(jié)奏的環(huán)境中工作，秉持著早期臉書(shū)文化中流行的 “快速行動(dòng)，打破常規(guī)” 的理念。這種方式會(huì)讓我們更難進(jìn)行周全且合乎倫理的設(shè)計(jì)。

但面對(duì)這些壓力，要如何為用戶(hù)發(fā)聲呢？

所有設(shè)計(jì)師都應(yīng)該了解的 AI 能力

這就是我希望通過(guò)本文達(dá)成的目標(biāo)：激勵(lì)設(shè)計(jì)師更多地參與到 AI 系統(tǒng)的創(chuàng)建中，這樣我們就能讓這個(gè)過(guò)程更加合乎倫理且以用戶(hù)為中心。這意味著以設(shè)計(jì)思維為指引，通過(guò)開(kāi)發(fā)以用戶(hù)為中心的 AI 系統(tǒng)和準(zhǔn)則，來(lái)降低 AI 對(duì)社會(huì)的負(fù)面影響。

我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)這一點(diǎn)仍在摸索當(dāng)中，而我們所有人都是這個(gè)過(guò)程的一部分！為了助力實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，我想重點(diǎn)介紹阿姆斯特朗（Armstrong）書(shū)中探討的主要能力，在這些方面我們?cè)O(shè)計(jì)師應(yīng)該積極參與其中。我們需要倡導(dǎo)那些既能滿足用戶(hù)需求，又能以合乎倫理的方式尊重社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景的設(shè)計(jì)決策。這并非易事，但我們可以從這些要素入手，開(kāi)始鋪就道路。

1.為強(qiáng)化預(yù)測(cè)能力而設(shè)計(jì)

預(yù)測(cè)是機(jī)器學(xué)習(xí)（AI 的一個(gè)子集，指通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法，使其無(wú)需顯式編程就能做出預(yù)測(cè)或決策）的核心能力。在預(yù)測(cè)建模領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是基于歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的模式，對(duì)未來(lái)事件或結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，并預(yù)估行為。例如，我們可以想想 Gmail 根據(jù)用戶(hù)過(guò)往行為自動(dòng)補(bǔ)全句子的功能。隨著時(shí)間推移，該系統(tǒng)能很好地了解個(gè)人風(fēng)格，不僅能補(bǔ)全句子，甚至還能建議合適的語(yǔ)氣或情感表達(dá)。

我個(gè)人 Gmail 的截圖

或者我們可以想想眾多跨行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，比如股價(jià)預(yù)測(cè)、庫(kù)存與供應(yīng)鏈優(yōu)化、醫(yī)療預(yù)測(cè)（像疾病爆發(fā)預(yù)測(cè)）、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，以及其他個(gè)性化用戶(hù)體驗(yàn)。

雖然這些由 AI 驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)并不總是百分百準(zhǔn)確，但它們?yōu)槠髽I(yè)帶來(lái)了顯著益處。其優(yōu)勢(shì)在于，通過(guò)預(yù)估未來(lái)需求、趨勢(shì)和需要，企業(yè)能夠更好地把握機(jī)遇，獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。為此，設(shè)計(jì)師在項(xiàng)目中運(yùn)用智能技術(shù)時(shí)，需要規(guī)劃不斷變化的體驗(yàn)場(chǎng)景。

另一方面，設(shè)計(jì)師不能盲目應(yīng)用 AI 技術(shù)，否則人類(lèi)將面臨歧視、監(jiān)視或操縱風(fēng)險(xiǎn)，而且這種風(fēng)險(xiǎn)并非個(gè)體層面，而是大規(guī)模的。預(yù)測(cè)模型有時(shí)會(huì)強(qiáng)化現(xiàn)有偏見(jiàn)，或?qū)е乱庀氩坏降暮蠊?/p>

設(shè)計(jì)師有責(zé)任預(yù)見(jiàn)這些潛在問(wèn)題，并采取措施加以緩解，確保設(shè)計(jì)符合倫理且具有包容性。正如人工智能現(xiàn)狀研究所（AI Now Institute）創(chuàng)始人凱特?克勞福德（Kate Crawford）所說(shuō)：理解 AI 系統(tǒng)內(nèi)部的 “門(mén)道” 比以往任何時(shí)候都更為重要，因?yàn)樗鼈冋杆偃谌肷鐣?huì)機(jī)構(gòu)的架構(gòu)之中：決定面試哪些求職者、哪些學(xué)生在課堂上專(zhuān)心聽(tīng)講、逮捕哪些嫌疑人等等諸多事宜。

2.為預(yù)估未來(lái)場(chǎng)景而設(shè)計(jì)

海倫?阿姆斯特朗（Helen Armstrong）在她的書(shū)中探討了 “預(yù)估” 這一概念，展示了設(shè)計(jì)師如何利用 AI 來(lái)主動(dòng)預(yù)測(cè)并滿足用戶(hù)需求。這需要借助數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察，比用戶(hù)先行一步，減少用戶(hù)操作流程中的阻礙，提升整體用戶(hù)體驗(yàn)。

預(yù)估性設(shè)計(jì)的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，通過(guò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)減輕用戶(hù)的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，從而減少?zèng)Q策疲勞。這些系統(tǒng)會(huì)提供相關(guān)選擇，或者代用戶(hù)采取行動(dòng)。例如，像網(wǎng)飛（Netflix）和亞馬遜（Amazon）這類(lèi)公司，就使用預(yù)測(cè)分析來(lái)推薦產(chǎn)品或內(nèi)容。然而，這也存在倫理方面的問(wèn)題，因?yàn)榇祟?lèi)系統(tǒng)可能會(huì)侵犯用戶(hù)的自主權(quán)或隱私。正如阿姆斯特朗在第 210 頁(yè)所言：

預(yù)估性設(shè)計(jì)的前景在于它有潛力打造出既直觀又個(gè)性化的體驗(yàn)。然而，擁有這種能力的同時(shí)，也肩負(fù)著審慎運(yùn)用的責(zé)任，要確保在每一個(gè)設(shè)計(jì)決策中，人的因素始終處于核心地位。幸運(yùn)的是，有一種具有前瞻性的方法，能讓我們打造出適應(yīng)變化、并隨用戶(hù)期望一同發(fā)展的產(chǎn)品與服務(wù)。設(shè)計(jì)師可以利用 AI 模擬并構(gòu)建潛在的未來(lái)場(chǎng)景，預(yù)估各類(lèi)用戶(hù)需求、環(huán)境因素和社會(huì)變化。這能確保我們的設(shè)計(jì)始終貼合實(shí)際且具備適應(yīng)性。

3.為打造個(gè)性化體驗(yàn)而設(shè)計(jì)

用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)中的個(gè)性化，是指定制界面、內(nèi)容和交互方式，以滿足個(gè)體用戶(hù)的特定需求、偏好及所處場(chǎng)景。當(dāng)我們?cè)?AI 語(yǔ)境下談?wù)搨€(gè)性化時(shí)，通常意味著利用預(yù)測(cè)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析，在任何特定時(shí)刻為用戶(hù)提供更具相關(guān)性和價(jià)值的體驗(yàn)。正如設(shè)計(jì)研究員利茲?桑德斯（Liz Sanders）那句名言所啟發(fā)的，個(gè)性化確保呈現(xiàn)給用戶(hù)的信息或操作是有用、易用且令人滿意的。

AI 能夠通過(guò)分析海量用戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別模式和偏好，借助預(yù)測(cè)模型預(yù)估用戶(hù)接下來(lái)可能的需求或期望，從而提升個(gè)性化程度 —— 這可能涉及考量用戶(hù)當(dāng)前所處場(chǎng)景，如位置或時(shí)間，以提供更貼合實(shí)際的建議。然而，個(gè)性化也引發(fā)了包括隱私、偏見(jiàn)和透明度等倫理問(wèn)題。這就是為什么身為設(shè)計(jì)師的我們，在確保個(gè)性化有效且合乎倫理地實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程中，起著至關(guān)重要的作用。我們必須通過(guò)調(diào)研和測(cè)試來(lái)理解用戶(hù)需求與偏好，并持續(xù)收集反饋以?xún)?yōu)化個(gè)性化功能。

??：Seeing AI: Making the visual world more accessible

https://www.youtube.com/watch?v=DybczED-GKE

“Seeing AI”：這款微軟開(kāi)發(fā)的 AI 應(yīng)用程序能夠描述其在現(xiàn)實(shí)世界中 “看到” 的東西，以幫助視障人士。這個(gè)視頻讓我會(huì)心一笑。

可以說(shuō)，個(gè)性化是設(shè)計(jì)師工具庫(kù)中的一項(xiàng)強(qiáng)大工具。但正如阿姆斯特朗（Armstrong）所強(qiáng)調(diào)的，個(gè)性化體驗(yàn)?zāi)芊癯晒ΓQ于對(duì) AI 洞察進(jìn)行周全且合乎倫理的運(yùn)用。始終將用戶(hù)的最大利益放在首位至關(guān)重要，要確保個(gè)性化工作不僅行之有效，而且對(duì)用戶(hù)個(gè)體來(lái)說(shuō)是尊重且有益的。

4.把 AI 當(dāng)作設(shè)計(jì)素材來(lái)用

為 AI 做設(shè)計(jì)頗具挑戰(zhàn)，因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)無(wú)形又抽象。身為設(shè)計(jì)師，要是沒(méi)法 “勾勒” 出解決方案，就仿佛喪失了一項(xiàng)關(guān)鍵技能。就像交互設(shè)計(jì)教授菲利普?范?艾倫（Philip Van Allen）說(shuō)的：“這就跟胳膊被砍了似的。” 為解決這一問(wèn)題，他為學(xué)生打造了一個(gè)無(wú)需代碼的編程環(huán)境，方便學(xué)生接觸機(jī)器學(xué)習(xí)。這款工具叫 “代爾夫特 AI 工具包（Delft AI Toolkit）”，它以 3D 形式模擬 AI 系統(tǒng)，讓設(shè)計(jì)師在投入時(shí)間和專(zhuān)業(yè)精力進(jìn)行模型訓(xùn)練、打造實(shí)體機(jī)器人之前，能在虛擬空間里觀察并操控該系統(tǒng)的行為及數(shù)據(jù)源。

??：Delft AI Toolkit Introduction

https://www.youtube.com/watch?v=BjsFq0DOrgQ

菲利普?范?艾倫（Phillip Van Allen）開(kāi)發(fā)的代爾夫特 AI 工具包。它是一個(gè)用于設(shè)計(jì)和研究智能產(chǎn)品的系統(tǒng)，提供了可視化創(chuàng)作環(huán)境，能簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知 API 和其他 AI 方法的原型制作

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）教授約翰?齊默爾曼（John Zimmerman）提出了另一種將 AI 當(dāng)作設(shè)計(jì)素材的方法。他開(kāi)發(fā)的方法聚焦于 AI 系統(tǒng)的功能，而非底層技術(shù)。齊默爾曼發(fā)現(xiàn)，他的很多設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)學(xué)生在使用 AI 技術(shù)時(shí)，不確定能實(shí)現(xiàn)什么，所以他采用了一種 “匹配” 系統(tǒng)，幫助學(xué)生理解 AI 系統(tǒng)的潛力。比如，他拿出一個(gè)二分類(lèi)文本分類(lèi)器，問(wèn)道：“用這個(gè)你能做什么，又是為誰(shuí)做呢？” 這種方法幫助設(shè)計(jì)師識(shí)別現(xiàn)有功能，并以創(chuàng)新方式加以應(yīng)用。就像任何設(shè)計(jì)工具一樣，我們對(duì)其試驗(yàn)得越多，就越能得心應(yīng)手，也會(huì)產(chǎn)出更多關(guān)于 AI 功能的示例和抽象概念。

第三種方法我覺(jué)得特別有效，那就是采用面向?qū)ο笥脩?hù)體驗(yàn)（Object – Oriented UX，OOUX）方法論。OOUX 在關(guān)注 “動(dòng)作” 之前先聚焦 “對(duì)象”，這與用戶(hù)認(rèn)知現(xiàn)實(shí)世界的方式相契合。它借鑒了面向?qū)ο缶幊痰睦砟?，并將其?yīng)用于用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)中。這種方法通過(guò)圍繞對(duì)象來(lái)組織數(shù)據(jù)和交互，與 AI 工作流程配合得很好，能使復(fù)雜的 AI 系統(tǒng)對(duì)于非開(kāi)發(fā)者而言，更貼合他們的心智模型，從而變得更直觀易懂。索菲亞?普拉特（Sophia Prater）是 OOUX 領(lǐng)域的頂尖專(zhuān)家，我強(qiáng)烈推薦她關(guān)于這個(gè)主題的資料和播客。

就我個(gè)人而言，我最近用這種方法完成了第一個(gè)原生 AI 產(chǎn)品項(xiàng)目。這個(gè)方法論非常有幫助，它讓我能更清晰地勾勒出系統(tǒng)的功能和局限，對(duì)工程師們也有所助益。此外，通過(guò)對(duì)象映射和用戶(hù)鏈路，它讓我的設(shè)計(jì)過(guò)程更具實(shí)體感，提升了我所提出解決方案的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是新型用戶(hù)體驗(yàn)（UX）。我期望用戶(hù)體驗(yàn)從業(yè)者能創(chuàng)造性且周全地將機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)作設(shè)計(jì)素材來(lái)用，引領(lǐng)用戶(hù)和技術(shù)專(zhuān)家邁向一個(gè)由機(jī)器學(xué)習(xí)審慎驅(qū)動(dòng)的未來(lái)。—— 楊倩，康奈爾大學(xué)

5.為降低 AI 對(duì)氣候的影響而設(shè)計(jì)

盡管這一點(diǎn)書(shū)中沒(méi)有提及，也不屬于 “AI 能力” 范疇，但它肯定是設(shè)計(jì)師應(yīng)具備的關(guān)鍵技能之一，尤其是在 AI 技術(shù)崛起的 21 世紀(jì)。

桑蒂?阿納利蒂斯（Santhi Analytis）寫(xiě)過(guò)一篇名為《如何設(shè)計(jì)面向氣候的 AI 公司》的文章，強(qiáng)調(diào)了設(shè)計(jì)師在減輕 AI 技術(shù)對(duì)環(huán)境影響方面所發(fā)揮的重要作用。文章指出，由于模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)等能源密集型過(guò)程，AI 的碳足跡不斷增加，這是一個(gè)需要工程師和設(shè)計(jì)師都迫切關(guān)注的挑戰(zhàn)。設(shè)計(jì)師可以通過(guò)創(chuàng)建節(jié)能的用戶(hù)界面 / 用戶(hù)體驗(yàn)（UI/UX）元素、盡量減少不必要的數(shù)據(jù)和媒體負(fù)載，以及應(yīng)用綠色軟件原則來(lái)助力解決這一問(wèn)題。此外，設(shè)計(jì)師還可以通過(guò)開(kāi)發(fā)具有包容性、關(guān)注氣候的用戶(hù)體驗(yàn)，來(lái)推動(dòng) AI 在社會(huì)層面的公平使用。

《巴西攔截報(bào)》（Intercept Brasil）去年也發(fā)表了一篇文章稱(chēng)，微軟、谷歌和亞馬遜等大型科技公司如今正轉(zhuǎn)向核能，以應(yīng)對(duì) AI 和數(shù)據(jù)中心不斷增長(zhǎng)的能源需求。微軟計(jì)劃重啟三里島核電站，谷歌已與凱羅斯電力公司（Kairos Power）合作開(kāi)發(fā)小型反應(yīng)堆，亞馬遜則向核技術(shù)領(lǐng)域投資了 5 億美元。許多此類(lèi)數(shù)據(jù)中心都建在勞動(dòng)力和基礎(chǔ)設(shè)施成本較低的南半球國(guó)家，這引發(fā)了人們對(duì)資源開(kāi)發(fā)問(wèn)題的擔(dān)憂。盡管核能無(wú)碳且高效，但成本高昂且存在風(fēng)險(xiǎn)，批評(píng)人士認(rèn)為，“大型科技公司” 是在應(yīng)對(duì)自己制造的危機(jī)，它們將快速的技術(shù)擴(kuò)張置于可持續(xù)發(fā)展之上。

行業(yè)內(nèi) “快速行動(dòng)” 的心態(tài)引發(fā)了人們的擔(dān)憂：核能是否真的能跟上 AI 不斷加速的能源消耗，還是說(shuō)它只會(huì)成為大型科技公司無(wú)節(jié)制增長(zhǎng)歷史中的又一個(gè)篇章。這部 Vox 紀(jì)錄片試圖回答這個(gè)問(wèn)題：

??：Can clean energy handle the AI boom?

https://www.youtube.com/watch?v=YGfJeH5HRDQ

在麻省理工學(xué)院（MIT）發(fā)表的另一篇文章中，作者安德魯?溫斯頓（Andrew Winston）同樣強(qiáng)調(diào)了 AI 對(duì)環(huán)境日益增長(zhǎng)的影響，并給出了減少其碳足跡的建議，比如使用現(xiàn)有模型而非創(chuàng)建新模型。文章著重指出了設(shè)計(jì)師在這一問(wèn)題上的作用，敦促設(shè)計(jì)師掌握 AI 專(zhuān)業(yè)知識(shí)，以便簡(jiǎn)化復(fù)雜概念，在產(chǎn)品中闡明 AI 的 “營(yíng)養(yǎng)評(píng)分”（其使用情況及環(huán)境成本），并遵循類(lèi)似于歐盟《人工智能法案》（EU’s AI Act）的道德 “行為準(zhǔn)則”，確保 AI 產(chǎn)品安全、透明、可追溯、無(wú)歧視且對(duì)環(huán)境負(fù)責(zé)。

身為設(shè)計(jì)師，我們可以通過(guò)采用能反映 AI 真實(shí)成本的透明數(shù)據(jù)模型，來(lái)影響用戶(hù)行為和公司政策，從而確保這項(xiàng)技術(shù)不僅能解決人類(lèi)面臨的問(wèn)題，還能助力應(yīng)對(duì)環(huán)境挑戰(zhàn)。

結(jié)論：讓我們行動(dòng)起來(lái)

面對(duì) AI 倫理的迫切需求，我們很容易感到無(wú)所適從。AI 是一個(gè)用途廣泛且充滿活力的領(lǐng)域，能夠執(zhí)行各類(lèi)任務(wù)，助力解決現(xiàn)實(shí)世界中的諸多問(wèn)題。然而，算法系統(tǒng)常常反映并放大現(xiàn)有的社會(huì)偏見(jiàn)。在界面清晰闡釋這些算法決策背后的邏輯之前，用戶(hù)無(wú)法讓這些系統(tǒng)擔(dān)起責(zé)任。這就是為什么設(shè)計(jì)師以及他們所服務(wù)的群體需要了解數(shù)字權(quán)利。我們必須讓自己和整個(gè)行業(yè)，為我們通過(guò)設(shè)計(jì)所做的選擇負(fù)責(zé)。

關(guān)鍵問(wèn)題在于：我們是要任由機(jī)器學(xué)習(xí)去傷害那些已然被社會(huì)傷害的群體，還是將這項(xiàng)技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)公平與正義的一種手段呢？

作為這個(gè)行業(yè)的設(shè)計(jì)師，我們可以從以下這些行動(dòng)做起：

? 進(jìn)行前瞻性設(shè)計(jì)，為多種可能的未來(lái)做好準(zhǔn)備，讓我們的設(shè)計(jì)更具靈活性，能適應(yīng)未來(lái)發(fā)展

? 以批判性思維思考我們?cè)O(shè)計(jì)的長(zhǎng)期影響，以及支撐這些設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策

? 清晰闡明數(shù)字權(quán)利，并通過(guò)設(shè)計(jì)交互，以透明化方式引導(dǎo)用戶(hù)做出選擇

? 將復(fù)雜的隱私協(xié)議拆解為快速、易懂、即時(shí)的交互內(nèi)容

? 制作面向未來(lái)概念的原型，比如g n f理和偏見(jiàn)的問(wèn)題，確保技術(shù)是順應(yīng)人類(lèi)需求，而非本末倒置

你是如何打造 AI 產(chǎn)品的呢？你知道哪些符合倫理且具包容性的設(shè)計(jì)解決方案案例呢？