人工智能，正在改变我们与技术方案的交互方式。在ACE 2019大会上，Agnieszka Walrska认为消除不必要的界面，将使得我们与机器的交互方式更加个性化。她表示，“我坚信，很快就会出现一系列以往所不存在的新型设计工作——例如虚拟助手个性设计师。”
另外，客户对于使用体验的期望也开始发生变化，而这一变化的一大驱动因素正是机器学习。机器学习算法已经被运用至我们的大部分数字产品当中。Walorska表示，大多数客户都期望拥有个性化体验，算法则是成就这种体验的关键所在。林Netflix、YouTube、Facebook到Amazon，我们所熟知的这一切高度个性化产品，都在利用新技术为其它产品制定新的标准。
Walorska提到，我们也习惯于越来越复杂的语音操作界面；毫无疑问，没有机器学习，这样的界面根本不可能实现。人类发明了计算机，但必须以机器能够理解的方式与其进行交互，这就导致机器时至今日仍然很难理解我们的自然语言沟通方式。终于，机器学习以及人工智能的快速发展终于能够从机器的角度出发，推动其在“理解”人类方面迈出发展的脚步。Walorska指出，除了语音之外，如今手势、模仿以及多种生物学特征都开始能够为计算机所理解。
Walorska指出，更加人性化的交互方式也将使我们逐渐摆脱屏幕。目前，我们总有大量时间盯着屏幕——单是花在智能手机上的时间，每天就平均高达3小时15分。美国8至18岁儿童青少年每天用于盯着手机屏幕的时长甚至超过7小时。Walorska提到，通过数据、语音界面、传感器以及脑机接口等新兴技术带来的预期体验，有望缩短屏幕的观看时长。但要实现这个目标，我们用户也需要付出一定代价——允许系统更充分地获取我们的行为数据。
Walorska援引乔布斯的话：
大多数人误以为设计就是它看起来的样子。人们认为设计就是外面薄薄的一层，所以把盒子交给设计师，让他们“给弄得漂亮一点！”我们不这样理解设计。设计不只是外观与感受，设计源自运作机理。
她认为，这样的表述将与设计师们未来的工作内容高度契合，事实上设计师与开发人员这两类角色将变得越来越相似。她指出，“为了设计出由算法驱动的交互方案，我们至少需要对技术拥有大致的了解。在算法时代下，我们也面临着其它可能影响数字体验的道德问题：隐私、算法偏见以及技术成瘾性等等。”
在ACE 2019大会的演讲之后，InfoQ采访了Creative Construction创始人Agnieszka Walorska。
InfoQ: 在设计用户界面时，最具同理心的方法是怎样的？
Agnieszka Walorska： 同理心确实是我们在定义交互时最重视的因素之一：这让我们的交谈对象在发现我们感到沮丧时表达安慰、发现困惑情绪时放慢速度、发现不耐烦情绪时加快速度等等。为了实现更加人性化的体验，同理心是非常必要的，但目前机器还不擅长掌握这种微妙的技巧。也正因为如此，我们在与软件进行交互时，即使是所谓智能软件，体验也仍然无法令人满意（远达不到电影〈她〉中的效果）。为了能够接近人的能力，智能助手必须识别并适应用户的状态，包括意识状态、情感状态以及理解状态。
虽然语音识别的效果变得越来越好（亚马逊已经申请了Echo功能的专利，该功能可以识别出人们在表述中夹带的悲伤或者沮丧情绪），并在手势与面部表情识别方面拥有更高的准确度（参考微软Emotions API），但仍鲜有计算机系统能够利用语言与视觉信息来识别用户状态，更遑论根据感知到的用户状态改变自己的行为了。
问题是，在可预见的未来，机器是否有可能根据人类描述以移情的方式做出反应？或者说，同理心仍然只能被人类自己所掌握？我个人更倾向于后一点——在与机器的竞争中，我们人类仍然能够拥有一些先天性的优势。
InfoQ: 在隐私与自我决定方面，人工智能设计可能带来哪些具体影响？
Walorska： 我们已经看到了不少实际的影响。我们发现自己开始处于一种“算法恐怖谷”当中。“恐怖谷”概念最初指的就是机器人技术，强调了机器人与其它形式的化身，其被接受程度取决于拟人化的程度。与人类的相似性越高，我们就越喜欢——直到某一临界点，太过像人的机器人反而给我们造成毛骨悚然的感觉，这时喜爱度反而开始下降。
同样的道理也适用于算法。我们喜欢个性化与预测，因为这能够带给我们更好的体验——但当效果好到一定程度之后，我们开始疑惑，“算法是怎么知道关于我们的一切的？”
自我决定的问题则更加困难，因为指导、建议与操纵之间的界限可能非常模糊。我们倾向于相信我们所使用的技术给出的建议。我们盲目地依赖于谷歌地图、关闭自己的大脑，并发现没有导航就无法定位。我们让YouTube在一段视频结束后自动播放下一段推荐视频，花费几个小时浏览Facebook或者Instagram上的推荐内容。我们获得了更多我们原本就喜欢或者相信的东西，这能够加强我们对其它信息的排斥，或者进一步巩固我们自己对原有观点的激进态度。
InfoQ: 数据科学如何帮助我们更多地了解客户使用产品的具体方式？
Walorska：在我看来，2019年的数字产品都应该利用分析技术了解自己的客户。其中的典型例子包括A/B测试或者Optimizely这类多变量测试，其不仅能够发现足以产生更理想行为的界面，同时也能够在交互数量达到一定程度后自动采用效果更好的界面。
但其中又分为两种方式——AI产品要求设计师更充分地了解客户。最近有不少报道披露，亚马逊Alexa或者谷歌智能助手实际上会雇佣员工监听客户对话，从而确定交互中存在的问题以提高产品质量（但同时也会破坏隐私）。
InfoQ: 您认为AI的发展会给设计师的工作带来怎样的影响？
Walorska： NPR做过一项题为“你的工作是否会被机器取代？”的分析。根据研究结果，设计师还是比较安全的；机器在未来20年内接管设计工作的概率仅为8.2%。特别是考虑到开发人员被替代的概率高达48.1%，可以说设计师基本可以安心啦。
不过我们这里是不是有点太过乐观了？首先——虽然数字设计师本身是一种创造性的职业，但日常工作中仍有不少重复性的部分。每位设计师都经历过设计50种不同格式的广告横幅，或者调整移动应用中的图形以匹配各种屏幕分辨率这类工作内容，这显然既缺乏吸引力又相当累人。像这样的工作还有很多很多。大部分设计师应该不会介意把这些事情交给机器完成——而且目前确实有相关AI方案在尝试解决。未来，每一项能够实现自动化的任务，都将实现自动化。
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