李林 若朴 编译整理
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

产品经理新入机器学习坑，应该注意什么？

Google的用户体验设计团队总结了7点，量子位编译如下：

在没有用上机器学习(ML)的时候，一个网站或者App有许多人为设定的规则。而机器学习，能让产品不依赖这些规则，从数据中发现模式和关系。

机器学习能够为用户创造个性化的动态体验，小到视频网站、新闻应用，大到无人车，都在使用这种技术。

于是，用户体验设计师，或者说产品经理，面临着一项重任：确保机器学习和用户体验的协调，让用户感受到自己掌控着技术，而不是被技术掌控。

和互联网、移动互联网两波浪潮一样，ML也让我们在建立每一项用户体验时，都需要重新思考、重组、置换，考虑新的可能性。

Google的用户体验设计团队为了应对机器学习带来的新问题，提出了一个努力方向：“以人类为中心的机器学习”(HCML)。

这个名字有点眼熟？量子位猜，大概是因为和“以用户为中心的设计”比较像。

我们从“以人类为中心”的角度去看产品，探索怎样从人类的需求出发，用只有通过ML才能完成的独特方式去解决这些需求。

如果你刚刚开始接触机器学习，可能会觉得信息量太大。

不要慌。

通过Google用户体验团队和AI团队的合作，以及试错的经验，我们列出了以下7点，帮用户体验设计师来熟悉“机器学习驱动的产品”这一新领域。

这些要点能帮你把用户放在第一位，快速迭代，并了解机器学习带来的独特机会。

开始吧。

1. 不要指望机器学习自己找出需要解决的问题

机器学习和人工智能炒作得太火热，很多公司和产品团队在制定产品策略的时候，甚至不管要解决什么问题，先确定了以机器学习作为解决方案。

如果只是纯粹的技术探索，这样没什么问题，可能还会激发产品设计灵感。

但如果是在设计产品，你不从人的需要出发，可能就会建立一个非常强大的系统来解决非常小、或者根本不存在的问题。

所以，我们要说的第一点是，那些挖掘用户需求的苦活累活，你还是得自己做。

那些情境调查、访谈、深入讨论、用户调查、日志分析统统不能简化，你需要接近用户，找出你是否解决了问题，或者找到了他们潜在的需求。

机器学习不能自己找出该解决的问题，这需要我们来定义。

作为用户体验设计师，无论哪种技术范式主导，我们指导团队的基本工具还是不变的。

2. 问问自己，机器学习能否以独特的方式解决问题

一旦你确定了需要解决的问题、需要满足的需求，就该评估机器学习能否以独特的方式解决这些问题了。

很多问题根本用不上机器学习。

在产品开发的这个环节，一个很大的挑战是去确定哪些用户体验需要ML，哪些功能用了ML会得到有意义的增强、哪些用不用都一样，甚至用了还不如不用。

很多产品不需要ML就能给人“智能”或者“个性化”的感觉，不要以为只有机器学习才能救产品。

△ 忘了加附件的提示，就不适合用机器学习

我们创建了一组问题，来帮团队了解ML对其用例的价值。

这些问题，深入挖掘了用户与ML系统的交互可中可能有什么样的心理模型和期望，以及该系统需要哪些数据。

这里有三个例子，Google某团队想要用ML来解决一个用例时，就回答过这些问题：

描述理论上的人类“专家”现在可能怎样执行这个任务。

如果你的人类专家要执行这个任务，你会如何回应他们，以便下次改进？对混淆矩阵的四种情况(真正、真负、假正、假负)都做出说明。

如果一个人要执行这个任务，那么用户希望他们做出什么样的假设呢？

花几分钟时间回答这些问题，能帮我们了解用户会带着哪些预设去使用ML产品。在产品团队的讨论中，或者在用户研究的过程中都可以去问这些问题。

稍后我们讨论定义标签和训练模型时，还会再提到它们。

回答了这些问题，为特定的产品或者功能写了故事板，我们就可以将团队所有的产品想法都放进这四个象限中：

△ 横轴代表ML带来的影响，纵轴代表对用户的影响

通过这个坐标系，我们能找出哪些想法比较有影响力，哪些想法依赖于ML来实现。在前面的对话中，你就应该开始和开发人员合作了，如果还没有，从这里开始也不晚，让他们来衡量这些想法在实际中能否用机器学习解决。

在象限右上角的功能：也就是对用户有着最大的影响力，ML技术也能带来独特体验的那些，就是优先级最高的。

3. 原型设计：个人示例和Wizard of Oz

ML系统的一个重大挑战是原型设计。

如果产品的核心价值在于通过独特的数据来为用户定制个性化体验，你很难快速地设计一个具有真实感的原型。但是，如果你等ML系统建完再去测试它的设计，可能就没机会改了。

不过，有两种用户研究方法可以解决这个问题：使用参与者建立个人示例、Wizard of Oz研究。

在使用早期模型进行用户研究时，可以让参与者带一些他们自己的数据来，比如个人照片、通讯录、他们收到的音乐或电影建议等。当然，要让参与者完全明白他们的数据将被用来干什么、什么时候才会被删除。

对于参与者来说，这可能是一个很有意思的家庭作业。

通过这些示例，你可以模拟系统的正确、错误响应。比如说你可以模拟系统向用户返回错误的操作建议，查看用户的反应，了解他对错误原因的假设。

和虚拟示例或者概念描述相比，这可以帮你更可靠地评估各种可能性的成本和收益。

还没造出来的机器学习产品的第二种测试方法，是Wizard of Oz研究。过去20年间，Wizard of Oz研究在用户研究方法中的重要性越来越低，现在，它回归了。

Wizard of Oz？绿野仙踪？

这种测试指的是由一名产品团队人员代替系统，向用户做出反馈。

△ 聊天界面是Wizard of Oz测试最简单的方法之一，只要在另一端准备一名产品人员，假装“AI”来输入回复。

让产品团队人员模仿机器学习系统的行为，比如回复聊天信息、给出呼叫建议、电影建议，可以帮用户模拟体验与“智能”系统的交互。

这些交互可以为产品设计提供关键的指导，因为当参与者认真地与“AI”交互的时候，他们会自然形成系统的新力模型，根据模型来调整自己的行为。

观察他们的对系统的适应、与系统的二次交互，对于产品设计有重大的参考价值。

4. 衡量假正类和假负类的成本

你的机器学习系统会犯错。了解这些错误是什么样的，以及它们如何影响用户的产品体验很重要。

我们在第二点中提到了混淆矩阵。这在机器学习中是一个关键的概念，描述了当机器学习系统正确或者错误的时候是什么样子。

△ 混淆矩阵的四个状态，以及对用户意味着什么

对于机器来说，所有的错误都一样，但对人来说却不是这样。

例如，如果我们有一个“人类or魔怪”分类器，意外把人识别成魔怪。这只是系统的一个错误，不涉及侮辱或者文化因素考量。机器不会明白，人被错误的识别为魔怪带来的侵犯感，远大于魔怪被错误识别为人。这也许就是以人为本的偏见。：）

在机器学习中，需要有意识地在准确率和召回率之间进行权衡。

也就是说，如果你认为囊括所有的正确答案更重要，那意味着也会包含更多的错误答案（优化召回率）；如果想让错误答案最小化，代价是舍弃一些正确的答案（优化准确率）。

例如，你在Google Photos中搜索操场，可能会看到如下结果：

其中包括一些儿童玩耍的场景，但不在操场上。在这个案例中，召回率优先于准确率，找到所有的操场照片更重要。

5. 有计划的进化

最好的机器学习系统，应该随着用户的心智模型不断进化。

当人们与这些系统交互时，他们也在影响和调整着这个系统未来的输出；而这些调整反过来又将改变用户和系统交互的方式……（子子孙孙无穷匮也）

当然这种不断的反馈循环，既有可能是良性的，也有可能是恶性的。所以你需要注意引导用户，给出有利于自己和模型的反馈。

良性循环的一个例子就是谷歌输入法的Gboard，他能不断的进化并预测用户下一步要输入什么字，使用系统建议的人越多，给出的建议就越好。

△ Gboard示意图

机器学习系统都是用现有数据集训练而成，并会根据新的输入进行调整，但这些改变在发生之前都很难预测。所以我们需要同步调整用户研究和反馈策略。这意味着在产品周期中进行提前规划纵向、高个性化以及广泛的研究。

你需要规划出足够的时间，随着用户和用例的增加，对准确率和召回率进行量化测量，来评估机器学习系统的性能。当然还需要和用户坐在一起，了解他们如何使用系统，以及成功或者失败背后的心智模型。

另外，我们需要考虑如何在整个产品生命周期内，获得用户的真实反馈，以改进机器学习系统。能否设计出更好、更快的交互反馈模式，是良好的机器学习系统与优秀的机器学习系统之间的区别。

△ Google app隔段时间就会询问某个页卡是否有用，以获取相关的反馈意见

△ 用户可以对Google搜索自动完成功能提供反馈，包括为什么预测的结果不合适等

6. 用正确的标签训练算法

当我们谈交互时，已经习惯于把线框、mockup、原型和红线作为标志可以交付的成果。

然而，当我们谈到机器学习增强的交互时，还得指定更多，因为“标签”来了。

标签是机器学习的重要组成部分。

很多人的工作就是查看大量的内容，然后打上标签，例如标注出一张图片上是否有猫。一旦有足够的照片被标记为“猫”或者“非猫”，就形成了一个数据集，可以用来训练模型识猫。更准确一点说，是让模型以一定的置信水平预测一张照片中是否有猫。

很简单，是吧？

△ 你能通过这个测验么？

真正的挑战在于，让模型预测对于用户来说非常主观的东西，例如是否对一篇文章感兴趣或者提供电子邮件的回复建议。

而且模型训练需要很长的时间，获得一个完全标记的数据集可能非常昂贵，而错误的标签还会给产品带来巨大的负面影响。

该怎么办？

可以先从合理的假设开始，并且对这些假设进行广泛的讨论。

这些假设通常采用这样的形式：“对于在（某）情境下的（某）用户，我们假设用户更喜欢（这个）而不是（这个）”。然后尽快把这些假设放到原型里，收集反馈进行迭代。

建议为你的机器学习找一个外援，例如在相关领域有深入研究的专家。

接下来，你会发现哪些假设看起来更加“真实”。但是在大规模收集数据和打标签之前，最好让专家挑选一些真实用户数据进行关键的第二轮验证。

用户应该测试一个高保真的原型，感觉到在与一个AI进行交互。

通过这些实操验证，可以让专家创建一个AI功能的示例组合。然后把这些案例作为后续收集的路线图，进而生成一套强大的训练数据集，以及大规模的标签协议框架。

7.扩展思维，发挥创意

作为一个产品经理，可能都会得到一些令人抓狂的微调反馈，可能都有一些你再也不想打交道的工程师。

具体到机器学习这件事上，有一些微小的建议供参考。

对于一个机器学习的产品经理来说，规范太多可能会导致无意的锚定，进而束缚了工程师的创造力。要相信他们的直觉，鼓励他们不断试验，即便整个框架还不完整也可以开始用户测试。

机器学习是一个更具创造力和表现力的工程。但训练一个模型可能很慢，可视化的工具还不是很好，所以工程师在最终调整算法时，经常需要靠想象力……

所以产品经理需要一直帮助工程师走在以用户为中心的道路上。

△ 携手合作，共创未来

要用不同的方法给工程师以启迪，要温和的给出批评意见，要帮助他们深入的理解产品原理和目标。

工程师越早展开迭代，机器学习体系的鲁棒性可能越好，你就越有可能推出具有影响力的AI产品。

结论

以上是我们在Google内部强调的七个要点。希望对于正在或者想要开发机器学习产品的你有所帮助。随着机器学习开始驱动越来越多的产品，我们更应该以人为中心，为人们提供独特、有价值、极好的产品体验。

作者：

Josh Lovejoy，Google研究和机器学习小组UX设计师

Jess Holbrook，Google研究和机器学习小组UX经理和UX研究员

插图 by Akiko Okazaki

【完】

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