人工智能正在離我們越來越近，越來越多的人開始關注這個領域。之前很多人會覺得，人工智能和設計師的關系不大，更多的是技術、算法層面的事情。錯誤。在人工智能領域，如果想要真正將技術良好的應用到現實當中，更是離不開設計。

我的好朋友、阿里智能設計實驗室的負責人樂乘和他的團隊，之前就利用人工智能來做淘寶的 Banner 廣告圖，實現千人千面。我曾經在朋友圈里和他聊過千人千面的話題。他們做出了魯班這樣的 Banner 設計系統。

作為一位設計師，樂乘對于 AI+Design （人工智能+設計）有自己的思考。最美應用之后也會和樂乘還有很多朋友一起，推動 AI+Design 的發展。

以下是樂乘寫的文章：從以用戶為中心的設計，到以數據為核心的構建，AI時代產品設計思維該升級了

AI時代產品設計師的設計對象將面臨巨大變化，你需要設計的可能是一個看不見摸不著的東西：智能體。

1、設計Amazon Echo內預裝的個人虛擬助手Alexa；

2、設計一個幫助醫生分析臨床數據，為病患制定個性化治療方案的智能醫療助理；

3、設計一個會做banner廣告圖片的智能設計助理（我廠的魯班）。

以上三個命題看完有沒感覺？做這些智能體不僅是算法科學家和工程師的事情，作為一個產品就需要被設計。

所以AI時代的產品設計思維該隨之升級了，先上大圖。

互聯網/移動互聯網蓬勃發展帶動了以用戶為中心的設計思潮，發展至今已經是互聯網行業基本常識。因為互聯網是充分競爭的自由市場，抓住用戶才能安身立命。

互聯網本質是一個機器連接網絡，因為網絡效應隨之誕生了互聯網壟斷巨頭。用戶與信息連接是百度、今日頭條，用戶與用戶連接是微信、Facebook，用戶與服務連接美團、滴滴，用戶與商品連接是淘寶、京東。機器（泛指手機、個人電腦、服務器等各種聯網設備）是連接網絡中的基本連接體，用戶通過機器來完成互聯，才有了“人機交互”這個命題。人機交互發展至今已經是非常成熟的領域，主要使命是做場景研究、功能交互、信息架構。此話題不是本文重點不再展開。

今天重點談談AI這個新領域需要什么樣的產品設計思維。由于本人只有一年AI產品設計經驗，認知淺薄各位姑且聽聽吧。

人工智能里面機器不再承擔“連接器”角色，而是作為“學習器”存在，從數據中通過大量計算訓練學到蘊藏在數據里的規律和知識，這些規律知識形成智能體去完成新任務。數據流入機器學習網絡產生智能體，整個思路聽起來很簡單，但是要做出穩定可靠能解決應用問題的智能體（搞不好就是個人工智障），實際過程充滿艱辛坎坷，光靠牛逼的算法科學家和工程師是不夠的，背后需要大量產品設計工作。

設計一個人工智能體，需要建立“以數據為核心的構建”思維，數據是最基礎最核心的要素。我們團隊做“商業設計AI-魯班”過程中，產品設計師核心職責就是搞數據。

-領域研究：找到該領域專家深入研究該領域的經驗知識，構建一套機器可以學習的數據模型。魯班的視覺設計專家把設計問題抽象成“風格-手法-模板-元素”這樣一套數據模型，背后依靠視覺設計領域多年的經驗。IBM 為了訓練Watson 收購了金融咨詢公司 Promontory，旗下的員工將訓練 Watson 系統，進而令該系統能夠更好地理解風險評估與規范內的相關問題解決方式（新聞鏈接） 。

-數據鏈路：定義好數據模型后，如何抓取和標注數據，如何分類管理數據集，如果處理數據給算法訓練的更新頻次，用什么數據去驗證模型，如何評估模型效果，離線模型與在線數據在產品端如何打通。這一系列的數據問題就需要一套清晰的數據鏈路設計，當然鏈路是產品設計與算法工程密切協作完成的。

-算法框架：算法框架由算法科學家來制定，數據和算法的關系就像汽油和發動機，兩者密不可分。產品設計師需要與算法討論，把業務場景和數據問題輸入給算法，所以我們才會提出產品設計師要學機器學習，搞懂算法框架和技術原理。

總結一下互聯網產品設計和AI產品設計的思維轉變：

-機器從連接器變成學習器，設計對象變成智能體

-設計的基本要素是數據，當然AI產品推向用戶端后依然是以用戶為中心的設計

-從研究用戶使用場景，變成研究領域經驗知識

-工作內容從信息架構和交互設計，變成理解算法框架，設計數據鏈路

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馬力，超過10年經驗的產品經理和設計師，最美應用創始人，創新工場早期成員，豌豆莢創始成員&產品經理，IBM用戶體驗設計師。最美應用每年評估上萬個互聯網產品，無論是產品設計，還是互聯網的運營和推廣等，都有豐富的實踐經驗。出版《產品設計師技能書》，撰寫連載文章《產品設計與用戶體驗如何思考》、《設計師入門之路》等，希望以專業的力量幫到更多人。同時，也是北京郵電大學數字媒體與設計學院的校外導師。

設計師入門與成長之路系列：www.lxweimin.com/nb/9109761

產品設計與產品思維系列：www.lxweimin.com/nb/8804536