到目前为止，大多数设计人员要么与聊天机器人进行交互，要么被要求为客户端创建一个聊天机器人。一旦我们的机器人诞生，我们就会沉迷于细节。最重要的是，我们向自己和客户强调，我们是多么努力地创造一种类似人类的体验。

设计与内容会议还有一个多月就要召开了！设计师和内容策略师结成了团队，从业界领袖那里听到关于制作经验和讲述故事来塑造网络的未来。一天的工作坊，两天的谈话，在最美丽的城市之一温哥华，加拿大。

Paige Maguire将在设计内容的最后一天呈现“消失界面的对话设计”。

到目前为止，大多数设计人员要么与聊天机器人进行交互，要么被要求为客户端创建一个聊天机器人。一旦我们的机器人诞生，我们就会沉迷于细节。最重要的是，我们向自己和客户强调，我们是多么努力地创造一种类似人类的体验。通常情况下，我们开始将它拟人化，然后开始写它的脚本。

在封闭的内容系统中，只有几个任务的简单机器人通常可以很好地使用这种方法。很容易理解为什么我们要这样开始，作为设计师，我们关注的是以人为中心的体验，我们认为：

“如果对话感觉是人类的，用户将会体验到这款机器人的最佳体验。”

然后我们开始设计一个简单的机器，它永远不能满足这些期望。

简单的机器

机器人所需要做的就是充分理解用户以完成任务，这是我们设计的最基本的体验，但它主要是一种错觉。这个机器人什么都不懂，它只是被训练着对一个事件做出反应——通常是一个关键字。这些经历只能显示出智慧，这种体验与日历上的通知之间的唯一区别是——这个体验被赋予了一个人工名。

这没什么不对的，事实上，这是思考人机对话最纯粹的方式。这个基本的思考机器是Grady Booch所说的“简单的大脑”，它不需要性别化、道歉化、善解人意或任何我们认为是人类特质的东西。我们不必要地把体验复杂化，把我们自己的欲望插入“惊喜”或“让它感觉像人类”，但机器人不需要以人为中心。

我并不是说我们不应该尝试创造类似人类的人工智能体验，我们必须，我们这样做的能力将产生比任何当前项目更持久的社会政治影响。我想挑战的是——当我们选择人工智能作为解决用户问题的工具后，这项工作就开始了。

简单的思考机器将不会是实现人工智能承诺的工具，更深刻的东西将占据火炬。要设计深刻的，我们必须早点开始工作，在许多方面，考虑到机器的另一种类型的用户。

当机器是一台简单的思考机器的时候，我们最能设计出有效的人机对话，而且我们不会把个性强加于一个不能满足人类期望的工具上。对于一个简单的大脑来说，这是一个简单的方法：只需要解释和显示简单数据的机器人。

真正智能的数据——以及代表它的机器人仍然需要人类的知识来达到有效的、道德的和深刻的。

感觉机器

然而，人类的知识并不简单，即使是最直接的人工智能，它也是主要的障碍。这不仅使我们设计对话的方式变得复杂，也影响了我们训练工具学习的方式。人类的知识包括我们想从机器中获得的所有细微差别、道德、同理心和刚毅，但也包括偏见、非理性和基于经验而非事实的行为。

为人类设计人工智能并不仅仅意味着欢快、令人愉快的拷贝和表情符号道歉，这意味着设计出能够将言语行为（无论多么不理性）置于语境的机器，并继续提供无害的价值。

这就是我所说的感觉机器：一种工具，包括基本的思考机器，不管有没有人类属性，并建立在它的基础上，以一种有意义的方式真正解释人类行为的细微差别。我们必须训练我们的工具去考虑形式和语境，去理解语言和非语言的交流（例如：面部识别）。要想从思考中走出来，设计师必须理解语言行为，拥抱机器，并考虑社区。

感觉在峡湾

在峡湾，我们要求团队以共生的方式思考他们所训练的机器去思考和感受。请记住，我们设计的工具应该以深刻的方式扩展我们的体验，而模式就是对话。把它看作是机器和人类之间的货币，双方都在塑造有效性和满足感。

通常，包括整个团队的研讨会是开始设计成功的最佳方式，首先对选择机器人进行压力测试。

• 企业需要解决什么问题？
• 考虑到人工智能的能力和复杂性，机器人是合适的工具吗？
• 它是一个封闭的内容系统还是会使用机器学习？
• 谁是它的人类守护者？

一旦您同意使用哪种工具，请花点时间检查一下是否包含。与人工智能对抗数据偏见和意想不到的后果的最简单方法是，对数据进行管理，对尽可能多的人进行测试，然后离开演播室进行测试。

接下来，集合团队和客户一起开发机器的Eidos，它可以像一个集体角色创造一样简单。如果它是类人的，解释人类的行为，不做伤害，它必须有自己的动机，你设计它们。

记录用户想要什么，想要帮助什么，如何学习帮助，以及它对任务的想法和感受，以及它所服务的人。记住，有一天，你的人工智能可能正在为另一个人工智能服务，所以这些想法和感觉应该少些情绪化，多一些对各种输入的响应。

提醒您的团队，有一些不可避免的特性需要设计，这些需求是我们无法选择的。无论对话多么人性化，人工智能总是会被俘虏，无法反驳，不知疲倦，无法即兴开始。正如它所了解到的，它可以从这些限制中“成长”出来，但关键是不要盲目地将人类特征分配给我们的机器而不承认它们的核心。

一旦你开发出了你的人工智能的本质，让团队再次一起测试你的工作，并确保你准备好为思考和感觉而设计。做一个即兴的会议，不同的团队成员表演不同的场景，并记录不同的设计方法。使用便利贴在墙上绘制对话地图。请求反馈，并一起工作，以确保您正在解决业务目标和用户需求，同时保持对您设计的机器的忠诚。

充分利用团队共识，为将来的工作打下基础。如果对话将由内容设计人员和数据科学家设计，那么请将您能想象到的所有场景授权给他们。

最重要的是，要明白我们所做的不仅仅是设计有效的对话，这项工作的利害关系比我们想象的要大。设计师们有一个独特的机会，来开发和掌握我们教机器向我们学习的过程，而且我们必须以我们所能集合的所有人性、同理心和包容精神来学习。

原文作者：Paige Maguire

原文链接：http://www.uxbooth.com/articles/designing-conversations-for-bots-and-ai/

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