未来要与机器合作进行设计,产品设计师应该怎么办?

在这一时代，机器智能快速发展，改变着我们设计的产品。同样，设计它们的方法也是需要改善的。本文旨在开启这样一个话题：与机器合作进行设计，以及产品设计师在人工智能和机器学习之类的技术领域里的工作方法和设计语言――我将之称为“不可见设计”。我相信这些方法和工具会为产品设计的未来种下种子。

　　

机器，始终是我不变的伙伴。我需要通过机器才能把头脑里的创意变为实在的想法，从而与外界分享。我二十多岁时，职业领域从一个现代舞者变为设计师，在这之前，我从未想过一个机器会成为我灵感的陪伴。

　　 不可见设计：与机器合作进行设计

　　 不可见设计――产品设计师在人工智能和机器学习之类的技术领域里的工作方法和设计语言。

只要我们耗费时间去观察和分析，就能渐渐看清事物背后数学和科学这些不可见的力量。

举一个例子，在18世纪，一位英国绅士在他的花园溜达，观察到了一个苹果从一棵树上落下。他开始疑惑，为什么苹果不斜着落或者向上落。这是怎么做到的？是什么力量使然？它们是由什么构成的？这个力量对小到一个苹果和大到一个马车都有相同作用吗？艾萨克·牛顿爵士与这个问题较劲了二十多年，最终得到了万有引力定律，成功地描述了一个在我们日常生活中有确切影响的不可见力量。

不可见力量在我们生活中的影响可能会出乎意料。有一次，我仔细地浏览着我的Facebook，发现我的一些朋友喜欢“简单框架”（Simply Framed），这是一个可以让你在线上创作和购买传统招贴或画作框架的公司。

于是，我开始想着储藏室里那些没有框裱起来的作品，去了解了它们的服务。是什么让我想尝试那些推荐？什么吸引了我的目光？为了个性化那条推送，都需要用到哪些信息？这里的科学和数学的不可见力量不是重力，而是Facebook的算法。广告软件只是机器学习这一力量的起源，而机器学习也是这类产品在接下来的五到十年里的前进方向。

　　 未来机器会不断做出更多跟用户体验有关的决定，而与它们的设计合作是产品设计未来至关重要的合作关系。

正如任何一门手艺，创造的过程都是由这几个独立部分构成的――理解，工具和解读。在Airbnb的一系列数据强相关的产品启动中，我开始有了发展不可见设计这个想法。我想分享一些在我自己的工作中观察得到的想法。

　　 产品设计的前提是了解

　　 只有真正地了解一个东西，你才能设计它。

想象一下，你要设计一架飞机，却完全不了解空气动力学，或者设计一个手套，却不知道手的解剖结构以及它要用在怎样的环境中。要想好好地设计一个产品，你必须理解什么东西可以做什么。

去年，我们产品合作组正在进行这样一个项目，为我们的屋主建立一个新的机器学习标价工具。我们试图要创造一个模型，可以回答这个问题――一个能容纳未来任何一天的预定价格的清单会是什么样子？

回答这个问题可不容易，我的数据科学伙伴创造了一个回归模型，我试图努力跟上他们的描述。他们用到的单词全是alpha和beta，当他给我看那些图解时我还能跟上，但他们说的语言对于我一个设计背景的人来说就像外星语。事后，我坐在了他旁边，请他画一张这个模型的图表，给我说明白。这个过程是一个开启视野的体验，当他开始用那些我理解的语言――草图和图表――讲述时，我立刻就理解了这个模型和它的使命。这个时刻，我脑中的电灯泡亮了起来，理解了机器可以为这个产品做什么，如何将这些信息解读运用到体验中。我们都为这个理解感到兴奋，一旦打破了语言障碍之后，我们可以流利地就产品未来走向进行交流，可以真正地将产品思维提升一个层次。

　　

　　 智能定价回归模型，旁边是它的示意图，解释了这个模型是由三部分构成的，对每个屋主都不一样。

我意识到这种对话不该仅仅是个例，而可以对我们的团队有更大的影响。我们刚才的讨论只是一个非常小型的故事讲述，就像设计师飞快地在笔记本上画下界面的草图。

从我的同事身上，我认识到一个产品的故事不仅仅是屏幕上用户可以触摸和看到的部分，它也要能够描述屏幕背后发生的事情。经常在创造产品的初始阶段，一个有关体验是怎样影响着终端用户的完整故事就被创作出来了，它帮助每个人了解这个产品看起来、感觉起来是什么样子。这个过程可能有许多种形式，从故事板到原型、策略图和图表。人们创造这些展示形式的原因有很多，一个非常重要的原因就是建立一个对产品视野的共同理解。

　　 互相理解为团队注入能量

互相理解为团队注入能量。建立一个共享的知识体系可以让创意不再只是一些细微的改变，而能够催发整个团队向前迈进一大步。在探索阶段，将数据和机器的角色可视化，是不可见设计的第一步。

我继续和我的团队一起工作着，在创造我们的用户可以直接互动的界面的同时，建立了可以讲述故事的数据可视化。我们创造了各种产品，这些可视化也随之变化多端，但最终它们总是会帮助激励、启迪和教育日益开阔的产品团队。

了解了我们设计的是什么以及它如何工作以后，我们可以用多种多样的工具开始搭建这个产品。木匠有锤子，摄影师有照相机，产品设计师有设计稿，软件工程师有代码。

有趣的是，在以上众多例子中只有一个工具有学习、变化，并随着时间成长的能力。现在大多数产品设计师都是使用响应式的工具来打磨界面――形状和像素都是设计师直接输入呈现在屏幕上的。我们也会使用这些工具设计成品，可以由系统里程序直接控制，例如响应式的平台和组件。我们负责数据的产品伙伴也适应了随着时间进化的工具。物理系统、经济模型和算法都成为了有机成长着的变量，塑造着最终的成品。基于这些因子的技术可以学习并且决定自己的发展轨道。

将设计师、数据科学家以及工程师使用的工具结合起来，在整个产品流程中对彼此都十分有益，设计不仅仅是搭建最终的用户界面，这就是产品设计的下一步变革。

不可见设计将数据集和算法决策加入到了设计的初始步骤――线框图和使用流程――里，将维度带入了一个一贯扁平和静态的流程中。

举一个例子，在我们智能标价工具的第一个迭代里，有一个节假日标价提醒的活动。从过去的假日季，我们了解到了在十二月的最后几周旅行需求通常会有一个低谷，而在新年左右会有一个激增，因为这段时间节日大家会有很多出行。我们希望可以让我们的屋主社群知道，如果在十二月份降低标价，他们可以吸引到更多旅行者。

在我们的线框阶段，我们有一个统一尺寸模块来交流这类信息，这个模块会用于所有的情况。从数据模型我们了解到市场上有许多种不同的淡季，需要不同的消息和视觉形式。例如，悉尼的淡季从十二月开始，而迈阿密因为度假旅行者的持续需求，是没有淡季的。我们的使用流程和线框图可以展示市场趋势和数据会对产品产生影响。

　　

　　 市场流举例，示意了模块的不同变化，其所需的信息是由市场需求起伏变动产生的。

在Airbnb，我们为全球用户设计，他们有变化多端的需求，且位于不同的设备平台。 我们一直在流程和产品中寻找机会建立系统化模型，可以从复杂中简化和提取认识。这些从市场需求得来的使用案例在可视化后，呈现出了一个有内部交流的系统，而不是一些独立的模块。虽然在发布新特性之前我们迅速地调整了视觉设计，但回顾显示，在一些地区市场中，因为没有按照原始计划在12月之前得到淡季信息，我们错过了一些机会。

　　 每个人都可以有能力去理解一样事物，学习怎么使用一个工具，但真正的工匠精神是随着时间积累了经验和个人风格而不断发展的。 能在这个领域极度有天赋的设计师一起身边工作，我十分荣幸。谦虚地说，Airbnb的许多和我一起工作的设计师都是这样的。但是，创造性的洞见并不局限于设计师。数据科学家带来的洞见也是它自身的一种艺术形式。创造模型，将数据集解读为关于人类行为的推测，这个过程向我揭示了一个重要的事情：人类行为是复杂的，产品体验不可能单独地被一个团队设计出来。

许多年以来，我工作的机构各个专业都是分开的――设计师在一个部门工作，软件工程师在另一个部门。在我刚加入Airbnb时，情况也是这样。我们只是一个有100多个工程师的公司里的10个设计师，活动空间都不够。随着我们的成长，我的产品的副总裁组建了一个领导团队，由设计主管（我自己），产品领导，数据科学家领导，工程师主管和财政主管组成。我的世界观开始发生变化，经历了一些从未经历过的谈话，了解了各自的专业领域，我们会一起做出决定。我学到了其它的世界是如何运转的，怎么利用我的同伴的专业和能力更好地搭建产品。

　　 产品领导团队的组成

产品领导团队应该是由来自不同专业的专家组成的，他们作为一个独立团队做出关键决策。 这种结构对于不可见设计的实施流程是非常重要的，但它并不是硅谷科技公司的的一种常见模式。有一些公司是工程师驱动的，有一些公司里产品经理是老大，也有其它公司里设计师说了算。但主要的专业人员并肩作战，形成一个真正的合作关系，一起做出决策，并且在决策落入其他的专业领域时给予尊重，这种情况非常罕见。有时一些健康的小冲突可以帮助塑造一个好爆了的产品。

再为大家举一个智能标价系统里的例子，说明这样的团队结构是如何推进产品的。这个模型预计了未来任何一天屋主应该有的定价。在我们的屋主将标价提醒打开后，这个产品可以为屋主自动调节每天的房价。我们觉得这很有利于我们屋主的任务管理，让他们不必逐日调节它们的价格。然而，在我们的用户调查中，听到有一些屋主希望可以设置一个最高价格，无论市场需求如何。这很让我们惊讶，因为这些屋主实际上可以赚更多钱的，这个独特的例子中，屋主对于他们想提供给旅行者的价格有自己的个人界定。

这个模式按照预期工作起来，但是产品仍旧需要考虑从屋主收集回来的质量反馈。组里交叉专业的领导们一起讨论这些发现以及针对体验的必要更新。将研究者、设计师，产品经理、工程师和数据科学家聚集到一起，这个团队能够快速定位产品策略和体验，平衡用户和数据需求，打造一个高度成功的产品。更多的控制被整合起来供屋主使用，包括设置最大值和最小值的，以及设置期望招待旅客的频率等能力。从下图你可以看到从这个产品的第一个版本，标价提示，到现在的智能标价体系的逐步发展。

　　

建议价格其实就是对被预订的可能性的描述，标价提示则是这个模型一个简单的解读。在初始版本里，如果一个屋主将标价提示打开一个月，就没有灵活性去设置提示上限，只能跳过特定日期。我们最近的版本，智能标价体系，允许最多4个月的提示，而且对全局的最低和最高价格有更多的颗粒度调节工具，适应屋主觉得有价值的调控和功能。智能标价体系受很多屋主的喜爱，这是交叉专业团队成员在重要关头可以好好交流的结果。

这些想法只是不可见设计这一话题的开始。我将更加深入地挖掘自己的产品设计之路，在这个过程获得的认知、工具和解读方面的发现，我将继续探索并写下它们。如果想了解不可见设计是如何在实践中发展的，你可以观看在《设计科学》上的一个更有深度的智能标价体系用例，这是今年早些时候我在赫尔辛基国际交互设计协会上做的一个访谈。

这篇文章最早于2016年616日刊发在airbnb.design。

原文作者：Amber Cartwright，Airbnb设计主管

原文地址：Medium

翻译： Cinthia

译文地址： We-Design