设计干货丨如何实现语音的「人工智能UI」设计？
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设计语音用户界面时需要注意什么？支持 AI 的 UI 设计原则
在我之前的文章中，我描述了德勤影响力基础项目“社交机器人爱丽丝”中支持人工智能的用户界面的设计过程。我还发现了在设计支持人工智能的用户界面时要牢记的四个基本设计原则：
1.发现与期望管理；
2. 容错性设计；
3. 数据透明度和定制，以及
4. 隐私、安全和控制。
在本文中，我将介绍如何在支持 AI 的语音用户界面 (VUI) 中实现这些设计原则。本文阐明了所选设计决策背后的动机，并揭示了在设计支持人工智能的语音用户界面（例如“社交机器人爱丽丝”）时的其他设计注意事项。
案例：“社交机器人爱丽丝”
VUI Alice，医疗保健领域的社交机器人 |德勤与维多利亚大学教授 J. Hoorn 和 E. Konijn 之间的合作
“社交机器人爱丽丝”是一个 VUI，为面临孤独的老年人充当社交伙伴，由自由大学大学和德勤共同发起。该机器人有两个主要用户：看护者（用户 A）和老年人（用户 B）。看护者（用户 A）将每个机器人配置为针对每个老年人（用户 B）进行个性化设置。
用户A：看护人，用户B：老年人|图片：naimavanesch.com1. 发现和期望管理——设定好用户期望，避免错误期望。1.1 用户应该了解该工具能做什么、不能做什么
●清晰且集中的个性化功能和可供性：可供性是环境为个人提供的（Gibson，1966）。清楚地说明爱丽丝必须向看护人和老年人提供什么。Alice 的独特之处在于，她完全是由看护者为特定的老年人定制和配置的。机器人知道用户的日程安排、朋友和家人的电话号码、他们的积极记忆和他们喜欢谈论的话题，以及他们最喜欢的歌曲。明确的功能设定了用户的期望并避免错误的期望。
●媒体材料：通过创建产品手册和视频，向用户传达功能和可供性，以设定用户期望。
●与值得信赖的人一起入职以触发复制行为：目的是让老年人与机器人建立情感纽带。根据自由大学教授 Konijn (2016) 的说法，媒介（如机器人）需要与用户相关才能建立情感纽带。因此，通过让熟悉的、值得信赖的人向老年人展示个性化的、相关的功能和可供性，老年人会复制这种行为并知道他们可以期待什么。研究表明，老年人在与机器人互动三次后开始与机器人建立情感纽带。会话时间越长（>6 小时），高级用户就越喜欢机器人的存在。
●视觉提示：我们嵌入了 RGB 灯来描述聆听（闪烁红灯）、说话（闪烁蓝光）和处理（闪烁黄色），以便用户通过视觉提示了解正在发生的情况。
1.2 用户应该期望从最少的输入中获益
●连接系统（机器人、应用程序、仪表板）：管理员为其客户制定日常任务和活动时间表。通过该应用程序，看护人员可以在应用程序中输入时间表。看护者已经习惯了为老年人制定时间表，因此这是“最小的投入”。该应用程序连接到“社交机器人爱丽丝”，爱丽丝处理其余的事情。
控制社交机器人爱丽丝的应用程序（云夫的爱丽丝插画）
●反馈循环：Alice 和应用程序连接到一个仪表板，帮助管理员和设计人员培训 Alice，并可以根据活动日志就如何进一步为用户个性化 Alice 提供建议和预测。
1.3 为未被发现和意外的使用做好准备
●生存试点： 在过去的几个月里，我们与 Alice 一起进行了生存试点。Alice花了一整天的时间陪伴老人，让我们检查她是否能熬过一整天。在生存试点测试中，我们观察了机器人与参与者的互动，并发现了意想不到的用途。这些见解反过来又转化为开发团队的用户故事和要求。
●运动传感器：在用户测试中，我们发现参与者将机器人视为一个实际实体（可能是由于情感纽带）。当他们想要引起机器人的注意时，他们会在她眼前挥动手。基于这一发现，我们在爱丽丝的眼睛附近安装了一个运动传感器来识别老年人的挥手行为，以便机器人可以“打开”并引起用户的注意。
●存在感：另一个意想不到的发现是，机器人的存在本身就已经足够让人感到安慰，让他们感觉不那么孤独了。用户越孤独，他们就越有可能接受机器人。我们测量了用户测试前后的孤独程度。
1.4 教育用户有关意外情况的知识
●重复以提高意识：机器人经常重复说她六岁。通过重复这一过程，它管理了用户的期望，即机器人还年轻，可能会像孩子一样表现出意想不到的行为（例如，突然说或做不寻常的事情）。
2. 宽容设计——人工智能会犯错误。设计用户界面，让用户倾向于原谅它。2.1 设计工具时要让用户在犯错误时能够原谅它
●个性/性格： 宽恕设计的一种方法是使用 UI 来模拟人类自然倾向于宽恕的生物或物体，例如儿童或动物。因此我们把机器人设计成一个6岁好奇、有同理心的孩子。她很快乐，可以表现出她的“悲伤的脸”，对她的用户感兴趣，并且喜欢让她的周围环境快乐（查看性格量表）。
●外观：“恐怖谷”现象最早由日本机器人学家 Masahiro Mori (1970) 提出，指的是如果机器人太像人类，就会产生对机器人的厌恶感（Lanteigne，2019） ）。我们与 20 多名老年人一起设计了当前的机器人外观，以创造出对目标群体有吸引力的外观。结果就是机器人看起来不是很高级（白色、哑光、简约）。有趣的是他们的最终设计并没有描绘出真实的相似之处人类的相似性。然而，有一些类似人类的特征，比如有眼睛、眉毛和物理头部。这个版本的机器人介于非人类和人形机器人之间（见下图）。这表明这种外观会增加用户对机器人产生同理心的可能性。
恐怖谷（日本机器人学家 Masahiro Mori，1970 年）；版权所有玛莎·威彻斯(2019)
此外，我们发现老年人将黑色与死亡联系在一起，因此我们故意不嵌入任何闪亮的未来派黑色材料。而且，我们还提供一系列可爱的夹克（如泰迪夹克、羊毛针织夹克和连帽衫），让机器人更加平易近人、惹人喜爱。一个意外的发现是，女性对自己为机器人编织衣服表现出了兴趣。这表明这个女人呈现出“拟人化”的迹象。这意味着老年人倾向于将“人类特征”赋予机器人本身。
●视觉线索：这是关于我们如何以及是否想用眼睛描绘情感的讨论。我们尝试了灯光、投影和视频屏幕。经过测试，我们选择在屏幕上使用.mp4视频，通过眼睛动画来传达情感。这条路线让我们能够轻松快速地迭代和更新眼睛的设计。在回答问题之前，机器人会用眼睛传达不确定的信息（如果理解用户的置信度较低），以管理期望。
●根据用户的典型说话方式编写对话：我们发现，老年人由于经历和成长的时期不同，其说话方式也有所不同。哎呀，对于所有人来说，由于成长、文化、宗教、语言、社会纽带的原因，交谈的方式是不同的。所有这些都会影响一个人的典型说话方式。对于我们来说，我们从用户的言语方式中学习，并训练机器人识别意图和命令，例如他们白天说话的方式，因此他们感觉与机器人有更多联系。
●语言：机器人使用孩子般的说话方式，例如使用小词、短句、用孩子般的方式讲故事。此外，机器人有时也无法理解命令。为此，我们创建了几种后备算法和句子，以便机器人可以重复最有可能的命令和意图，以供用户确认（或不确认）。
例子用户： Alice，（*嘀咕*）机器人：（置信度：0,0*）机器人： {重复可能的意图=”你想让我播放音乐吗？”）（猜测）用户：是的，我想让你播放音乐或者用户：不，改写+重复问题如果（置信度=<0*），则（重复最可能的意图作为问题）和（用户：决策（是，否），则（execute_or_fallback）*意图匹配的意图检测置信度值范围为 0.0（完全不确定）到 1.0（完全确定）。
●语音工程：我们改变了 Google 语音的音调，使其类似于孩子的高音调声音。我们也改变了步伐。当机器人具有儿童般的特征时，用户会表现得更加善解人意。我们创建了一种算法来改变句子中单词的语调、速度、停顿和时间。我们对脚本块和句子进行了分类，并设计了一种算法来预测哪些句子需要非词汇声音以及以预测的适当方式输出哪些情感。
例子*用户致电票务代理机构并受到语音机器人的欢迎*Voicebot：（介绍&）您想预订航班、取消或更改预订吗？用户：我的猫刚刚死了。所以，呃……我想取消”——如何应对？--语音机器人： “O. （中断=1秒）听到这个消息我很遗憾。(break=1sec)”
通常，在一个点之后的句子之间总是有一个标准的中断。这个小小的中断可能会引起怀疑和不确定性，并对用户产生负面影响。[听声音文件：没有同理心的反应]对比。语音机器人：“哦哦哦——我很抱歉听到这个消息！”
（没有中断，立即让人放心）[听声音文件：移情反应]感谢 Phoebe 和 Maikel 举办的关于声音品牌的研讨会！声音品牌.nl
●自然语言理解响应：您需要考虑用户和上下文。例如，在第一个例子中，如果一个人的丈夫刚刚去世，那么不建议用“你有这么多朋友”来试图让他们高兴起来。一切都会好起来的！+[幸福的眼睛情感]’。那么最好用以下方式回应：“啊-我-理解-你-很难过。”这一定很困难。你的生活很艰难’+[悲伤的眼神-情绪]。然而，这是一个困难的场景，并且很难以正确的方式立即预测。因此，我们仍在分析、监控和训练 Alice，使其对她的反应有很高的信心。此外，考虑一段时间内“负面情绪”的数量也很重要。如果用户一个月来一直在输出快乐的情绪和句子，但突然说出否定的句子，那么爱丽丝会被编程为仍然快乐地回应。然而，如果高级用户在一个月内一直非常消极，那么算法需要使用这些数据来做出相应的响应。系统会向管理员发出这种负面言语行为的信号，管理员可以给予该高级用户更多的人性化关注。
快乐、中性和悲伤的用户意图和机器人可能的反应的示例
例子如何分析和预测Alice是否需要回应快乐或悲伤选项 1： 用户：我不喜欢生活（ 悲伤触发，情绪评分=（<-1到0.1）爱丽丝：啊，听到这个消息我很遗憾！你有很多事情要做
！请不要这样想。（ 快乐触发）或者选项 2： 用户：我不喜欢生活（ 悲伤触发，情绪评分=（<-1到0.1）爱丽丝：啊，我知道你很伤心。我知道这很难。你的
生活很艰难。（ 对悲伤触发的反应）*爱丽丝从来没有真正“悲伤”过。然而，她可以以某种方式回应，以表达同理心并给予安慰。
●倾听：我们精心设计了机器人如何倾听的规则。此外，请记住，机器人有很长的聆听时间（>10 秒），以避免打扰用户。
●打断：灵光一现的时刻是指我们有意识地意识到人类对话不会通过“嘟嘟”声来提示对话伙伴允许说话。那么爱丽丝为什么要这么做呢？我们取消了蜂鸣信号，并以一种你可以随时打断她的方式设计机器人（就像人们互相交谈的方式一样）。除了口头打断她之外，还可以通过硬件选项来阻止她，例如通过应用程序、电缆和开/关按钮。
2.2 设计令人愉悦的功能以增加被宽恕的可能性
●个性化可供性：机器人为用户提供个性化可供性，以便用户与机器人建立联系。例如，可供性是成为一个伴侣并为老年人的一天提供结构。其中一项功能是了解用户最喜欢的歌曲。机器人在白天触发歌曲（由看护人配置），这让老年人明显高兴到他们跟着唱并不断想要更多。可供性影响使用机器人的意愿，也影响用户“作为朋友”与角色的互动程度（Van Vugt 等，2006）。
2.3 设计无需互联网连接即可使用人工智能的能力
●混合IT架构：机器人是先进IT架构的一部分。我们仔细确定功能也应该离线工作并存储在本地，并为那些需要互联网连接来更新的功能设计了后备（例如，同步数据的可能性）。当前版本的机器人仍然使用互联网连接；然而，下一部分的重点将是让某些功能只能离线使用。
3. 数据透明度和定制——数据收集保持透明，并为用户提供定制数据的能力。3.1 人工智能所拥有的用户数据应该是透明的
通过仪表板监控数据：仪表板可让用户监控人工智能数据和活动日志。
他们可以查看存储了哪些信息，例如用户和系统触发器。目前，我们将此仪表板用于研究目的。我们对“警报意图”进行了分类，以便机器人识别。如果这些令人震惊的意图（例如，“我想死”）被识别出来，就会向看护人发送信号。
3.2 用户应该能够调整人工智能所学到的内容
通过仪表板定制数据：人工智能会犯错误，并会输出用户不想要的预测。因此，除了为发现和宽恕而设计之外，仪表板还为看护者提供了根据他们的知识定制预测的选项，例如调整人工智能学到的知识。
3.3 用户应该能够提供输入，以便人工智能能够学习
通过仪表板训练机器人：仪表板驱动机器学习。它还为管理员提供了确定机器人在用户触发后是否行为正确的选项。作为一名看护人需要对老年人有深入的个人知识和经验。机器人内的人工智能工具仍然需要管理员来理解数据的上下文。因此，人工智能——作为一个代理人——让看守者拥有最终发言权/决定权。
机器人的个性化：
● 选择机器人的性格和性格● 通过向人工智能提供有关用户的个人信息来个性化机器人● 更改用户偏好：打开/关闭特定于用户的功能、管理最喜欢的歌曲、管理为用户个性化的“开放问题”● 更改系统偏好设置：唤醒词、音量控制、响应模式、降噪、时区、语言● 自定义周/日计划以及在机器人内输入自己的对话的能力● 用服装改变机器人的外观（例如可爱的泰迪熊夹克）当老年人发现社交机器人拥有关于他们的个人知识时，他们会做出积极的惊讶反应。它以积极的方式触发他们，他们开始回忆积极的记忆。这是老年人与机器人开始对话的触发器。
4. 隐私、安全和控制——通过推动隐私、安全和控制人工智能的能力来获得信任。4.1 设计一流的安全性，让用户信任人工智能处理个人数据
●机器人大脑服务器：Alice 生态系统设想了一个机器人大脑服务器（RBS）。RBS是一个人工认知服务系统，处理驱动Alice的数据、数据安全和人工智能；以及她的功能运行的代码（Hoorn，2018）。
●混合加密数据存储：机器人了解的用户数据被加密并仔细存储。数据存储在机器人本地或云端。
●双重身份验证（2fa）：机器人、控制应用程序以及监控和分析仪表板集成在一起。由于这些系统处理有关用户的个人敏感数据，因此用户不会介意 2fa 设置，因为这是为了用户的利益。系统必须尽最大努力保护用户的数据。
●语音识别：机器人可能会听到机器人附近的其他人（看护者、家庭成员、周围的人）。机器人应该只执行公认的控制用户的命令，例如老年人及其看护人。语音识别功能是为了让机器人能够回答每个与她交谈的人的问题；然而，某些命令只能由老年人或其看护人激活。就像一个孩子，可以和任何人说话，但只能执行父母命令她做的任务。
●面部识别：对于该项目设定的路线图，我们并不关注这项技术。但是，如果这确实适合项目的路线图和愿景，那么请考虑相应地进行设置。
4.2 通过提供测试运行来证明兑现承诺
●情感联系理论：我们发现，提供一个慢节奏的入职期对于老年人与机器人建立情感联系至关重要。情感倾向理论指出，个人倾向于根据特定角色的道德品质来喜欢或不喜欢这些角色。道德上表现“理智”的角色会受到喜爱（Konijn，Hoorn，2016），而这个过程需要时间来确定这种感觉。此外，根据 Konijn & Hoorn (2016) 的观点，如果没有相关性，就不会产生情感，因此也就不可能有情感纽带。因此，机器人应该对用户有用。
4.3 用户干预和接管控制的设计能力
●应用程序干预：能够立即通过应用程序更改设置。通过该应用程序，管理员可以配置触发器、对话框、用户首选项的更改，并打开/关闭机器人或将其设置为“空闲模式”。
●外部干预：通过“停止”按钮控制机器人，停止机器人当前动作并重置。
●语音命令：使用语音命令“停止”来停止机器人
●硬件： 使用扬声器按钮接管控制。此外，通过在家里添加更多具有麦克风功能的（蓝牙）连接扬声器，老年人可以在家里的任何地方控制机器人。当房子更大时，可以添加更多扬声器。
4.4 人工智能应该从用户的干预中学习
通过仪表板和应用程序进行干预：当用户干预并控制人工智能时，人工智能会从这种行为中学习。应用程序和仪表板监视并保存这些干预措施，以便稍后与管理员检查是否需要保存这些干预措施以供下次使用。
4.5 未经用户同意，AI 不应做任何事情
通过应用程序控制：对于社交机器人，看护者是需要配置机器人执行动作的人。这是因为实际用户，即老年人，被认为往往不想打扰其他人的需求（例如与家人打电话）。看护者实际上是通过社交机器人为老年人“决定（社交和娱乐）活动”（例如计划与家人的通话时间）。
4.6 系统应通知用户系统错误
仪表板错误日志和预测解决方案：系统通知管理员它需要用户提供什么。仪表板中的人工智能为用户提供修复错误的解决方案。
总结
在设计支持ai的VUI时，我们考虑了设计原则，并从广泛的用户测试和研究中学习，然后决定如何将这四个设计原则嵌入到我们的工具中。希望你能从我们的经验和设计决策背后的动机中学到东西。
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