什么样的 AI 产品会更受用户欢迎？

主要观点总结

本文作者参加了数据智能与知识服务研讨会，并对AI产品设计的相关问题进行了思考。作者认为优秀的AI产品应该能够降低用户决策和行动的难度，提供可信的AI结果，以及为用户提供“半成品”而非完全成品。此外，对于AI产品设计的相关原则如可解释性、半成品性、以及与用户的互动参与等方面进行了阐述。

关键观点总结

关键观点1: AI产品应降低决策难度。

通过整合各地病例库训练大型AI模型，为医生提供更完整的信息支持，降低决策和行动的难度。

关键观点2: AI结果需具备可解释性。

真正的可解释性是将具体病例的数据和通用医学知识关联起来，解释症状背后的医学机理，建立用户对AI结果的信任。

关键观点3: AI产品应提供“半成品”。

AI产品应给出完整情况图景和可选方案，让用户参与决策过程，提供“半成品”而非“成品”，增强用户的参与感和成就感。

文章预览

希望这些思考有助于你更好地理解 AI 产品设计的方向和意义。 会议 我来到珠海，参加第五届数据智能与知识服务研讨会。前天下午是论文写作培训，昨天是主会报告。一天半灌下来，真的是大开眼界。 当然了，爱问问题的王老师，也少不得提问。我特别喜欢线下交流，总能因为问答环节而获益。例如昨天的圆桌论坛，我就直接问了个师生编程课「AI 魔法对轰」产生的深入思考问题 —— 如果 AI 编程真的超过了人类开发工程师中位数水平，那么学编程语言的意义究竟是什么。这个问题很有意思，有空咱们再聊。 除了提问之外，我还爱瞎琢磨。明明各位专家探讨的都是 AI 助力科研攻关的大事，我的脑子却时常溜号，因为我从不同专家的发言中，突然看到了一个清晰的脉络，也就是从用户的 真需求 来说，AI 产品应该具备哪些必要特性。 所以今天咱 ………………………………