如果你的设计不能解决用户需求，那么它就只是为了技术而技术。除了最初的炒作之外，它不会得到采用。
实验和迭代
尝试新的工具、方法和方法至关重要。团队成员之间的协作至关重要，尤其是在处理复杂项目时。设计师应与数据科学家和开发人员密切合作，以确保生成式 AI 系统建立在坚实的技术基础上，并确保设计得到有效实施。设计师需要尝试不同的生成式 AI 技术和界面，并根据用户和利益相关者的反馈进行迭代。
考虑新技术的道德问题
用户体验设计师需要考虑生成式人工智能的道德影响，例如放大训练数据中存在的偏见或生成有害或冒犯性的内容。他们应该设计能够促进负责任地使用生成式人工智能的系统。
开发可信生成式人工智能的指南
Salesforce 的道德与人道使用办公室正在我们的 可信 AI 原则的基 泰国 whatsapp 号码数据 础上制定 一套新的指导方针，重点关注生成 AI 的负责任的开发和实施。
深入了解
爱因斯坦的插图
想想你要为谁服务，他们需要什么。首先要了解用户的工作挑战，然后构建可以改善客户体验的系统。当我们努力了解法学硕士能做什么时，我们需要明白他们在准确性方面确实存在困难，而且容易产生幻觉。在我们探索用户体验设计和生成式人工智能的正确用例时，评估风险也很重要。生成的输出会造成损害吗？还是错误的后果真的很低？在与利益相关者集思广益时，平衡风险和价值是至关重要的。