人工智能，正在改變我們與技術方案的交互方式。在ACE 2019大會上，Agnieszka Walrska認爲消除不必要的界面，將使得我們與機器的交互方式更加個性化。她表示，“我堅信，很快就會出現一系列以往所不存在的新型設計工作——例如虛擬助手個性設計師。”
另外，客戶對於使用體驗的期望也開始發生變化，而這一變化的一大驅動因素正是機器學習。機器學習算法已經被運用至我們的大部分數字產品當中。Walorska表示，大多數客戶都期望擁有個性化體驗，算法則是成就這種體驗的關鍵所在。林Netflix、YouTube、Facebook到Amazon，我們所熟知的這一切高度個性化產品，都在利用新技術爲其它產品制定新的標準。
Walorska提到，我們也習慣於越來越複雜的語音操作界面；毫無疑問，沒有機器學習，這樣的界面根本不可能實現。人類發明了計算機，但必須以機器能夠理解的方式與其進行交互，這就導致機器時至今日仍然很難理解我們的自然語言溝通方式。終於，機器學習以及人工智能的快速發展終於能夠從機器的角度出發，推動其在“理解”人類方面邁出發展的腳步。Walorska指出，除了語音之外，如今手勢、模仿以及多種生物學特徵都開始能夠爲計算機所理解。
Walorska指出，更加人性化的交互方式也將使我們逐漸擺脫屏幕。目前，我們總有大量時間盯着屏幕——單是花在智能手機上的時間，每天就平均高達3小時15分。美國8至18歲兒童青少年每天用於盯着手機屏幕的時長甚至超過7小時。Walorska提到，通過數據、語音界面、傳感器以及腦機接口等新興技術帶來的預期體驗，有望縮短屏幕的觀看時長。但要實現這個目標，我們用戶也需要付出一定代價——允許系統更充分地獲取我們的行爲數據。
Walorska援引喬布斯的話：
大多數人誤以爲設計就是它看起來的樣子。人們認爲設計就是外面薄薄的一層，所以把盒子交給設計師，讓他們“給弄得漂亮一點！”我們不這樣理解設計。設計不只是外觀與感受，設計源自運作機理。
她認爲，這樣的表述將與設計師們未來的工作內容高度契合，事實上設計師與開發人員這兩類角色將變得越來越相似。她指出，“爲了設計出由算法驅動的交互方案，我們至少需要對技術擁有大致的瞭解。在算法時代下，我們也面臨着其它可能影響數字體驗的道德問題：隱私、算法偏見以及技術成癮性等等。”
在ACE 2019大會的演講之後，InfoQ採訪了Creative Construction創始人Agnieszka Walorska。
InfoQ: 在設計用戶界面時，最具同理心的方法是怎樣的？
Agnieszka Walorska： 同理心確實是我們在定義交互時最重視的因素之一：這讓我們的交談對象在發現我們感到沮喪時表達安慰、發現困惑情緒時放慢速度、發現不耐煩情緒時加快速度等等。爲了實現更加人性化的體驗，同理心是非常必要的，但目前機器還不擅長掌握這種微妙的技巧。也正因爲如此，我們在與軟件進行交互時，即使是所謂智能軟件，體驗也仍然無法令人滿意（遠達不到電影〈她〉中的效果）。爲了能夠接近人的能力，智能助手必須識別並適應用戶的狀態，包括意識狀態、情感狀態以及理解狀態。
雖然語音識別的效果變得越來越好（亞馬遜已經申請了Echo功能的專利，該功能可以識別出人們在表述中夾帶的悲傷或者沮喪情緒），並在手勢與面部表情識別方面擁有更高的準確度（參考微軟Emotions API），但仍鮮有計算機系統能夠利用語言與視覺信息來識別用戶狀態，更遑論根據感知到的用戶狀態改變自己的行爲了。
問題是，在可預見的未來，機器是否有可能根據人類描述以移情的方式做出反應？或者說，同理心仍然只能被人類自己所掌握？我個人更傾向於後一點——在與機器的競爭中，我們人類仍然能夠擁有一些先天性的優勢。
InfoQ: 在隱私與自我決定方面，人工智能設計可能帶來哪些具體影響？
Walorska： 我們已經看到了不少實際的影響。我們發現自己開始處於一種“算法恐怖谷”當中。“恐怖谷”概念最初指的就是機器人技術，強調了機器人與其它形式的化身，其被接受程度取決於擬人化的程度。與人類的相似性越高，我們就越喜歡——直到某一臨界點，太過像人的機器人反而給我們造成毛骨悚然的感覺，這時喜愛度反而開始下降。
同樣的道理也適用於算法。我們喜歡個性化與預測，因爲這能夠帶給我們更好的體驗——但當效果好到一定程度之後，我們開始疑惑，“算法是怎麼知道關於我們的一切的？”
自我決定的問題則更加困難，因爲指導、建議與操縱之間的界限可能非常模糊。我們傾向於相信我們所使用的技術給出的建議。我們盲目地依賴於谷歌地圖、關閉自己的大腦，並發現沒有導航就無法定位。我們讓YouTube在一段視頻結束後自動播放下一段推薦視頻，花費幾個小時瀏覽Facebook或者Instagram上的推薦內容。我們獲得了更多我們原本就喜歡或者相信的東西，這能夠加強我們對其它信息的排斥，或者進一步鞏固我們自己對原有觀點的激進態度。
InfoQ: 數據科學如何幫助我們更多地瞭解客戶使用產品的具體方式？
Walorska：在我看來，2019年的數字產品都應該利用分析技術瞭解自己的客戶。其中的典型例子包括A/B測試或者Optimizely這類多變量測試，其不僅能夠發現足以產生更理想行爲的界面，同時也能夠在交互數量達到一定程度後自動採用效果更好的界面。
但其中又分爲兩種方式——AI產品要求設計師更充分地瞭解客戶。最近有不少報道披露，亞馬遜Alexa或者谷歌智能助手實際上會僱傭員工監聽客戶對話，從而確定交互中存在的問題以提高產品質量（但同時也會破壞隱私）。
InfoQ: 您認爲AI的發展會給設計師的工作帶來怎樣的影響？
Walorska： NPR做過一項題爲“你的工作是否會被機器取代？”的分析。根據研究結果，設計師還是比較安全的；機器在未來20年內接管設計工作的概率僅爲8.2%。特別是考慮到開發人員被替代的概率高達48.1%，可以說設計師基本可以安心啦。
不過我們這裏是不是有點太過樂觀了？首先——雖然數字設計師本身是一種創造性的職業，但日常工作中仍有不少重複性的部分。每位設計師都經歷過設計50種不同格式的廣告橫幅，或者調整移動應用中的圖形以匹配各種屏幕分辨率這類工作內容，這顯然既缺乏吸引力又相當累人。像這樣的工作還有很多很多。大部分設計師應該不會介意把這些事情交給機器完成——而且目前確實有相關AI方案在嘗試解決。未來，每一項能夠實現自動化的任務，都將實現自動化。
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