6、以人为本的人工智能设计:准则与展望

以人为本的人工智能设计:准则与展望

1. HCAI解决的争议与设计理念

长期以来,关于人工智能(AI)和智能增强(IA)的争论持续了五十年。如今,以人为中心的人工智能(HCAI)的新目标解决了这一争议。HCAI通过将人工智能算法与用户界面设计相结合,来放大、增强、赋予能力和提升人类的表现。

谷歌的设计指南提到,在设计AI驱动的产品时,需要评估自动化和增强之间的平衡,即要考虑是使用AI来自动化任务,还是增强人类完成任务的能力。不过,他们也认为,当操作正确时,自动化和增强可以共同简化并改善复杂流程的结果。

谷歌的相关网站给出了负责任的AI设计准则,具体如下:
- 使用以人为本的设计方法
- 确定多个指标来评估训练和监控
- 尽可能直接检查原始数据
- 了解数据集和模型的局限性
- 反复测试
- 部署后持续监控和更新系统

此外,微软、IBM等公司也都有各自的设计准则。微软的AI - 人类交互指南有18条,强调用户理解和控制;IBM的AI设计网站则广泛讨论了设计基础、技术基础、伦理问题等多个方面。Mica Endsley的“人类 - 自主系统设计准则”有20条,涵盖了人类对自主系统的理解、简化复杂性和支持态势感知等内容。

2. 八大黄金法则

为了设计出可靠、安全和值得信赖的系统,这里提出了用户界面设计的八大黄金法则,具体内容如下表所示:
|序号|法则内容|
| ---- | ---- |
|1|力求一致性|
|2|追求通用可用性|
|3|提供信息丰富的反馈|
|4|设计对话以实现闭环|
|5|预防

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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