今天转正答辩，我在心得体会中写到“model as product，模型能力决定使用体验”，于是在被问到了这个问题。
所以作为AI产品的设计师，我们如何学会并且在实战中把握AI能力的边界？如何提高对模型的认知，让AI能力恰到好处地落到产品中？
1. 多用、多体验
实践是检验真理的唯一标准。对于AI产品的设计而言，亲自使用和体验产品是理解AI能力边界的第一步。
- 亲身体验：多体验市面上流行的AI产品，直观地去感受和拆解整个使用流程的体验，特别是引导、解释性反馈的设计；
- 竞品分析：对比市场上的其他AI产品，了解它们的优势和不足，从而对自身产品进行定位。
- 用户反馈：收集并分析用户的评价，了解AI在实际使用中的局限性和不足之处。
2. 明确输入输出，通过评测方案摸底
模型能力边界直接体现在不同输入输出范围的表现，设计师需要对这些方面有清晰的认识，才能保证产品需求和功能特性是可以正确、合理评估的，从而能够设计评测方案和测试用例，系统地检验AI模型的性能，建立benchmark。
- 定义清晰的输入：确保AI模型的输入数据是准确和有意义的。这包括数据的类型、格式和质量。
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设计合理的输出：AI模型的输出应该直接关联到用户的需求和产品的使用场景。设计师需要考虑输出的可读性、准确性和及时性。
- 性能指标：确定衡量AI模型性能的关键指标，如准确率、召回率、响应时间等。
- 测试用例设计：设计覆盖各种使用场景的测试用例，包括正常情况和边缘情况。
- 持续迭代：根据测试结果不断调整和优化AI模型，以提高其性能和适应性。
ps: 对于生成式模型，可能没有一个明确、绝对的输出，我们可以对核心表现建立打分维度来衡量。
3. 保持学习，提高跨学科认知
阿里云设计中心总监王路平也作出了他的回答：“一定要拥抱AI，AI时代下，设计师的技能点将被重新定义，美学教育需要与科技、工程等交叉学科相结合，建立跨界思维和创新能力。虽然AI时代对设计师提出了新的要求，但传统的设计审美和基础教育依然不可忽视。优秀的设计师应该在掌握现代技术的同时，仍然保持对传统艺术和设计理论的深刻理解。”
- 跨学科学习：结合机器学习、大模型、心理学、人机交互等多学科知识，全面理解AI模型的影响。
- 用户中心设计：始终将用户需求放在首位，确保AI模型的设计和优化都以提升用户体验为目标。