因此，您為 AI 功能或應用程式提出使用案例、使用商務案例來證明其合理性，並已獲得核准。 太棒了！ 接下來呢？ 嗯，現在您的項目關係人已經準備好看到一些東西。
規劃使用以 AI 為基礎的功能建置應用程式時，請務必考慮此處提供的秘訣和指引，以建立您想要的用戶體驗 （UX）。 了解這些主要原則有助於確保您正在建置吸引人的有效應用程式，以最能支援使用者的需求。
下列指引會逐步引導您完成開發UX以開發UX的 AI 應用程式時所考慮的考慮，並著重於建置自定義的 Copilot 體驗的考慮。
本文旨在協助您：
- 探索UX架構選項，並為您的使用案例選取最佳方法。
- 了解開發共同作業的三個基本原則，以及人類-AI 互動的指導方針。
- 探索如何透過強式輸入和輸出設計來達成共同作業 UX
下列指引將逐步引導您完成開發UX時要考慮的考慮，以建置自定義的副手體驗為重點。
這個領域非常變化，有很多學習，所以我們提供了重要的資源，以進行更深入的潛水。 Microsoft負責任的 AI 準則 和 HAX （HumanAI Experience） 工具組 提供本文背後的研究和真實世界體驗的一些背景。
完成作業的正確焦點
下列指引將逐步引導您完成開發UX時要考慮的考慮，以建置自定義的副手體驗為重點。
UX 有三種架構變化需要考慮：
- 整個 知識庫 焦點的沈浸式
- 輔助應用程式內焦點
- 內嵌單一實體焦點
讓我們更詳細地探索這些架構
整個 知識庫的沉浸式焦點
要遵循的好規則是任務越重要，需要更多的房地產。
沈浸式環境藉由利用整個畫布來顯示相關信息，以提供完全專注的體驗，讓使用者更深入的見解並減少用戶的干擾。 這個焦點層級非常適合您想要顯示與特定數據源相關的資訊的應用程式。 其中範例包括類似 Microsoft Project 索菲亞的 AI 產生的儀錶板，或Microsoft Copilot for Security 引導使用者完成完整程式的方式。 在沉浸式空間中，複雜的數據或資訊會讓使用者更容易瞭解和分析。
應用程式內體驗的輔助焦點
藉由將 copilot 整合為助理，讓用戶能夠從他們已經在工作的應用程式記憶體取 AI 支援的協助，例如Microsoft Teams、Power BI 或您自己的應用程式。
藉由使用應用程式內焦點，使用者可以避免在工具或介面之間切換。 此架構可讓 copilot 順暢地整合到使用者的工作流程中，提供相關的建議、資訊和隨選支援，而不會中斷其目前的工作。 此檢視可讓您持續存取工具、資訊和協助，而不會妨礙主要內容區域。 對於需要持續支援或監視的應用程式而言，它特別有效。
單一實體的內嵌焦點
內嵌單一進入點可以簡化將 Copilot 整合到您的應用程式中，減少複雜度，並允許使用者接收特定專案或動作的支援。 這有助於使用內容感知協助建立順暢的輔助體驗，而不需要佔用永久屏幕空間。
此選項很適合只需要偶爾指引或互動的工作，不過它可能不適合更複雜的或詳細的互動。 完全內嵌的 copilot 應該與常見的互動模式一致，例如醒目提示一部分程式代碼以叫用 copilot 來採取行動，或讓使用者深入瞭解分析儀錶板上的圖表。
併入次要焦點
除了個別使用這三個架構中的任何一個之外，您還可以藉由將所選的焦點與額外的架構選項相加，以建立更健全的體驗。 我們發現將內嵌選項與沈浸式或輔助輔助輔助警察結合，可為使用者提供進一步的價值。
無論您為使用案例選擇何種程度的焦點，您的最終目標應該是讓用戶擁有正面且具生產力的體驗。 下列指導方針旨在協助您透過有效的UX設計，將 Copilot 的成功最大化。
適用於 copilot UX 的三個基本準則
AI 驅動體驗可能令人印象深刻，人們對於看似交談、原始內容有情感、信任的回應並不罕見。 但是，一個員警只是使用它訓練的資訊來預測一個逐字的反應，沒有固有的真理理解。 因此，請務必以下列原則為基礎，為您的用戶設定適當的期望。
原則 1：人類控制
所有絕佳的 Copilot 體驗都以下列基本概念為基礎：Copilot 只是支援使用者的工具。 人類是飛行員。
若要設定此預期，請將使用者放置在駕駛座上。 這意味著給予他們所需的信息，同時仍然提供有關警察運作方式的透明度。 傳達其能力和限制，並清楚說明輸出所依據的數據。 將這項資訊封裝在有意義的人為控件中，讓用戶能夠自信且反覆地引導警員達成其目標。
例如，在引進 copilot 功能時，請勿將 「copilot」 這個字與 UI 上的動作字組鎖定。 而不是 「copilot， summarize」 ， 說 「摘要與員警」 。此語言提醒使用者，警員只是助理。
原則 2：避免將共體化
現今提供的許多產生 AI 體驗都可以密切模仿自然人類語言。 由於這項技術非常善於這樣做，因此使用者有可能對它的本質和能力產生不適當的高期望，因此過度依賴員警的反應。
有幾種方法可協助防止使用者進行這些假設：
給警察的聲音。 為了避免人們認為警戒是人類般的，請教它使用正確的語言，並避免某些單詞在其反應中。 例如，避免任何內容中如「理解」、「思考」或「感覺」等字組，因為它們可能傳達共生是人一樣的。 請改用與計算機相關的文字，例如「處理」和分析。
然而，允許員警使用第一人稱的獨一無二代名詞（我，我，我的，我自己），在其回應中效果很好，因為它更交談。 雖然使用第一人稱複數代詞（我們，我們，我們的）來參考您的使用者和您的員警是好的，但不要使用這些代名詞只代表您的公司。 為什麼？ 因為這樣會提供您的語音授權，在某些情況下，似乎代表貴公司說話。淡化個性。 請考慮您在UI中呼叫 copilot 的含意。 如何將它介紹給使用者，以及如何在行銷和支持數據中提及它？ 你給它的字元越多，你就越人性化。
原則 3：考慮直接或間接項目關係人
與所有技術一樣，產生 AI 應用程式的影響可能超越主要使用者。 在整個設計過程中，不只考慮立即使用者，而且產品可能會影響所有人，尤其是最脆弱的直接或間接項目關係人。 讓主要使用者和可能看到輸出的其他人都習慣設計。 請務必考慮產生式 AI 應用程式的更廣泛後果，包括可能的非預期後果。
每個組織都有不同的考慮，因此請與您的小組和一些潛在使用者討論，詢問問題，例如：
- 如何使用此輸出？
- 使用者是否與其他人共用？
- 其他小組或群組應該檢閱我們的再生 AI 策略嗎？
- 誰是最脆弱的利害關係人，我們如何保護它們？
- 我們是否實作有意義的人為控件，以賦予使用者不同的能力？
- 如果技術失敗或誤用技術，會發生什麼非預期的後果？
設計應用程式生命周期的體驗
首次執行體驗
當使用者第一次叫用您的 Copilot 時，他們應該會發現它足以開始交談。 他們應該對 Copilot 可以和無法執行的作業感到自信，因此請務必向新用戶顯示他們可以使用 AI 的不同方式。
Microsoft研究表明，使用者偏好體驗，說明員警可以做什麼，並提供他們如何開始的建議。 有許多方式可以建立這類體驗，我們鼓勵您嘗試與使用者不同的方法。 下列考慮來自 HAX工具組，並提供設計模式，提供數種您可以混合和比對的技術來設定使用者期望：
- 清楚說明系統可以做什麼。 協助使用者瞭解 AI 系統能夠執行的動作。
- 清楚說明系統可以執行其所能執行的作業。 協助使用者瞭解 AI 系統可能會犯錯的頻率。
請記住，每個人在這個空間的學習，並成功在任何員警的努力，你需要保持開放的頭腦，並創造性地思考。 準備好進行實驗、學習、探索，甚至進行自己的研究。
在應用程式的生命週期過程中，應考慮其他指導方針。 這裡列出一些最相關的專案，其中包含其對應模式的連結。 深入瞭解HAX設計連結庫中Microsoft的其他指導方針。
在互動期間
- 符合相關的社會規範。 根據用戶的社會和文化內容，確保體驗能以預期的方式傳遞。
- 減輕社會偏見。 確保 AI 系統的語言和行為不會強化不想要和不公平的刻板印象和偏見。
當錯誤時
- 支援有效率的更正。 讓 AI 系統發生錯誤時，輕鬆編輯、精簡或復原。
- 明確為什麼系統做了它所做的。 讓用戶能夠存取 AI 系統運作方式的說明。
經過一段時間
- 鼓勵細微的意見反應。 讓使用者在與 AI 系統的一般互動期間提供意見反應，指出其喜好設定。
- 提供全域控件。 允許使用者全域自定義 AI 系統監視的內容及其運作方式。
共同作業UX
Copilots 可以藉由進行變更或建立新的範例來改善現有的資訊，而不需要額外的數據。 不過，這項功能也表示 Copilot 有時會產生錯誤或無幫助的回應。
為了降低製造的可能性，一個良好的做法是讓您的用戶引導警員，並在所謂的 共同作業 UX 中，將其移至其個人目標和目標。
您可以使用下列輸入和輸出設計的秘訣，為使用者建立共同作業環境。 您也可以發現與這些 最佳做法一致，以與人類-AI 合作關係共同建置共同作業 UX 很有説明
輸入設計的秘訣
有效的輸入設計構成了共同作業體驗的基石。 引導使用者進行結構完善的輸入，為相關且準確的回應奠定了基礎。
1：提供建議以協助用戶開始
因為行人 AI 是新技術，所以許多人很難立即知道該怎麼做或鍵入。 長型自然語言輸入對許多人來說仍然不是習慣。 為了協助用戶進行，除了愉快的上線體驗之外，還提供明確的建議和能供性，例如大型輸入箱和字元計數器，鼓勵他們形成良好的輸入。
如需更具體的需求，請新增提示簿之類的功能，為使用者提供特定、簡短的查詢，以可預測的和可重複的方式與自定義數據互動，以更快產生有用的資訊。
2：鼓勵詳細數據
另一個協助使用者建立良好、詳細輸入的方法，是設計使用各種元素的體驗。
例如，您可以將一個一般提示分成多個輸入欄位。 以四個輸入取代「您要如何撰寫部落格？」的問題，例如：
- 輸入標題
- 新增一些詳細數據
- 包含影像
- 描述語氣
3：允許使用音調和其他選項自定義輸入
說起語氣，可協助使用者透過在開始時提供預先定義的選項來自定義其輸入。 請確定您的使用者清楚設定語氣設定，並讓他們知道他們可以隨時在交談中變更音調設定。
4：使用多模式設計增強使用者互動和參與
若要讓使用者透過他們偏好的任何裝置或方法，有效地與 Copilot 互動，請在您的輸入介面中提供多個形式。 這項包容性工作可能表示同時新增語音和文字選項，並延伸到允許多語系輸入。 為使用者提供多個選項來建立輸入，讓他們更容易且共同作業地進行通訊。
輸出設計的秘訣
在共同作業的 UX 方法中，您的用戶必須以輸入和輸出之間的持續意見反應循環來引導警察達到其目標。 輸出設計會為使用者建立圖形及影響 copilot 回應及導向所需輸出的途徑。
1：一起顯示輸入和輸出
這可協助使用者將輸出品質與輸入選擇產生關聯，提供緊密的意見反應迴圈，讓使用者可以繼續建置輸入，直到模型產生所需的輸出為止。
2：保留輸出和提示的歷程記錄
鼓勵使用者嘗試各種輸入來取得有意義的輸出至關重要：不過，它不一定是每次與輸出的向前互動變得更好。
有時候新的提示可能會導致輸出更糟。 輸出的時間軸或歷程記錄可讓使用者自信地嘗試新的輸入，而不必擔心失去先前輸出的存取權，甚至使用多個輸出的部分。
同樣地，讓用戶能夠利用先前的提示，對於反覆程序來說，這非常有價值。
3： 加入適當的摩擦 （這是件好事！
我們通常想要消除產品體驗的摩擦。 但請記住，員警是一個不精確（“概率”）系統，可能會犯錯誤。 由於這種可能性，您需要新增適當的摩擦，以協助使用者建立新的心理模式。
這裡的目標是減緩使用者的速度，並鼓勵他們檢閱整個輸出。 在重要時刻新增摩擦，例如儲存、共用、複製和貼上，並向用戶明確表示他們即將取得內容的擁有權。 因此，他們會對鼓勵他們先檢查的內容負責。
建議您在這裡鼓勵使用者編輯內容，以提供更多內容或新增個人觸控。 在清楚表達 AI 產生的內容的每個輸出中新增 AI 通知和免責聲明可能不正確。
4：鼓勵使用引文和直接引文進行事實檢查
鼓勵事實檢查的一個特定方式是讓副手顯示所參考數據中的參考，讓 AI 更可能使用來自現有資源的回應，而不是捏造數據和資訊。 這些參考也會提醒用戶藉由查看 copilot 的輸出，並對其來源進行驗證，來對使用者使用的內容負責。
藉由整合來源的直接引文，並將用戶導向至該資訊的特定位置，您的副手就可以支援更徹底的事實檢查。 這些引述有助於警覺與定型數據集保持一致，並建立適當的信任和適當的依賴。
事實檢查的最後一個附註：顯示參考無法完全防止副手編造專案。 進一步設計可減緩用戶的體驗（請參閱「新增適當的摩擦」，並鼓勵他們檢閱回應。
5：允許使用者編輯輸出
Copilot 可能會接近所需的輸出，但可能不完全相符。 您可能會發現遺漏某些內容。 也許回應聽起來太一般，或不符合您通常的個人語氣，而不是如果您自己建立類似的內容。
共同作業 UX 的關鍵部分是讓使用者介入和修改輸出。 它也會顯示，copilot 是一個協助程式或助理，使用者作為飛行員。
![螢幕快照，顯示在 [員警] 對話框內按下的位置，以編輯輸出。](media/11_ux_output-4.png)
6：必要時保留輸出
在某些情況下，員警最好不要給出任何答案，而不是拿出可能不合適的東西。 您可能想要讓模型脫離，並提示用戶開始新的聊天：「很抱歉，我無法聊天本主題。 若要儲存聊天並啟動新的聊天，請選取 [新增聊天]。
有時候會有錯誤狀態和不適當的輸入，因此您必須建立預先撰寫的回應。 對於諸如自我傷害和選舉等有害或有爭議的話題，Microsoft建議員警不要脫離，而是使用預先定義的體驗。 如果您不想完全脫離使用者，但只是想要重新導向對話，您可以建議他們「請嘗試不同的主題」。
每個案例都不同，最好是針對您的應用程式用途和預期用途量身打造這些回應。
7：允許使用者提供有關輸出的意見反應
用戶可透過精確度評等項目評估 copilot 輸出的設計機制、使用者要求員警更正響應的選項、將響應標示為實用或無説明，或對收到的輸出留下批註。 您也可以示範使用者意見反應如何協助改善其共同作業輸出和體驗，以強化其意見反應的價值。
下一步
既然您已瞭解如何達成所需的用戶體驗，以下是Microsoft的資源和工具，可協助您開始建置您的產生式 AI 應用程式。