造“人”浪潮背后——对话式UI的表与里

随着AI技术的兴起，对话式UI逐渐成为人机交互的一种热点方式，Siri、cortana、小云、小K...稍不留神对话式UI已遍地开花。但它的本质是什么？在不同的场景下又该如何有效运用？本文将带着这几个问题，通过各种产品案例来为大家揭开对话式UI“表与里”的奥秘。

一、概念解析

1.什么是对话式UI

对话式UI（Conversational User Interface）顾名思义，是一种采用了对话的方式来呈现的用户界面。以上两图是典型的对话式UI的例子，一个是由微软推出的智能闲聊机器人微软小冰，另一个则是google的智能助手google assistant。可以看出对话式UI的典型模式是类似于聊天软件的你来我往的对话方式，但对话式UI就等同于这种你来我往的对话样式么？抱着这样的疑问，我们再来看看对话式UI的发展历史。

2.对话式UI的历史

最早的对话式UI是为了应对通讯需求而形成的设计模式，为了能够在同个界面中看到通讯双方的消息内容，这种你来我往的形式被设计出来并沿用至今。

后来，当计算能力提升后，人们开始尝试着在对话的界面模式下，引入机器规则，让机器来代替人做机械性的交流工作。在这个阶段，人们的初衷是为了在顺应人们的软件使用习惯的前提下，尽可能的节约人力成本。但由于计算能力的不足，机器无法理解人类，更多的时候是提供一些有限的可输入字段供人选择，体验一般。

当NLP（自然语言理解）技术得到发展后，机器对于人类的输入不再局限于有限选项的选择，而是可以对人的自然语言进行理解，在这个阶段，机器人所能完成的任务更加丰富，使用体验也变得更好。

在这之后，则是各类消息应用的爆发。例如微信、whatsapp等等消息应用逐渐拥有了大量的使用用户，成为了流量巨头。他们在给了对话式UI强大平台的同时，也培养了用户使用消息来获取服务的习惯。各家消息应用纷纷推出了能够提供聊天服务的聊天机器人。此外，他们还提供了能够快速构建机器人的平台服务，这最终催生了遍地的对话机器人。

从对话式UI的历史可以看出，对话式UI的发展是技术能力和商业需求交织推进的，它的呈现形式是表，技术能力是里。每个对话式的产品是表，而其所依附的平台是里。原先的这种你来我往的设计模式其实是基于旧的产品能力和平台的，在新技术不断发展及各种新平台涌现的现在，需要重新思考对话式UI的设计模式和使用方法。

二、价值分析与落地

了解了什么是对话式UI，接下来还需要理解对话式UI的价值所在，知道它在怎样的场景下才能够为服务提供方和用户都带来更大的价值。总的来说，对话式UI的产品有以下4种场景，每种场景中对话式UI所带来的价值有所区别。

1. 场景一：任务引导

网易云音乐的荣格心理学测试是一个典型的将对话式UI用在任务引导场景下的例子。通过对话的方式引导用户一步步填写完测试题，即亲切又让人能分步骤的完成任务，降低了人的认知难度，提升了任务完成率。

除了营造熟悉的亲切感，将对话的过程设计的更科幻，在亲切的同时引入神秘感则会给人带来新奇的智能化的感受。例如Wix ADI这个融入了人工智能技术的自助建站工具，它在建站的过程中运用了全屏的对话设计，给人大气和智能的感觉。当然这种形象的设计需要和产品的技术内核相称，这样才能起到最好的效果。

2.场景二：客服服务

对话式客服由来已久，是服务行业机器人自动化不断尝试的产物。上图为阿里云智能顾问产品，用户能通过和机器人的对话获取各类帮助、服务信息。

在客服服务的场景下，更多的是满足了商家“希望能够降低运维成本“的需求，对于用户而言，对话式UI的长处则主要是符合了人们“与真人进行交流并获得帮助”的期望与习惯。而在大数据的预测能力加持下，对话式UI提供的服务则会比人工服务更加的高效与准确。此外，情感分析作为一种新的技术能力正在为客服机器人带来“察言观色”的能力，能够让服务的过程不仅仅能完成任务，还能根据人的情绪反应采取适当的言辞与行动，从而提升使用体验。

3.场景三：新产品形态

对话式的产品在聊天APP上率先出现，并且涵盖了种类繁多的服务。为了能够在聊天界面中更好的和用户交互，对话式产品借用了GUI的设计模式，将信息卡片和对话进行结合，发展出了十分丰富的表现形式。

对话式的产品研发成本相对较低，且因为基于聊天应用平台而能够有更好的传播效果，更容易触达用户。这对于软件开发商而言有比较大的优势，特别是对于那些针对长尾需求的开发商。对用户而言，无需下载的应用能够让他们即用即走，对话的模式也相对易学。然而这些价值优势并不明显，例如微信小程序的模式在具备同样优势的同时，还具有更多的灵活性。

不过对话式产品在多人协作的业务情况下却独具优势。例如下图中，多名用户在聊天的过程中就可以预定机票。用户不仅可以同时看到航班信息并协商确定，还能在同一个预定卡片中分别填写自己的个人信息。在预测算法的支持下，未来或许还可以根据用户的聊天内容主动推荐用户所需的服务，并将相关的信息自动获取填入。

4.场景四：智能助手

智能助手的技术能力更强，且进行了品牌化的设计包装，有着自己独特的个性、形象、声音等。这些智能助手往往很容易在系统中被唤醒，并且整合了较多功能，具备入口的优势。作为标配的语音输入能力也进一步的提升了交互的效率，对用户而言在需要使用某些低频应用时让智能助手来代劳就特别适合。对软件商而言，智能助手的塑造有利于智能化品牌形象的建立，同时还能围绕助手拓展新的产品品类，构建产品生态圈。

但在设计智能助手时，而由于它具备“跨平台”的特性，传统意义上的对话式UI和智能助手的结合需要根据助手所处平台和具体的场景进行再设计。例如在没有屏幕的音箱上，就需要让语音提示结合指示灯来提示用户系统的状态，而在大屏电视上则需要有效利用大屏幕，将反馈信息和大屏上显示的视频内容做有机的结合。

智能助手的里层技术能力也在不断强化，目前语音交互已经是标配，而像图像识别、预测分析、第三方应用调用等能力则越来越多的被赋予给智能助手。Vivo的Jovi 智能助手可以识别屏幕上的图片、文本，可以告诉你一张照片中花的种类或是其中包含商品的具体信息；Salesforce的智能AI爱因斯坦则会在系统中提供预测类的信息，帮助用户更快的进行决策。当然，在这些新的场景下，智能助手也不必拘泥于对话的形式，而是根据场景以最适合的方式来进行呈现。

总的来说，在不同场景下对话式UI的表层形式整越来越丰富，融入了多种卡片的灵活设计；在里层则是技术不断发展，为表现层赋能，并决定了场景体验的优劣。在设计时则需要首先思考技术如何提升管理体验，而后再根据具体的用户角色和使用场景来推敲适合的表现层呈现。