AI到底如何增强用户的某项能力呢？
结合我们设计GET智能写作，我们先聊聊，人工智能在用户写文章的工作流中扮演的角色。
01
AI增强写作能力
场景1 x 写作是一项工作
用户A 是个小编，每天上班，老板都会安排给他一堆的工作，要打理公司的十几个自媒体号，有养生号，有旅游号，还有培训号，每天完成这些工作，着实让小A非常头疼。
GET智能写作可以怎么帮他？用户可以使用「智能模板」，机器会根据你的输入，准备提纲，然后准备对应的段落，最后形成文章「初稿」，用户只需要修改一下，就可以快速成文。
场景2 x 写作是个人品牌输出
用户B 是个深度写作者，只写一些自己感兴趣的题材，并且对自己的文章要求非常高，经常反复修改，反复查阅文献。
我们设置了一个「自由创作」模式，用户可以根据自己的设想，设定一些「智能小标题」，然后快速得调取段落，挑选满意的，引用到文章中来，省去了大量查找资料的过程。（最近发现用来写干货文，非常好用）
场景3 x 写作是运营手段
用户C 是个热爱蹭热点的公众号运营者，因为他发现蹭热点对自媒体号的用户增长是最容易的方式，屡试不爽。所以他会到处翻阅各大平台的热榜，从中挑取自己感兴趣的领域热点来写，挑中了热点之后，他会用各种搜索去找对应热点的背景，相关的文章，从中挖掘可写的题材。
基于此场景，我们在GET智能写作中，打造了「实时热点监测」功能，创作者可以直接挑选适合自己领域的热点，进行引用创作。一篇蹭热点的文章，3个步骤以内就完成啦，用户增长不在难做。
我认为，写作是需要创造力的，但是有很多环节是低效的，我们利用机器帮助写作者把低效的环节进行提速，加快你的创作，让创作者把时间花在创意上，从而创作出更高质量的文章。
02
机器的效率 + 人类的创新能力 = 完美作品
刺猬乐队有两位高大威猛的程序员，他们在一次采访中提到的观点：
利用软件做的东西最终都得死的，不可能活的，因为没有人味。人跟机器是两回事，我编程序所以我太知道了，程序都是0和1，而人是连贯的，感情是连续的经历，音乐必须听出情感来，听拿机器编的东西是听不出来感觉的。AI这个东西其实就是完成一个规则下的功能，他只是无限地从人类活动中寻找一个模式，但是人是能创新的，人们都喜欢最新的东西，机器是没有创新功能的。
概括一下，是机器是没有创新能力的，创新需要靠人。
没错，机器的效率 + 人类的创新能力 = 完美作品
这就是为什么在创作类场景下，需要用机器来增强人类的能力，而不是用机器来替代人类。
很明显，这就是倡导人机协作的其中一个理由。
03
人机协作的交互方式
我总结了3种比较典型的方式
机器单向反馈
个性化推荐就是一个典型的代表，每天我们打开各种app的时候，都会收到系统准备的推荐内容，我们如何反馈给系统呢？目前的做法一般是用户无感知的，机器离线处理的方式得到反馈。
双向单次互动
比较典型的应用就是搜索引擎，用户输入，然后机器反馈。
多轮人机互动
我认为这才是智能产品区别于一般互联网产品的方式，这里以谷歌版你猜我画为例，、在每一轮体验中，用户需要在规定时间内勾勒出一幅日常用品的图画（比如猫、钟表或鞋子），人工智能则需要在时间结束前猜出用户画的物品。
有几个特点
人机互动
机器出题A1，用户回答B，机器猜用户的答案是什么题目A2，用户来判断A1是否等于A2。
实时互动
用户在输入过程，机器实时反馈
失败状态的正反馈
当你画的图AI没猜出后，它会自动生成这样一张图片。配的文案是：大家来评评理，我画的是不是XXX
04
了解技术边界
拿昨天的文章提到的语音合成技术，谷歌的是5秒的语音就可以克隆声音；而据报道，百度发布的声音克隆技术，需要一个半小时来复制你的声音；讯飞的是10句话来训练属于你的AI。
各家的技术的边界是不一样的，作为设计师需要根据技术的边界条件，思考合适的交互方式。
综上，AI增强人类的某项能力，我们需要根据这项能力及AI的技术边界，选择合适的交互方式。
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