人机交互准则
微软 HAX 18 条准则
微软研究院提出的 18 条人机交互准则（发表于 CHI 2019），是目前最权威的 AI 交互设计框架之一，按交互阶段分为四组。
一、初始交互阶段
G1: 明确 AI 能做什么
在用户开始使用前，清晰传达 AI 的能力范围。
不要让用户猜测 AI 能做什么。一句清晰的描述胜过用户 10 次失败的尝试。
G2: 明确 AI 的运作方式
帮助用户理解 AI 如何做出决策，而非黑盒操作。
展示 AI 的输入依据："基于你最近 30 天的浏览记录推荐"
G3: 展示 AI 能力的时机
在合适的时机展示 AI 功能，避免过早打扰或过晚暴露。
二、交互过程中
G4: 以上下文合适的方式展示信息
AI 的输出应契合当前用户场景和任务上下文。
G5: 匹配相关的社交规范
AI 的交互方式应符合用户的文化和社交预期。
G6: 缓解社交偏见
AI 系统应确保不会强化或放大社会偏见。
G7: 支持高效纠错
当 AI 出错时，让用户能快速、方便地修正。
关键设计：提供"编辑"、"重新生成"、"不是我想要的"等操作入口
G8: 支持高效调用和关闭
用户应能方便地启用和停用 AI 功能。
G9: 支持全局撤销
让用户能撤销 AI 执行的操作，特别是批量操作。
三、AI 出错时
G10: 优雅处理错误
当 AI 无法完成任务时，清晰告知并提供替代路径。
G11: 透明展示不确定性
让用户了解 AI 对结果的信心程度。
示例："我对这个回答有 XX% 的信心" 或 "以下信息建议你验证一下"
四、长期使用
G12: 自动学习用户行为
AI 应该从用户的使用习惯中学习并改进。
G13: 根据用户行为更新和适应
持续根据用户反馈调整 AI 行为。
G14: 鼓励精细化反馈
提供机制让用户提供更详细的偏好信号。
G15: 向用户传达变化
当 AI 行为发生变化时（如模型更新），主动告知用户。
G16: 提供全局控制
让用户能全局定制 AI 的行为偏好。
G17: 告知用户数据的使用方式
透明地说明 AI 如何使用用户数据。
G18: 用户知道为什么 AI 这样做
提供 AI 决策的可解释性。
实践建议
如何使用这些准则
不需要每个产品都满足全部 18 条。根据你的产品类型和用户场景，选择最相关的准则重点落地。建议将这些准则作为 AI 功能设计评审的 Checklist。