สรุป: จิตวิทยาผู้ใช้สำหรับ AI Product
ทบทวน waiting, peak-end, error trust, mental model, anthropomorphism, offloading และ pricing
เป้าหมาย: ตรวจประสบการณ์ AI ว่าช่วยผู้ใช้โดยไม่หลอกหรือสร้าง dependency · ใช้เวลาประมาณ 15 นาที
ข้อ 1
waiting UI ควรทำอะไร
- แสดงขั้นตอนปลอม
- บอกสถานะจริง เวลา และ cancel
ดูคำตอบและคำอธิบาย
บอกสถานะจริง เวลา และ cancel จิตวิทยาที่รับผิดชอบเพิ่มความเข้าใจ การควบคุม และการตัดสินใจอย่างอิสระ
ข้อ 2
peak-end ใช้แทนการแก้ flow ทั้งหมดได้หรือไม่
- ได้
- ไม่ได้
ดูคำตอบและคำอธิบาย
ไม่ได้ จิตวิทยาที่รับผิดชอบเพิ่มความเข้าใจ การควบคุม และการตัดสินใจอย่างอิสระ
ข้อ 3
เมื่อ AI ผิดควรทำอย่างไร
- ซ่อน
- ยอมรับ แก้ override และป้องกันซ้ำ
ดูคำตอบและคำอธิบาย
ยอมรับ แก้ override และป้องกันซ้ำ จิตวิทยาที่รับผิดชอบเพิ่มความเข้าใจ การควบคุม และการตัดสินใจอย่างอิสระ
ข้อ 4
mental model ควรอธิบายอะไร
- capability/data/memory/responsibility
- ชื่อรุ่นอย่างเดียว
ดูคำตอบและคำอธิบาย
capability/data/memory/responsibility จิตวิทยาที่รับผิดชอบเพิ่มความเข้าใจ การควบคุม และการตัดสินใจอย่างอิสระ
ข้อ 5
AI ควรอ้างว่ามีความรู้สึกหรือไม่
- ควร
- ไม่ควร
ดูคำตอบและคำอธิบาย
ไม่ควร จิตวิทยาที่รับผิดชอบเพิ่มความเข้าใจ การควบคุม และการตัดสินใจอย่างอิสระ
ข้อ 6
ราคา AI ควรเปิดเผยอะไร
- หน่วย limit variability overage
- เฉพาะราคาเริ่มต้น
ดูคำตอบและคำอธิบาย
หน่วย limit variability overage จิตวิทยาที่รับผิดชอบเพิ่มความเข้าใจ การควบคุม และการตัดสินใจอย่างอิสระ
บันทึกช่วยจำ
- ทดสอบความเข้าใจเป็นภาษาไทยกับกลุ่มเป้าหมายจริง
- ห้ามใช้เทคนิคเหล่านี้เพื่อบังคับการยินยอมหรือซ่อนความเสี่ยง
สรุปบทเรียนนี้
- ไม่หลอกระหว่างรอ
- แก้ความไว้ใจหลังผิด
- รักษา autonomy ของผู้ใช้