算法疲劳

当机器无法提供预期用户体验时，出现算法疲劳。 Alice Lab与Reaktor合作的开创性的新研究审查了AI如何提供令人愉悦而不是失望的服务。解决方案可能是建立更多人类的东西。

无尽的滚动。这是我们新研究的新现象的迹象之一，我们的新研究标识为算法疲劳。花在浏览流动服务的人们，寻找新的观看东西的人是越来越多的消费者越来越多的消费者的一些例子，他们现在发现AI系统缺乏速度。

当算法未能达到人们对用户体验的期望，而且没有提供其用户想要的服务，人们使用系统的最终感到恼火，沮丧，疲惫不堪。

品牌正在慢慢唤醒同样的实现：AI不再只是关于这项技术;这是关于人类如何与算法互动。

虽然有用在许多实例中，但算法继续受到他们的机器 - ness的限制：他们无法预测，当用户们遇到糟糕的一天并需要打火机时需要观看的东西，也不能理解用户味道的微妙和多种方式随着时间的推移演变和扩展。

“当算法未能在特定时刻检测和迎合个人需求时，结果是算法疲劳。”

通过Alice Labs与Reaktor合作的新研究，我们确定了三种不同类型的AI互动：被动，指导和协作。换句话说，我们发现有一些实例希望用户希望对算法系统保持被动;他们寻求引导系统的其他时刻;有些场合希望与系统合作。

这些需求和需求总是转化，依赖于这些用户在的具体情况以及他们以前的智能技术经验的性质。当算法未能在特定时刻中的个人需要检测和迎合各个需要时，结果是算法疲劳。

“消费者现在在一个领域中使用他们最好的互动体验作为其他人的基线期望。”

客户对算法互动的期望已经是非常高的：我们在品牌的倾斜点，在那里创造流畅和愉快的算法交互的能力不再是竞争优势 - 这是必须的。消费者现在在一个领域中使用他们最好的互动经验作为其他人的基准期望。

简而言之，无论行业或地点如何，每个人的用户体验都是相同的。这意味着，当谈到AI时，每一个业务都与全球巨头竞争，包括亚马逊和Netflix。

虽然Tech公司已经是AI的早期采用者，但因此能够将大量资金投入其研发，近年来，AI已成为中小型和中型公司的起诉。它并不一定要打破银行。所有形状和尺寸的公司都应该在现在的游戏中进入游戏，在为时已晚。

“唯一比贫穷的艾美唯一糟糕的是没有AI。”

寻址算法疲劳以严重的整个组织严重服用AI。唯一比贫穷的艾美唯一的东西都没有ai。

但除了投资和优先考虑AI，企业还应该在其实际用户体验中零。在工作AI之上创建另一层，用户和算法之间的某些内容，可以帮助为消费者创建更响应和精致的交互。

最终，它是关于创造奇偶校验：通过允许它们在希望积极参与算法或只是被动地指导时，通过允许他们选择和更改来授予用户相当于决策的机构。

与AI始终一样，重要的是要记住，没有单尺寸适合所有的解决方案。经理应该注意，人工智能不是一个可以在一天内建造的东西，或者在商店购买成熟的东西：这是一个随着时间的推移建造的公司特定能力。随着我们的研究指出，现在开始投资的时间。

想要了解如何从完美的算法移动到完善用户互动？阅读更多关于我们每个研究项目的引人注目的结果。

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