随着人工智能技术的飞速发展，AI产品已深入各行各业，从智能助手到自动化决策系统，其交互设计的可用性直接决定了产品的用户体验与市场成功。对于AI产品而言，交互设计不仅是界面美观的问题，更是技术能力与用户需求之间的桥梁。本文基于研学社AI产品交互设计组的实践与探讨，结合尼尔森可用性原则与AI特性，提炼出适用于AI产品交互设计的十大金律，为AI人工智能产品的技术开发与设计优化提供参考。
一、系统状态可见性：AI产品应始终通过界面清晰反馈当前状态，尤其是在处理复杂任务（如模型训练、数据分析）时，需提供进度指示、预期时间或阶段性结果，避免用户因“黑箱”操作而产生焦虑。例如，在聊天机器人响应时显示“思考中”提示，增强交互透明感。
二、贴近用户语言：交互设计需使用用户熟悉的术语，而非技术 jargon。对于AI产品，需解释技术概念（如“机器学习”“神经网络”）时，应转化为生活化比喻（如“像人脑一样学习”），降低认知门槛。
三、用户控制与自由：AI常具自主性，但用户需拥有控制权。设计应提供“撤销”“重做”或“干预”选项，例如在智能推荐系统中允许用户调整偏好，避免AI过度主导而引发不适。
四、一致性与标准化：界面元素、操作流程需保持一致，尤其是在多模态交互（语音、手势、图形）中，确保用户能跨场景预测AI行为。例如，统一“确认”按钮的样式与位置，减少学习成本。
五、预防错误：AI产品应通过设计减少用户犯错可能。例如，在输入模糊指令时，提供示例或自动补全；在AI决策前，设置确认环节（如“确定要执行此操作吗？”），防止误触发。
六、识别而非回忆：减轻用户记忆负担，通过界面直接展示选项与信息。对于AI产品，可基于用户历史行为提供个性化建议（如常用功能快捷入口），让用户“一眼看到”所需。
七、灵活与高效：兼顾新手与专家用户的需求。为新手提供引导式交互（如分步配置AI模型），为专家提供快捷操作（如命令行输入或批量处理），提升不同场景下的效率。
八、美学与简约：界面设计应简洁专注，避免因展示过多AI技术细节（如参数调整面板）而干扰核心任务。通过可视化（如图表、动画）呈现复杂AI结果，使信息易于消化。
九、帮助用户识别、诊断与恢复错误：当AI出错时（如识别失败或决策偏差），需提供清晰错误信息与解决建议，而非仅显示“系统错误”。例如，图像识别失败时可提示“请调整光线后重试”，增强容错性。
十、帮助与文档：尽管AI产品追求智能，但仍需提供易于访问的帮助资源。设计上下文帮助（如悬浮提示）或智能助手，解释AI功能限制与使用方法，确保用户能充分利用产品能力。
AI产品的交互设计需在技术复杂性与用户体验间寻求平衡。这十大金律不仅源自传统设计原则，更融入了AI特有的透明性、自适应性与可控性需求。在技术开发中，设计师与工程师应协同合作，将可用性贯穿于产品全生命周期，从而打造出既智能又人性化的AI产品，推动人工智能技术的普惠应用。
