这种提示语的设置是人工智能产品设计的一个技巧

体验的一个过程，是拍摄的路边的一种野花。从中可见，拍照鉴定的过程中，一直显示在缓冲，但是体验相对比较好的是，系统一直有反馈，比如进度94%、99%，而且一直把延时的锅扣给“网络慢”、“网络拥塞”。

其实这种提示语的设置是人工智能产品设计的一个技巧，因为常规而言，如果算法想要达到比较好的准确率，则模型的复杂度会比较高，那么模型在运行的时候其效率往往较低，则平台通过这些标语一方面可以转移用户的注意力，另一方面，也可以一定程度降低用户对算法不行的糟糕想法。

这种设计的技巧的应用比较普遍，比如：还有一些使用识别分割技术的图像类产品，有的时候算法处理的结果在边界处表现不好，则可以通过在边缘处增加装饰物或是其它比较酷炫的变换效果，从而缓解算法本身结果的不足。

本次体验最终识别准确结果是鬼针草，如果你觉得该识别结果不准确，还可以再请求高手鉴定。

提供高手鉴定的好处在于：

一方面通过用户使用高手鉴定的点击率，可以用于对后台识别算法准确率的反馈，重新调节模型的参数，所以用户会感觉到在不断地使用产品的过程中，识别的准确率会越来越好。因为当前深度学习的准确率增长，一定程度上是依托于训练数据的增加，所以人工智能类的产品，用户数据的后期收集与优化十分重要，从产品的体验和调研中也发现，形色是比较注重这一点的。

另一方面，现有的AI产品设计中，如果仅仅依赖算法可能无法满足用户的所有需求，尤其是一些比较特殊的场景，还是没有办法满足用户任何情境下满意的要求。因而目前最为常用的方法是算法+人工。

比如抖音后台的鉴黄，只是应对大数据去除那些特别特征较为明显的，而剩下的比较容易歧义的，还是需要一定的人工进行辅助判断，减少误判率。即便如此，从整体上看，也大大地减少了人力、物力的损耗。

所以，形色的高手鉴定中，一方面是发布到平台上，一些同样爱好植物或者刚好认识的用户会帮助解答，同时平台也吸引了一些相关的专家入驻，以提升鉴定的效率和专业度。