这种观点与他们正在做的助理研究项目刚好吻合 。一次次的事实证明，助理们取得成功并不是因为他们比客户聪明，而是顺从客户的意愿 。这直接适用于机器助理应该如何表现 。劳伦斯解释说：「你从人身上带走的任务越多，你就越需要注意那些表现出来的情绪，比如这个系统让我感觉更强大更聪明，还是我只是觉得这个系统很聪明 。」在人们使用系统的过程中，如果觉得这个系统比他们更强大，系统就不再是人的伙伴，它会引发人们对机器是否在为自己工作的担忧 。
微软测试了人们对虚拟「助手」的反映：一个人坐在伪造的屏幕背后，扮演一个界面大脑 。然后他们监测用户的心率和瞳孔扩张情况，来了解用户对看起来强大或者顺从的系统如何做出反应 。而得出的一切结论都是现实助理一直以来的证明：你可以通过坦诚说出自己的局限，让客户的专业性引导你进步并获取他们的信任 。但能够获得信任的真正秘诀是什么?是默默地学习以及尽可能多地了解一个人，直到你能以一种他们意想不到的体贴给他们带来惊喜 。比如说，在合适的时候给他的兄弟姐妹一个完美的礼物建议，或者是推荐似乎适合他们的酒店 。一个好助手要做的是给你选择的空间，让你做决定，而不是把它的意见强加于你 。
随时间推移的屏幕演变
这些经验基于于微软今天如何处理AI设计 。首先的一个原则是人应该是主角 。还有一条原则，即关系应该随着时间的推移而发展 。为此，微软正在尝试建立一个不同的AI适应模型 。这个想法并不是想让所有人知道惊叹于机器的能力，而是通过提供供用户选择的选项，来默默获得用户的信任 。然后，当时机成熟时，提供超过用户预期的更聪明的东西 。
弗里德曼说：「让人们立即获得所有这些惊人能力的这种相反情况可能会超负荷，仍然会有30%的错误可能性 。「这些模式还不会根据高可信度建议进行调整，然后实现信任的飞跃性提升 。我们正在努力调整并建立一种关系，因为你必须借鉴人与人之间的关系是如何建立的 。」
他给出了一些例子，比如观察到在制作PPT时，那些看看有哪些同事做了类似的演示以及哪些幻灯片值得借鉴就做得很好 。弗里德曼补充道：「如果你还没有相关内容的权限，系统可能帮你说明 。」 这些例子都暗示着UX在过去20年中发展的方式的反面 。随着与用户的关系不断发展，屏幕会随着时间的推移而发生变化，而不仅仅是一系列针对可用性进行优化的屏幕 。
劳伦斯说，关键在于，在计算机能做什么和应该做什么之间存在一种张力 。「你如何做到尊重用户?有思想的设计诠释是如何让他们知道自己想要的，并且给到他们选择 。」劳伦斯补充道 。但培养正确的人际关系不仅仅是创造机器和观察人们喜欢他们的程度 。相反，它应该要回到更深层次的真相：当完全没有机器参与时，人们彼此间为了形成关系而做的事情 。
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