編者按：來自 MIT 的資深設計師 Alex Klein 撰寫了這篇文章，他結合現在各大 AI 企業和研究團隊，深入考慮 AI 時代設計師轉型的應該具備的三項核心能力。以下是正文：

「這些笨拙的 AI 模型需要我們的幫助！」這是我上周做完用戶測試后最大的最強烈的感覺。

從表面上看，我做的那個用戶測試看起來就像一個傳統的可用性測試，有一個樂觀的研究人員（就是我），一個不知情的參與者，以及一系列需要使用數字工具完成的任務。

然而，這項測試之所以獨特，是因為它本質上是評估一項新穎的 AI 功能。

在這個測試中，我所面對的場景在未來可能會經常遇到：作為研究人員的我會像參與者一樣，仔細地分析 AI 模型的行為和感知能力。事實上，這讓整個測試仿佛出現了兩個參與者，當「兩個人」試圖一起完成任務時，每個細節都值得反復研究。

而且，就像任何高素質的用戶測試一樣，測試本身揭示了許多事情——產品明顯有改進的空間，而這種改進和以往截然不同，因為它跨越兩個維度：人類和 AI 模型。

最近一年多狂飆突進的 AI 產品當中，似乎存在一個隱藏的設定，那就是你只要將 AI 服務的 API 和任意產品結合，就能驅動它直接產出價值，而且這個過程中，可以直接繞過設計需求。

然而，上周我們的用戶測試揭示了相反的事實：我們不僅必須研究人類用戶的期望、行為和特點，而且還必須將 AI 視作用戶，再分析一遍，并結合兩者。

未來 AI 產品體驗的成功，依然取決于設計。

UX 設計的逆向推導

對于設計學科來說，2023 是令人沮喪的一年。整個設計行業直面了一場清算，經歷了大面積裁員，很多企業轉而支持任何能夠增加利潤并推動短期增長的事情。更糟糕的是，在科技企業中，設計部門上似乎籠罩著更大的陰云，21世紀前20年由蘋果引領并推動的設計變革，最終并沒有帶來有效的結果。

現在，下一個科技大時代已經到來。預計到 2024 年，人工智能軟件公司的增長速度，將比非人工智能軟件公司的增長多 63% 。

在目前的情形下，士氣低落的設計師群體似乎沒法憑借我們獨特的技能來主導方向，而是退后一步等待研發和工程師開路。但是設計師對于 AI 的成功應用同樣至關重要，對于企業同樣價值非凡，現在和之前的歷次變革一樣，設計師需要調整姿態和規則。就像之前的移動端數字化轉型一樣，設計師可以幫助公司和產品，從頭開始重塑體驗和流程，而這是一項艱巨的任務。

重塑「體驗設計 3.0」 中的 CX/UX

上周，我寫了一篇關于 AI 將如何推動 CX/UX（客戶體驗/用戶體驗） 重塑的文章，我將其稱為「體驗設計 3.0」。AI 的出現將會改變設計的對象和輸出的結果。下面是對那篇文章的簡單總結：

• UI 界面將會進化為 AI 助理。就像今天的產品通常指的是移動 APP 或數字 UI ，很快，產品指代的將會是 AI APP 或者說 AI 助理工具。用戶不再需要獨自在 APP 中導航，或者 UI 界面，而是將得到 AI 助理的持續支持。每個產品的價值都將通過其內置人工智能代理的質量來進行評估。
• 軟件功能/流程將會被「AI 技能」替代。在「體驗設計 3.0」中，如果一家公司想要為客戶創造差異化價值，那么它有一個選擇：增加 AI 助理的功能或「技能」來解決更多客戶需求。未來的產品路線圖將優先考慮這些「技能」而不是傳統的獨立功能。這些新的「技能」將提供更多價值，并且不會使導航復雜化，或者要求用戶學習新功能。
• 從線框圖/模型/原型進化為「場景地圖」。設計師仍然需要呈現出令人驚嘆的交互和感覺。然而，交付成果的性質將會改變。設計師不再需要制作勾勒固定路徑的線框，而是勾勒出場景地圖。這些地圖將闡明一系列開放式場景和靈活機動的用戶歷程，從根本上重新定義交互的含義。

當我們在 CX/UX 中探索這種新范式時，很明顯設計師的角色也將自此經歷重大的演變。

AI時代設計師需要的 3 大能力

在「體驗設計 3.0」 中，設計師要想保持價值，就必須培養三項基本能力。

能力 1：AI 策略

「策略」這個詞似乎有點抽象和唬人，然而，產品策略只是解決客戶問題的行動計劃。

這對企業和公司來說至關重要，尤其是現在。因為AI 「軍備競賽」導致企業瘋狂地進行概念驗證并開發各種隨機的功能，而這些功能并不能解決真正的用戶需求。

AI 只是為用戶提供差異化??價值的杠桿，企業和公司需要幫助用戶弄清楚，他們可以使用哪些杠桿。

此外，企業應該利用 AI 戰略性地重塑 CX 和 UX，也就是用戶體驗/客戶體驗，而不是等到后面再行補充。

這一能力的前置條件：

• 深入了解客戶和用戶的需求
• 對生成式 AI 有基本的了解（請參閱 Google 的免費 G??enAI學習路徑）
• 能夠洞悉哪些功能和需求能夠通過機器學習來解決。（參見Jess Holbrook的入門書）
• 能夠設想未來的 AI 體驗，將 3.0 CX/UX 的力量變為現實。（我見過的最好的例子是蒂娜·莫納漢博士在自主創新峰會上的演講。錄音可在此處獲取。）

能力 2：AI 交互設計

在 AI 時代，交互設計看起來完全不同了。我們習慣于沿著可預測結果的線性路徑來進行設計，但現在，開放式交互和靈活的路徑，帶來了無限的可能性。

我們已經從設計「水滑梯」（專注于最小化摩擦并確保流動性）轉向「波浪池」（沒有明確的路徑，每個用戶都以獨特的方式參與）。

在 AI 的新景觀中，用戶所處的「環境」就像波浪池一樣，設計師的目標是創造條件，為用戶帶來安全感和有價值的體驗。

交互設計將變得比標準模式的 UI 組件更加抽象。這需要在用戶開始體驗時，深入了解用戶的期望，能夠準確判斷成功和失敗，以及對潛在風險和漏洞有足夠的判斷力。

谷歌的 People+AI 倡議當中強調了設計 AI 交互時需要考慮的四個關鍵領域：

• 可接受的操作
• 不可接受的操作
• 不確定性的閾值
• 存在的漏洞

該框架為設計有效的人工智能交互提供了指引。

這一能力的前置條件：

• 有為了 AI 功能改進用戶測試方法的能力
• 能夠定義成功交互的標準（請參閱 Google 的交互策略方法）
• 了解新興的交互的最佳實踐（請參閱 IBM 的 GenAI 設計原則）

能力 3：模型設計

一般而言，開發和設計領域之間有著明顯的劃分，最優秀的設計師和工程師偶爾會交叉進行富有成效的討論，然后返回各自的領域。

然而現在，自然語言處理可以與 AI 大模型直接交互，從而大大縮小了兩個學科之間的差異。

你可以通過編寫提示詞，來清楚地指示模型執行任務，而不是編寫代碼。在整個人類文本語料庫上訓練模型的奇怪之處在于，它具有人類的許多特性。（我的意思是，即使使用笑臉表情符號也可以提高輸出的性能。）

這為設計師提供了新的機會，這意味著設計師可以將他們的認知和共情用戶的技能，直接應用到 AI 模型中。

事實上，我確信普通設計師的快速寫作能力，可能會超過工程師。?? 因為設計師在提煉復雜的用戶需求和清晰傳達需求方面，擁有豐富的經驗。

為此，設計師需要超越「綠野仙蹤」實驗，并輕松地向開發人員描述理想的體驗。

這一能力的前置條件：

• 了解設計在 AI 大模型開發過程中的價值（參見 Paz Perez對「模型設計師」的插圖）
• 具備編寫有效提示詞的專業知識（請參閱 Open AI 提示詞指南）
• 對大模型如何運作有基本的了解（參見 Stephen Wolfram 的總結）

結語

讓我們面對現實吧：沒有人會坐等設計師在 AI 世界中變得有價值。

但事情是這樣的：企業確實需要設計師所擁有一些能力，尤其是設計師解決沒有明顯答案難題的獨特技巧。

請記住，沒有人知道所有答案。整個 AI 對于每個人來說都是新鮮事物，我們都在努力共同解決未來一系列的問題。

本文最初發表在Empathy & AI上。

參考來源

可用性測試，尼爾森諾曼集團https://www.nngroup.com/articles/usability-testing-101/
人工智能的經濟潛力，麥肯錫 https://www.mckinsey.com/capability/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potial-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#key-insights
用戶體驗研究清算就在這里， Judd Antin https://medium.com/onebigthought/the-ux-research-reckoning-is-here-c63710ea4084
為什么美國企業界與Fastcompany分手https://www.fastcompany.com/90779666/why-corporate-america-broke-up-with-design
2024 年初初創公司的突然重新定價，Tom Tunguz https://tomtunguz.com/the-ai-premium-multiples-2024/
GenAI 將改變我們的設計方式，HBR https://hbr.org/2023/12/genai-will-change-how-we-design-jobs-heres-how
體驗 3.0 就在這里， Alex Klein https://empathyandai.beehiiv.com/p/experience-30
GenAI 策略剖析， Alex Klein https://empathyandai.beehiiv.com/p/ai-make- humancenteredness-feel-irrelevant
以人為中心的機器學習， Jess Holbrook https://medium.com/google-design/ human-centered-machine-learning-a770d10562cd
自主創新峰會，創新委員會https://www.boardofinnovation.com/autonomous-innovation-summit/
交互設計政策， People+AI https://medium.com/people-ai-research/interaction-design-policies-design-for-the-opportunity-not-just-the-task-239e7f294b29
IBM GenAI 設計原則，https://medium.com/design-ibm/design-principles-for-generative-ai-applications-791d00529d6f
提示工程指南，OpenAI https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
ChatGPT 是做什么的，為什么有效？， Stephen Wolfram https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
大模型設計師的崛起， Paz Perez https://uxdesign.cc/the-rise-of-the-model-designer-cef429d9c134