編者按：基于 AI 的各種產品越來越多，這些 AI 大都依托提示詞來生成內容，那么這些產品和服務當中的提示詞要如何安置，如何設計？資深設計師基于微軟出品的 Microsoft Designer 產品的設計，梳理出了 6 個設計原則，下面是正文：

Microsoft Paint 我一直在接觸，當我聽到 Microsoft Designer 發布的時候，我就開始為此感到興奮了。微軟這種體量的公司開始認真地使用 AI 技術的時候，它真的會讓 AI 惠及用戶。不僅僅是 Microsoft Designer，他們還將各種 AI 相關的技術應用到其他產品線當中。

比如微軟的 Bing 搜索引擎也加入了 Image Creator 的功能。微軟正在通過引導用戶編寫文本提示信息，讓用戶借此獲得視覺內容，開始適應新的計算機運作方式。

「編寫文本提示詞是一門藝術，借此可以從 ChatGPT、Dall-E2 和 Midjourney 獲得你想要的視覺內容。」

如果你曾經嘗試過這類文本轉圖片的人工智能服務，那么你應該知道這類服務的不可預測性。生成需要正確風格的圖像，可能需要很長時間的嘗試，而為了讓 AI 按照需求運作所進行的反復試驗則被稱為「提示詞設計」和「提示詞工程」。

AI 產品的提示詞設計原則

AI 生成服務的不可預測性并非無法優化，有時候對提示詞進行調整就能獲得不一樣的結果。我觀察到 Microsoft Designer 會指引用戶調整提示詞，以獲得更加可靠的內容輸出，降低時間和算力上的浪費。

微軟、Dall-E2 和用戶

首先，了解所涉及到的技術和受眾很有必要。Microsoft Designer 在 AI 技術上并不是微軟自身的新技術，而是基于 OpenAI 出品的 Dall-E2 的產品：

關于Dall-E2的介紹：

Microsoft Designer 本身是一種面向營銷和運營人員用來創建社交媒體內容的工具，它更像是擁有人工智能加持的 Canva，和 Figma 或者其他的 UI 設計類工具有著巨大的差別。

除了 Microsoft Designer 之外，微軟順道推出的 Bing Image Creator 也采用了類似的技術，它類似 Bing 的圖像搜索，但是實際上獲得的圖片是基于描述使用 AI 生成的。

以下是微軟引導新用戶使用提示詞生成 AI 圖像的一些設計原則。

1、熟悉原則：提供熟悉的上下文環境

人們經常將新事物存在的風險和不確定性聯系起來，而人工智能圖片生成服務就很符合這種特征。

「人類天生就喜歡熟悉的事物，無論是文字、產品還是體驗。」

為了讓大家更加熟悉，Microsoft Designer 將 AI 圖片生成器生成圖片作為一個選項提供出來，和其他的圖片上傳選項擺放在一起：

用戶可以選擇：

• 從設備直接上傳
• 從手機上傳
• 打開媒體庫
• 用 AI 生成圖片

AI 和熟悉的上傳內容擺放在一起，自然融入到大家熟悉的流程當中，讓人感覺 AI 和我們日常操作沒有太多區別。

「與其一頭扎入算法當中，不如想象如今的用戶是如何完成日常的操作的。」

而在 Bing Image Creator 當中，AI 的運用方式則有所不同，它更接近用戶日常使用 Bing 搜索引擎一樣，唯一的區別在于，原本搜索欄所需要的填寫的是AI 提示詞，而 AI 生成圖片的呈現方式則類似于 Bing 搜索圖片的界面，整個體驗無縫地和 Bing 搜索引擎的內容呈現保持一致。

2、透明原則：AI 并非魔法

有許多工具在用戶實際使用過程中，壓根沒有提到他們生成內容的時候用到了 AI 技術，有時候用戶需要通過其他的渠道或者深入挖掘調研才能知道相關的信息。

Microsoft Designer 在你創建內容的醒目位置，運用工具提示的方式來告知用戶他們所使用的技術細節：

盡管對于用戶而言，DALL-E2 是一個陌生的專業術語，但是后面緊跟著詳細的解釋，而不是將 AI 本身模糊化讓它聽起來像「魔法」一樣。這段描述還可以傳達出微軟對于 AI 技術在道德層面上的理解和關注，并且會盡量清晰地展示背后的內容。

「如今，太多人將人工智能（AI）視作為另外一種神奇的技術，對于它的工作原理知之甚少。」

最后，將這些信息置于工具提示控件當中，也是盡量讓技術術語不妨礙用戶的正常使用，但是由于呈現樣式會很清晰地同普通控件以及界面其他內容區分開，因此不會對用戶造成可訪問性上的障礙。

3、道德原則：強調 AI 的道德性

作為新生事物，AI 的不確定性讓它很容易被不道德地使用。怎么使用才是道德的，這當中有很多模糊的地方，因為當下每天都會有新的用例出現，很多藝術創作者仍然會因為風格被盜用而感到憤怒，但是 AI 的藝術圖片生成的速度從未放緩。

「為了防止 DALL-E2 在 Designer 和 Image Creator 中生成的結果不合理，我們正在和開發 DALL-E2 的 OpenAI 一起采取措施優化，并根據需求改進我們生成圖片的方法。」

而在用戶這一端，Microsoft Designer 的程序會在工具提示當中多次提示用戶，如果生成的結果不合理、不符合預期的時候，讓用戶盡量提供反饋來幫助系統優化結果，以期后續給用戶更好的結果：

Bing Image Creator 當中，也采用了類似的策略，每個 AI 生成的圖片附近都會有說明性的工具提示，其中會包含相關的道德規范，以及常見問題的相關回答：

4、解釋原則：告知用戶結果的來源

解決了道德問題之后，根據 AI 用戶體驗設計原則，AI 程序應該能夠讓用戶追溯到它原始的數據點，或者讓用戶以某種方式了解圖片內容生成的方法，以提高內容的可信度。

「如果你是從多個來源聚合數據，那么請將它們分解開來讓用戶可以重現這個結果。這些信息應該作為用戶流程中的一部分，并且通過一致的 UI 界面呈現出來。——《UX of AI》」

絕大多數的 AI 汪中，從 OpenAI 的 DALL-E2 到 Prompt Hero 這樣的 AI 靈感素材網站，都會在圖片內容上公開展示每個圖片的原始來源。Microsoft Designer 以相同的方式來解釋來源，當你懸停在任何一個 AI 生成的圖片上的時候，它會以工具提示的方式展示來源：

這些 AI 生成圖的原始來源，會呈現在界面的右側，同時會使用文本「我們使用您的描述內容和 AI 為您設計出這些圖片」，借此來陳述設計的來源。

不過，Microsoft Designer 并沒有展示具體的創建圖片的數據點，也沒有詳細解釋 AI 的工作方式，這可能和 DALL-E2 的工作方式有關系，它無法實現。另外，作為一個商業產品，太過細致的內容可能超出了范疇。

5、引導原則：為用戶提供建議

AI 提示詞對于很多用戶而言可能會比較陌生，因為提示詞文本需要符合 AI 處理信息的邏輯。OpenAI 甚至提供了「最佳實踐快速指南」，而GPT-3 的經驗則是：

• 對所需要的背景、結果、長度、格式、風格盡可能進行具體詳細的描述
• 詳細闡明所需要輸出的格式
• 從 zero-shot 開始，然后嘗試 few-shot，如果兩者都無效，再進行微調

用戶第一次撰寫 AI 提示詞文本的時候，可能會感覺非常陌生，而 Microsoft Designer 選擇了最直接的策略，就是使用自動建議來輔助用戶：

和前面提到的熟悉原則類似，結合我們的搜索習慣，搜索建議文本也是我們所熟悉的東西。

另外，這也意味著，后臺必然是有著大量的用例來支撐這些自動建議文本。

6、掌控原則：讓用戶掌握主動權

盡管引導用戶有幫助，但是依然要讓用戶擁有掌控權，按照他們的方式來進行創建。所以，產品本身不要完全依靠人工智能，允許用戶選擇跳過一些步驟，讓用戶選擇符合他們需求的流程，讓 AI 和用戶協作，而不是讓 AI 來接管一切。

比如，當 AI 不符合用戶需求的時候，用戶依然可以選擇自己事先準備的圖像來繼續設計。在 Microsoft Designer 當中，AI 生成的圖片組當中始終有取消的選項，同時「從空白畫布開始創建」的選項始終存在：

這意味著用戶即使完全不使用 AI 功能，依然可以借助自己準備的素材完整地創建出整套的營銷內容和圖片。

結語

盡管我確實想將上述的設計策略視作為一組設計法則，但是實際上它們更像是一套可供遵循的概念和范例，但是它們確實可以幫助你設計 AI 產品，這些案例和方法讓你可以無需重新造輪子。

人工智能技術確實在快速發展，但是此時的應用類型和場合依然有限，隨著各種工具逐步發展，這些設計方法和用例會進一步完善。關于 AI 的 UX 設計，Lennart Ziburski 撰寫了精彩的入門技巧，而本文也從中汲取了不少營養。