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定義AI未來的設(shè)計(jì)突破

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本文授權(quán)轉(zhuǎn)自:We—Design(ID:WeDesignCenter)

設(shè)計(jì)師們正在探索未知領(lǐng)域。十多年來,我們首次在用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)中面對(duì)一個(gè)未被開墾的全新領(lǐng)域。這里沒有現(xiàn)成的劇本,也沒有既定模式可供參考。即便是最前沿的 AI 實(shí)驗(yàn)室,也在通過實(shí)驗(yàn)不斷學(xué)習(xí),觀察哪些新交互方式能引發(fā)用戶共鳴。

這讓我想起移動(dòng)觸控界面初現(xiàn)時(shí),設(shè)計(jì)師們創(chuàng)造了如今我們習(xí)以為常的交互模式。正如早期 iOS 和 Android 的設(shè)計(jì)選擇定義了移動(dòng)計(jì)算時(shí)代,今天的突破正在塑造未來數(shù)十年我們與 AI 協(xié)作的方式。

實(shí)時(shí)觀察這些設(shè)計(jì)選擇引起的連鎖反應(yīng)令人著迷。當(dāng)某個(gè)設(shè)計(jì)奏效時(shí),競(jìng)爭(zhēng)者會(huì)爭(zhēng)相效仿——這不是出于懶惰,而是因?yàn)槲覀兌荚诠餐剿鬟@個(gè)新范式中的合理模式。

今天,我想重點(diǎn)介紹最激發(fā)我想象力的突破——那些塑造我們對(duì) AI 交互集體認(rèn)知的設(shè)計(jì)選擇。其中有些現(xiàn)在看來顯而易見,但每個(gè)突破是關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn),幫助我們更好地理解人類和 AI 會(huì)如何協(xié)作。

一、對(duì)話范式( ChatGPT )

核心洞察:人類本就擅長(zhǎng)通過對(duì)話表達(dá)復(fù)雜想法——何必讓他們學(xué)習(xí)新方式?

影響:確立對(duì)話作為人機(jī)交互的基礎(chǔ)范式。

對(duì)話式 AI 如今已無處不在,但正是這個(gè)突破性設(shè)計(jì)開啟了我們的AI時(shí)代。雖然 GPT 技術(shù)早已存在于 OpenAI 的開發(fā)者平臺(tái),但當(dāng)時(shí)并未引發(fā)廣泛共鳴——它看起來更像是開發(fā)者工具。我記得初次使用時(shí)雖感驚艷,卻未能激發(fā)我對(duì)于 AI 潛力的想象。

采用對(duì)話形式帶來了質(zhì)的改變,這被證明是本世代最重要的設(shè)計(jì)決策。聊天界面隨后被廣泛模仿,影響了幾乎所有后續(xù)消費(fèi)級(jí)AI工具。這波生成式 AI 浪潮以自然語言為核心,而對(duì)話正是用語言交流的核心,這種范式會(huì)持續(xù)存在。


▲ 上面是早期的 ChatGPT,下面是之前的開發(fā)環(huán)境。

二、來源透明( Perplexity

核心洞察:有來源標(biāo)注用戶無法驗(yàn)證 AI 的研究結(jié)論。

影響:讓 AI 搜索結(jié)果變得可驗(yàn)證

當(dāng)人們開始使用 ChatGPT 時(shí),缺乏引用來源成為一個(gè)普遍的痛點(diǎn)。雖然ChatGPT 能基于海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成回答,但無法追溯信息來源,使其難以用于嚴(yán)謹(jǐn)研究。

Perplexity 通過實(shí)時(shí)引用來源改變了這一狀況,使答案可追蹤驗(yàn)證。該功能被廣泛模仿(包括 OpenAI 的網(wǎng)頁搜索),解決了根本的信任問題:用戶不僅要答案,更要答案來源的可信度。


▲ 雖然在UI方面很簡(jiǎn)單,但引用來源是一個(gè)很大的進(jìn)步。

三、共同創(chuàng)作( Claude Artifacts )

核心洞察:對(duì)話不僅能生成文字,更能驅(qū)動(dòng)生成創(chuàng)意資產(chǎn)。

影響:開創(chuàng)對(duì)話生成創(chuàng)意資產(chǎn)的創(chuàng)作流程。

首次使用 Claude 里的Artifacts功能時(shí),我第一次感受到我不僅僅是和AI對(duì)話,而是和 AI 在共同創(chuàng)作。雖然之前和 ChatGPT 和 Claude 的對(duì)話有助于構(gòu)思,Perplexity 有助于研究,但“ Artifacts ”功能給了我驚奇的體驗(yàn)——我可以通過對(duì)話開啟創(chuàng)作流程,并將其中最好的部分轉(zhuǎn)化為可使用的創(chuàng)意資產(chǎn)。雖然生成資產(chǎn)之后的工作流仍需完善,但我們正朝著這個(gè)方向進(jìn)步。

對(duì)我而言,“ Artifacts ”功能證明AI協(xié)作將成為新型創(chuàng)作流程的核心,用戶將與 AI 共同生成創(chuàng)意成果。


▲ 和“ Artifacts ”對(duì)話共同創(chuàng)作。

四、自然交互(語音輸入)

核心洞察:語音比打字能實(shí)現(xiàn)更自然和更豐富的表達(dá)。

影響:降低和 AI 詳細(xì)討論的門檻。

許多人忽視了語音輸入的價(jià)值,這可能是源于對(duì)語音助手(比如 Siri )的固有想法。但現(xiàn)實(shí)是,AI 轉(zhuǎn)錄技術(shù)已非常成熟。

語音輸入是很關(guān)鍵的,因?yàn)樗層脩裟苷嬲\(yùn)用自然語言。當(dāng)人們使用文字來表達(dá)時(shí),會(huì)更仔細(xì)地組織語言。而口頭表達(dá)能讓用戶更即興地表達(dá),為語言模型提供更豐富的輸入——這正是 AI 非常需要的。實(shí)際體驗(yàn)表明,當(dāng)前語言模型完全能過濾掉口語中雜亂的部分(比如"呃""啊"),捕捉到用戶想要表達(dá)的意思。


▲ ChatGPT iOS 應(yīng)用上的語音輸入

五、工作流整合( Cursor IDE )

核心洞察:深度嵌入的 AI 能優(yōu)化工作流程。

影響:將代碼編輯器轉(zhuǎn)變?yōu)锳I驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)造工具。

Cursor 將 AI 創(chuàng)作流程直接整合到代碼庫(kù)中。某些功能讓人頓生"代碼編輯器本該如此"的感慨(如強(qiáng)大的 Tab 代碼補(bǔ)全)。作為前 UI 開發(fā)者,我已經(jīng)幾年沒有編寫代碼了。因?yàn)榇a語法和框架迭代更新,重新開始編程對(duì)我而言是困難的。Cursor 幫助我規(guī)避了這些困難:我可以問 Cursor 任何關(guān)于的代碼的細(xì)節(jié)問題并快速獲得解答。

Cursor 還展現(xiàn)了 AI 直接讀寫文件系統(tǒng)的強(qiáng)大能力,大幅提升了用戶的工作效率。


▲ 與現(xiàn)有的編碼工作流程的深度集成

六、環(huán)境輔助( X 平臺(tái)的 Grok)

核心洞察:用戶在到困惑/困難的時(shí)刻,最需要 AI 的幫助。

影響:實(shí)現(xiàn)內(nèi)容場(chǎng)景中的即時(shí) AI 輔助。

X 平臺(tái)上的 Grok 按鈕的十分實(shí)用。面對(duì) X 平臺(tái)的信息洪流,我常缺乏理解帖文的背景信息。Grok 提供一鍵式實(shí)時(shí)解讀,無論是表情包還是新聞標(biāo)題,都能快速獲得 AI 輔助解析。

隨著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容日益增加,這類輔助將愈發(fā)重要。雖然當(dāng)前設(shè)計(jì)仍有改進(jìn)空間,但已讓我期待在其他平臺(tái)看到類似功能。Grok 按鈕展示了環(huán)境輔助的價(jià)值。最終,我認(rèn)為操作系統(tǒng)級(jí)助手( Gemini、Siri 等)可能會(huì)提供此類功能。


▲ Grok 按鈕可以為用戶提供即時(shí)背景信息

七、過程透明( DeepSeek )

核心洞察:展示 AI 推理過程能獲得用戶更多的信任。

影響:通過展示 AI 推理使其更擬人化。

DeepSeek 最近憑借 R1 推理模型引發(fā)關(guān)注。雖然它不是市場(chǎng)上的第一個(gè)推理模型,它做出了一個(gè)關(guān)鍵的設(shè)計(jì)決策:暴露模型的思考過程。它展示了它是如何得到最后的結(jié)論的,這種推理語言也使其更加擬人化。用戶可以依此驗(yàn)證結(jié)論的合理性,甚至可能從 AI 的推理本身中找到值得繼續(xù)探索的想法。

這讓我想起進(jìn)度條對(duì)網(wǎng)頁應(yīng)用體驗(yàn)的革命性影響。無反饋會(huì)引起用戶的焦慮,進(jìn)度條的展示讓用戶知曉系統(tǒng)正在工作。展示 AI 推理同理——它證明系統(tǒng)確實(shí)正在運(yùn)作。


▲ DeepSeek 展示了它是如何“思考”得出結(jié)論的

八、總結(jié)思考

這些突破不僅是巧妙的交互/界面設(shè)計(jì)決策,更是人機(jī)交互新章節(jié)的開篇。每個(gè)突破都代表著有人勇敢的實(shí)驗(yàn),嘗試未有的模式,然后建立起能引起用戶共鳴的模式。

從 ChatGPT 的對(duì)話范式,到 Claude 的共同創(chuàng)作,再到 DeepSeek 的推理可視化——我們見證著新創(chuàng)意媒介的快速進(jìn)化。創(chuàng)新速度非但未減,反而在持續(xù)加速。但正是這種態(tài)勢(shì)令人興奮,我們不僅是觀察者,更是參與者。每位與 AI 協(xié)作的設(shè)計(jì)師、開發(fā)者和創(chuàng)作者,都有機(jī)會(huì)為人機(jī)交互的新模式做出貢獻(xiàn)。

在科技浪潮奔涌向前的當(dāng)下,人工智能正深刻重塑我們的生活與工作。人機(jī)之間的關(guān)系,也從簡(jiǎn)單交互邁向深度協(xié)作。想知道如何在這一趨勢(shì)下把握體驗(yàn)設(shè)計(jì)的新方向嗎?2025 年 10 月將在北京舉辦的 IXDC 國(guó)際體驗(yàn)設(shè)計(jì)大會(huì)聚焦 “人機(jī)共生:人工智能時(shí)代人機(jī)協(xié)作新范式” ,作為全球領(lǐng)先的用戶體驗(yàn)創(chuàng)新盛會(huì),它將匯聚前沿理念與實(shí)踐。一起來關(guān)注這場(chǎng)盛會(huì),探索人機(jī)協(xié)作的無限可能。

文章轉(zhuǎn)載:We—Design,版權(quán)歸原作者所有

原文鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/JYJdT7FFcLk_mc8pq9smHw

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編排 | 黃春燕

終審 | 蘇 菁

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