「聊天界面，本質上是一種懶惰的產物。」

大多數 AI 產品都在做 chatbot。對話框是最簡單直接的人類與 AI 交互的「接口」，同時也是一個 AI 產品最低成本上線的方式。

但「對話框」一定是最佳交互的形式嗎？近期一篇在 Medium 上受到熱議的文章《Are we designing AI products all wrong？》，提出了一些不同的看法：

• 聊天界面，本質上是一種懶惰的產物。

• 我們需要反對「Chat-UI 癡迷」。我們構建的界面要求用戶學習我們的系統，而不是讓系統去適應用戶的思維。

• AI 的角色是賦能現有工作流，而不是用一種劣質的交互模式取代。

• AI 工作流需要「豐富的、多模態的交互模式」，但對話式界面根本無法支持。

• 到 2025 年仍在構建「聊天優先」模式的 AI 公司，將難以與那些構建工作流原生 AI 體驗的公司相抗衡。

作者 Hoang Nguyen，超過 14 年產品設計與開發的經驗，目前任職于 FireGroup Technology，主導產品策略與設計執行。

以下為文章全文，Founder Park 進行了適當的調整及編譯。

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各位設計師同行，是時候談一談了。當我們一直在完善我們的 Figma 原型和在微交互的細節里精雕細琢時，整個 AI 行業已經不自覺地走進了我們職業生涯中最大的 UX 設計失敗。更糟的是，我們都是同謀。

作為產品設計師、設計總監或者等等其他職位，我們以通過精妙的交互設計來解決復雜用戶難題而自豪。但當涉及到 AI 產品時，我們不約而同地集體放棄了所有的設計原則，默認采用了最懶惰、最省事的解決方案：無處不在的聊天框。

01聊天界面，本質上是懶惰的產物

現在每個 AI 產品看起來都一模一樣，這個事實讓我們感到恐懼。

從左到右依次為 Claude、 Airtable、Perplexity、ChatGPT、Manus、DeepSeek 的應用頁面截圖

ChatGPT、Claude、Perplexity、DeepSeek、Manus……打開任何一個 AI 產品，你都會看到同樣令人審美疲勞的界面：底部的消息框、聊天氣泡、側邊欄歷史記錄。十二個主流 AI 平臺，界面幾乎完全相同。這不是以用戶為中心的設計，而是設計者的失職。

一個大家都不愿戳破的真相是：聊天界面，本質上是懶惰的產物。

UX 專家 Amelia Wattenberger 曾坦率地指出，「chatbot 不是界面的未來」，因為對于那些懶得費心設計真正優秀 UX 的開發者來說，這是「一條阻力最小的捷徑」。我們都成了所謂的「ChatGPT 崇拜」的盲目模仿者，只復制表面形式但不理解實質。

但實際上，對于大多數用戶來說，根本上就不擅長使用聊天界面。而我們設計的系統，非但沒有修復底層問題，反而在界面失靈時將責任更多地歸咎于用戶。

這種情況無處不在，但是我們選擇了忽略。因為一旦承認我們錯了，就意味著我們承認在錯誤的范式上浪費了幾個月的時間。

02chatbotAI工具將近一半的潛在用戶拒之門外

以內容策略師 Maya 為例，她正在使用一款典型的 AI 寫作工具。Maya 在一個聊天界面里花了三十分鐘試圖完善一篇博客大綱。Maya 輸入一個請求，得到一個回應，把它復制到 Google Docs，發現需要修改，又回到聊天界面，再次解釋上下文，得到新的回復后，再手動整合進原有文檔。這個過程如此往復。

「這就像和一個有健忘癥的人對話，」 Maya 解釋說。「我花在解釋我想做什么上的時間，比實際動手做事的時間還多。」

相關數據也印證了 Maya 的無奈感受。用戶有 11% 到 27% 的計算時間，都耗費在了與 AI 的低效交互上，其中 26% 的問題最終沒能得到解決。作為設計師，這些數字應該讓我們覺得「如坐針氈」。

Nielsen Norman Group 的研究表明，由于存在表達障礙，基于聊天的AI工具將近 50% 的潛在用戶拒之門外。Jakob Nielsen 將此稱「根深蒂固的可用性問題」，用戶為了實現最基本的功能，不得不成為一個「提示詞工程師」。

對于設計團隊來說，這里有一個令人不安的真相：我們構建的界面要求用戶學習我們的系統，而不是讓系統去適應用戶的思維。這是 UX 設計的大忌，我們都有罪。

最有力的證據是，80% 的企業 AI 項目在試點階段后便難以繼續，根本原因是用戶接受度太低。那些看似精美的聊天界面，不僅效率低下，更是業務的「終結者」。

03不是所有產品都像谷歌搜索一樣簡單有效

在每一次項目會議上，總會有人提議：「就把它做得像 Google Search 那樣簡單。」作為設計領導者，我們需要抵制這種存在根本缺陷的比較。

Google Search 就像問去餐廳的路。你問一次，得到答案，就結束了。而 AI 協作就像和一位副廚一起烹飪，需要你們一起工作、品嘗、調整，迭代地創造一些東西。

Google Search 之所以有效，是因為搜索是一種簡單的、無狀態（stateless） 的交互：查詢、結果、完成。復雜性存在于算法中，而不是界面里。但 AI 協作需要反復迭代、依賴上下文且必須記錄狀態 （stateful）。正如 Smashing Magazine 所言，AI 工作流需要「豐富的、多模態的交互模式」，但對話式界面根本無法支持。

對于像 Maya 這樣的深度用戶來說，聊天界面造成了巨大的認知負荷。這些用戶花費時間去解釋上下文、重新組織提示詞，并手動將 AI 輸出轉移到真正的工作環境中。我們設計的界面，非但沒有減輕用戶的腦力負擔，反而加重了它。

需要澄清的是：我指的并不是那些只會復制粘貼 AI 生成內容的普通用戶，而是那些將 AI 理解為創意伙伴的重度用戶。這些用戶才是驅動 AI 產品成功的核心力量，但我們目前的設計正在讓他們大失所望。

04AIUX領域，哪些公司做對了？

當多數團隊還在為聊天氣泡的樣式反復修改時，少數公司已經在思考未來了。他們的成果，讓那些「聊天優先」的產品看起來是業余水平。

GitHub Copilot 截圖

GitHub Copilot 56% 的生產力提升來自于將 AI 無縫融入了開發者的實際工作環境，而不是一個單獨的聊天窗口。它的交互設計是非常優秀的：AI 建議會以內聯 （inline） 方式出現，有清晰的接受/拒絕機制和上下文感知能力。

Microsoft 365 Copilot 被近七成的財富 500 強公司采用，因為它將 AI 無縫融入了開發者的實際工作環境，而不是另開一個聊天窗口。這是系統性思維的最佳體現。

這些不僅僅是更好的產品，而是更好的設計案例。這些體驗背后的設計師明白一個「聊天優先」團隊所忽略的根本要點：AI的角色是賦能現有工作流，而不是用一種劣質的交互模式取代。

05AI產品設計可以這么做！

作為設計領導者，我們需要一套新的 AI 產品設計框架。基于對成功 AI 集成的研究和分析，我提出「混合工作空間 （Hybrid Workspace）」模型：

組件 1：工作環境 （The WorkEnvironment）

這是用戶完成實際任務的「主場」，包括文檔、畫布、電子表格、代碼編輯器、設計工具等。這不是什么革命性的見地，人們已形成固有的工作流與思維模式，我們應該尊重，而不是強行取代。

組件 2：智能層 （The Intelligent Layer）

這是將 AI 能力以感知上下文的方式，嵌入工作環境之中。它不是一個孤立的聊天界面，而是一個能理解語境、維持狀態、在不打斷心流的前提下提供相關輔助的智能伙伴。

• 我們可以從以下幾個切入點來集成這個智能層：

• • 內聯建議 （如 GitHub Copilot）

  • 基于用戶行為觸發的上下文面板

  • 對現有 UI 元素的漸進式增強

  • 在后臺默默工作的環境智能

注：圖源自 Sharang Sharma 的文章《Where should AI sit in your UI？》

（https://uxdesign.cc/where-should-ai-sit-in-your-ui-1710a258390e）

關鍵設計原則：

• 上下文感知：AI 清楚用戶正在做什么。

• 漸進式呈現：根據用戶熟練度，逐步解鎖高級 AI 功能。

• 融入工作流：AI 賦能現有模式，而不是另起爐灶。

• 降低認知負荷：讓用戶專注于工作本身，而非應付 AI。

這個框架解決了聊天界面的根本缺陷：「思考」和「行動」之間的壁壘。用戶在聊天框里構思，再手動將成果搬運到工作區。這個過程不僅認知成本高昂，更會徹底打斷心流狀態，這恰恰是所有 UX 專業人士都需要避免的。

06要用工作流架構師的思維模式去設計

我們需要停止像交互設計師一樣思考，而要開始像工作流架構師那樣思考。最成功的 AI 產品，優勢不在于對話能力更強，而在于更懂得如何理解并優化人類的工作模式。

Google 的設計團隊已經意識到這一轉變，強調 AI 設計需要通過「上下文集成」而不是「對話式交互」來「平衡人性與技術」。

Nielsen Norman Group 的一篇研究文章也指向了「生成式 UI」的未來趨勢，它能為特定用戶場景動態生成定制化界面；與一刀切的聊天框截然相反。

注：Nielsen Norman Group《Generative UI and Outcome-Oriented Design》

（https://www.nngroup.com/articles/generative-ui/）

致產品設計師：你的下一個代表作不應該是某個聊天界面。而應該是一個能證明你如何在保持可用性和用戶自主性的同時，將 AI 能力嵌入到復雜的工作流中。

致設計總監：你的競爭優勢在于建立一個能夠理解工作流設計的團隊，而不是優化對話式界面的團隊。在 AI 領域領先的公司，他們的設計領導者往往是能夠系統性地思考人機協作的未來。

07chatbot只是時代的「輔助輪」

我對于 AI UX 行業的預測是：到 2025 年仍在構建「聊天優先」模式的 AI 公司，將難以與那些構建工作流原生 AI 體驗的公司相抗衡。不是因為聊天本身不好，而是因為越是復雜的用戶，越需要精密的交互設計。

要想構建真正深度集成的 AI 體驗，其技術壁壘將形成聊天界面無法企及的「護城河」。解決工作流集成問題的團隊將有顯著優勢，而「聊天優先」的產品將變成僅靠價格競爭的同質化工具。

作為設計專業人士，我們面臨一個抉擇：是繼續在聊天氣泡和對話流程上修修補補，還是引領整個行業，去創造真正配得上用戶智慧與行業尊嚴的 AI 體驗。

聊天框時代只是我們的「輔助輪」，現在是時候去設計一些真正有價值的東西了。

請認真對待 Maya 的反饋：「我感覺這個 AI 真的懂我平時是怎么工作的。它沒有試圖取代我的方法，而是讓我的方法變得更好。」 這才是 AI UX 設計的未來。而這一切的開始，就是承認我們可能從一開始就走錯了路。

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