AI时代的设计师，必须掌握这3个核心能力！

编者按：来自 MIT 的资深设计师 Alex Klein 撰写了这篇文章，他结合现在各大 AI 企业和研究团队，深入考虑 AI 时代设计师转型的应该具备的三项核心能力。以下是正文：

「这些笨拙的 AI 模型需要我们的帮助！」这是我上周做完用户测试后最大的最强烈的感觉。

从表面上看，我做的那个用户测试看起来就像一个传统的可用性测试，有一个乐观的研究人员（就是我），一个不知情的参与者，以及一系列需要使用数字工具完成的任务。

然而，这项测试之所以独特，是因为它本质上是评估一项新颖的 AI 功能。

在这个测试中，我所面对的场景在未来可能会经常遇到：作为研究人员的我会像参与者一样，仔细地分析 AI 模型的行为和感知能力。事实上，这让整个测试仿佛出现了两个参与者，当「两个人」试图一起完成任务时，每个细节都值得反复研究。

而且，就像任何高素质的用户测试一样，测试本身揭示了许多事情——产品明显有改进的空间，而这种改进和以往截然不同，因为它跨越两个维度：人类和 AI 模型。

最近一年多狂飙突进的 AI 产品当中，似乎存在一个隐藏的设定，那就是你只要将 AI 服务的 API 和任意产品结合，就能驱动它直接产出价值，而且这个过程中，可以直接绕过设计需求。

然而，上周我们的用户测试揭示了相反的事实：我们不仅必须研究人类用户的期望、行为和特点，而且还必须将 AI 视作用户，再分析一遍，并结合两者。

未来 AI 产品体验的成功，依然取决于设计。

UX 设计的逆向推导

对于设计学科来说，2023 是令人沮丧的一年。整个设计行业直面了一场清算，经历了大面积裁员，很多企业转而支持任何能够增加利润并推动短期增长的事情。更糟糕的是，在科技企业中，设计部门上似乎笼罩着更大的阴云，21世纪前20年由苹果引领并推动的设计变革，最终并没有带来有效的结果。

现在，下一个科技大时代已经到来。预计到 2024 年，人工智能软件公司的增长速度，将比非人工智能软件公司的增长多 63% 。

在目前的情形下，士气低落的设计师群体似乎没法凭借我们独特的技能来主导方向，而是退后一步等待研发和工程师开路。但是设计师对于 AI 的成功应用同样至关重要，对于企业同样价值非凡，现在和之前的历次变革一样，设计师需要调整姿态和规则。就像之前的移动端数字化转型一样，设计师可以帮助公司和产品，从头开始重塑体验和流程，而这是一项艰巨的任务。

重塑「体验设计 3.0」 中的 CX/UX

上周，我写了一篇关于 AI 将如何推动 CX/UX（客户体验/用户体验） 重塑的文章，我将其称为「体验设计 3.0」。AI 的出现将会改变设计的对象和输出的结果。下面是对那篇文章的简单总结：

• UI 界面将会进化为 AI 助理。就像今天的产品通常指的是移动 APP 或数字 UI ，很快，产品指代的将会是 AI APP 或者说 AI 助理工具。用户不再需要独自在 APP 中导航，或者 UI 界面，而是将得到 AI 助理的持续支持。每个产品的价值都将通过其内置人工智能代理的质量来进行评估。
• 软件功能/流程将会被「AI 技能」替代。在「体验设计 3.0」中，如果一家公司想要为客户创造差异化价值，那么它有一个选择：增加 AI 助理的功能或「技能」来解决更多客户需求。未来的产品路线图将优先考虑这些「技能」而不是传统的独立功能。这些新的「技能」将提供更多价值，并且不会使导航复杂化，或者要求用户学习新功能。
• 从线框图/模型/原型进化为「场景地图」。设计师仍然需要呈现出令人惊叹的交互和感觉。然而，交付成果的性质将会改变。设计师不再需要制作勾勒固定路径的线框，而是勾勒出场景地图。这些地图将阐明一系列开放式场景和灵活机动的用户历程，从根本上重新定义交互的含义。

当我们在 CX/UX 中探索这种新范式时，很明显设计师的角色也将自此经历重大的演变。

AI时代设计师需要的 3 大能力

在「体验设计 3.0」 中，设计师要想保持价值，就必须培养三项基本能力。

能力 1：AI 策略

「策略」这个词似乎有点抽象和唬人，然而，产品策略只是解决客户问题的行动计划。

这对企业和公司来说至关重要，尤其是现在。因为AI 「军备竞赛」导致企业疯狂地进行概念验证并开发各种随机的功能，而这些功能并不能解决真正的用户需求。

AI 只是为用户提供差异化​​价值的杠杆，企业和公司需要帮助用户弄清楚，他们可以使用哪些杠杆。

此外，企业应该利用 AI 战略性地重塑 CX 和 UX，也就是用户体验/客户体验，而不是等到后面再行补充。

这一能力的前置条件：

• 深入了解客户和用户的需求
• 对生成式 AI 有基本的了解（请参阅 Google 的免费 G​​enAI学习路径）
• 能够洞悉哪些功能和需求能够通过机器学习来解决。（参见Jess Holbrook的入门书）
• 能够设想未来的 AI 体验，将 3.0 CX/UX 的力量变为现实。（我见过的最好的例子是蒂娜·莫纳汉博士在自主创新峰会上的演讲。录音可在此处获取。）

能力 2：AI 交互设计

在 AI 时代，交互设计看起来完全不同了。我们习惯于沿着可预测结果的线性路径来进行设计，但现在，开放式交互和灵活的路径，带来了无限的可能性。

我们已经从设计「水滑梯」（专注于最小化摩擦并确保流动性）转向「波浪池」（没有明确的路径，每个用户都以独特的方式参与）。

在 AI 的新景观中，用户所处的「环境」就像波浪池一样，设计师的目标是创造条件，为用户带来安全感和有价值的体验。

交互设计将变得比标准模式的 UI 组件更加抽象。这需要在用户开始体验时，深入了解用户的期望，能够准确判断成功和失败，以及对潜在风险和漏洞有足够的判断力。

谷歌的 People+AI 倡议当中强调了设计 AI 交互时需要考虑的四个关键领域：

• 可接受的操作
• 不可接受的操作
• 不确定性的阈值
• 存在的漏洞

该框架为设计有效的人工智能交互提供了指引。

这一能力的前置条件：

• 有为了 AI 功能改进用户测试方法的能力
• 能够定义成功交互的标准（请参阅 Google 的交互策略方法）
• 了解新兴的交互的最佳实践（请参阅 IBM 的 GenAI 设计原则）

能力 3：模型设计

一般而言，开发和设计领域之间有着明显的划分，最优秀的设计师和工程师偶尔会交叉进行富有成效的讨论，然后返回各自的领域。

然而现在，自然语言处理可以与 AI 大模型直接交互，从而大大缩小了两个学科之间的差异。

你可以通过编写提示词，来清楚地指示模型执行任务，而不是编写代码。在整个人类文本语料库上训练模型的奇怪之处在于，它具有人类的许多特性。（我的意思是，即使使用笑脸表情符号也可以提高输出的性能。）

这为设计师提供了新的机会，这意味着设计师可以将他们的认知和共情用户的技能，直接应用到 AI 模型中。

事实上，我确信普通设计师的快速写作能力，可能会超过工程师。😲 因为设计师在提炼复杂的用户需求和清晰传达需求方面，拥有丰富的经验。

为此，设计师需要超越「绿野仙踪」实验，并轻松地向开发人员描述理想的体验。

这一能力的前置条件：

• 了解设计在 AI 大模型开发过程中的价值（参见 Paz Perez对「模型设计师」的插图）
• 具备编写有效提示词的专业知识（请参阅 Open AI 提示词指南）
• 对大模型如何运作有基本的了解（参见 Stephen Wolfram 的总结）

结语

让我们面对现实吧：没有人会坐等设计师在 AI 世界中变得有价值。

但事情是这样的：企业确实需要设计师所拥有一些能力，尤其是设计师解决没有明显答案难题的独特技巧。

请记住，没有人知道所有答案。整个 AI 对于每个人来说都是新鲜事物，我们都在努力共同解决未来一系列的问题。

本文最初发表在Empathy & AI上。

参考来源

可用性测试，尼尔森诺曼集团https://www.nngroup.com/articles/usability-testing-101/
人工智能的经济潜力，麦肯锡 https://www.mckinsey.com/capability/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potial-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#key-insights
用户体验研究清算就在这里， Judd Antin https://medium.com/onebigthought/the-ux-research-reckoning-is-here-c63710ea4084
为什么美国企业界与Fastcompany分手https://www.fastcompany.com/90779666/why-corporate-america-broke-up-with-design
2024 年初初创公司的突然重新定价，Tom Tunguz https://tomtunguz.com/the-ai-premium-multiples-2024/
GenAI 将改变我们的设计方式，HBR https://hbr.org/2023/12/genai-will-change-how-we-design-jobs-heres-how
体验 3.0 就在这里， 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
以人为中心的机器学习， Jess Holbrook https://medium.com/google-design/ human-centered-machine-learning-a770d10562cd
自主创新峰会，创新委员会https://www.boardofinnovation.com/autonomous-innovation-summit/
交互设计政策， People+AI https://medium.com/people-ai-research/interaction-design-policies-design-for-the-opportunity-not-just-the-task-239e7f294b29
IBM GenAI 设计原则，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，为什么有效？， Stephen Wolfram https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
大模型设计师的崛起， Paz Perez https://uxdesign.cc/the-rise-of-the-model-designer-cef429d9c134