不久之前，我还坚信我的工作不会被人工智能所左右。虽然我现在仍然大体上相信这一点，但人们争相采用人工智能解决方案的速度之快令人担忧，这让我开始怀疑。我不能责怪他们；人工智能解决方案快速、一致，而且从表面上看，通常都很有吸引力。我很乐意将人工智能融入我的工作流程中（我已经这样做了），但我并不认同人工智能应该处于创作过程的中心这一观点。它无法创造；它只能复制——麻省理工学院领导的一系列实验强调了生成性人工智能依赖于模式而不是新颖的思维。虽然这种复制效果越来越好，但它仍然依赖于已经完成的工作。正是这一部分被忽视了；世界只看到了快速、可接受的解决方案，而这正是让我担心的部分。
几十年来，我们在用户体验领域一直宣扬同理心、共同创造以及理解用户个体的重要性。然而，在实践中，这些原则仍然与紧迫的时间表和狭隘的“可用”定义相冲突。正如 Adyanth Natarajan 所说，无障碍设计方面的失败反映出用户体验行业仍然主要面向一小部分人群。同样，Andrew Tipp 认为，虽然包容性设计至关重要，但预算和时间压力往往会削弱它。
尽管人们竭尽全力强调包容性设计如果得到妥善实施将带来多么大的益处，但这些领域在开发过程中仍然严重缺乏重视。这个行业讲究时间和金钱；当廉价而粗糙的解决方案唾手可得时，它根本无法承担真正的用户体验设计的沉迷。人工智能提供了这样的解决方案。但是，我们越是将设计任务交给那些从聚合数据和历史模式中学习的系统，我们就越有可能将一切标准化。如果我们现在还没有找到关键的答案，那么将创意流程交给人工智能系统并不能神奇地解锁它。包容性设计成为基准标准的梦想变得更加遥不可及。诚然，我们获得了效率，但代价是什么呢？
虽然本文的重点在于AI如何将创造力从设计流程中剔除，但我们必须承认，这种观点本身并不新鲜。Alterio 、Seo和Hurst等人都探讨过UX /UI设计中创造力的扼杀问题，尽管他们并未提及AI的介入。
我们今天所说的“设计”有多少是真正原创的？
摆在桌面上的是：我们大多数人的工作都受到相当严格的限制。由于无障碍指南、设计系统、素材库和社区 Figma 文件的存在，许多创意意图被剥夺了。我们所做的只是将点连接起来——而这基本上就是所有人工智能解决方案都在做的事情。它们从相同的资源中提取数据，并基于相同的设计系统和无障碍规则将点连接起来。那么，这真的是一件坏事吗？
对我来说，答案取决于两点。首先，使用这些工具的人是否真的受过培训，了解它们的工作原理？他们是否知道如何设计提示来减轻偏见而不是加剧偏见？即使他们不知道，雇佣这些工具的人真的在乎吗？其次，我们节省下来的时间是否真的被重新投入到探索性思考中？投入到研究、实验和面向未来的想法中？
如果是，那很好；但如果不是，我们就有可能为了追求进步的幻觉而牺牲自己的创造力。任何真正的设计师都不应该愿意接受这种交易。如果我们要把所有这些耗时、繁琐、零散的工作都交给机器，我们的大脑还有什么更好的用途呢？
说实话：人工智能并不具备创造力。真的不。它只是一种非常逼真的模仿者。它接受过已经构建、发布和批准的事物的训练。这意味着它建立在已经成功的想法之上，而这些想法并不总是最好的，只是最容易被接受或最引人注目的。
它所回收的不仅仅是设计模式和配色方案，还有偏见、规范和文化假设。如果数据集存在偏差，输出结果也会如此。我们在Buolamwini 和 Gebru 于 2018 年发表的《性别阴影》等研究中就看到了这一点，其中商业 AI 工具对深色皮肤女性的性别判断错误，错误率高达 34.7%。此类研究表明，使用从互联网和企业来源收集的数据集的商业 AI 系统往往会复制并放大现有的社会偏见。
我们用同样有缺陷的框架建立了这些系统，而我们花了几十年的时间试图拆除它们，即使我们积极尝试纠正这些错误陈述，但可能为时已晚。
Molly Wright Steenson 换了一种说法：
这凸显了生成式人工智能的一个核心挑战：我们用过去的假设构建未来的工具。
人们想方设法地推销人工智能解决方案，让我们觉得它们能让我们的生活更轻松，但实际上，他们只是在沙漠里兜售沙子。我们兜售的所谓创新，不过是规模化的反馈循环（是的，我是个痴迷于反馈循环的女人）。我们教它，现在我们让它用同样的材料来教我们和自己。
现在，复制有其存在的意义。我并不是说每个登录表单或入职流程都需要革新。一些优秀的设计成果是无形的。我之前提到过，我们将这些点连接起来。然而，我们是有意识地、谨慎地（或者至少我们应该这样做）将这些点连接起来。如果人工智能成为流程中这些部分的默认设计者，我们就不得不问：这给我们带来了什么？我们到底贡献了什么？如果我们把基础工作完全外包出去，我们该如何发展这门工艺？
讽刺的是，设计本应是最能抵御这种侵蚀的领域之一。多年来，我们一直在努力争取一席之地，证明好的设计能够塑造结果、改变行为，并真正改善生活质量。如今，我们终于赢得了一席之地，却被要求将工作交给那些从未被邀请参与讨论的工具。坦白说，这些工具只关心模式，不关心环境。
更糟糕的是，那些不愿或不觉得有必要深入探究的人一致认为，人工智能的输出就是客观真理。人工智能就是神谕。它不是魔法，而是一个基于泛文化训练的系统。如果我们不小心，我们就会让自己陷入自动化，最终走向创造性的湮没。
话虽如此，或许我们多年来一直被困在创意的湮没之中。我至今仍记得90年代中期到21世纪初科技界的疯狂。创新无处不在，没人知道自己在做什么，他们只想尝试一些很酷的东西。有人喜欢直板手机吗？任天堂的控制器设计？那真是疯狂，也真是棒极了。
我认为其中大约80%都失败了。但这却是最好的失败。最终，这些疯狂的想法让位于标准，就像往常一样；要么是苹果，要么是安卓；要么是PlayStation，要么是Xbox；要么是Mac，要么是Windows。
在所有这些融合中，用户体验 (UX) 找到了立足点。随着技术的成熟，我们的期望也随之成熟。怪异不再美妙，反而令人困惑。不可预测的界面不再勇敢，而是支离破碎。用户体验 (UX) 作为一种将秩序带入混乱的方式出现，其目标突然不再是脱颖而出，而是消除摩擦，使体验看起来自然。
这绝对是必要的。良好的用户体验 (UX) 使所有这些新技术不仅可以供爱好者和早期采用者使用。用户体验标准带来了一致性、最佳实践和基于成熟经验的模板。但在追求一致性和可用性的过程中，我们失去了一些东西。我们不再问“如果呢？”，而是开始问“基准是什么？”。
设计师和开发人员，请告诉我，您不使用 Apple 的人机界面指南或 Material Design 作为参考点？我会质疑任何这样做的人的诚实。
你上一次彻底改变常见 UI 元素的交互预期是什么时候？流行的东西就一定有效，何必再去重新发明轮子呢？就像我们通过设计和接触学会了如何打开门和操作炉灶一样（就像唐纳德·诺曼那样），我们也学会了如何操作下拉菜单。这就是可供性（affordance）的演变。
所以，当我们说人工智能会削弱用户体验（UX）和用户界面（UI）的创造力时，真的如此吗？它所做的并非我们多年来从未做过的事情。它引用的是相同的库和标准，使用我们共同认可的有效方法。我们所说的我们失去的东西，其实是我们很久以前就放弃的东西。
让我们明确一点。人工智能不是敌人，自满才是。
过去一周左右，我使用了一些AI工具，体验不错，我相信它是一款非常棒的辅助工具。但我们必须挑战它。说它胡说八道就对了。问问我的ChatGPT，我告诉它它错了多少次……
如果我们希望人工智能能够增强我们的工作，而不是取代其核心功能，我们就必须有意识地去行动，必须意识到自己在做什么。施奈德曼的普罗米修斯原则明确指出了这一点：如果我们以这样的方式构建高度自动化，它就能支持创造力和监督。
对我来说，成功取决于三件事：教育、融合和平衡。
我们需要教育自己和同事，让他们了解人工智能的真正含义、运作方式，以及它在日常工作流程中的界限。这不应该是一个孤立的过程。
这不仅仅是开发人员或用户体验设计师的问题。我们需要跨职能的人工智能素养，涵盖市场营销、用户体验、开发和质量保证；我们应该共同学习。我们都应该积极意识到局限性，设定清晰的提示，仔细审查输出，并在潜在偏见影响用户之前发现它。如果我们要负责任地构建产品，我们需要共同的语言和共同的责任。
一旦我们了解了人工智能能够以及应该为我们做什么，下一步就是整合。这不仅关乎技术层面，也关乎文化和伦理层面。仅仅选择一个工具并将其融入工作流程是不够的。我们需要编写文档：哪些工具是允许使用的，如何有效地使用它们，它们属于流程的哪些阶段，以及何时应该回归到一些手动思考。这份文档不应该是自上而下的，而应该由所有参与工作的人员共同协作构建。我们需要建立清晰的界限，并让所有人拥有共同的责任，让我们有信心在认为合适的时候，敢于表达自己的想法，并主动对抗人工智能。
这才是关键；我们不能对人工智能漠不关心。每一次使用都应该有意识，每一个解决方案都应该受到质疑。人工智能可以提供辅助，但最终决定权仍然在我们手中。
这就引出了我们的目标。如果我们的目标是通过将某些任务交给人工智能模型来提高生产力和效率，那么我们必须思考如何将这些节省下来的资金重新投资到其他地方。
实现这一目标的方法之一是重新投资研发、发散思维和突破界限的创意，这不仅能为用户体验/用户界面注入活力，还能打破停滞不前的设计模式。有了人工智能处理繁琐的工作，我们就有了探索实验性概念的空间，而这些概念通常受限于预算和时间。创新正是在这个空间中得以生存。如果没有它，我们可能会陷入无休止的循环，只输出安全、毫无灵魂的成果。我们必须展现出不断发展、适应、扩展，并保持我们创意生态系统的新鲜感，这不仅是为了用户，也是为了为我们的人工智能模型提供我们真正希望它们反映的解决方案和思维。
即使没有自动化，我们多年来也一直陷在千篇一律的便利循环中。人工智能并非用户体验/用户界面（UX/UI）感觉陈旧的原因，而是其结果。它只是凸显了原有缺陷。所以，与其担心人工智能会抹平用户体验/用户界面（UX/UI）的创造力，或许我们应该问问自己，为什么它一开始就如此平淡？
作为设计师，我们应该探索如何利用人工智能来支持我们的工作。它不是设计师，而是工具，就像之前的 Figma 和 XD 一样。Ben Shneiderman 在《以人为本的人工智能》一书中一针见血地指出，人工智能的目标并非取代我们，而是“增强、放大、赋能和提升”人类的潜能。如果我们选择挑战模板，设计和创造力仍然掌握在我们手中。我们的价值不应在于速度，而应在于更高效、以人为本、以体验为导向的思维方式——而这些是人工智能无法掌握的，因为无论它多么接近人类，它都永远无法成为真正的人类。
因此，如果我们不想成为自身流程的过客，就必须确保在培训、道德和研发方面的投入与在工具和集成方面的投入一样多。人工智能可以支持伟大的设计，但推动其发展的仍然是我们的好奇心、挑战和本能。所有这些最初都让这个行业令人兴奋。