兰亭妙微(www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计、B端界面设计、桌面端界面设计、APP界面设计、图标定制、用户体验设计、交互设计、UI咨询、高端网站设计、平面设计，以及相关的软件开发服务，咨询电话：01063334945。我们建立了一个微信群，每天分享国内外优秀的设计，有兴趣请加入一起学习成长，咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan。
在数字产品设计中，单凭经验做决策往往带有主观偏差，难以精准解决用户痛点。数据驱动设计（Data-Driven Design）能够将用户行为、业务指标和实验结果转化为设计决策的依据，从而优化交互体验。本文将系统探讨如何通过数据指导交互优化，让设计更高效、可靠。
数据为交互设计提供三类核心价值：
发现问题
用户行为数据（点击率、跳出率、完成率等）可以直观反映用户在使用过程中的痛点。例如，某个表单提交率低，意味着设计可能存在操作复杂或引导不清晰的问题。
验证假设
设计师提出改进方案前，通过 A/B 测试或可用性实验收集数据，验证设计假设是否有效，避免盲目改动带来负面影响。
持续优化
数据能够量化交互改进的效果，帮助设计师形成迭代闭环，持续提升用户体验和业务指标。
在交互优化中，常用的数据类型包括：
| 数据类型 | 示例 | 用途 |
|---|---|---|
| 用户行为数据 | 点击、滑动、停留时间 | 分析用户操作路径和热点区域 |
| 转化/完成率数据 | 注册、下单、提交表单 | 衡量关键流程效果 |
| 定性数据 | 用户访谈、问卷、可用性测试 | 理解用户动机、情绪和痛点 |
| 业务指标数据 | DAU、留存率、ARPU | 对齐设计优化与商业目标 |
常用工具有 Google Analytics、Mixpanel、Hotjar、百度统计等，既可追踪行为数据，也可进行漏斗分析和热力图分析。
明确目标
在设计前明确业务目标和用户目标，如“提高表单提交率”“降低购物车放弃率”。目标明确后，才能确定可量化指标。
收集数据
收集定量和定性数据。定量数据帮助发现问题和趋势，定性数据帮助理解原因和用户心理。
分析问题
通过数据挖掘和可视化，找到体验瓶颈。例如，用户在支付页停留时间过长，可能存在表单字段冗余或提示不清晰。
提出假设与方案
根据分析结果提出设计改进方案，如优化交互流程、调整按钮位置或文案。
验证与迭代
使用 A/B 测试或原型测试验证改动效果，数据良好则上线，否则继续调整。通过循环迭代，实现持续优化。
Airbnb
在房源搜索页面，通过热力图分析用户点击分布，优化了筛选条件的排序和展示方式，提升了搜索效率和转化率。
淘宝
通过用户行为漏斗数据，发现用户在结算页经常放弃购物车，于是调整了支付入口布局和提示方式，显著降低了购物车流失率。
Spotify
利用用户收听数据和交互行为，优化推荐算法和播放列表的呈现顺序，提高用户黏性和留存率。
避免数据迷思
数据是工具而非绝对真理，需要结合用户调研和业务场景理解问题背后的原因。
定量 + 定性结合
仅依赖数字可能忽略用户心理和行为动机，结合定性研究能得到更全面的洞察。
关注核心指标
追求所有数据的优化容易分散注意力，应聚焦关键业务指标和体验指标。
数据驱动交互优化，是将设计决策从“主观经验”转向“用户行为和业务价值”的有效方法。通过明确目标、收集和分析数据、提出假设、验证迭代，设计师可以更精准地解决用户痛点，提升体验效果和商业价值。
数据不是设计的终点，而是设计迭代的指南针。掌握数据驱动思维，才能让交互优化更科学、更高效，也更具说服力。
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在做产品时，大家都绕不开一个核心问题：如何通过交互设计真正提升用户体验？
很多时候我们以为加点动效、换个布局就能优化，但结果往往事与愿违。想要真正做到有效优化，背后需要一个系统的思路和工作流程。
下面我结合实际经验，总结了一套可操作的路径，供你参考。
以用户为中心：理解真实需求，避免“设计自嗨”。
减少认知负荷：用户不该被迫思考「下一步怎么做」，交互要自然顺畅。
保持一致性：控件逻辑统一，降低学习成本。
预防错误 & 容错：减少出错机会，并提供撤销或返回。
数据驱动优化：用埋点和分析找到问题，而不是凭感觉去改。
这套流程可以理解为一个循环迭代：发现问题 → 提出假设 → 设计改进 → 测试验证 → 持续迭代
用户研究：访谈、问卷、可用性测试
数据分析：漏斗分析、热力图，定位流失点
竞品调研：参考行业里成熟的交互模式
用 用户旅程图 标记关键环节，并提出“问题-假设-预期”：
问题：注册流失率高
假设：减少表单字段
预期：完成率提升 15%
原型设计：低保真快速迭代
交互规范：层级清晰，控件一致，反馈及时
文案优化：提示语直白，避免模糊
可用性测试：5~8 个目标用户足够发现问题
A/B 测试：不同版本上线，验证哪种更好
满意度调查：SUS、NPS 等量化指标
定期复盘：看上线效果是否达到预期
维护设计规范 & 组件库：减少重复劳动
小步快跑：持续小幅优化，而不是大刀阔斧一次性推翻
优先级排序：聚焦高频&高价值的流程（注册、支付、搜索）。
微交互：细节处的反馈、动效，能让体验加分。
渐进式披露：分层展示功能，避免用户被信息淹没。
跨团队协作：和产品、开发、运营对齐目标，确保设计能落地。
交互设计优化不是一蹴而就的，而是一个持续发现问题、验证假设、迭代改进的循环。只有把用户体验当作持续经营的对象，产品才能在竞争中保持优势。
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在快速变化的市场环境中，产品迭代的速度往往被视作竞争优势。但速度并不等于价值：迭代过快可能导致体验混乱和团队疲惫，过慢则可能错失市场机会。如何把握好产品迭代的节奏，成为产品经理的核心课题之一。
迭代节奏并不是“越快越好”，而是要在以下三个维度之间找到平衡点：
市场节奏：是否能跟上行业趋势、及时响应用户需求。
团队节奏：研发、设计、测试是否有能力承载频率，是否会引发加班或质量下降。
用户节奏：用户是否能消化频繁的功能更新，还是需要一个稳定的体验环境。
如果市场瞬息万变，可以短频快试错；但如果产品定位在高稳定性场景（如金融、医疗），则需要更长周期的迭代节奏。
产品所处阶段不同，对迭代节奏的要求也不同：
0→1 阶段（探索期）
目标是快速验证假设、找到产品市场契合点。节奏建议：小步快跑，2-4周一版，强调“试错效率”而非“完美质量”。
1→10 阶段（成长期）
产品已找到核心用户群，需要扩大规模与深度。节奏建议：2-6周一版，兼顾新功能与稳定性，逐步建立迭代节奏的“可预期性”。
10→100 阶段（成熟期）
用户规模大、业务复杂度高，迭代需更稳健。节奏建议：4-12周一版，重点放在性能优化、体验打磨、生态建设，而非盲目推新。
不要以“版本号”为中心，而要以“价值交付”为中心。一个版本的完成标志，不是开发完成，而是用户切实感受到改进。
小版本迭代（Minor Release）：2-4周，解决局部问题，增加细节功能。
大版本迭代（Major Release）：3-6月，更新核心功能或战略方向。
持续迭代（Continuous Delivery）：每天或每周上线 bugfix 和小优化，保持产品活力。
这种层次化策略能兼顾稳定与灵活。
产品路线图（Roadmap）：决定方向和大周期。
迭代计划（Iteration Plan）：拆解到每个冲刺周期。
数据复盘（Review & Metrics）：每次迭代后基于数据反馈调整节奏。
唯快不破：过于追求速度，导致技术债、体验断裂。
过慢保守：害怕出错，导致产品失去竞争窗口。
节奏不稳定：有时几周一更，有时几月无声，削弱用户与团队的信心。
一个好的迭代节奏，应当像心跳一样 稳定、可预期、富有弹性。
产品迭代的节奏，是速度、质量和价值之间的动态平衡。它既取决于产品所处阶段，也受到市场、团队和用户的共同影响。
最优解不是“快”或“慢”，而是“合适”。当用户能感受到持续改进、团队能保持良性运转、市场能被及时响应时，迭代节奏才算真正把握住了。
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在产品经理的核心能力讨论中，“系统思维”常常被频繁提及。它不仅是一种思维方式，更是产品经理理解问题本质、推动跨团队协作、设计可持续产品的重要基石。那么，为什么系统思维对产品经理如此重要？
产品经理面临的挑战很少是单点问题。比如，用户留存率下降，表面看似“功能不好用”，但背后可能涉及：
新用户引导缺失（体验问题）
活跃激励不足（运营问题）
产品价值感弱（定位问题）
技术性能卡顿（工程问题）
这些要素之间彼此作用，构成一个复杂的动态系统。如果只盯住单个环节，很容易治标不治本。系统思维的价值，就在于帮助产品经理从更大范围内识别因果关系和关键杠杆点。
产品设计和迭代不是孤立的动作，每一个决策都会带来连锁反应。例如：
新增一个提醒功能，可能提升了短期活跃，但也可能导致信息噪音增加，损伤长期用户体验。
提升转化率的激励措施，可能带来数据上涨，但同时引发羊毛党或作弊行为。
具备系统思维的产品经理，会更敏感地去预判这些二阶、三阶效应，避免“头痛医头、脚痛医脚”的被动应对。
产品经理需要在团队内部扮演“连接者”的角色：对上要和业务、战略对齐，对下要和设计、研发落地，对外还可能涉及运营、市场、客服。
如果缺乏系统思维，沟通就容易变成“单点推动”，各部门只关注局部最优；而有了系统思维，产品经理能从整体目标出发，把不同角色的诉求整合进一个逻辑闭环，推动团队达成共识。
产品并不是一次性产物，而是一个长期演进的系统。
功能只是入口，背后是完整的用户旅程
用户体验只是表层，背后是组织与流程的配合
数据指标只是表现，背后是产品战略与商业模式
系统思维帮助产品经理始终把握“局部优化”与“整体价值”的平衡，避免在短期数据的诱惑下损害长期发展。
具备系统思维的产品经理，不是单纯解决问题的人，而是能理解“问题与问题之间的关系”的人。他们在纷繁复杂的业务环境中，更容易识别关键杠杆点，推动跨团队协作，并在动态变化中保持清晰的方向感。
所以说，系统思维并非锦上添花，而是产品经理的底层能力之一。
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在做产品或设计时，你可能遇到过这样的困惑：
用户说需要一个功能，但上线后他们并不常用；
团队绞尽脑汁加了许多“亮点”，却换不来满意的反馈。
问题往往出在——我们听到的“需求”，未必等于用户真正的需求。
那么，如何识别用户的真实需求呢？可以从以下几个角度切入：
用户往往会直接说出他们想要的东西，但这只是表层。
表达的需求：用户说“我需要一个导出功能”。
隐含的需求：实际上，他们可能只是想更方便地与同事共享数据。
如果团队只停留在表层，很可能做出一个“导出按钮”而忽略了更高效的“团队协作”场景。
做法：多问“为什么”。当用户说需要X功能时，追问背后的动机与场景。
“用户说”和“用户做”常常不一致。
在访谈里，用户会强调安全性，但实际选择时，他们可能更倾向于方便快捷。
在问卷里，用户表示喜欢深色模式，但使用数据却显示大部分人停留在浅色模式。
做法：将定性研究（访谈、问卷）和定量数据（埋点、日志）结合起来。不要单纯依赖用户口头的答案。
需求脱离使用场景就容易失真。比如：
用户在办公室说“手机App能开视频会议就好了”，但真正的场景可能是在地铁里需要语音会议。
用户反馈“搜索不够好用”，但深入观察发现，是他们需要更快找到“最近用过的”内容。
做法：用“用户旅程图”“任务分析”去还原情境，把零散的需求放在流程中去看。
用户的抱怨往往比他们的建议更有价值。
抱怨“页面太复杂”，真实需求可能是更清晰的分层和优先级。
抱怨“操作太慢”，真实需求可能是减少重复步骤，而不是单纯优化性能。
做法：把抱怨翻译成“他们想要避免的痛点”，再思考可以如何消解。
有时，真正的需求不来自直接用户，而是与他们相关的人。
儿童学习软件的“付费决策”其实掌握在家长手里。
企业工具的“使用体验”影响的是员工，但“采购决策”往往由管理层主导。
做法：明确区分 使用者、购买者、决策者，分别理解他们的关注点。
识别用户真实需求的关键，不是单纯问用户“你想要什么”，而是：
观察他们在场景中的真实行为；
追问需求背后的动机与痛点；
结合不同角色的关注点去判断优先级。
当我们能看穿“用户说的”，触及“用户真正需要的”，才能做出既被使用、又被认可的产品。
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本指南非常适合：
没有经验？没问题。
您所需要的只是好奇心、学习兴趣和额外的奉献精神。
UI/UX 设计正在蓬勃发展，数据也印证了这一点。美国劳工统计局预测，从 2021 年到 2031 年，数字设计专业的需求将增长 15%，领先于其他行业。
从 IT 公司到医疗保健初创企业，每个行业都需要设计师设计清晰且具有视觉吸引力的产品。
无论您想成为 UI 设计师、UX 研究员还是产品设计师，您跨工作和跨领域合作的机会都是无与伦比的。
另外，远程工作怎么样？这是此字段的默认设置。
您可以通过字体和调色板发挥您的创造力，解决用户流程方面的挑战，并精通原型设计等技术技能。
结果如何？一份有趣又令人满意的工作。根据 Glassdoor 的数据，UX 设计师的全球平均薪资在 8 万至 12 万美元之间，顶级职位的薪资甚至更高。
智能布局生成器等人工智能解决方案旨在提高生产力，而不是取代人类的技能。
UI/UX 设计除了赚钱之外，还旨在让人们的生活更轻松。
想象一下您上次在线购买披萨或预订机票的情况。
良好的用户体验让这些任务变得毫不费力，而糟糕的用户体验会让你对着屏幕尖叫。
作为一名设计师，你将通过构建既简洁又鼓舞人心的数字体验来应对现实世界的问题。这种影响力会让你欣喜地说：“这是我设计的。”
第一个月的主要任务是奠定坚实的基础。
首先，区分 UI（视觉界面，例如按钮、颜色和布局）和 UX（整体体验，例如易用性和满意度）。
我花了数周时间平滑按钮的渐变，却发现用户根本找不到它，这真是太惨了。
专业提示：不妨从日常事物入手，比如你的咖啡机、银行应用程序或自动售货机。“为什么要这样设计？”“还有什么更好的选择？”这种态度可以提升设计师的创造力。
现在是时候动手实践了。第二个月的重点是学习工具并将其应用于实际场景。
设计软件一开始可能看起来很吓人，但是一旦你掌握了它的感觉，它就像骑自行车一样简单（而且膝盖不会擦伤）。
资源：
我的第一次重新设计是为一个复杂的电商网站做的。我花了几个小时修改按钮的颜色，结果发现结账流程简直像个迷宫。那时我才意识到，吸引人的设计固然好，但真正能让你被雇佣的，是解决用户问题。
你已经进入最后冲刺阶段了！第三个月，你将用实际项目证明你的技能，并打造一个让你眼前一亮的作品集，让你“快来雇佣我！”
正是在这里，我从“我认为我能做到”转变为“我是一名 UI/UX 设计师”。
与他人合作：
投资组合开发：
资源：
使用 AI 驱动的 Figma 插件（例如智能布局工具和调色板生成器）提升您的工作效率。就像拥有一个永不休眠的设计助手。
我建议您开始在工作流程中使用 AI，这样您的工作速度就可以比其他设计师快 10 倍！
养成日常观察的习惯。分析实体和数字事物，例如健身追踪器、新闻应用和餐厅菜单。
可用性怎么样？为什么是这个颜色？如何改进？
这可以帮助您像设计师一样思考，并且您很快就会发现用户体验（和解决方案）的问题随处可见。
雇主希望设计师能够加快结账流程或提高客户参与度，而不仅仅是让事情变得有趣。
成为一名 UI/UX 设计师只需要策略和奉献精神，而不是设计学位或多年的经验。
在三个月内，您可以通过了解基础知识、创建真实世界的项目并自信地展示您的工作，从初学者进步到可以投入工作的水平。
现在迈出第一步：选择一个应用程序，重新设计一个屏幕，并与好友分享，并且不要忘记在社交媒体上分享它以获得反馈。
设计行业正在寻找您独特的见解。
感觉受到启发了吗？关注我的 Instagram (@rehan.designs)，获取每日见解、作品集点评以及我的设计幕后花絮。
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随着人工智能越来越多地融入网站和应用程序体验，区分哪些地方已经实施了人工智能，哪些地方尚未实施人工智能，变得至关重要。
最初，大多数产品将人工智能作为聊天机器人引入，用户可以通过聊天机器人发起并促进与人工智能的交互。现在，产品正在将人工智能融入仪表盘、任务和搜索功能。用户不再主动体验人工智能——人工智能体验已经预先存在。
由于用户不再控制何时触发人工智能的使用，因此需要让用户了解何时向他们展示人工智能功能或内容，以确定其有效性和质量。不仅如此，《欧盟人工智能法案》（2026年生效）将强制要求用户在与人工智能系统进行通信或互动时必须知晓。
这就是设计系统的用武之地——实施专门的视觉处理，以始终如一地将人工智能内容和特征与非人工智能内容和特征分开。
遗憾的是，目前只有少数开源设计系统明确地包含 AI 组件和模式。我希望很快会有更多系统加入，但目前为止，只有 GitLab 的 Pajamas、IBM 的 Carbon 和 Twilio 的 Paste 在其指南中承认了 AI。
注意：我使用Figma 的设计系统来对 AI 组件和模式进行基准测试。我没有纳入仅包含 AI 聊天机器人或对话设计文档的设计系统，因为这是一种更标准的交互模式；这包括亚马逊的 Cloudscape和Salesforce 的 Lightning。
让我们比较和对比这些设计系统 AI 组件和模式，看看它们可以在哪些方面进行优化以提高可用性。
Pajamas目前不包含明确的组件或模式，但它确实包含一些关于 AI 与人类交互的有趣文档。该文档首先建议通过识别哪些自动化操作是合乎道德且有益的（例如，高风险任务 vs. 低风险任务），来了解 AI 的使用是否真的能给用户带来好处。
接下来，它建议透明地说明 AI 的使用地点——Pajamas 通过其“GitLab Duo”实现了这一点，这是 AI 特性、能力和局限性的指标。
由于“GitLab Duo”用于 AI 功能和交互（而不是任何 AI 内容），Pajamas 还建议使用“<动词> by AI”（即“由 AI 总结”）标记 AI 生成的内容，并发送一条消息鼓励用户检查 AI 内容。
GitLab 也在开发一个框架来实践他们的指导方针；目前还在开发中，但大致的工作内容可以在GitLab 的 AI UX 模式中查看。他们的目标是发布一个带有文档的 AI 模式库——这正是我们所需要的（拜托！）。
GitLab 对其 AI UX 模式的愿景分为 4 个维度，以帮助选择正确的 AI 模式：模式、方法、交互性和任务。
例如，他们早期对人工智能模式的探索包括低保真模型，展示了如何将人工智能与图表或内联解释集成到界面中。这些模式清晰地标记了人工智能的用途，有助于建立用户对人工智能系统的理解和信任。
目前，GitLab 的文档还停留在概念阶段，仅概括了他们希望未来 AI UX 体验的样子。但它提供了一个坚实的框架，大多数设计系统都可以采用——无论哪个行业或产品。
我希望他们能尽快发布更多关于其AI用户体验模式的深入信息。我认为这对其他开发AI文档的设计系统来说，将是一笔宝贵的开源资产。
在众多开源设计系统中，Carbon拥有最丰富的 AI 使用文档。它包含一个 AI 专用版块“Carbon for AI”，涵盖组件、模式和指南，帮助用户识别 AI 生成的内容，并了解 AI 在产品中的应用方式。
Carbon for AI 建立在现有 Carbon 组件之上，添加了蓝色光晕和渐变效果来突出显示 AI 实例。目前为止，已有 12 个包含 AI 变体的组件，例如模态框、数据表和文本输入。
尽管组件的 AI 变体具有独特的视觉处理，但在上下文中，很难区分哪个组件当前处于活动状态（因为它们看起来都是活动的）。
在下面的表单中，AI 用于自动填充大部分输入字段，因此这些字段使用了 AI 变体。即使在默认状态下，AI 变体也会呈现蓝色渐变和边框，这导致难以直观地识别哪个组件处于活动状态。
用户可以覆盖 AI 的输入，这会将组件的 AI 变量替换为默认变量。这将触发“恢复为 AI 输入”操作，以替换输入字段中的 AI 标签，从而允许用户控制手动或自动表单响应。
除了 AI 变体之外，它还包含一个明确的 AI 标签，可以显示一个弹窗，解释特定场景下 AI 的细节（Carbon 将此模式称为“AI 可解释性”）。用户可以选择 AI 标签，弹窗就会出现在按钮下方。
看到像 Carbon 一样完善的 AI 模式和组件设计系统文档，真是令人兴奋。他们不仅提供了 AI 通用用法的文档，还提供了实际可用的组件和模式。
但由于组件的AI变体使得在上下文中使用时难以区分哪个组件处于活动状态，我认为存在可用性和可访问性问题。AI变体的颜色使用过于引人注目，而且看起来像Carbon的焦点状态（这可能会影响依赖焦点状态的低视力用户）。
最后，Paste在“体验”版块下提供了一个“人工智能”板块。Paste 提供了关于在用户体验中使用人工智能的通用文档，以及一些可用的组件。
在设计AI功能时，Paste建议允许用户将AI结果与自身体验进行比较，并处理潜在的错误和风险。为了减少这些错误，Paste提倡赋予用户审查和撤消输出、控制数据源以及向AI系统提供反馈的能力。
Paste 还建议在设计新的 AI 功能时问自己：“如果它做同样的事情但不使用 AI，我将如何设计这个功能？”用户使用产品不仅仅是为了与人工智能互动——他们还试图尽可能高效地完成任务并实现目标。
Paste 包含一个包含 5 个组件的 AI UI 套件：人工智能图标、徽章、按钮、进度条和骨架加载器。它还包含一些专为 AI 聊天体验打造的组件，例如 AI 聊天日志。
Paste 文档中最有帮助的是他们提供的示例，包括路标、生成功能和聊天功能。
对于指示牌，Paste 建议使用带有人工智能图标的装饰性徽章来指示某个功能正在使用人工智能，例如人工智能推荐或预测。指示牌是非交互式的，但类似于按钮，因此看起来可以点击。
生成功能会向用户提供提示，帮助他们使用 AI 功能，例如“总结数据”或“推荐下一步”。当您选择生成功能时，下面会出现一个弹出窗口，向用户提供说明以及它正在使用的 AI 模型。
最后，聊天内容是当今已知的人工智能聊天机器人的典型特征，并包含对其对话原则的引用，以发展人工智能的个性。
Paste 确实即将推出另一种加载模式，但我们还需拭目以待。这种模式将为用户提供一种控制和预测 AI 输出的方式；这包括停止输出以及根据 AI 输出所需的时间来调整状态。
我很高兴看到一些文档和实际示例的结合。虽然其中一个示例是聊天机器人，但 AI UI 套件中的其他组件也展示了如何在界面中透明地展示 AI 的使用方法。
Paste 正在寻求对其 AI UI 工具包的反馈——他们有一个开放的Github 讨论，您可以在其中提交请求。
令人惊讶的是，很少有设计系统发布关于组件和模式的文档来处理AI驱动的内容和功能（至少是公开的）。例如，谷歌和微软都是AI行业的领导者，但开源的Material和Fluent设计系统却不包含AI模式。
由于这些 AI 领导者正在将 AI 融入到与更广泛用户群体互动的常见产品（例如 Gemini 和 Copilot），他们正在构建其他产品也需要效仿的用户心智模型。即使是Adobe 旗下的 Spectrum，虽然已将 AI 融入其众多产品（例如 Adobe Firefly），但在涉及内容和人物写作时，也只用了短短的宣传语来提及机器学习和 AI。
也许他们的AI模式还在开发中？或者他们还在等待时机成熟？
无论如何，向用户展示 AI 功能和生成的内容至关重要，这样他们才能更好地理解所展示的内容，并建立对产品的信任。我期待更多超越闪光图标和聊天机器人的设计系统模式。
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“好的设计”本应让事情变得更好。但如果“更好”的定义由商业指标而非人来决定，会发生什么？
我们构建了一个数字产品常常以点击量和转化率来评判的世界，而不是以用户尊严或福祉来衡量——说服与操纵之间的界限从未如此模糊。作为设计师，如果我们曾思考过，为什么这么多的网络设计让人感觉就是为了挫败、利用或仅仅让用户感到疲惫不堪，那么答案就在于此。
因此，这里重要的问题并非我们能设计什么，而是我们应该设计什么（以及为什么我们经常不设计）。
我从事设计行业多年，先是从事架构设计，后来又从事用户体验设计，但我仍然对人们对“好设计”的定义如此不同感到惊讶——而且这些定义会随着个人视角的不同而发生变化。对大多数人来说，好设计仅仅是外观精美。对用户来说，它还关乎产品运行的流畅程度。对管理者来说，好设计是指能够带来成果并满足业务目标的设计。而对设计师来说……嗯，这有点复杂。
人们或许会认为，设计师本身应该拥有最广泛、最细致的理解。毕竟，我们受过训练，能够在美学、可用性和业务需求之间取得平衡。然而，即使在我们自己的圈子里，也存在一个持续存在的盲点：设计的伦理维度。设计伦理常常被简化为职业忠诚度的问题——保护客户机密、遵守保密协议或避免抄袭——而更深层次的伦理问题，即那些关乎我们的工作如何塑造用户的自主性、福祉和信任的问题，却很少得到应有的重视。
有时，这种情况的发生是因为我们人类倾向于回避艰难的对话或道德争议。有时，这是因为一种错位的“职业忠诚”感阻碍了我们质疑老板或客户的优先事项。有时，是因为我们认为这无关紧要。毕竟，市场上已经有足够多的设计师了；我们制造一些噪音，很快就会被一个毫不在意的人取代，唯一的结果就是我们丢掉工作。有时，很简单，是因为我们从一开始就没有被教导去思考这些问题。
设计不只是外观和感觉，更在于其运作方式。——
史蒂夫·乔布斯
并非如此。设计不仅仅关乎外观，也不仅仅关乎其功能是否流畅。当然，产品能够帮助我们提高工作效率、更舒适地出行，甚至能煮出更美味的咖啡，这固然重要，但如果产品外观精美，也同样令人欣喜——但这只是表面功夫。
从更深层次来看，设计还关乎产品如何影响用户、塑造他们的行为、引导他们的选择并编码价值观——这些往往是无形的。不幸的是，伦理问题常常被淹没在可用性、吸引力和商业指标的表象之下。当我们开始用点击量、用户投入的时间和收入来衡量成功时，伦理维度就很容易被忽视或被合理化。正因如此，当我们谈论“它如何运作”时，同样重要的是要问：它对谁有效，以及它的目的是什么？
最初，用户体验 (UX) 的理念是将用户视为拥有自身需求、弱点和权利的个体。设计师需要解决实际问题，以系统化思维，并确保产品服务于更广泛的利益，而不仅仅是商业或技术进步。用户体验旨在弥合用户需求与商业目标之间的差距。不幸的是，随着数字产品发展成为价值数十亿美元、执着于增长的生态系统，这种平衡发生了改变。
“操纵的最大危险在于，它可能变得无形、正常化，并融入日常生活。”
——肖莎娜·祖博夫
在这个数字产品日益复杂、商业模式日益激进的世界里，用户体验（UX）最初以人为本的本质已日渐式微。商业需求往往凌驾于一切之上，用户体验设计师常常被迫将“业务影响”置于用户福祉之上。多年来用于引导用户获得价值的说服工具如今被滥用，并被重新定义为操纵工具。诱骗用户做出非本意行为的“暗箱操作”如今带来了数十亿美元的非预期订阅和购买。
这些原本旨在让科技更人性化的技能，如今却越来越多地被用来利用人性。
这种道德沦丧的现象更加令人担忧，因为它已不再是偶然事件，而是系统性的问题。许多组织的产品路线图很少提及道德设计原则，而用户参与度和盈利能力的KPI却被定期列为优先事项。我们已经形成了一种专业的环境，设计师们非常擅长优化用户行为以实现业务目标，但却很少具备（或被授权）识别和处理这些优化带来的道德后果的能力。当衡量成功的标准是界面如何有效地吸引注意力、数据和资金时，即使是出于好意的设计师也会发现自己成了用户操纵的同谋。产品开发的“三重约束”——速度、范围和成本——很少将道德作为第四个支柱，因此这种循环仍在继续。
这种以指标为导向的执念所带来的后果已不再抽象。亚马逊2023年的Prime会员取消流程要求用户浏览17个屏幕——这被联邦贸易委员会（FTC）后来认为是“旨在阻止用户退出”的数字障碍赛道——这并非个例，而是企业为留住用户不惜一切代价的蓝图。亚马逊内部为该流程起的代号“伊利亚特”颇具启发性：它指的是一段史诗般的旅程，也明确表明摩擦是设计使然。该流程利用了损失厌恶、注意力分散和认知超载等心理因素，动用各种心理杠杆来阻止用户离开，这与亚马逊以无摩擦高效著称的一键结账形成了鲜明对比。
欧洲《数字服务法案》现已将一些不道德的设计选择定义为“非法暗黑模式”，并处以相当高额的罚款。这一举措清晰地揭示了一个令人不安的转折：曾经使用户体验（UX）成为一门受人尊敬的学科的心理学洞见，例如福格行为模型、希克定律或认知负荷理论，如今却常常被用作操纵的工具。DSA的禁令，以及他们最近针对一些主要平台的法律行动，都明显表明操纵性设计已成为一个严重的社会问题。这一切背后的信息相当明确：平台不仅应该对用户的行为负责，还应该对其设计选择如何影响和塑造用户的行为负责。
“道德就是知道你有权做什么和什么是正确的做法之间的区别。”
——波特·斯图尔特
遗憾的是，我们能够侥幸逃脱的行为与真正正确的事情之间的界限并不总是清晰的。在一个往往更注重短期利益而非长期期望的世界里，人们很容易用积极的商业指标来为操纵模式辩护。但即便如此，我们仍然需要不断扪心自问：当我们为指标而设计时，我们是在真正帮助用户，还是仅仅在榨取他们的价值？
忽视用户福祉责任的后果随处可见——它们是一个更广泛问题的明显症状。当公司故意使取消订阅的流程复杂化，当界面设计得让用户参与度远远超出他们的预期，当用户需要输入账单信息才能开始免费试用期——这些都是设计选择的例子，这些选择可能在短期内带来商业成果，但却会导致信任逐渐丧失。这些并非孤立的失误，而是一种更广泛模式的迹象：商业目标始终被置于用户利益之上，这种做法常态化，最终破坏了公司本应依赖的良好关系。
这些模式背后的心理机制众所周知：互惠、稀缺、社会认同和损失厌恶。最初只是一些良性的提醒，例如对用户行为的感谢信息，如今已演变成利用用户社会顺从本能的“确认羞辱”弹窗。受赌场启发的机制，例如可变奖励计划——曾经仅限于老虎机——如今决定了约会应用程序何时显示潜在匹配对象，或电商网站何时显示“库存有限”提醒。所有这些对人们的影响越来越难以忽视：大量研究发现，社交媒体的过度使用或问题性使用与这些平台重度用户的焦虑、抑郁和其他心理困扰发生率较高密切相关。我们已经学会了通过强迫行为来赚钱，而且很多时候，我们要么选择不这样做，要么（更糟的是）选择这样做。
“技术挑战我们去维护我们的人类价值观，这意味着我们首先必须弄清楚它们是什么。”
— 雪莉·特克尔
这不仅仅是个别设计师的错，而是系统性的问题。产品路线图充斥着专注于注意力、提取和转化的关键绩效指标 (KPI)，而道德考量却鲜有提及。大多数组织缺乏评估设计决策道德影响的流程，也很少有设计师被赋予在出现问题时进行反驳的权力。即使设计师确实意识到了问题所在，他们也常常缺乏支持，甚至缺乏足够的语言来表达自己的观点。大多数组织缺乏评估设计决策道德影响的流程，也很少有设计师被赋予在出现问题时进行反驳的权力。即使设计师确实意识到了问题所在，他们也常常缺乏支持，甚至缺乏足够的语言来表达自己的观点。
这个问题最容易被忽视的根源之一就是教育。大多数用户体验训练营和学位课程都侧重于可用性、研究和美学。道德，即使出现，也只是被当作一个旁注——一场简单的讲座或一句“不做伤害”的模糊劝诫。诸如如何应对商业压力、抵制操纵性设计、维护用户尊严等复杂的现实世界困境，却很少得到深入探讨。
这种教育差距的后果是实实在在的。新晋设计师在初入职场时，缺乏能够帮助他们识别作品是否逾越界限的工具。缺乏应对的词汇和自信，他们很快就会发现自己被迫实施“暗箱操作”，或者为了提升参与度而牺牲用户福祉。结果，设计师这个职业常常将合规与道德、商业忠诚与道德责任混为一谈。
与此同时，我们掌握的工具正变得越来越强大，也越来越危险。人工智能如今可以个性化推送，测试数百种变体，并以无情的效率优化参与度。同样的技术也可以用来检测和标记操纵模式，增强透明度，或衡量我们工作的道德影响——但除非组织选择设定这些界限，否则默认设置永远是针对易于衡量的指标进行优化：参与度、点击量和收入。
“真正的问题不在于机器是否会思考，而在于人类是否会思考。”
——BF·斯金纳
人工智能在设计领域的应用是一把双刃剑。一方面，它实现了前所未有的个性化和效率。另一方面，它也能将操控规模扩大到前所未有的程度。人工智能不仅可以识别设计中的弱点，并根据这些弱点定制信息，还能以隐形的方式大规模地进行操控。《欧洲人工智能法案》禁止“潜意识操控技术”，这恰恰表明了人工智能应用相关问题已变得多么紧迫和复杂。
问题在于，仅靠监管无法解决问题。真正的工作必须在行业内部进行。
没有勇气，我们就无法始终如一地践行任何其他美德。我们不可能善良、真诚、仁慈、慷慨或诚实。——
玛雅·安吉罗
那么，实际上需要做些什么才能使道德像任何商业 KPI 一样真实、自然地成为我们日常决策的一部分呢？
也许首先应该从我们思考设计的方式入手，以及随之而来的设计教学方式。设计并非一套工具，而是一种思维方式，其中伦理是不可分割的一部分。
商业关键绩效指标（KPI）永远存在，但它们不能成为我们遵循的唯一信号。我们应该像关注用户完成流程的速度一样，同样关注他们是否感到知情、受到尊重和掌控。我们需要
赋能设计师，让他们畅所欲言，并在他们表达意见时给予他们机构支持。
最后，我们需要认识到，我们工作的真正影响不仅在于用户做了什么，还在于他们最终会成为怎样的人。
“并非所有重要的事情都可以被计算，而并非所有可以被计算的事情都重要。”
——威廉·布鲁斯·卡梅伦
当然，并非所有问题都能用算法、清单或新程序解决。设计并非中立；它塑造习惯、信仰和社会规范。它可以强化权力失衡，也可以促进包容，可以削弱信任，也可以建立信任。随着技术变得越来越普及和具有影响力，风险只会越来越大。如果我们想要构建一个人们信任他们使用的产品以及制造这些产品的人的未来，我们就不能将道德视为事后诸葛亮，而要将其视为衡量我们成功的核心标准。挑战并非技术层面，而是道德层面。关键在于在每个阶段都要有勇气扪心自问：谁受益？谁面临风险？我们正在设计一个什么样的世界？
在用户体验设计中，说服与操纵之间的界限很少清晰，交付商业价值的压力常常将设计师推入道德的灰色地带——有时是故意为之，有时仅仅是因为没有人提出正确的问题。只要指标比意义更重要，只要道德问题被视为可有可无而非必需，这些模式就会不断重复。
幸运的是，这里没有什么是不可避免的。我们有能力挑战常规，在被要求越界时予以反击，并坚持将道德考量融入我们的流程和对成功的定义中。这并非关乎宏大的姿态或英雄事迹；而是要让道德成为其应有的样子：成为工作中正常且预期的一部分，就像可用性或可访问性一样。
如果我们希望自己的领域受到尊重，如果我们希望自己作为专业人士受到尊重，我们就需要开始像对待商业选择一样认真对待道德选择。如果我们期待情况改善，就不能坐等其他因素带来改变。改变始于我们每个人，始于我们选择不回避下一个即将面临的道德困境的那一刻。
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