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人工智能不会消灭用户体验——我们才会

杰睿

图片使用 ChatGPT 生成,并经过 Photoshop 编辑。图片来源:ChatGPT、Kym Primrose。

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 、SeoHurst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?

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Figma 社区 UI 工具包截图。图片来源:Figma

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?

人工智能作为复制者,而非发起者

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:

数据的关键在于它存在于过去。数据集的问题在于它强化了现有的偏见,而不是找到新的方法来做事和解决问题

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。

在黑暗中跳舞

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。

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这是 20 世纪 90 年代末到 21 世纪初的一些实验性手机设计的拼贴画,其中包括形状像口红管、摄像机和化妆盒的手机。
有趣的00年代早期手机。图片来源:u/CosmicPelican via Reddit r/nostalgia

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。

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两张突出的设计系统图:Google Material Design 和 Apple 人机界面指南。图片展示了每个系统的一些界面组件。
谷歌Material Design(上)和苹果人机界面指南(下)。图片来源:Figr

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。

平衡之举

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……

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ChatGPT 对话截图。图片来源:ChatGPT、Kym Primrose。

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。

最后的想法

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。

 

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人工智能正在重塑用户界面——你注意到最大的变化了吗?

杰睿

告别命令,迎接意图

我们与软件交互的方式绝非一成不变。有时,它是缓慢的演变,有时则是突飞猛进。如今,越来越多的设计先锋,包括维塔利·弗里德曼艾米丽·坎贝尔格雷格·努德尔曼正在剖析人工智能应用中的新兴模式,描绘出永不停歇的格局。乍一看,这似乎只是又一次炒作周期,就像围绕着每一个新技术趋势的那种令人窒息的热情。但退一步来看,一个更深层次的转变显而易见:我们与数字系统的互动不仅在发生变化;它们的本质也在发生转变。

想象一下从胶片相机到数码摄影的转变——突然之间,用户不再需要了解曝光时间或仔细定量胶卷。他们只需点击一个按钮,剩下的就交给设备处理了。

人工智能正在为UI设计带来类似的转变,让我们摆脱僵硬、循序渐进的流程,走向流畅、直观的工作流程。交互的本质正在发生转变,正如Jakob Nielsen最近在其文章中强调的那样,这种演变需要我们全神贯注。他阐述了一个至关重要的见解:

“有了新的人工智能系统,用户不再告诉计算机该做什么。而是用户告诉计算机他们想要什么结果。”

这不仅仅是一场技术变革,更是一场哲学变革。它挑战了长期以来关于控制、自主性和人机协作的假设。我们曾经一丝不苟地掌控着每一步,而现在,我们能够定义意图,并让人工智能决定最佳的前进路径。这种转变的意义深远,堪比从命令行界面图形用户界面的转变,对于 UI 设计师来说,它既是机遇,也是挑战。

点击、滑动、询问:交互方式正在演变

但在深入探讨人工智能如何重塑交互之前,我们有必要反思一下迄今为止最直观的界面是如何定义的。1985 年,埃德温·哈金斯詹姆斯·霍兰唐纳德·诺曼发表了一篇关于直接操作界面的开创性论文。诺曼后来在《设计心理学》中定义了一些最广为接受的设计原则,而哈金斯则率先提出了分布式认知的概念。但在 1985 年,他们与霍兰一起抓住了设计史上的一个关键时刻,即直接操作逐渐成为一种主导策略。

直接操作是一种交互方式,用户使用物理、增量和可逆的操作对显示的感兴趣对象进行操作,其效果立即在屏幕上可见。NN /g

但这简单来说意味着什么呢?比如,你需要将一个文件从一个文件夹移动到另一个文件夹——这是一个典型的直接操作的例子——你看到这个文件,抓住它,然后把它移动到你想要的位置。

首先,你需要明确目标 (1)。然后,在当前文件夹中找到文件,并决定将其拖动到新位置 (2)。点击并按住文件,将其移动到屏幕上,最后将其拖放到目标文件夹中 (3)。

如果你不小心把它放在了错误的地方,你会立即看到结果,调整方法,然后再次拖动它,直到它落到你想要的位置。这种交互方式感觉很直观,因为它最大限度地减少了认知投入——系统会实时响应你的操作,强化了直接参与和掌控的感觉。

这个过程越顺畅,交互感觉就越自然、越令人满意。

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macOS 系统上两个 Finder 窗口的屏幕截图。左侧窗口打开的是“Documents”文件夹,其中显示了各种文件和文件夹,包括“Kate-comments”,它被突出显示并被拖动。右侧窗口打开的是“Measuring Usability”文件夹,其中显示了“2014–2–3-MeasuringUX.pptx”和“ROI for Usability…dition.pdf”等文件。蓝色虚线箭头表示“Kate-comments”正在从“Documents”文件夹移动到“Measuring Usability”。
在 MacOS 上使用直接操作移动文件涉及将该文件从源文件夹拖放到目标文件夹。来源

虽然缩短距离可以提高可用性,但真正定义直接操控的是参与度。作者写道:

“最能体现直接操纵的系统都给人一种定性的感觉,即人们直接参与对对象的控制——不是通过程序,不是通过计算机,而是通过我们的目标和意图的语义对象。”

几十年来,直接操控一直是设计的基本原则。然而,随着我们向人工智能驱动的系统过渡,我们必须思考这些原则如何演变——以及它们何时会被目标导向的交互所取代。

现在,想想Windows Photos 的 AI 驱动“擦除”功能。假设你给你的狗狗拍了一张照片,但照片里有一条不想要的牵引绳。你不用像十年前那样手动选择像素并精心编辑,而是只需选中牵引绳,剩下的交给 AI 处理即可。系统理解你的目标——移除牵引绳——并执行最佳解决方案。

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Windows 照片界面的 GIF 动图演示了“擦除”功能。用户从图片中选择并移除了一条狗的皮带。
Windows 照片,来源

这种交互仍然需要一定程度的操作,因为你必须指定要擦除的对象,但不同之处在于,你是在优化请求,而不是直接修改像素。你不再需要一丝不苟地编辑每个细节,而是与系统协作,以达到预期的效果。这种转变标志着 UI 设计的根本性变革。

Desolda 与其他研究人员基于诺曼的“执行鸿沟”和“评估鸿沟”理论,构建了一个模型,捕捉到了这种动态。与简单的直接操作(例如在文件夹之间拖动文件,操作需要逐步展开)不同,AI 交互需要更流畅、更迭代的过程。用户清晰地表达他们的目标,但并非手动执行每一步,而是与系统协作,优化输入,并在 AI 进行动态解释、调整和响应时对其进行引导。

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概念图展示了用户与人工智能系统之间的交互,突出了“执行鸿沟”和“评估鸿沟”。该图展示了用户如何形成意图,指定操作(重新配置、干预或询问),并通过人工智能系统执行这些操作。人工智能系统感知输入、处理并进行调整。然后,用户通过解释步骤(澄清和输出)对输出进行评估。
来源

直接操纵的持续相关性

人工智能或许正在重塑我们与科技互动的方式,但直接操控却不会消失。即使在基于意图的界面时代,用户仍然需要与人工智能系统互动,用正确的输入引导它们,将人类的目标转化为机器可读的指令。设计人工智能体验并非要取代直接操控,而是要增强它,在既有模式的基础上叠加新的交互模型,使交互更流畅、更直观,并最终增强其功能。

为了设计无缝的人工智能体验,我们需要识别并构建熟悉的模式

例如,在许多 AI 应用中,开放式提示框可以充当破冰船,帮助用户开启对话。这种方法建立在人们熟悉的输入框模式之上,几十年来,该模式一直是 UI 的标准组件,如今,它又扮演着新的角色。无论是在 ChatGPT 中输入问题,还是指示设计工具生成布局,这种方法都能提供灵活性,同时以直观易懂的方式引导用户意图。

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各种 AI 聊天机器人和助手界面的拼贴画,展示了不同的开放式输入模式。图片包含来自 ChatGPT、Claude 和 Fin 等 AI 驱动工具的多个文本输入字段。一些界面带有占位符,例如“提问”或“指定写作任务”,而其他界面则显示示例问题或答案。
打开输入模式示例,来源

这种方法不仅限于交互模式——它也扩展到用户体验框架。

例如,Evan Sunwall 提出了“Promptframes”的概念,通过将即时写作和生成式 AI 融入设计流程,作为传统线框图的补充。其目标是通过在工作流程的早期阶段融入 AI 驱动的内容生成,提高内容保真度并加速用户测试。然而,这一概念建立在线框图的基础上,这进一步强调了理解传统用户体验结构对于有效设计 AI 驱动体验的重要性。

最后的想法

不需要霓虹灯“人工智能驱动”标签;它应该无缝地融入用户旅程,感觉就像意图的自然延伸。

Netflix 的推荐系统为例。它不会打断你的体验,提醒你它正在使用高级算法。它也不会要求你配置一堆设置。相反,它会默默地学习、适应,并为你提供建议,让你感觉毫不费力——以至于你很少会停下来思考它背后的系统。这才是人工智能驱动的交互应该有的样子:它不是一个需要你费力操作的功能,而是一个根据你的需求不断改进的隐形助手。

随着我们迈向意图驱动的系统,这正是设计师应该努力追求的目标。人工智能应该减少摩擦,而不是增加复杂性。它应该赋予用户权力,而不是用不必要的选择让他们不知所措。最好的人工智能不是那种需要注意力的人工智能——而是那种能够融入你最初想要完成的任务流程中的人工智能。

 
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15 个最佳现代 AI 解决方案,助力 UI/UX 设计开发

杰睿

毫无疑问,人工智能极大地促进了许多领域的发展。UI/UX 设计也未能幸免,如今我们每天都能看到基于人工智能的全新工具涌现。这些工具旨在改变设计师的工作方式,使他们能够优化工作流程并自动化重复性任务。这样,他们就能更快、更准确地提供结果。由于人工智能接管了日常工作,设计师可以专注于最重要的事情——创造力和创新。优化工作流程并自动化重复性任务。这样,它们可以提供更快、更准确的结果。由于人工智能接管了日常任务,设计师可以专注于最重要的事情——创造力和创新。

人工智能对设计的影响

AI 驱动的工具正日益成为 UI/UX 设计师不可或缺的助手。它们在从原型设计、内容创作到最终设计完善的每个流程阶段提供支持。通过将 AI 集成到工作流程中,设计师可以更高效地创造更具活力和个性化的体验,同时节省时间和精力,从而加快产品发布速度并提升竞争力。

UI/UX设计师的最佳AI工具

下面我们将介绍一些可以帮助您简化工作的顶级工具。

1. Flowmapp:一款利用人工智能设计用户体验架构的工具

Flowmapp就像一个指南针,指引您穿越复杂的用户体验迷宫,帮助设计师创建清晰便捷的用户路径并生成站点地图。借助它,您可以通过创建流程图来设计网站和应用程序的架构,就像在精准的地图上导航一样。Flowmapp 的强大之处在于它与分析技术的集成,就像鹰眼一样,能够洞察用户迷失的方向,并帮助他们实时优化路径。

Airbnb 和 Nike 等品牌都使用 Flomwapp 来设计信息架构。该工具能够灵活地与分析工具集成,帮助团队优化路径,提升参与度并增加现场停留时间。

2. Uizard:人工智能驱动的界面原型设计

Uizard就像一根原型设计魔杖,能将您的草图转化为成品交互模型。它基于神经网络构建,能够快速将您的想法转化为可运行的原型,就像您跳过了草稿上的那些神奇步骤一样。Uizard 以其速度和简洁性超越竞争对手,将设计和代码集成在一个软件包中,使其成为快速界面开发的必备工具。

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用户界面

3. ChatGPT:基于 GPT-4 的 UX 文本生成

ChatGPT随时准备提供完美的描述或用户体验文本。它基于 GPT-4 模型,能够轻松适应您的需求,就像一位经验丰富的编辑读懂您的心思一样。其优势在于,它不仅节省时间,还能激发团队灵感。

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GPT 3.5 和 4.0 聊天功能的区别

4. Attention Insight:人工智能驱动的 UI 和 UX 分析

Attention Insight就像一张 X 光片,可以扫描并预测用户会在哪些地方停留。它利用人工智能技术,帮助您调整焦点,就像调整相机镜头以获得最清晰的照片一样。Attention Insight 的优势在于它能够高效精准地完成这项工作,而无需依赖耗时耗力且成本高昂的 A/B 测试。

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Attention Insight 界面

5. Khroma:一款人工智能配色方案工具

Khroma是一款个性化配色工具,可让您根据自己的喜好找到完美的配色方案。它利用神经网络学习您的偏好,并推荐能够为您的界面增添特色的配色方案。Khroma 凭借其个性化设计击败了竞争对手——它推荐的配色方案是根据您的喜好量身定制的。

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赫罗马整合

6. 让我们增强:优化图像以提高用户体验

Let's Enhance就像一个高清滤镜,能将像素化的图像转化为清晰锐利的视觉效果。在 AI 的支持下,Let's Enhance 可自动提升分辨率、纹理和色彩细节,让您的图片完美契合 UI 界面。其主要优势在于即时提升画质,这对于需要快速优化高分辨率的大型项目来说非常实用。

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让我们增强界面

7. Adobe Sensei:Adobe 产品中的人工智能

Adobe Sensei是您所有常用 Adobe 产品的强大引擎。它利用机器学习加速流程,无论是处理图像还是分析用户数据,都能将您的设计提升到更高的自动化水平。与其他解决方案不同,Adobe Sensei 内置于整个 Adobe Creative 套件中,让您的工作更快速、更便捷。

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Adobe Sensei 界面

8. DALL-E 2:基于文本的图像生成器

DALL-E 2是一位艺术家,他能根据口头描述,绘制出你所能想象的一切。它基于 GPT-3 模型,创作出细节丰富、独具匠心的图像,仿佛你的大脑直接连接到画布。在同类产品中,DALL-E 2 以其能够将传统设计工具难以表达的最抽象概念可视化的能力而脱颖而出。

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DALL-E 2接口

9. Vance AI:用于图像处理和增强的人工智能

Vance AI就像一位智能助手,可以即时增强您的图像,使其拥有专业水准。它可以提高分辨率、去除背景并校正纹理,就像经过专业摄影工作室的后期处理一样。Vance AI 使图像处理变得快速便捷,尤其是在处理大量数据时。

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使用 Vance AI 应用程序之前和之后的图像对比

10. Galileo AI:由人工智能驱动的动画工具

Galileo AI是您的专属动画师,能够瞬间赋予任何 UI 元素生命力。它运用机器学习技术,无需手动调整每一帧即可创建流畅的动画。Galileo AI 凭借速度和灵活性超越竞争对手,让设计师能够专注于创意,而非墨守成规。

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伽利略人工智能接口

11. Flow AI:构建聊天机器人和语音界面

Flow AI就像一位交互工程师,能够构建对话界面和聊天机器人,让它们像人类专家一样回答复杂的问题。Flow AI 可以帮助您创建周到的对话场景,而无需编写代码。与其他同类产品不同,Flow AI 提供简单的设置和跨平台支持,使其成为对话系统的多功能解决方案。

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Flow AI 的实际工作原理

12. 深度梦境生成器:人工智能驱动的超现实图像

这款工具将人工智能技术应用于照片和视频,创造出独特的图像,将其转化为超现实的杰作。与其他生成器不同,Deep Dream 可以让你创造出与众不同的抽象效果,让你瞬间从普通的视觉效果中脱颖而出。

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使用 Deep Dream Generator 创建的图像

13. Stark:用户体验的可访问性检查器

Stark会根据包容性标准检查你的设计。AI 会分析界面,检查对比度、字体大小和颜色组合,以确保你的产品适合所有用户。

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Stark 应用程序界面

14. 设计AI:标志和视觉概念生成

Design AI可在几分钟内创建徽标和视觉概念。它可以生成品牌标识并提供现成的解决方案,为您节省时间和资源。Design AI 在速度和经济性方面超越同行,能够在最短时间内提供高质量的成果。

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使用 Design AI 工具创建的徽标和标识

15. Loomly:人工智能社交媒体管理

Loomly可以帮助你构思创意、组织和规划内容,并推荐最佳发布时机。它会分析你的受众参与度,并为你推荐一些必定会“火爆”的帖子。

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Loomly 应用程序

利用人工智能改进设计

AI 工具彻底改变了 UI/UX 设计,尤其是在提供数据驱动的洞察方面。这减少了设计师在重复性任务上花费的时间,并赋予他们更多创造力。有了 AI 处理幕后机制,设计师现在可以专注于创建创新的、以用户为中心的界面。

虽然人工智能极大地提升了设计流程的效率,但务必牢记,它无法取代设计师独特的人类直觉和创造力。最佳设计成果源于人类洞察力与人工智能工具的协同作用,其中设计师在引导设计流程和利用人工智能提供支持方面发挥着不可或缺的作用。

结论

人工智能颠覆了游戏规则,让设计师能够轻松创建更优质、更以用户为中心的界面。如果您能够充分利用这些工具,它们将助您改进设计流程、激发创新,并提供更具吸引力和活力的数字体验。如此一来,您就可以将人工智能的技术突破与人类的技能和直觉相结合,突破可能性的界限,打造出完美的产品,开创 UI/UX 设计的未来。

 

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以人为本的人工智能:用户体验设计师的 5 个框架

杰睿

以一个人为决策树中心的插图

2024 年是人工智能取得重大进步的一年,这项技术以惊人的速度融入我们的职业和个人生活。

在家里,我很享受看着我的三个小儿子以他们自己独特的方式沉浸在人工智能世界里。他们被最新一波的人工智能玩具所吸引,尤其是我们家的新“宠物”机器人Loona。它能用近乎科幻般的对话让他们着迷——这得益于与2024年5月发布的GPT-4o的集成。Loona激发了孩子们的好奇心,引发了他们富有想象力的人机对话,甚至引发了兄弟姐妹之间关于它如何“思考”的热烈讨论。他们的兴奋提醒我们,人工智能已经在塑造下一代人与科技的关系——使其更加个性化、引人入胜,甚至更容易被理解。

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Loona机器人玩具图片
KEYi Tech 的 Loona 机器人 — 图片来源:keyirobot.com

这种惊奇感一直延续到2025年,伴随着NVIDIA在CES上令人叹为观止的主题演讲拉开帷幕,这场演讲展示了人形机器人的进步。NVIDIA首席执行官黄仁勋的演示凸显了他对机器人和人工智能发展现状的着迷,以及他对未来几年快速变革步伐的有力预测。

对于用户体验设计师来说,在人工智能快速发展的时代,好奇心与奉献精神的结合至关重要。拥抱人工智能需要我们重新思考我们的流程,理解该技术的底层系统,并确保人类价值观和用户需求始终是我们创作的核心。拥抱人工智能需要我们重新思考我们的流程,了解该技术的底层系统,并确保人类价值观和用户需求仍然是我们创造的核心。

随着人工智能成为数字创新的支柱,我们作为设计师的角色也在不断演变。我们不仅要塑造界面,更要打造将以人为本的原则与全新的技术交互方式相融合的体验。这种转变要求我们像技术人员一样思考,拥抱数据驱动的系统,并将用户中心置于人工智能项目之中。

为了引领这一转变,领先的科技公司和大学为以人为本的人工智能提供了切实可行的战略。在本文中,我将分享来自 IBM、谷歌、微软和卡内基梅隆大学的用户体验框架,为应对人工智能技术和工具的快速发展提供洞见和资源。

1. IBM 的 AI/人类语境模型

IBM 的AI/人类情境模型是其AI 设计实践的核心。该模型提供了一个结构化的框架,确保 AI 解决方案能够与用户无缝交互,并随着用户输入而不断演进,同时尊重并增强其运行环境。

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IBM网站截图
资源:IBM 的 AI 设计

IBM 的 AI/人类情境模型旨在指导符合人类需求和价值观的 AI 系统的开发。该模型将 AI 驱动的体验分解为几个关键考量因素,每个因素对于创建有目的性、情境感知和以人为本的解决方案都至关重要:

  1. 理解意图:人工智能系统必须优先考虑以人为本的目标,并考虑用户的意图、情感和情境。意图代表了人工智能系统的基本宗旨,涵盖了用户和企业的目标、愿望、需求和价值观。它定义了解决方案背后的“原因”,并确保系统设计具有清晰的、以用户为中心的目标。
  2. 数据与政策:这指的是从用户和外部世界收集的原始数据,以及保护和管理其使用的政策。数据是人工智能决策的支柱,但其收集和处理必须遵守严格的道德和监管标准。情境是实现有效人工智能交互的关键。IBM 强调系统理解影响用户行为的情境和环境因素的重要性。例如,位置、时间或任务紧急程度等情境数据可以帮助人工智能提供更个性化、更相关的建议。
  3. 机器理解、推理、知识和表达:这指的是人工智能系统在其领域范围内解释结构化和非结构化数据的能力,应用逻辑分析数据并决定最佳行动方案的能力,确保知识库通过新见解动态更新的能力,以及以符合用户环境和期望的方式传达其响应的能力。
  4. 人类反应与系统改进循环:这强调人工智能系统必须被设计为与人类协同工作,而不仅仅是为人类服务,从而确保自动化与人类自主性之间的平衡。用户反应反映了用户对人工智能系统表达的真实反馈——无论是显式的还是隐式的。学习强调系统如何基于用户交互和反馈不断改进,使其能够随着时间的推移不断发展并更好地服务于其目标。
  5. 评估结果:这强调结果衡量人工智能系统对现实世界的影响,代表它如何有效地满足用户需求并有效且合乎道德地解决问题。

2. Google 的可解释性评估标准

Google 的可解释性评估标准 (Explainability Rubric)提供了一个清晰的框架,用于创建透明、公平且以用户为中心的 AI 系统,并重点强调了 22 条需要与用户分享的关键信息。随着 AI 不断影响我们的工作方式、与企业的互动方式,甚至成为我们表达自我的工具,确保用户能够理解并信任这些系统至关重要。

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谷歌网站截图
资源:Google 的可解释性评估标准

该评分标准分为三个信息级别:一般级别特征级别决策级别。

  1. 总体层面:概述您的产品或服务的运作方式,包括人工智能的作用。解释使用人工智能的主要目的和优势、商业模式以及人工智能如何促进价值创造。重点介绍为确保安全、公平和透明而采取的措施,包括与社区互动、解决偏见问题以及分享绩效信息。
  2. 功能层面:详细说明具体的 AI 功能,包括其运作方式、AI 的激活时间以及用户控制选项。解释系统限制、人工参与和个性化选项。提供有关所用数据的信息,包括训练数据、外部输入以及用户数据的处理和利用方式。
  3. 决策层:阐明具体的人工智能决策是如何制定的,系统对其输出的可信度,以及如何识别错误或低质量结果。决策完成后,应提供用户反馈渠道,允许提出异议,并清晰地告知用户错误和修复措施。

3.微软的人机交互体验(HAX)工具包

微软的HAX 工具包是一个综合框架,专为开发面向用户的 AI 产品团队而设计。它有助于概念化 AI 系统的功能和行为方式,使其成为设计早期阶段的实用工具。

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微软网站截图
资源:微软的 HAX 工具包

HAX 工具包功能多样,允许团队根据自身独特的需求、用例、产品类别和目标,混合搭配其设计工具。HAX 工具包的关键组件包括:

  1. 人机交互指南:这些是设计用户交互过程中 AI 行为的最佳实践。它们指导 AI 产品规划,以确保直观有效的体验。
  2. HAX 设计库:一个资源中心,通过可操作的设计模式和真实世界的例子来解释人机交互指南。
  3. HAX 工作簿:一种协作工具,供团队确定优先实施哪些指南,促进有重点且高效的设计讨论。
  4. HAX 剧本:该剧本专为自然语言处理 (NLP) 应用程序量身定制,可识别常见的人机交互故障并提供缓解这些故障的策略。

4. HCI Institute 的 AI 头脑风暴工具包

AI 头脑风暴工具包由卡内基梅隆大学人机交互 (HCI) 研究所的研究人员创建,旨在提炼 AI 能力,帮助团队探索如何利用 AI 构建应用。创新的停滞往往并非源于技术,而是因为团队选择了错误的项目。AI 头脑风暴工具包解决了这个问题,提供了一种结构化的方法来设计既技术可行又以用户为中心的 AI 驱动解决方案。

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HCI Institute 工具包截图
资源:HCI Institute 的 AI 头脑风暴工具包

该套件的结构化方法降低了开发不相关或不必要的AI解决方案的风险。通过关注AI的功能和用户的需求,该套件使团队能够进行周到而有效的创新。该套件将AI功能分为不同的功能,例如:

  • 检测模式(例如识别图像中的人脸)
  • 预测趋势(例如预测股票价格)
  • 生成内容(例如创建合成图像或文本)
  • 自动化操作(例如跨不同应用程序执行工作流程)

它概述了 40 个涵盖医疗保健、教育和交通等不同领域的真实 AI 产品示例。该工具包还包含创意提示、影响力-投入矩阵和绩效-专业知识网格等工具,可指导用户选择具有高影响力且可行的创意。要使用该工具包,首先要查看 AI 功能和示例,以激发您的团队灵感。然后,进行结构化的头脑风暴会议,探索机会、完善概念并评估潜在解决方案。该资源非常适合研讨会、组织战略会议和创新实验室,确保团队设计出具有影响力且以用户为中心的 AI 产品。

5. Google 的 People + AI 指南

《People + AI 指南》由 Google 的多学科团队People + AI Research (PAIR) 创建,提供了方法、最佳实践、案例研究和设计模式的全面资源,旨在帮助设计师、开发人员和产品团队创建有影响力的 AI 驱动解决方案。

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谷歌网站截图
资源:Google 的 People + AI 指南

该指南介绍了 20 多种设计模式,为 AI 产品设计提供了实用且以行动为导向的指导。这些模式专注于解决产品开发过程中的关键挑战,并围绕常见问题进行组织,以帮助团队找到相关的见解。

  • 以人为本的人工智能入门:
    包括确定人工智能是否增加价值、设定明确的用户期望以及有效解释产品优势的指导。
  • 在产品中使用人工智能:
    强调充分利用人工智能,平衡自动化与用户控制,并管理精度和召回率的权衡。
  • 引导用户熟悉 AI 功能:
    涵盖熟悉度、确保探索安全以及对新功能提供清晰的解释。
  • 向用户解释人工智能:
    专注于解释人工智能能力以便理解,适当地展示模型信心,并在直接用例之外提供更深入的背景解释。
  • 负责任的数据集构建:
    重点介绍诸如涉及领域专家、为数据标签者设计、维护数据集以及接受现实世界数据的混乱等实践。
  • 建立和校准信任:
    指导团队透明地设置隐私、错误责任以及实现用户反馈和监督。
  • 平衡用户控制和自动化:
    提供有关逐步实现自动化、在需要时将控制权交还给用户以及确保自动化安全的建议。
  • 故障期间为用户提供支持:
    鼓励规划错误解决并确保用户在 AI 系统发生故障时能够继续前进。

这五个框架为设计能够自然融入我们日常生活的人工智能奠定了基础——无论是好玩的、会对话的机器人玩具,还是让我们保持井然有序、高效的应用程序。作为用户体验设计师,以人为本的框架来处理人工智能意味着要在新技术能力与责任之间取得平衡,审视人工智能是否已准备好并适用于每个用例,并构建具有用户反馈循环的系统以推动持续改进。

 

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《交互设计小白如何从“流程图思维”入门?一套拆解任务流程的实用方法》

杰睿

//写在前面:
适合人群:
视觉转交互 / UI Designer 想懂交互逻辑 / 想写出好交互文档的新手
内容结构:
  1. 流程图是什么,不是画图,是表达“用户怎么一步步完成目标”
  2. 流程图包含什么组成?(触发—操作—反馈)
  3. 初学者常犯的理解误区:关注画面,不关注“操作过程”
  4. 拆解一个真实任务流(比如“预定会议室”/“注册账号”)
  5. 如何从用户目标出发,写出一张不依赖原型图的流程清单
  6. 总结一套“新手流程图五步法”
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很多初入交互设计的小伙伴,都会听到一个建议:“先从画流程图开始。”
但流程图到底**画什么?表达什么?**为什么它对交互设计那么关键?
今天这篇文章,我们就来系统梳理这件事,并教你如何用纯文字也能表达出完整的用户任务流程

 流程图是什么,不是画图,是表达“用户怎么一步步完成目标”

流程图(User Flow)的本质,不是图,而是一条用户的操作路径
你可以把它理解为一张“任务执行地图”:
  • 从哪里开始(入口)
  • 走过哪些关键步骤(过程)
  • 最终完成了什么(目标达成)
它不是设计页面样子,不是决定按钮放哪里,而是回答一个核心问题:用户是怎么一步步完成这件事的?
举个例子:
当你用滴滴打车的流程,其实是:
markdown
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1. 打开App → 看到“打车”入口 2. 输入起点和终点 3. 选择车型 → 确认订单 4. 等待司机接单 → 上车 5. 到达目的地 → 支付 → 评价
这其实就是一张流程图的雏形。

流程图包含什么组成?用三段式理解(触发 → 执行 → 反馈)

为了让新手更容易掌握,我们可以把一个用户流程拆成以下三段:
阶段 说明 关键点
触发 Trigger 用户产生动机/看到入口 任务从哪里开始?入口清晰吗?
执行 Action 用户一步步完成操作 步骤顺畅吗?逻辑连贯吗?
反馈 Feedback 系统响应结果 是否完成目标?有没有确认提示?
 这三段不是理论,而是你画流程、写文档时必须考虑的三个设计面

初学者常犯的误区:关注“页面”,而忽略“操作过程”

很多设计小白在学习初期,习惯一上来就画界面、堆按钮。
但问题是——你连用户要做什么都没搞清楚,怎么知道该放什么控件?
 典型误区:
  • 原型里有“上传按钮”,但没想清楚用户是上传图片还是文件?能否预览?能删改吗?
  • 有“下一步”,但用户是否真的已经完成上一步?有没有校验、提示?
 正确思维应该是:
“用户要完成一件事 → 他需要经过哪几步 → 每一步中他需要系统给什么?”

 拆解一个真实任务流示例:「预约会议室」

我们以一个企业内部系统中的真实任务流为例:
 用户目标:预约明天下午的会议室开会

 用户流程拆解:

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1. 登录系统 → 首页选择“会议室预约”入口 2. 选择日期 → 选择时间段(如14:00-15:00) 3. 选择会议室(系统过滤出可用的) 4. 填写用途说明 → 提交预约 5. 显示预约成功提示 → 可查看预约记录

这张流程图体现的设计思考包括:

  • 步骤是否有明确反馈?
  • 用户是否容易出错?
  • 系统是否能预防冲突时间段?
  • 可编辑、取消吗?流程中断如何处理?

 如何从用户目标出发,写出一张不依赖原型图的流程清单

很多人以为流程图就必须要“画”,但对于刚入门的同学,用文字写出一张流程清单,已经很强了!

操作方法:

以“注册账号”为例,试着这样写清楚流程:
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【用户目标】注册一个新账号 【触发入口】 - 打开App → 点击“注册” 【执行过程】 1. 输入手机号 2. 获取验证码 → 系统发送 3. 输入验证码 → 系统校验 4. 设置密码 5. 勾选用户协议 → 点击“注册” 【反馈结果】 - 注册成功 → 跳转至首页 - 如果失败 → 显示具体错误(如验证码错误)
这个结构比直接画个框图更清晰、更全面,还方便和开发、产品对齐逻辑。

总结一套「新手流程图五步法」

很多人不知道从哪开始画流程,其实你可以用下面这套通用五步法

新手流程图五步法:

步骤 问题提示 示例
1. 明确用户目标 他要完成什么任务? 预约会议室、提交订单等
2. 确定起点入口 他从哪开始这件事? 首页、菜单栏、按钮
3. 列出关键步骤 他必须做哪些操作? 选择、输入、确认等
4. 标记系统反馈 系统会给出什么回应? 成功提示、错误校验等
5. 考虑中断/异常 用户会在哪些地方卡住? 验证失败、网络断开等
有时候不需要一次做得很完美,先写出主流程,再补充边界情况,也很棒。
 
推荐你这样开始练习:
选择一个你熟悉的 App,如微信、小红书、饿了么
模拟一个真实任务,如“下单”、“发评论”、“修改资料”
用上面五步法写出完整流程清单,别画图也行!
 
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如何使用人工智能从现有设计中生成设计变体

杰睿

如何利用人工智能根据现有设计生成设计选项?

这是一个常见的用例:

  • 也许您认为当前的登录页面太混乱并想改进它。
  • 也许您正在进行设计,但感觉只有一个想法,并且希望有更多的设计选择来获得灵感。

然而,我在网上并没有看到太多关于如何使用人工智能来解决此类用例的讨论。

所以今天,我将逐步向您介绍一些示例,包括我使用的提示、工作流程和结果。

让我们开始吧!

概述

由于我只需要专注于前端设计,因此我使用了V0Magic Patterns进行演示。我特意选择它们是因为它们都是针对前端优化的 AI 原型设计工具。

两种工具都可以完成这项工作,但我在两种工具中都运行了同一组提示,以便您可以更好地了解它们可以实现的功能。

如果您有兴趣,您也可以在其他工具(如CursorWindsurfBolt )中运行相同的工作流程,然后告诉我进展如何。

工作流程分为两个步骤:

  • 步骤1:让AI分析设计并提出改进建议。
  • 第 2 步:要求 AI 根据其建议生成设计变体。

如果您清楚自己想要进行哪些设计改进,您当然可以将步骤 1 和 2 合并为一个简单的步骤——只需上传设计、提供您的建议,然后要求 AI 生成新的设计选项。)

我使用 Kayak.com 的顶部部分作为演示的现有设计。

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Kayak.com

问:仔细看看。你会如何设计它以不同的方式?

第一个提示

这是我放入 V0 和 Magic Patterns 的第一个提示,以及 Kayak 主页顶部部分的快照。

提供 Kayak 登陆页面的设计评论(见附件快照)。担任具有深厚 UX/UI 专业知识的经验丰富的产品设计师。KAYAK 的主要业务目标是通过为旅行者提供旅行规划工具来赋能他们。其搜索引擎会扫描各种旅游网站,提供丰富的机票、酒店、租车和度假套餐选择和价格。其主要用户是希望搜索和比较旅行选择的日常旅行者。请使用以下视角评估桌面主页:- 核心价值主张清晰
- 信息架构和易于查找关键操作
- 视觉层次、布局和空间使用
还包括 3-5 条具体的、高影响力的建议,以改善主页上的用户体验或转化率。

正如您所见,我还包括了主要的业务和用户目标——这是一个小提示,可以为 AI 提供更多设计分析的背景。

V0

V0的设计分析:

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V0的设计分析

一长串的分析,启发性十足。我大概也能从 ChatGPT 或 Claude 得到类似的结果。

(下一步是根据这些建议生成设计方案。但正如我之前提到的,实际上我也可以提供自己的设计建议,例如“当前设计缺乏清晰的视觉层次,并且留白过多。您能否生成三个设计方案来解决这个问题?”)

接下来,我要求 V0 生成设计选项:

根据以上建议,您能否为 Kayak 主页快照生成 8 种备选设计方案?Kayak 主页快照的8 替代设计选项?

正如我所料,它运行了很长时间,每个设计选项大约一分钟。因此,我点击了“停止”,并在提示中将数量从 8 减少到 3:

根据以上建议,您能否为 Kayak 主页快照生成 3 个备选设计方案?Kayak 主页快照3 备选设计方案吗?

V0 在大约 1.5 分钟内生成了 3 个设计选项:

  • 设计1:增强核心体验
  • 设计二:沉浸式英雄体验
  • 设计3:以目的地为中心的体验

设计方案1:增强核心体验

V0 描述的快照:

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V0 对设计选项 1 的描述

它生成的设计:

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V0的设计

设计方案二:沉浸式英雄体验

V0 描述的快照:

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V0 对设计选项 2 的描述

它生成的设计:

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V0的设计

设计方案3:以目的地为中心的体验

V0 描述的快照:

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V0 对设计选项 3 的描述

它生成的设计:

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V0的设计

印象

总体而言,效果令人印象深刻。我喜欢这些精致的细节。它保留了我提供的快照中的必要信息(颜色、样式、CTA)。

所有生成的设计都由具有基本交互效果的代码支持,例如输入字段交互和悬停效果。

我希望设计选项之间能有更清晰的区分。不过我也可以尝试后续的提示来解决这个问题。

魔法图案

Magic Patterns 的设计分析:

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Magic Patterns 的设计分析

有些我同意,有些我不同意。为了演示,我简单地让它生成相应的设计选项:

根据以上建议,您能否为 Kayak 主页快照生成 8 种备选设计方案?Kayak 主页快照的8 替代设计选项?

Magic Patterns 在 1.5 分钟内生成了 8 个设计选项,比我预期的要快。

由于新闻稿的篇幅限制,我在这里仅展示三种设计:

设计方案1:增强价值主张

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Magic Patterns 的设计

设计选项 2:搜索优先设计

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Magic Patterns 的设计

设计选项3:社会认同焦点

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Magic Patterns 的设计

印象

与 V0 相比,设计更加简单。

它在更短的时间内生成了更多的设计,这很棒。

我很喜欢它的“导入 Figma”功能。我可以将生成的设计导入 Figma 进行进一步编辑。

此外,它还有一个Chrome 扩展程序,可以让我把网页转换成 React 组件或 Figma。虽然不完美,但我对它的功能非常期待。

 

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产品设计的未来

杰睿

用户体验设计:如何设计有效的“第一次触发”?从 Push 到页面设计

杰睿

 

——基于《Hooked》模型的用户激活交互思路
 

一、什么是“第一次触发”?为什么它决定了用户的去留?

在《Hooked》一书中,作者提出“Trigger”是促使用户行动的第一步。触发可以分为两种:
外部触发:例如 App 推送、广告、链接、好友邀请
内部触发:用户自己产生的动机,比如焦虑、孤独、空闲、好奇等情绪
“第一次触发”通常指的是用户首次接触产品的关键时刻,也是我们设计中用户激活(activation)环节的核心。很多产品在吸引用户下载后,没能成功完成这一步,导致高流失率。
那么,如何让用户在第一次接触产品时就“被打动”,甚至开始“动手”?这是交互设计师无法回避的挑战。

二、Hook 模型下的第一次触发路径

我们可以将“第一次触发”的设计过程,拆解为一个 Hook 的微循环:
swift
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外部触发(推送/链接/内容)→ 用户行动 → 变动奖励 → 微投入
设计的关键在于:
触发是否准确命中动机
页面是否降低了行动成本
是否提供足够正向反馈,激励用户进入下一步

三、实际场景中,“第一次触发”都可以怎么设计?

下面以两个典型路径为例,展开设计思路。
  1. 从 Push 到行动:信息即引导
场景:用户安装 App 后首次收到推送通知 
目标:提高用户点开并进入 App 的概率

设计策略:

情境感知:比如早上推送“为你准备了 3 条晨间资讯”,中午推送“你关注的咖啡店正在打折”。
视觉引导:通知样式带有关键词高亮、情绪词汇、数字诱因(“3 条”、“50%”等)。
即时性奖励:如“限时免费”、“首次点击得积分”。

示例对比:

普通推送文案:
“你有新消息,点击查看。”
优化后:
“你的新客户留言了:点击 30 秒内回复可得 50 积分!”
用户动机 + 奖励机制 + 时间紧迫感 = 有效第一次触发
  1. 首屏设计:默认就是最好的引导
  2.  场景:用户打开 App 或首次访问页面 
  3. 目标:促使用户完成关键行为,如注册、收藏、浏览首个内容

 设计策略:

将用户动机前置化:如图文内容带标签“为你推荐”、“同城热门”
提供默认建议:如自动生成 3 个关注推荐,不让用户空白加载
弱引导行动按钮:如“我想试试看”、“点这里获取专属内容”,代替“立即注册”

小结:

元素 常见问题 设计优化
空白状态 “你还没有收藏内容” 提供推荐 / 模拟数据
注册页面 信息太多 / 提示太弱 三步注册 / 支持游客试用
首页内容 冷启动/无吸引力 动态推荐 + 情境触发设计

四、设计师如何判断触发设计是否有效?

✔ 指标层面

激活率:App 下载后次日留存 / 完成注册 / 触发首次行为的用户比例
首触转化率:触发内容点击后进入行为的用户比例

✔ 用户层面

用户是否在无需帮助的情况下完成操作
用户是否表达出“被内容打动”的情绪反应(通过反馈/行为路径观察)

第一次触发,决定了第一次信任

“第一次触发”的设计不只是营销或产品经理的工作,它是交互设计的前哨战
从文案到页面布局,从通知到首屏,一切都在为用户“做决策”而服务;
要问的不是“设计美不美”,而是:“用户有没有动起来?”
Hook 模型里,触发只是起点,但它决定了是否进入循环的门槛。
 
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AI工具+AI流畅度+人类优势=AI原生设计师

杰睿

AI工具+AI流畅性+人类优势

作为一名产品设计师,我最近一直在努力理解快速变化的人工智能格局,既感到敬畏,又感到困惑。Anthropic的首席执行官警告称,人工智能可能会取代高达 50% 的入门级白领工作,而 Zapier 的首席执行官则谈到招聘精通人工智能的人才。与此同时,“模型设计师”等新职位正在涌现,行业正在迅速向更多超级 IC 职位转变。

随着人工智能重塑我们的工作方式,我一直在问自己,这不仅关乎如何保持相关性,还关乎如何在我的工作中不断成长并找到乐趣。

据我所知,新的转变需要利用三个领域

  1. 人工智能工具:组装不断发展的人工智能设计堆栈以快速交付
  2. 人工智能流畅性:学习如何设计概率系统
  3. 人力优势:加强工艺、自主性和判断力等护城河,保持领先于自动化
  4. 这些支柱与战略思维和以人为本的技能相结合,塑造了我们成为AI 原生设计师的道路
Open AI cookbook 中的 AI 产品堆栈和提示结构

1. 人工智能工具

人是制造工具的动物——本杰明·富兰克林

本杰明·富兰克林的定义强调了人类在发明和使用工具来扩展自身能力方面的创造力。如今,人工智能标志着这一进化的飞跃,从手动工具到智能协作者。

速度不再是可有可无的。ProcessMaker的产品团队从每年两次交付到每两周交付一次。Figma的《设计现状报告》(2025)指出,近七成的设计团队(68%)经常使用人工智能来自动化线框图绘制、生成视觉资产并分析用户反馈。

随着人工智能逐渐融入日常工作流程,设计工具显然变得越来越积极主动,既提高了速度,又增强了想象力。

构建一个反映你的技艺的堆栈

你的设计栈取决于你作为设计师的身份。用户体验研究员的设计栈与全栈产品设计师、对话式AI设计师或视觉艺术家的设计栈截然不同。没有放之四海而皆准的方案。

在过去的六个月里,我尝试了 60 多种 AI 工具,追逐每一个新的自动化更新和闪亮的产品发布。然而,事实是,我的工作流程中几乎所有东西都只运行在四到十种工具上,正如我的 AI 产品设计栈所示。

因此,真正的价值在于有意识的尝试。尝试新工具,不是因为它们流行,而是因为它们可能会在你的工作流程中解锁更好的功能。问问自己,有没有更智能、更快速、更周到的方法来做到这一点?

此外,人工智能工具正在快速发展,但设计的艺术依然是人类的。决定做什么以及如何使其卓越,仍然取决于品味、判断力、技艺和你的工具包。正如设计领袖阿古斯丁·桑切斯 (Agustín Sánchez) 所说“你之所以优秀,并非因为你了解最新的工具。你之所以优秀,是因为你知道如何运用它们。”

提示作为一项核心技能

去年,我多次发现自己觉得人工智能的输出很平庸,后来我意识到问题往往不在于模型本身,而在于我设计提示的方式。拥有正确语境的人工智能模型能够提供生成有意义响应所需的信息。

转变视角,将人工智能视为合作者,并学习如何构建上下文,彻底改变了我的输出质量

“提示就像是让人工智能加速,或者将其推向正确的方向。”——约翰·前田 (John Maeda)谈领导者如何利用人工智能释放创造力

亚历克斯·克莱因 (Alex Klein) 提出了一个令人信服的论点,即提示从根本上来说是一种设计活动,涉及以清晰度、背景、语气和意图来设计对话。

如果您想提高提示技巧,这些资源是一个很好的起点
Google 提示要点
IBM — 提示工程指南
OpenAI — 提示指南

AI流畅度工具包

2. 人工智能流畅性

AI 流畅性是指能够自信地设计和使用意图驱动、分层和概率系统的能力。对于产品团队而言,这意味着理解 AI 的潜力,应对其复杂性,并做出明智的决策,从而带来负责任且有影响力的成果。

GUI 界面要求用户通过点击、滚动和菜单导航来实现目标。相比之下,代理系统则通过关注基于意图的结果,为我们提供了一种与系统交互的新方式。

现实世界中的人工智能产品涉及编排、内存、工具集成、用户体验模式和代理流程。流畅性意味着要掌握系统的行为——它的可变性、它的故障、它出现错误或误用的可能性,并在设计时充分考虑这些动态因素。

人工智能流畅性的构建模块

AI 设计工具包

  • IBM 的GenAI 设计原则为生成式 AI 用户体验 (UX) 制定了六项基础设计原则。每项原则都配有设计策略和实际案例,以帮助从业者有效地实施它们。
  • 谷歌的“People+AI” 计划强调了设计人工智能交互时需要考虑的四个关键领域。该框架为设计有效的人工智能交互提供了宝贵的指南。
  • 我还构建了一个简化的指南,其中包含20 多个 GenAI UX 模式的示例和实施策略
理查德·巴赫这本经久不衰的著作敦促工匠们拥抱现代工具,专注于目标而非墨守成规。米哈尔·马莱维奇阐述了“人工智能平均线”,并鼓励创意人士突破这条线,追求伟大的创意。

3. 人类优势

借助 GPT-4o 和 Veo-3 等模型,AI 现已能够快速生成高质量的文字和视觉效果,并在许多领域超越人类的技能和推理能力。真正的问题是——

我们人类独有的优势还剩下什么?

工艺比以往任何时候都重要

AI 模型基于海量数据集进行训练,反映的是主流模式而非任何独特的视角。因此,它们的输出往往显得千篇一律,缺乏主观细微差别的深度,例如个人风格、洞察力、叙事意图和创意原创性。设计师Michal Malewicz用“ AI 平均线”的概念捕捉到了这一现象,并将当今的创意格局描述为乏味的时代”,充斥着千篇一律、缺乏灵感的 AI 输出。

讽刺的是,这种丰富性反而提高了标准!

此外,历史表明,尽管新工具层出不穷,叙事、审美判断和执行质量等基本技能仍然至关重要。正如 Photoshop 并没有扼杀平面设计一样,拥有 AI 的共同创造者并不会否定对技能的需求,而是会改变它。

理查德·森内特在其著作《工匠》中强调,工具在不断发展,但技艺和精湛技艺的精髓始终是核心,也是区分真正专家的关键所在。他敦促工匠们拥抱现代工具,并专注于目标而非墨守成规。

创意方向、代理和保持人力掌控

我们定义目标、设定约束并做出为人工智能指明方向的高层决策。

随着速度和质量的不断提升,争论的焦点不再是人类与人工智能的对决,而是我们寻求何种合作。在这种新的动态下,设计师不再只是创造者,而是提供创意方向、愿景和目标的人 设计师逐渐成为创意总监或统筹者,而人工智能则扮演着助手、创意伙伴,甚至是评论家的角色。

Julie Zhuo 强调了自主性的重要性。即使人工智能与我们的技能、能力和品味相匹配,我们选择为何以及在何处应用人工智能技能的能力仍将受到价值观、意图和新兴目标的驱动,并且仍然具有人类的鲜明特征。

例如,两位设计师使用相同的AI工具,可能会得出截然不同的结果。一位设计师可能会让AI为一家气候非营利组织探索极简主义的布局,而另一位设计师则用它来为一家儿童教育初创公司生成充满趣味、富有表现力的视觉效果。差异不在于工具本身,而在于引导它的人类价值观和意图。

世界经济论坛概述了 2030 年的四个类别:新兴技能、非焦点技能、稳定技能和核心技能

4. AI原生设计师

那么,成为一名AI原生设计师意味着什么?仅仅掌握AI工具和技术就足够了吗?还是在这个新领域,还需要更深层次的技能?

世界经济论坛显示,2030年最紧俏的技能不再是技术性技能。随着自动化改变工作方式,雇主更看重战略性、以人为本的能力,例如分析性思维、创造性思维、技术素养和韧性。

正如Fabricio Teixeira 指出的那样,即使在技术快速变革的时代,设计、协作和沟通的基础仍然是设计生涯的永久支柱,并且比任何工具都更持久。

与此同时,“超级集成电路”角色的出现正在重新定义高级设计职业,因为许多公司正在积极支持实践领导道路,重视深厚的专业知识、质量和高杠杆贡献,而不是传统的人员管理。

随着创作速度越来越快、触手可及,设计师真正的新护城河如今在于打造独特、可靠且令人难忘的AI体验。掌握设计原则、叙事能力和解决问题的能力仍然是人类独有的强项。

 

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

如何传达错误

杰睿

一个人对错误的反应——无论是自己犯的还是他人犯的——是一个复杂且常常令人痛苦的心理过程。在本文中,我将解释为什么几乎所有的错误提示信息的设计都公然无视用户体验理论。我将使用交互式原型来展示如何解决这个问题。我还将转向交互理论,回顾模式的概念,并解释可逆性、恰当性和及时性的原则。

我们的用户不是程序员

每个设计师的清单里都会包含“设计错误界面”。但即使完成了,程序员仍然会回来说:“还有另一种情况——我们也需要一个错误界面。”在这种情况下,程序员是设计的客户,这很有道理:程序员比任何人都更了解错误。设计师和经理们都认同这种方法——但它存在严重缺陷。

“我们不是我们的用户。”设计师们不断重复这句话。他们想表达的是:不要仅仅依赖自己的专业知识(这不可避免地会过时,而且容易产生职业偏见),而要关注用户在自然环境中的行为。

所以,问题在于——程序员不是我们的用户。程序员的行为、思维方式,以及与计算机的联系与其他人截然不同。我知道我在说什么。我的大多数朋友都是程序员和工程师。我在工作中也经常和程序员交流。我自己也是一名程序员,使用多种语言(从 Swift 和 GLSL 到 Forth 和 Assembly)。但幸运的是,我也是一名非常关注心理学的设计师。那么,让我来告诉你程序员的一天通常是怎样度过的:

程序员甚至还没来得及好好写点东西——他们停顿了一下,砰,一个错误出现了:“空白符缺失”。不知何故,下一行也出现了错误(尽管那一行完全没问题)。左侧面板也满是错误。这还不算编译错误。除了红色圆圈,可能还有黄色圆圈——程序员的大脑已经习惯了忽略这些警告。

如果错误来自硬件故障、第三方库的 bug 或文档不清晰,程序员不会把这些错误当回事。他们会把这些错误视为一种有用的工具,帮助找出别人的错误。而有些烦人的拼写错误,你会在自己的代码中苦苦追寻,希望编译器能自动捕获它们。那么,关于拼写错误的错误消息就是程序员最好的朋友。

简而言之,程序员对错误消息产生了一种容忍度——所有那些带有感叹号的圆圈和冗长、说教的红色文字。

心理学家会怎么说?

从人体工程学的角度来看,程序员的环境与普通用户的环境有着根本的不同。因此,设计师绝对不应该采用程序员对待错误的态度。如果我们负责设计一个 IDE(集成开发环境),那么我们当然会咨询程序员——他们是我们的用户。但在开发其他产品时,最好不要依赖他们的观点。相反,我们应该咨询心理学家

红色感叹号会让用户想起老师在课堂笔记中批改的内容,并被理解为一种惩罚(当然,除非有人已经培养了对惩罚的耐受力,比如程序员)。那么,心理学是如何看待对错误的惩罚的呢?

重要的是不要用消极情绪来强化错误,因为大脑对此非常敏感,并会将这种行为标记为不值得投入精力的事情。

我知道有些人看到错误信息就会慌乱不已。他们开始点击所有按钮,只为让它尽快消失。这些人很难适应界面,因此他们倾向于完全避免与界面交互。这并不是因为他们愚蠢,而是因为他们是普通人——而不是程序员。

看看这个!几乎每个字段都用红墨水划了线,界面提示你输入姓名,并要求你填写,而且是必填项!

但程序员对此完全没意见。程序员坚信,把笨蛋塞进错误里是有用的,这样他们就不会再试图用 null 或 undefined 来破坏程序了。程序员和工程师称之为“傻瓜式防错”,展现了他们独特的同理心。

焦点切换时验证

当用户从一个输入字段切换到另一个输入字段时,第一个字段会触发一个名字很不靠谱的事件:“onblur”。开发者经常用它来进行验证——以防用户漏填字段、输错生日或忘记邮件中的“@”。问题是:当用户切换到另一个应用时,“onblur”也会触发。过去,表单跨越三页时,空字段是个问题。如今,所有内容都能放在一个屏幕上——很难忽略一个空字段。至于其他的检查——它们对用户没有任何帮助。它们只是另一种“傻瓜式”的玩意儿。但用户不是傻瓜。当他们想要什么东西时——他们会发挥创造力。我知道有人会修改页面代码,以获取他们严格意义上不应该获得的政府服务。而如今,他们甚至不需要知道如何编写代码:只需单击一下即可打开 DevTools,再单击几下——所有验证都消失了。输入任何你想要的内容。

通过像傻瓜一样对待用户,开发人员产生了两个问题:第一 - 他们浪费时间构建“保护”,第二 - 他们陷入了一种虚假的安全感(没有比“通过模糊性实现安全”更糟糕的保护)。

在焦点切换时进行验证毫无意义,而且问题重重,我甚至不想在这里讨论它。让我们继续讨论主按钮上的验证:“继续”、“提交”等等。

通常如何做

我们与雅虎界面的交互分为三个阶段:

  1. 开始。所有字段均为空。无错误。“继续”按钮可用。
  2. 按下“继续”按钮。所有空白字段均被标记为错误。
  3. 焦点从第一个字段移开。突然间,它不再被标记为错误了。

让我们来分析一下。

激活按钮——这很好,雅虎点赞了。我有一篇名为“禁用按钮”的文章,解释了这背后的理论和实践。如果你仍然认为禁用按钮对用户有帮助,那你绝对应该读一读。

接下来是可逆性原则。这意味着你可以将界面恢复到初始状态。雅虎又赢了——你可以重置界面。但只能通过逐个点击每个字段来实现。这有什么意义呢?为什么仅仅因为你移开焦点,错误信息就会消失?这纯粹是算法故障!在我关于设计流程的文章中,我指出即使是顶级公司有时也会设计出糟糕的界面,所以不要盲目追随权威。要遵循科学。

下一个原则是恰当性。用户点击了“继续”按钮——交互的对象是按钮,而不是输入字段。如果按钮发出某种震动或吱吱声来表达不满,这可以理解。但是输入字段呢?根本没人碰过它们!它们怎么可能感知到按钮的情绪呢?只有程序员知道,在代码中,这些对象是相互关联的——但外部观察者一无所知,因为它们之间没有视觉联系。

现在来谈谈时效性原则。设计师用红色高亮显示几个字段,期望用户做出什么反应?如果所有字段的重要性都一样,用户应该先解决哪个字段?这需要对注意力中心进行复杂的讨论(这里的注意力中心不是指某个具体的输入字段,而是“出了点问题”的整体感觉),但我建议保持简单:界面基本上就是按照“坐下-停留-过来”的顺序排列,打破了“一次一个动作”的原则。

这里,一切都非常不对劲!

调试模式

界面有“模式”的概念。在我的大学里,程序员选修了一门名为“界面设计”的课程,课程内容包括解释为什么弹出窗口被称为“模态窗口”。现在,我惊讶地发现,程序员和设计师似乎对如何处理模式一无所知。

老式计算机有一种特殊的“HALT”模式,用于调试错误,也称为“控制台模式”。如果处理器尝试执行无效操作,程序将被中断,处理器将停止运行,并切换到控制台模式。您也可以通过按下物理“HALT”按钮手动触发 HALT 中断。使用开关或调试程序(在单独的控制台上运行),您可以修复错误并返回程序执行模式。

“处理器”一词并非偶然——它源于“进程”。错误中断只能在进程运行期间发生,而不会在处理器停止并处于调试模式时发生。这一事实在我们稍后讨论进程和状态之间的区别时会很有用。

向用户清晰解释他们最终进入不同模式的原因和方式至关重要。例如,调试器会显示导致无效操作的指令地址。同样重要的是解释如何返回(记住可逆性原则)。经典的 Norton Commander 完美地诠释了各种模式:

  1. 文件选择模式
  2. 复印模式
  3. 管理员模式,需要对硬件错误做出响应

我见过有人批评这类解决方案:“窗口叠在其他窗口上看起来很丑”。即便接受了这种说法,我仍然无法认同设计师通常提出的替代方案:“我们把这个窗口移除,把错误显示到别的地方,这样更美观。” 就好像设计师忘记了自己是工程师,只是拿起画笔,像个泥水匠一样把瑕疵掩盖起来。

如果你真的想摆脱窗口,正确的方法是记住什么是模式、它们来自哪里以及它们是如何工作的——然后弄清楚如何避免切换到其他模式(如果你想深入了解模式,请阅读 Jef Raskin 的《人性化界面》)。例如:软盘空间不足?不允许复制文件。软盘未插入?不要将其显示在目标列表中。现代操作系统就是这样做的——它们消除了执行可能导致错误中断的操作的可能性。

现在我们可以猜一下雅虎上的“继续”按钮的作用了:它启动了一个错误调试模式。在该模式下,用户被赋予了程序员的角色,并被迫修复所有导致程序崩溃的空值和未定义值。不幸的是,开发人员并没有意识到这对普通用户来说有多么糟糕。我希望他们至少明白,他们剥夺了用户返回上一个模式的能力——这违反了良好用户体验的最基本规则。

糟糕的算法变成了“最佳实践”

乍一看,似乎所有网站的错误显示都和雅虎一模一样。所以这肯定是“最佳实践”,是行业标准……但事实并非如此!每个人的做法都不一样。我们来看看亚马逊:

  1. 开始:所有字段均为空。无错误。“继续”按钮可用。
  2. 按下“继续”按钮。所有空白字段均标记为错误(最后一个字段除外)。
  3. 要消除错误,仅仅切换到另一个字段是不够的——您实际上必须输入一个值。
  4. 再次按下“继续”按钮。除第一个字段外,所有字段均为空,并标记为错误(第一个和最后一个字段除外)。

让我们来分析一下。

一个活动按钮——很好。亚马逊正在跟上雅虎的步伐。

自动聚焦到第一个字段——太棒了(雅虎没有这个功能):用户可以立即开始输入。填完第一个字段后,按“继续”键会直接将光标移动到第二个字段,也就是错误所在的地方。真是聪明的举动!

有人会反对:自动对焦在桌面端运行良好,但在移动设备上键盘会遮挡半个屏幕,所以最好隐藏它,直到用户点击输入。这样一来,你解决了一个问题,又制造了另一个问题。然后你选择你的毒药……问题是,你会认为一种弊端较小,而有些用户会认为另一种弊端更严重。无论哪种情况,你都在选择一种弊端。不要这样做(我稍后会解释如何做)。

界面可逆性。你输入一些内容,错误消失;然后你删除它并切换到另一个字段——哇,一个没有错误的空字段。所有字段都一样。将界面恢复到初始状态比雅虎要难,但由于算法不稳定,仍然是可能的。

与雅虎的同事一样,亚马逊的程序员在“继续”按钮和输入字段之间建立了心灵感应:按钮不想继续,但输入字段都大声喊出来(突然变成输出字段)。

特别要提一下密码确认框——为什么它不变成红色?不填就无法继续。想说要等到前一个框填完后才进行校验?当然,你得给用户解释一下错误校验算法,再给他们看源代码——这真的会很有帮助(讽刺)。

现在,我们来快速看一下IBM的解决方案:

激活按钮——不错。没有自动对焦,但至少界面会自动滚动到第一个字段并显示错误。

界面不可逆——无法将字段恢复到第一个屏幕上的样子。换句话说,你无法退出调试模式。那么,为什么还要有第一个屏幕(调试模式)呢?如果你认为空字段是错误,那就直接显示第二个屏幕吧。哦,你不想立刻吓到用户?还记得感知心理学吗?你决定稍后再吓唬他们,作为对他们错误的惩罚?让我再重复一遍心理学家的话:

重要的是不要用消极情绪来强化错误,因为大脑对此非常敏感,并会将这种行为记录为不值得花费精力的事情。

例子不胜枚举。以网站 capital.xyz 为例:

日期字段为空,点击“下一步”按钮,字段自动对焦。手机字段为空,点击“下一步”——完全没有自动对焦。为什么?这背后的想法是什么?剧透:根本没这回事。只是算法出了问题。

谷歌甚至更进一步——你输入的每一个字符它都会责骂你……

即使你不同意我的批评,你也必须承认,知名公司的顶级设计师和程序员在实现同一项任务时,都采用了截然不同的方式。这意味着完美的解决方案尚未找到。很可能,根本没人真正去寻找它。程序员只是在缺乏对用户交互原则清晰理解的情况下编写代码,然后跑来找设计师说:“嘿,这里又有一个错误需要显示出来。”

当我为自己的项目设计错误显示时,我没有依赖别人的解决方案——我依靠科学。我在撰写本文时收集了来自雅虎、亚马逊和 IBM 的示例。在对所设计机制背后的原理没有深入理解之前,研究参考文献是有害的。你只会捡起别人的错误,然后引用权威文献来为自己辩护。几乎每个人都这样做。没有人愿意重新发明轮子——工业程序员没有时间或动力去做这件事。所以每个人都坚持使用老式的命令行、字母数字显示方法。还记得当时错误是如何显示的吗?如果没有,来看看控制台:

如今,界面开发人员仍在做着同样的事情:直接把错误日志直接倒在屏幕上。21世纪唯一的升级?把文本涂成红色,然后把信息分散到屏幕的不同位置。

这可不行。我们赶紧解决吧!

事件与状态

我们用“错误”这个词来描述两种截然不同的事物:事件状态。快速回顾一下:当处理器尝试执行无效操作时,它会触发中断并进入调试模式。这是一次性事件。我们说“发生了错误”。然后,我们去寻找导致崩溃的内存中的特定值。该值——或者更准确地说,存储单元的状态——也称为“错误”。换句话说,我们模糊了因果之间的界限——仅仅是因为我们没有想出单独的词。为了避免混淆,我将使用两个术语:进程错误(事件,某个时间点)和数据错误(内存中的错误值,一种状态)。

我们来看一个邮箱输入框。缺少“@”符号?这是数据错误。被邮件服务器退回邮件?这是流程错误。或者以邮政编码为例。位数太少?这是数据错误。数据库中找不到邮政编码?这是流程错误。

空字段

输入字段只是一个数据容器。数据可能会缺失。如果你没有输入生日,并不意味着你出生在零日。这个输入字段根本没有数字,只有占位符“日”。数据缺失了。

因此,空白字段并非数据错误。不存在的东西本身就不是什么错误。空白字段是创建数据的机会,是一个良好的起点,也是一个互动的邀请。你可能已经注意到,空白表单看起来比已填充的表单更优雅。那么,为什么要用有毒的红色来破坏它呢?谁会喜欢与标记为危险的字段互动呢?

不要这么做。我准备了一个交互式原型来向你展示应该怎么做。

状态改变

让我们看看电水壶中按钮和水的状态是如何变化的。打开电水壶。水沸腾后,按钮会弹开。但触发按钮的不是水,而是温度传感器。如果传感器损坏或丢失,按钮就不会弹开。

现在手动按下按钮——水不会突然变冷。了解导致状态变化的具体原因很重要。

规则如下:如果对对象 A 执行了某个操作,那么只有 A 的状态可以改变,而对象 B 的状态则不能改变。要更改 B 的状态,需要一个直接作用于 B 的独立进程。

例如,数据库搜索可能会触发索引重建——这会更改数据库本身,但不会改变您搜索的值。

让我们来看一个常见的 UI 设计错误。用户想通过邮政编码查找城市。他们输入邮政编码,点击“搜索”,然后……输入框变红,或者值消失了。发生了什么?这是一个流程错误——数据库中没有结果。但 UI 却将其显示为数据错误,就好像用户输入了错误的邮政编码一样。但也许邮政编码是有效的——只是城市还没有添加到数据库中。也许五分钟后就会添加。用户并没有输入错误数据。输入框不应该受到指责。我们无权触碰它。流程错误需要以不同的方式显示(稍后会详细介绍)。

一次一个动作

根据希克-海曼定律,提供的选项越少,用户选择所需内容的速度就越快。将这一原理推向极致,便可得出“一屏一操作”原则。有人可能会说,复杂的程序不可能简化到这种程度,但让我们回想一下 Hanx Writer 文本编辑器——苹果设计奖得主——它几乎精简了所有内容。或者想想在 Photoshop 中按下一个按钮就可以隐藏整个界面,只留下一个工具可见。在某些情况下,“一屏一操作”原则非常有效。至少,在放弃它之前,先尝试一下。

在优化了开立经纪账户的网页工作流程后,我决定在移动应用中测试这种方法。看看我的交互式原型吧——它通过了 17 位用户的快速测试,与旧版本(每个屏幕有多个输入字段)相比,速度提升了 13%。

有人可能会说,时间的提升并不大——少了52秒,而不是整整一分钟。但首先,试着数到8——这实际上是一段相当长的时间内,任何事情都可能发生。其次,测试表明时间减少了,而不是像一些人担心的那样增加了。他们假设额外的屏幕转换会减慢用户的速度,但结果却恰恰相反:信息越少,用户处理速度就越快。当只有一个操作可选时,用户会毫不犹豫地执行。

原型就是这样。屏幕上只有一个输入字段。用户输入数据,按下“继续”,屏幕就会滚动到下一步。如果你手动尝试在空白字段处向前滚动,屏幕会迅速弹回:“不行,不行”。输入字段保持焦点,提示用户输入数据。无需任何额外的高亮——毕竟,它是屏幕上唯一的字段。完美。

如果你点击“继续”,但输入框为空或邮箱地址缺少“@”符号,键盘会弹回来,仿佛在说:“想继续吗?那就继续填写吧。” 没有任何错误信息!

我再强调一遍:我们不会隐藏错误信息。相反,我们设计的系统绝对不会出错。没有数据就意味着没有数据错误。没有流程就意味着没有中断或调试模式。这里唯一的期望是数据以正确的格式输入。顺便说一句,这里有一个很棒的方法——接受任何合理格式的数据。例如,Sberbank.ru 允许您输入带有国家代码 (+7)、本地前缀 (8) 或完全不带区号的电话号码。

从本文俄语版的评论来看,并非所有人都理解原型的用途。有些人期望看到一个完美无瑕、随时可用的产品(一个他们可以直接复制的产品),结果却大失所望,对诸如缺少重新发送短信验证码的选项之类的问题吹毛求疵。让我再次澄清:本文中的原型并非成品的精确复制品。它们的唯一目的是展示如何消除错误信息。

现在,让我们将此解决方案扩展到界面无法简化为“一屏一操作”模式的情况。 “Ingos Investments”的原型反映了数据量巨大,以至于每个屏幕上必须显示多个字段的情况。

让我们设想一个场景:用户尚未填写所有字段,点击了“继续”按钮。界面立即聚焦于第一个空白字段,调出屏幕键盘,并滚动到该字段正上方,方便用户查看正在输入的内容。即使屏幕上有多个字段,我们仍然坚持“一次一个操作”的原则,巧妙地将其他字段隐藏在键盘下方。在活动字段下方,会出现一条提示:“所有字段必须填写”。这不是错误消息,而是一个有用的提示,没有任何令人担忧的危险信号。

当用户点击屏幕键盘上的“下一步”时,他们只会跳转到下一个字段——这和填写表单的常规流程一样,而不是笨重的错误调试模式。提示已经给出,所以用户不太可能再次尝试填写空白字段。但如果他们真的这么做了,那么他们会再次看到这个温馨提示。

怀疑论者可能会说:“但如果空白字段位于屏幕最顶部,无法滚动到键盘上方怎么办?或者,如果网站是在桌面上打开的,根本没有屏幕键盘怎么办?” 答案是:没什么大不了的。所有这些极端情况都在原型中得到了完美的体现。我也听到过这样的担忧:“如果我们不把每个字段都涂成红色,用户就不会意识到需要填写”。测试表明,这些担忧是毫无根据的。这些担忧背后真正的恐惧,是害怕打破常规,尝试一些真正新颖的东西——一些对用户更有利,而不仅仅是对我们自己更有利的东西。

州经理

为了创建“Ingos Investments”的原型,我编写了一个状态管理调度器。交互元素将其内容报告给管理器,然后管理器决定如何处理它们。

程序员常说输入字段是独立的元素。邮箱字段不知道电话字段里的内容。当你切换输入字段时,它会触发对其内容的验证。当你点击“继续”按钮时,所有输入字段都会收到一个命令——检查你的数据。这就是为什么它们会突然一起亮起红灯。这就是它的构造方式。程序员说你无法改变它。设计师也相信这一点。不过亚马逊的例子表明,密码确认字段确实知道前一个字段的内容。所以他们可以随时修改。

这意味着你可以而且应该创建一个状态管理器。当用户尝试跳转到下一个屏幕时,状态管理器会检查所有字段,找到一个包含不完整或无效数据的字段,将用户带回该输入框并显示提示。本质上,这是一次时光之旅——回到用户出错的点。因此,将后续字段标记为错误是没有意义的——它们发生在将来,而用户尚未到达它们。

使用状态管理器,您还可以在鼠标悬停在“继续”按钮上时检查字段内容。如果数据缺失,按钮的标签会更改为特定的字段名称,例如“输入街道”——这遵循了时效性原则(用户尝试继续,但需要填写字段,我们会通知他们)。这个新标签在按钮和字段之间建立了视觉联系,使程序员有理由将这两个元素的行为联系在一起。

程序员可能会问:“为什么要把事情复杂化?” 没错——对程序员来说越复杂,对用户来说就越容易。这是规则。说实话,这只需要一两天的时间。需要更多精力的是通知系统。数据错误和流程错误应该显示在各自的层级结构中:数据错误应该显示在数据容器中,而流程错误应该显示在应用程序范围的通知中。这是一个完全独立的主题,我希望有时间写一篇关于通知设计的文章。

结论

因此,我们发现了以下事实:

  1. 绝大多数现有解决方案都归结为切换到“错误纠正模式”,而退出该模式要么不可能,要么极其困难(只能通过算法中的错误)。这种方法虽然被广泛接受,但各地的实现方式却有所不同:空白字段可能被视为错误,也可能被视为正常,有时甚至会在同一屏幕上混合出现。用户会背负负面情绪,因为系统会“惩罚”他们破坏程序。这种方法绝对不可接受,必须予以纠正。
  2. 缺少数据并不意味着数据错误。空白字段是互动的邀请,而非危险信号。
  3. 我们不需要两种模式:数据录入和纠错。一种模式——数据录入——就足够了。
  4. 数据错误和流程错误是不同的。它们应该显示在相应的层级结构中:数据错误应该显示在数据容器中,而流程错误应该显示在全局通知中。
  5. 如果您希望对一个对象执行的操作影响另一个对象,请在它们之间建立清晰的视觉联系。
  6. “一屏一操作”原则一定要试一下。如果有效,那你太棒了!
  7. 编写一个简单的状态管理调度程序。借助它,你可以引导用户回到最早未完成的步骤。
  8. 创建原型——它们是新想法的最佳概念证明。
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

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