我從事使用者體驗設計已經二十多年了。從利害關係人要求我們「讓它變得漂亮」到線框以帶註釋的 PDF 形式交付，我們已經看到了許多職位名稱。多年來，我看到許多工具來來去去，方法論興衰，整個平台消失。 然而，沒有什麼比人工智慧更讓設計師感到不安的了。 當生成式人工智慧工具第一次進入我的工作流程時，我的反應不是興奮——而是不安，還有一點好奇。看著一個介面在幾秒鐘內出現，並配有合理的間距、可讀的排版和中規中矩的副本，引發了一種非常真實的恐懼：如果機器可以做到這一點，那我該怎麼辦？ 這種恐懼現在很普遍。每個級別的設計師都會問同樣的問題，通常是悄悄地問：「人工智慧代理會在下週/下個月/下年取代我嗎？」雖然下周和明年之間的差異似乎很大，但這取決於你的職業生涯階段以及你的雇主選擇使用人工智慧工具的速度。我很幸運地擔任過多個角色，與由於資料安全問題而不允許使用人工智慧工具的組織合作。如果您對這些對話感興趣，您可以查看 Reddit 等平台上發生的討論。 擔心人工智慧取代我們的角色並不是沒有道理的。我們看到人工智慧產生線框圖、原型、角色、可用性摘要、可訪問性建議和整個設計系統。曾經需要幾天時間完成的任務現在只需幾分鐘即可完成。 這是一個令人不安的事實：如果您的角色主要是生產製品、繪製按鈕、對齊組件或將指令翻譯成螢幕，那麼該工作的部分內容已經自動化。 儘管如此，使用者體驗設計從來都不僅僅是創建使用者介面。 使用者體驗就是要消除歧義。這是為了倡導人類參與效率優化的系統。它是將混亂的人類需求和同樣混亂的業務目標轉化為連貫、公平、合理和可用的體驗。它是透過創造有用且有效的用戶體驗來解決人類問題。
人工智慧不會取代這項工作。相反，它放大了周圍的一切。真正發生的轉變是設計師正在從產品的製造者轉變為意圖的導演。從創作者到策展人。從實際執行者到策略決策者。這讓我感覺很興奮。以及這帶給使用者體驗世界的創造力和獨創性。 這種轉變並沒有降低我們作為使用者體驗設計師的價值，但它確實重新定義了它。 人工智慧在哪些方面比我們做得更好（「無聊」的事） 讓我們明確一點，人工智慧在設計工作的某些方面比人類更好。與現實作鬥爭只會讓我們陷入恐懼之中。 速度和音量 人工智慧非常擅長快速產生大量想法。例如，佈局變更、複製選項、元件結構和入門流程都可以在幾秒鐘內產生。在早期設計中，這改變了一切。您無需花數小時來勾勒三個概念，而是可以回顧三十個概念。這並沒有消除創造力，但確實擴大了遊樂場。 麥肯錫估計，生成式人工智慧可以將花在創意和設計相關任務上的時間減少多達 70%，特別是在構思和探索階段。
人工智慧還可以在使用者體驗的研究方面提供幫助，例如探索特定人群的習慣以及創建角色。雖然這可以減少所需的研究時間，但設計人員仍需要透過提供準確的提示和審查產生的回應來防範這一點。我個人發現，使用人工智慧來協助設計專案的初步研究非常有用，特別是當使用者的時間和存取權限有限時。 一致性和規則遵守 設計系統的生死取決於一致性。人工智慧擅長嚴格遵循規則、顏色標記、間距系統、版式比例和可訪問性標準。它不會忘記。它不會累。它不會「目視它」。 人工智慧的精確性使其對於維護大規模設計系統非常有價值，尤其是在一致性和合規性比新穎性更重要的企業或政府環境中。這是我的使用者體驗角色的組成部分，我很高興將其交給人工智慧來管理！ 大規模資料處理 人工智慧可以分析大量行為數據對於人類團隊來說，合理處理這個問題即使不是不可能，也是具有挑戰性的。使用者旅程路徑、滾動深度、識別滑鼠互動的熱圖、轉換管道——人工智慧幾乎可以立即識別模式和異常。 行為分析平台越來越依賴人工智慧來呈現設計師可能會錯過的見解。 Contentsquare 是一個人工智慧驅動的分析平台，它討論了利用行為分析資料的影響和好處。我總是說定量數據告訴我們“什麼”，定性數據告訴我們“為什麼”。這是研究的人為組成部分，我們可以與使用者聯繫以了解驅動行為的原因。
這裡的關鍵見解很簡單：分析大量行為資料從來都不是我們的最高價值。 如果人工智慧能夠承擔重複性生產、系統執行和原始數據分析，設計師可以自由地專注於解釋、判斷和人類意義，這是工作中最困難的部分。 人類比人工智慧做得更好的地方（「心」的東西） 儘管人工智慧非常強大，但它有一個根本性的限制：它從來都不是、也永遠不會是人類。 同理心是生活經驗 人工智慧可以描述挫敗感。它可以總結用戶回饋。它可以模仿移情語言。但它從未感受到表單損壞帶來的無聲憤怒、提交敏感資料的焦慮，或不理解假設太多的介面的羞恥。 使用者體驗中的同理心不是一個資料集。這是對人類脆弱性的生動、具體的理解。這就是為什麼使用者訪談仍然很重要。為什麼情境探究仍然很重要。為什麼深入了解使用者的設計師能夠始終做出更好的決策。 在之前的職位中，我設計了一個極其複雜的詐騙警報平台，該設計成功的關鍵是基於我對客戶面臨的各種問題的理解。我直接從面向客戶的團隊成員那裡獲取了這些資訊。這些資訊儲存在他們的大腦中，並且基於與客戶的直接經驗。沒有人工智慧能夠知道或存取這些人類經驗的金礦。 正如尼爾森諾曼集團提醒我們的那樣，良好的使用者體驗設計與介面無關。這是關於溝通和理解的。 道德需要判斷 人工智慧會針對我們設定的目標進行最佳化。如果目標是參與，它將嘗試最大限度地提高參與度——無論長期損害如何。 它本質上並不識別黑暗模式、操縱或情感剝削。無限滾動、可變獎勵和令人上癮的循環都是人工智慧可以熱情優化的模式，除非人類幹預。 人道技術中心記錄了演算法優化如何無意中損害福祉。 符合道德的用戶體驗設計要求設計師能夠說：“我們可以這樣做，但我們不應該這樣做。”
戰略取決於具體情況 人工智慧不參加利害關係人會議。它聽不到暗示但未說明的內容。它不了解組織政治、監管細微差別或長期定位。 設計師充當商業意圖和人類影響之間的翻譯者。這種翻譯依賴於信任、關係和上下文，而不是模式識別。 這就是為什麼資深設計師越來越多地在產品、策略和文化的交叉點上運作。 這個教訓很明確：隨著人工智慧接手執行，人類設計師成為意圖的守護者。 設計師的日常工作正在發生怎樣的變化 這種轉變不是理論上的。它已經在重塑日常設計實踐。 從設計到提示 設計師正在從操縱像素轉向闡明意圖。明確的目標、約束和優先事項成為輸入。 任務不再要求人工智慧“繪製儀表板”，而是：
“創建一個儀表板，減少首次用戶的認知負擔。” “探索針對無障礙和低視力優化的佈局。”
提示並不在於巧妙的措辭，而是巧妙的措辭。這是關於清晰的思維和理解結果的意圖。您可能需要隨時調整提示，但這都是指導人工智慧提供所需結果的學習過程的一部分。
從製作到選擇 人工智慧產生選擇。設計師做出決定。 未來設計工作的很大一部分將涉及審查、批評和完善人工智慧產生的輸出，然後選擇最能為用戶服務並符合道德、商業和可訪問性目標的內容。 這反映了經驗豐富的設計師已經在工作的方式：指導初級設計師，審查他們的概念，指導方向，但考慮到人工智慧工具可以產生大量的設計選項，規模要大得多。 電影導演的隱喻 我經常將現代設計師描述為電影導演。導演不會操作攝影機、搭建佈景或扮演每個角色，但他們對故事、情感意圖和觀眾體驗負責。 人工智慧工具就是船員。設計師對故事的意義負責。 現實世界的轉變：實踐中的情況 為了讓這個不那麼抽象，讓我們把它放在一個熟悉的場景中。 十年前，設計師可能會花幾天時間為新功能製作線框圖，精心製作每個螢幕，註釋每個交互，並在評論中為每個決定辯護。設計師的感知價值大多存在於文物本身。 如今，在人工智慧的支援下，同樣的功能可以在一個下午搭建起來。但有一點沒有改變——艱難的對話。 使用者體驗設計師仍需要問：
這實際上是為了誰？ 我們要解決什麼問題，為誰解決？ 當此操作失敗時會發生什麼？ 誰可能會無意中被排除或處於不利地位？
在實踐中，我發現高級設計師花在設計工具上的時間更少，而花更多的時間促進研討會、綜合混亂的輸入、在利益相關者之間進行調解，以及在出現權衡時保護用戶需求。 人工智慧加速了生產，但並沒有免除設計師的責任。事實上，它增加了它。當選擇既便宜又充足時，洞察力就成為一種稀缺技能。 結論：現在如何準備 不要驚慌——練習。 避開人工智慧並不能保持你的相關性。學會深思熟慮地使用它就會。 從小處開始：
探索 Figma 的 AI 功能。 使用人工智慧進行構思，而不是最終決策。 將輸出視為對話的開始，而不是答案。
自信來自熟悉，而不是逃避。 投資於人類技能。 最有彈性的設計師會加倍努力：
心理學和行為科學； 溝通和便利； 道德、可近性和包容性； 戰略思維和說故事。
這些技能會隨著時間的推移而復合，並且無法自動化。 設計師在人工智慧加速的世界中的責任： 所有這一切都有一個令人不安的暗示，那就是我們談論得還不夠：當人工智慧讓設計任何東西變得更容易時，設計師就會對發佈到世界上的東西更加負責。糟糕的設計過去常常被限制所原諒。時間有限，工具有限，數據有限。這些藉口正在消失。當人工智慧消除執行中的摩擦時，道德和戰略責任就完全落在了人類的肩上。 這是使用者體驗設計師可以而且必須成為數位系統品質、可訪問性和人性的管理者的地方。 最後的想法 人工智慧不會搶走你的工作。但是，一個懂得如何批判性思考、如何智慧指導以及如何與人工智慧有效協作的設計師可能會接替一個不懂得這一點的設計師的工作。 使用者體驗的未來同樣是人性化的。它比以往任何時候都更有意。
