我从事用户体验设计已经二十多年了。从利益相关者要求我们“让它变得漂亮”到线框以带注释的 PDF 形式交付，我们已经看到了许多职位名称。多年来，我看到许多工具来来去去，方法论兴衰，整个平台消失。 然而，没有什么比人工智能更让设计师感到不安的了。 当生成式人工智能工具第一次进入我的工作流程时，我的反应不是兴奋——而是不安，还有一点好奇。看着一个界面在几秒钟内出现，并配有合理的间距、可读的排版和中规中矩的副本，引发了一种非常真实的恐惧：如果机器可以做到这一点，那我该怎么办？ 这种恐惧现在很普遍。每个级别的设计师都会问同样的问题，通常是悄悄地问：“人工智能代理会在下周/下个月/下年取代我吗？”虽然下周和明年之间的差异似乎很大，但这取决于你的职业生涯阶段以及你的雇主选择使用人工智能工具的速度。我很幸运地担任过多个角色，与由于数据安全问题而不允许使用人工智能工具的组织合作。如果您对这些对话感兴趣，您可以查看 Reddit 等平台上发生的讨论。 担心人工智能取代我们的角色并不是没有道理的。我们看到人工智能生成线框图、原型、角色、可用性摘要、可访问性建议和整个设计系统。曾经需要几天时间完成的任务现在只需几分钟即可完成。 这是一个令人不安的事实：如果您的角色主要是生产制品、绘制按钮、对齐组件或将指令翻译成屏幕，那么该工作的部分内容已经自动化。 尽管如此，用户体验设计从来都不仅仅是创建用户界面。 用户体验就是要消除歧义。这是为了倡导人类参与效率优化的系统。它是将混乱的人类需求和同样混乱的业务目标转化为连贯、公平、合理和可用的体验。它是通过创造有用且有效的用户体验来解决人类问题。
人工智能不会取代这项工作。相反，它放大了周围的一切。真正发生的转变是设计师正在从产品的制造者转变为意图的导演。从创作者到策展人。从实际执行者到战略决策者。这让我感觉很兴奋。以及这给用户体验世界带来的创造力和独创性。 这种转变并没有降低我们作为用户体验设计师的价值，但它确实重新定义了它。 人工智能在哪些方面比我们做得更好（“无聊”的事情） 让我们明确一点，人工智能在设计工作的某些方面比人类更好。与现实作斗争只会让我们陷入恐惧之中。 速度和音量 人工智能非常擅长快速产生大量想法。例如，布局变化、复制选项、组件结构和入门流程都可以在几秒钟内生成。在早期设计中，这改变了一切。您无需花费数小时来勾画三个概念，而是可以回顾三十个概念。这并没有消除创造力，但确实扩大了游乐场。 麦肯锡估计，生成式人工智能可以将花在创意和设计相关任务上的时间减少多达 70%，特别是在构思和探索阶段。
人工智能还可以在用户体验的研究方面提供帮助，例如探索特定人群的习惯以及创建角色。虽然这可以减少所需的研究时间，但设计人员仍然需要通过提供准确的提示和审查生成的响应来防范这一点。我个人发现，使用人工智能来协助设计项目的初步研究非常有用，特别是当用户的时间和访问权限有限时。 一致性和规则遵守 设计系统的生死取决于一致性。人工智能擅长严格遵循规则、颜色标记、间距系统、版式比例和可访问性标准。它不会忘记。它不会累。它不会“目视它”。 人工智能的精确性使其对于维护大规模设计系统非常有价值，尤其是在一致性和合规性比新颖性更重要的企业或政府环境中。这是我的用户体验角色的组成部分，我很高兴将其交给人工智能来管理！ 大规模数据处理 人工智能可以分析大量行为数据对于人类团队来说，合理处理这一问题即使不是不可能，也是具有挑战性的。用户旅程路径、滚动深度、识别鼠标交互的热图、转换渠道——人工智能几乎可以立即识别模式和异常。 行为分析平台越来越依赖人工智能来呈现设计师可能会错过的见解。 Contentsquare 是一个人工智能驱动的分析平台，它讨论了利用行为分析数据的影响和好处。我总是说定量数据告诉我们“什么”，定性数据告诉我们“为什么”。这是研究的人为组成部分，我们可以与用户联系以了解驱动行为的原因。
这里的关键见解很简单：分析大量行为数据从来都不是我们的最高价值所在。 如果人工智能能够承担重复性生产、系统执行和原始数据分析，设计师就可以自由地专注于解释、判断和人类意义，这是工作中最困难的部分。 人类比人工智能做得更好的地方（“心”的东西） 尽管人工智能非常强大，但它有一个根本性的局限性：它从来都不是、也永远不会是人类。 同理心是生活经验 人工智能可以描述挫败感。它可以总结用户反馈。它可以模仿移情语言。但它从未感受到表单损坏带来的无声愤怒、提交敏感数据的焦虑，或者不理解假设太多的界面的羞耻。 用户体验中的同理心不是一个数据集。这是对人类脆弱性的生动、具体的理解。这就是为什么用户访谈仍然很重要。为什么情境探究仍然很重要。为什么深入了解用户的设计师能够始终做出更好的决策。 在之前的职位中，我设计了一个极其复杂的欺诈警报平台，该设计成功的关键是基于我对客户面临的各种问题的理解。我直接从面向客户的团队成员那里获取了这些信息。这些信息存储在他们的大脑中，并且基于与客户的直接经验。没有人工智能能够知道或访问这些人类经验的金矿。 正如尼尔森诺曼集团提醒我们的那样，良好的用户体验设计与界面无关。这是关于沟通和理解的。 道德需要判断 人工智能会针对我们设定的目标进行优化。如果目标是参与，它将尝试最大限度地提高参与度——无论长期损害如何。 它本质上并不识别黑暗模式、操纵或情感剥削。无限滚动、可变奖励和令人上瘾的循环都是人工智能可以热情优化的模式，除非人类干预。 人道技术中心记录了算法优化如何无意中损害福祉。 符合道德的用户体验设计要求设计师能够说：“我们可以这样做，但我们不应该这样做。”
战略取决于具体情况 人工智能不参加利益相关者会议。它听不到暗示但未说明的内容。它不了解组织政治、监管细微差别或长期定位。 设计师充当商业意图和人类影响之间的翻译者。这种翻译依赖于信任、关系和上下文，而不是模式识别。 这就是为什么高级设计师越来越多地在产品、战略和文化的交叉点上运作。 这个教训很明确：随着人工智能接管执行，人类设计师成为意图的守护者。 设计师的日常工作正在发生怎样的变化 这种转变不是理论上的。它已经在重塑日常设计实践。 从设计到提示 设计师正在从操纵像素转向阐明意图。明确的目标、约束和优先事项成为输入。 任务不再要求人工智能“绘制仪表板”，而是：
“创建一个仪表板，减少首次用户的认知负担。” “探索针对无障碍和低视力优化的布局。”
提示并不在于巧妙的措辞，而在于巧妙的措辞。这是关于清晰的思维和理解结果的意图。您可能需要随时调整提示，但这都是指导人工智能提供所需结果的学习过程的一部分。
从制作到选择 人工智能产生选择。设计师做出决定。 未来设计工作的很大一部分将涉及审查、批评和完善人工智能生成的输出，然后选择最能为用户服务并符合道德、商业和可访问性目标的内容。 这反映了经验丰富的设计师已经在工作的方式：指导初级设计师，审查他们的概念，指导方向，但考虑到人工智能工具可以生成大量的设计选项，规模要大得多。 电影导演的隐喻 我经常将现代设计师描述为电影导演。导演并不操作摄像机、搭建布景或扮演每个角色，但他们对故事、情感意图和观众体验负责。 人工智能工具就是船员。设计师对故事的意义负责。 现实世界的转变：实践中的情况 为了让这个不那么抽象，让我们把它放在一个熟悉的场景中。 十年前，设计师可能会花几天时间为新功能制作线框图，精心制作每个屏幕，注释每个交互，并在评论中为每个决定辩护。设计师的大部分感知价值都存在于文物本身。 如今，在人工智能的支持下，同样的功能可以在一个下午搭建起来。但有一点没有改变——艰难的对话。 用户体验设计师仍然需要问：
这实际上是为了谁？ 我们要解决什么问题，为谁解决？ 当此操作失败时会发生什么？ 谁可能会无意中被排除或处于不利地位？
在实践中，我发现高级设计师花在设计工具上的时间更少，而花更多的时间促进研讨会、综合混乱的输入、在利益相关者之间进行调解，以及在出现权衡时保护用户需求。 人工智能加速了生产，但并没有免除设计师的责任。事实上，它增加了它。当选择既便宜又充足时，洞察力就成为一种稀缺技能。 结论：现在如何准备 不要惊慌——练习。 避开人工智能并不能保持你的相关性。学会深思熟虑地使用它就会。 从小处开始：
探索 Figma 的 AI 功能。 使用人工智能进行构思，而不是最终决策。 将输出视为对话的开始，而不是答案。
自信来自熟悉，而不是回避。 投资于人类技能。 最有弹性的设计师会加倍努力：
心理学和行为科学； 沟通和便利； 道德、可及性和包容性； 战略思维和讲故事。
这些技能会随着时间的推移而复合，并且无法自动化。 设计师在人工智能加速的世界中的责任： 所有这一切都有一个令人不安的暗示，那就是我们谈论得还不够：当人工智能让设计任何东西变得更容易时，设计师就会对发布到世界上的东西更加负责。糟糕的设计过去常常被限制所原谅。时间有限，工具有限，数据有限。这些借口正在消失。当人工智能消除执行中的摩擦时，道德和战略责任就完全落在了人类的肩上。 这是用户体验设计师可以而且必须成为数字系统质量、可访问性和人性的管理者的地方。 最后的想法 人工智能不会抢走你的工作。但是，一个懂得如何批判性思考、如何智能指导以及如何与人工智能有效协作的设计师可能会接替一个不懂得这一点的设计师的工作。 用户体验的未来同样是人性化的。它比以往任何时候都更加有意。
