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探索AIGC如何重塑并啟迪設(shè)計(jì)行業(yè)的未來(lái)

藍(lán)藍(lán)小助手

利用專(zhuān)業(yè)審美和技能,開(kāi)發(fā)風(fēng)格模型、大模型是設(shè)計(jì)應(yīng)該關(guān)注的,就如同組件一樣,一套組件可用于多個(gè)場(chǎng)景。大模型亦是如此,做出屬于自己團(tuán)隊(duì)適合的風(fēng)格,訓(xùn)練出足夠優(yōu)秀的大模型來(lái)復(fù)用至以后的場(chǎng)景。
雖然目前的AI能力不完美,技術(shù)調(diào)優(yōu)、應(yīng)用場(chǎng)景還有很多提升空間,但對(duì)于設(shè)計(jì)師積極擁抱它是必然趨勢(shì)。

善用 AIGC工具|一個(gè)UI案例帶你進(jìn)階使用

藍(lán)藍(lán)小助手

第一章:人物一致性的多種方法
本段簡(jiǎn)介:
利用文生圖+AI 模特圖生成風(fēng)格統(tǒng)一的人物系列圖,利用產(chǎn)出的圖片通過(guò)圖生圖做到風(fēng)格轉(zhuǎn)換,以及 AI擴(kuò)圖
相關(guān)地址:
Q版一鍵同款:https://www.whee.com/ai/text-to-image?id=165330&styleModelId=3848%2C3635&editorMode=advanced
AI模特圖地址 :https://www.whee.com/ai/image-model
AI擴(kuò)圖地址:https://www.whee.com/ai/image-extend
 
善用 AIGC工具(第二彈)|一個(gè)UI案例帶你進(jìn)階使用
 
 
第二章:畫(huà)面控制-利用邊緣檢測(cè)做可控圖標(biāo)
本段簡(jiǎn)介:
學(xué)會(huì)畫(huà)面控制-邊緣檢測(cè),引導(dǎo)圖基本概念(第四章會(huì)重復(fù)說(shuō)明一下),如何生成可控圖標(biāo)以及優(yōu)化效果
同款鏈接:
圖標(biāo):https://www.whee.com/ai/text-to-image?id=164318&styleModelId=4229&editorMode=advanced(可自行替換引導(dǎo)圖和風(fēng)格模型)
 
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第三章:排行榜頁(yè)-融圖思路(生成-融入)
視頻上傳限制,第三章與第四章已合并到一起,可在第四章后查看
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https://www.whee.com/ai/text-to-image?id=163933&styleModelId=3848&editorMode=advanced
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第四章:融合控制-光影字和二維碼
??本節(jié)視頻內(nèi)容包含第三到第四部分的詳細(xì)操作,以及第四部分光影字和二維碼一些詳細(xì)講解(入常見(jiàn)的問(wèn)題和利用融合控制的進(jìn)階玩法)
本段簡(jiǎn)介:
畫(huà)面控制 -融合控制的應(yīng)用(光影字與圖片二維碼)
同款鏈接:
光影字1:https://www.whee.com/ai/text-to-image?id=164316&styleModelId=3848&editorMode=advanced
光影字2:https://www.whee.com/ai/text-to-image?id=168538&styleModelId=3848&editorMode=advanced
視頻中的融合控制進(jìn)階玩法:https://www.whee.com/ai/text-to-image?id=168500&styleModelId=3848&editorMode=advanced
空間站二維碼:https://www.whee.com/ai/text-to-image?id=168900&styleModelId=3848&editorMode=advanced
絨線二維碼:https://www.whee.com/ai/text-to-image?id=168916&editorMode=advanced
 
 
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結(jié)尾
在看完教程之后,大家是否躍躍欲試了呢,除了生成典型的光影圖,“融合控制”工具還可以作用于其他各種各樣的場(chǎng)景之中,大家可以前往 WHEE多多嘗試,實(shí)驗(yàn)起來(lái)!
 



作者:hello小尹
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講講AI在B端設(shè)計(jì)上的應(yīng)用方法

藍(lán)藍(lán)小助手

我們今天討論的,就是 AI 在 B 端設(shè)計(jì)方向的應(yīng)用方法,以及我們應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)。
B 端設(shè)計(jì)領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用
大多數(shù)同學(xué)目前對(duì) AI 應(yīng)用的認(rèn)識(shí)只有文生圖、對(duì)話(huà)、駕駛等領(lǐng)域,但 AI 應(yīng)用的場(chǎng)景遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止它們。
和頭部的明星 AI 產(chǎn)品、模型相比,細(xì)分市場(chǎng)的 AI 應(yīng)用就非常沒(méi)有存在感了。比如使用 AI 進(jìn)行財(cái)務(wù)的審核、飲料配方的調(diào)節(jié)、工程安全的模擬等等,它可以幫助企業(yè)節(jié)約大量的人力完成工作。
概括起來(lái),就是一些可以通過(guò)計(jì)算機(jī)完成的(也不止)重復(fù)性勞動(dòng)或標(biāo)準(zhǔn)化流程,都可以引入 AI 的技術(shù)進(jìn)行降本增效。
那在 UI 設(shè)計(jì)領(lǐng)域中,這些重復(fù)性和標(biāo)準(zhǔn)化的工作內(nèi)容有嘛?
有,但是并不會(huì)像外行或者新手想象的那么多。AI 難以覆蓋的場(chǎng)景我們過(guò)去的分享探討過(guò),等等也會(huì)做進(jìn)一步的說(shuō)明,而這里我們先要探討的,就是能用 AI 實(shí)現(xiàn)的 B 端設(shè)計(jì)場(chǎng)景,具體有哪些。
我們都知道市面上現(xiàn)在有很多開(kāi)源的 B 端前端框架,各個(gè)大廠前赴后繼地對(duì)它們進(jìn)行更新和完善,里面包含了非常豐富的組件庫(kù)。
講講AI在B端設(shè)計(jì)上的應(yīng)用方法
 
 
這些組件庫(kù)不不止是 UI 的組件,也包含了前端的對(duì)應(yīng)代碼,前端工程師可以快速調(diào)用這些代碼組件而不用自己去重新寫(xiě)一遍樣式和交互。
原則上,使用現(xiàn)成的組件開(kāi)發(fā)就可以快速完成整套項(xiàng)目的前端內(nèi)容,這可以給前端工程師節(jié)省大量時(shí)間。所以即使項(xiàng)目中有完整的設(shè)計(jì)稿,前端在開(kāi)發(fā)過(guò)程中也會(huì)偷懶直接略過(guò),直接套用框架內(nèi)的組件實(shí)現(xiàn)。
這和設(shè)計(jì)師直接套用素材完成運(yùn)營(yíng)圖設(shè)計(jì)一樣,明明有現(xiàn)成的素材在那里,為什么要浪費(fèi)一大堆時(shí)間自己重新畫(huà)一遍還是用 3D 建模渲染?同理,要是組件足夠豐富,滿(mǎn)足項(xiàng)目的需要,設(shè)計(jì)師也可以直接復(fù)用官方的組件素材,不用自己設(shè)計(jì)。
組件化思維的運(yùn)用,就是項(xiàng)目工作標(biāo)準(zhǔn)化和重復(fù)性的根源,不僅應(yīng)用在設(shè)計(jì)領(lǐng)域,對(duì)于前、后端開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)同理。
基于這種思路,催生出了一種新的 SaaS 模式 —— 低代碼 Low-Code 服務(wù)。
即通過(guò)少量的代碼,或者干脆不用代碼,僅通過(guò)可視的工具和組件實(shí)現(xiàn)軟件的開(kāi)發(fā),并完成相應(yīng)的配置和部署的工具。
這概念咋一看不就是建站工具?比如有贊、微店之類(lèi)的,用戶(hù)可以在里面直接創(chuàng)建并配置店鋪,然后以網(wǎng)頁(yè)、H5 或小程序的形式發(fā)布。
但這只是最初級(jí)的應(yīng)用,傳統(tǒng)的建站工具屬于幫你預(yù)制好了主要的參數(shù)和功能,用戶(hù)只能在這個(gè)范圍內(nèi)做少量的自定義編輯和設(shè)置。但進(jìn)階的 Low-Code,會(huì)賦予用戶(hù)更大的編輯范圍和自由度,讓用戶(hù)通過(guò)可視化的界面創(chuàng)建自己想要的產(chǎn)品和功能。
講講AI在B端設(shè)計(jì)上的應(yīng)用方法
 
 
這類(lèi)產(chǎn)品已經(jīng)衍生出一個(gè)規(guī)模不小的市場(chǎng),因?yàn)橛写罅康闹行∑髽I(yè)不想投入太多的精力和成本進(jìn)數(shù)字化平臺(tái)的搭建上,
并希望能快速創(chuàng)建不同的管理工具來(lái)匹配企業(yè)日新月異的發(fā)展需要
這里要?jiǎng)澲攸c(diǎn),對(duì)于一部分企業(yè)來(lái)說(shuō),經(jīng)營(yíng)模式和業(yè)務(wù)流程是持續(xù)迭代的,如果使用傳統(tǒng)的開(kāi)發(fā)模式那么很難跟上這種迭代。
以連鎖餐飲品牌舉例,前期只在一個(gè)城市經(jīng)營(yíng),和后期擴(kuò)張到全省或全國(guó),采購(gòu)流程和供應(yīng)鏈管理必然會(huì)持續(xù)進(jìn)行調(diào)整,提交一個(gè)采購(gòu)工單所需填寫(xiě)的字段就會(huì)發(fā)生變化,同理展示的表格、詳情頁(yè)也要跟著調(diào)整。
這類(lèi)變化往往并沒(méi)有修改界面的視覺(jué)、交互、組件,僅僅是增加和減少字段數(shù)據(jù),而用傳統(tǒng)的收集需求再輸出進(jìn)行開(kāi)發(fā)的模式效率非常低,所以它們就成為 Low-Code 的最佳應(yīng)用場(chǎng)景。業(yè)務(wù)方自己配置、修改直接上線,省掉產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師、程序員中間耗差時(shí)……
并且對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō),只需要應(yīng)用一些非?;A(chǔ)的功能服務(wù)和頁(yè)面類(lèi)型。比如我經(jīng)常提到的 B 端管理系統(tǒng)的四個(gè)核心頁(yè)面類(lèi)型:
講講AI在B端設(shè)計(jì)上的應(yīng)用方法
 
 
Low-Code 就是把常規(guī)需求標(biāo)準(zhǔn)化,并運(yùn)用組件化的框架,讓用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)單的填寫(xiě)和編輯就能生成出想要的頁(yè)面和功能。
既然需求不復(fù)雜,功能、組件、頁(yè)面、代碼都可以標(biāo)準(zhǔn)化,那不用 AI 降本增效還有王法嘛?
所以,使用 AI 生成 B 端頁(yè)面(不是設(shè)計(jì)稿)的工具已經(jīng)在大廠內(nèi)部開(kāi)始應(yīng)用了,開(kāi)發(fā)專(zhuān)屬大模型,再把做好的組件喂給模型,用戶(hù)只要在相應(yīng)的表單內(nèi)填入需求,就可以快速生成出落地的頁(yè)面。
并且各家大廠內(nèi)部的 B 端組件庫(kù),可遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止對(duì)外分享的這些開(kāi)源框架里包含的數(shù)量,還有很多特殊的業(yè)務(wù)組件,可以讓模型得到更好的訓(xùn)練和產(chǎn)出,比普通 Low-Code 模式更簡(jiǎn)單高效,大幅度提升企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品的落地和運(yùn)用效率。
從已經(jīng)了解到的信息中,有一部分業(yè)務(wù)部門(mén)已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入實(shí)踐環(huán)節(jié)了。且隨著技術(shù)的迭代,這種工具必然會(huì)越來(lái)越強(qiáng)大,功能越來(lái)越豐富。
所以,了解完這個(gè)趨勢(shì),設(shè)計(jì)師和前端工程師迎來(lái)大結(jié)局了?要被AI技術(shù)清洗了?現(xiàn)在該捧起《從0到1學(xué)習(xí)炒粉》學(xué)習(xí)了嘛?
這就是下面要討論的內(nèi)容。
B 端 AI 和設(shè)計(jì)的關(guān)聯(lián)
前面做了不少鋪墊,就是為了強(qiáng)調(diào),適用于 Low-Code 和 AI 生成的 B 端產(chǎn)品,是有前提條件的,包含下面這些要素:
  •  
    完整成熟的前后端組件庫(kù)
  •  
    需求使用基礎(chǔ)做法就能實(shí)現(xiàn)
  •  
    需要經(jīng)常變動(dòng)調(diào)整的業(yè)務(wù)需求
  •  
    對(duì)設(shè)計(jì)和交互本身要求不高
而這里面最關(guān)鍵的東西,就是標(biāo)準(zhǔn)化。必須要知道在今天的 AI 的應(yīng)用發(fā)展中,要生成出符合實(shí)際工作需要的結(jié)果,絕對(duì)不是靠輸入信息以后它自己 “蒙” 出來(lái)的。為了讓結(jié)果盡可能準(zhǔn)確,那么喂給模型的數(shù)據(jù)也就要越多且越有針對(duì)性。
理論上面向 B 端的 AI 工具,只要不斷提供給他新的組件、頁(yè)面,就能拓展它可以實(shí)現(xiàn)的范圍。但不管你怎么訓(xùn)練它,都要滿(mǎn)足標(biāo)準(zhǔn)化的前提。
而標(biāo)準(zhǔn)化,恰恰就是國(guó)內(nèi) B 端業(yè)務(wù)的命門(mén)……
我們都知道國(guó)內(nèi) SaaS 行業(yè)現(xiàn)在發(fā)展非常的混亂,雖然在不同的細(xì)分領(lǐng)域有自己的獨(dú)角獸,比如財(cái)務(wù)領(lǐng)域的金蝶,OA 領(lǐng)域的釘釘,ERP 領(lǐng)域的用友等等。
但是這些公司就發(fā)展?fàn)顩r良好利潤(rùn)豐厚了?24年一季度的 SaaS 頭部公司業(yè)績(jī)非常蕭條,比如網(wǎng)上找到的統(tǒng)計(jì),和國(guó)外 SaaS 頭部公司的估值和利潤(rùn)形成鮮明的對(duì)比:
講講AI在B端設(shè)計(jì)上的應(yīng)用方法
 
 
為什么國(guó)內(nèi) SaaS 市場(chǎng)那么慘淡?說(shuō)到底就是在國(guó)內(nèi) B 端領(lǐng)域很難實(shí)現(xiàn)真正的標(biāo)準(zhǔn)化,而不是國(guó)內(nèi) B 端市場(chǎng)規(guī)模太小。
比如釘釘、飛書(shū)這樣的 OA 軟件已經(jīng)很成熟了,但它們的實(shí)際普及程度一點(diǎn)都不高,而中大型企業(yè)又有各種考量,現(xiàn)成的不用就熱衷于開(kāi)發(fā)一套自己的系統(tǒng),簡(jiǎn)稱(chēng)定制化。這就倒逼 SaaS 工具為了滿(mǎn)足更多的企業(yè)需求,拼命疊加功能,使得這些 SaaS 工具一個(gè)比一個(gè)臃腫。
而我們前面提到的 AI 生成,想要普及同樣需要面對(duì)這種困境,因?yàn)槟P筒还茉趺醋?,它都是基于特定?biāo)準(zhǔn)化下的產(chǎn)物,它可以滿(mǎn)足其中一部分需求,但難以滿(mǎn)足其它需求。尤其是國(guó)內(nèi) B 端定制化需求中,混亂、抽象、聯(lián)系復(fù)雜的問(wèn)題非常突出。
換句話(huà)說(shuō),國(guó)內(nèi) B 端市場(chǎng)的大多數(shù)系統(tǒng),是非標(biāo)準(zhǔn)化的,需要產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)在面對(duì)這些非標(biāo)準(zhǔn)的需求下做出創(chuàng)新和適配,就必須要考慮很多抽象的因素,領(lǐng)導(dǎo)、背景、體驗(yàn)、交互、周期、難度等等。這個(gè)過(guò)程不可能由業(yè)務(wù)方自己完成,且最終導(dǎo)出的設(shè)計(jì)結(jié)果,往往會(huì)和常規(guī)方案有很大的差異。
按常規(guī)邏輯考慮的話(huà),那有多少組件我們整理多少組件,早晚有一天不得窮盡設(shè)計(jì)師思考范圍的邊界?
且不說(shuō)獲得不同商業(yè)項(xiàng)目的業(yè)務(wù)組件有多困難,如果組件之間沒(méi)有更底層的思路去規(guī)范它們的設(shè)計(jì)和交互,那么硬湊到一起的項(xiàng)目是非常割裂的,而 AI 在短時(shí)間內(nèi)沒(méi)辦法做到真正理解交互的邏輯并根據(jù)使用場(chǎng)景做理性的推理。
所以基于一套團(tuán)隊(duì)產(chǎn)出的組件必然是有限的,它們或許可以滿(mǎn)足自己項(xiàng)目,但不可能滿(mǎn)足市面上所有項(xiàng)目的使用需求。
還有一個(gè)很關(guān)鍵的疑問(wèn),就是很多人會(huì)想,一個(gè)項(xiàng)目中的特殊組件往往只是少數(shù),我們用 AI 工具生成多數(shù)頁(yè)面,少數(shù)進(jìn)行定制和獨(dú)立開(kāi)發(fā)不就行了?
這思路在邏輯上很合理,但實(shí)踐起來(lái)的問(wèn)題非常多。舉個(gè)例子比如設(shè)計(jì)稿直接生成網(wǎng)頁(yè)這種技術(shù),從20年前我剛了解到網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)那天說(shuō)到現(xiàn)在了,這個(gè)實(shí)現(xiàn)邏輯理應(yīng)不需要 AI 的參與都能做到,中間也問(wèn)世了不少產(chǎn)品和工具,但沒(méi)有一個(gè)做成了,反而網(wǎng)頁(yè)前端工程師都成為一個(gè)獨(dú)立熱門(mén)職業(yè)了(以前是 UI 寫(xiě))。
原因就是作為商業(yè)項(xiàng)目來(lái)說(shuō),團(tuán)隊(duì)需要 “可控性”,機(jī)器生成代碼雖然容易,但是如果要修改里面的東西怎么辦?實(shí)際情況就是前端對(duì)這些外部代碼深?lèi)和唇^,因?yàn)楦钠饋?lái)太麻煩,而越大的項(xiàng)目改起來(lái)難度也越高。而且這個(gè)版本的一部分你改了,下個(gè)版本工具再生成的代碼要不要兼容你前面寫(xiě)的東西?
所以現(xiàn)在即使有設(shè)計(jì)稿直接生成代碼的工具前端也寧愿自己寫(xiě),但當(dāng)他們用到第三方框架的時(shí)候,能不動(dòng)框架里面的東西就不動(dòng)。想要理解這個(gè)感受,只要拿這些框架的組件素材用它們的組件、自動(dòng)布局形式做完一個(gè)項(xiàng)目,你們就會(huì)產(chǎn)生 —— 還不如自己重做一遍的想法。
講講AI在B端設(shè)計(jì)上的應(yīng)用方法
 
 
所以生成工具,要不然能一次性完整滿(mǎn)足所有需求,要不然就會(huì)因?yàn)閮扇傻娜笨谛纬芍旅钠款i。當(dāng)然,還有遠(yuǎn)比這些復(fù)雜的進(jìn)一步因素,我就不在這里展開(kāi)。
標(biāo)準(zhǔn)化無(wú)法在定制化的面前獲得優(yōu)勢(shì),這是國(guó)內(nèi) B 端行業(yè)面臨的直接困局,當(dāng)然這里有壞的影響也有好的影響。
壞的影響,就是頭部 SaaS 企業(yè)沒(méi)辦法得到快速的發(fā)展,推高整個(gè) B 端軟件業(yè)的收入水平和吸引力,AI 生成頁(yè)面這些技術(shù)適用范圍小,沒(méi)辦法真惠及全體,行業(yè)處于反復(fù)造輪子但根本沒(méi)辦法停下來(lái)。
好的影響,則是頭部的 SaaS 企業(yè)發(fā)展不起來(lái),市占率就低,它們就沒(méi)辦像 C 端市場(chǎng)一樣形成非常顯著的馬太效應(yīng),形成事實(shí)的壟斷。大家重復(fù)造輪子,那么提供的就業(yè)崗位才多,才能讓我國(guó)的炒粉行業(yè)沒(méi)有那么卷,競(jìng)爭(zhēng)沒(méi)有那么激烈(???)……
講講AI在B端設(shè)計(jì)上的應(yīng)用方法
 
 
如果你關(guān)注過(guò) B 端市場(chǎng)足夠多年,你就會(huì)明白任何企圖用一種標(biāo)準(zhǔn)、方法論直接平鋪整個(gè)行業(yè)的做法,注定是徒勞的,而無(wú)序、野蠻、熵增才是不變的主旋律。
但 AI 的作用短時(shí)間內(nèi)完全發(fā)揮不了嗎?也不是。除了前面提到的一些簡(jiǎn)單的項(xiàng)目之外,還有一個(gè)非常大的可能,就是中小模型的開(kāi)發(fā)會(huì)變得越來(lái)越容易,而基于項(xiàng)目自研的界面 AI 生成工具很有可能會(huì)普及起來(lái)。雖然它們不能隨心所欲生成任何需求的樣式,但可以完全根據(jù)業(yè)務(wù)方的實(shí)際需要進(jìn)行定制,去服務(wù)小范圍的群體。
這不代表項(xiàng)目里面就不需要設(shè)計(jì)師,符合這套項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)依舊需要設(shè)計(jì)師去制定,也需要設(shè)計(jì)師持續(xù)輸出特殊的頁(yè)面和組件。
所以,未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi) AI 和 B 端 UI 設(shè)計(jì)師之間會(huì)是互補(bǔ)的關(guān)系,而不是替代關(guān)系。這也會(huì)對(duì)崗位要求形成進(jìn)一步的影響,所以下面是我對(duì) B 端 UI 設(shè)計(jì)師所需技能的建議:
  1.  
    進(jìn)一步提升交互能力,尤其是基于業(yè)務(wù)認(rèn)知輸出交互方案的抽象思維能力
  2.  
    進(jìn)一步鞏固項(xiàng)目設(shè)計(jì)規(guī)范的創(chuàng)建能力,深入了解規(guī)范的應(yīng)用和落地流程
  3.  
    進(jìn)一步提升全局性設(shè)計(jì)思維,能提煉核心價(jià)值觀并在項(xiàng)目中進(jìn)行應(yīng)用
  4.  
    進(jìn)一步了解編程開(kāi)發(fā)邏輯,能更好的配合前后端完成項(xiàng)目的輸出提高效率
這些能力的掌握是 B 端 UI 設(shè)計(jì)師應(yīng)對(duì)未來(lái)市場(chǎng)變化的核心競(jìng)爭(zhēng)力,也是 AI 在短時(shí)間內(nèi)絕對(duì)無(wú)法替代的東西。
不管是作為已經(jīng)入行的,還是準(zhǔn)備入行的 B 端設(shè)計(jì)新人,都不用對(duì) AI 技術(shù)在 B 端的影響太過(guò)擔(dān)心,自怨自艾,因?yàn)?/div>
如果 B 端項(xiàng)目的設(shè)計(jì)都那么簡(jiǎn)單的話(huà),那么從前端框架普及的那一天起,B 端 UI 設(shè)計(jì)師就可以集體下崗,而不用等到 AI 應(yīng)用的那天
。
換個(gè)表述方式,祝大家不會(huì)菜到那么輕易就被 AI 給取代了……
 
作者:酸梅干超人
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藍(lán)藍(lán)設(shè)計(jì)(www.liangyajiaju.cn )是一家專(zhuān)注而深入的界面設(shè)計(jì)公司,為期望卓越的國(guó)內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計(jì)、B端界面設(shè)計(jì)、桌面端界面設(shè)計(jì)APP界面設(shè)計(jì)、圖標(biāo)定制、用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、UI咨詢(xún)高端網(wǎng)站設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì),以及相關(guān)的軟件開(kāi)發(fā)服務(wù),咨詢(xún)電話(huà):01063334945。我們建立了一個(gè)微信群,每天分享國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計(jì),有興趣請(qǐng)加入一起學(xué)習(xí)成長(zhǎng),咨詢(xún)及進(jìn)群請(qǐng)加藍(lán)小助微信ben_lanlan。

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從對(duì)話(huà)到嵌入:多元場(chǎng)景AI形態(tài)淺析

鶴鶴

前言
 
當(dāng)我們一次次被AI技術(shù)帶來(lái)的變革所驚艷,當(dāng)ChatGPT一次次宣布其能力已經(jīng)突破了人類(lèi)的想象,你是否注意到現(xiàn)有產(chǎn)品與AI融合的新趨勢(shì)?值得注意的是,新技術(shù)的出現(xiàn)也一定帶來(lái)了新的交互體驗(yàn)。本文將以多種產(chǎn)品場(chǎng)景為例,梳理PC端多種主流的AI融合形態(tài),希望能給大家?guī)?lái)啟發(fā)。
 
 
多元場(chǎng)景下的主流AI形態(tài)
 
目前主流AI產(chǎn)品有如下3種主要形態(tài),分別為沉浸式的AI智能體(Agent)、伴隨式的AI副駕駛(Co-pilot)、嵌入式的AI場(chǎng)景化嵌入(Embedding)。這3種形態(tài)在能力、界面、操作體驗(yàn)和適用場(chǎng)景都上存在顯著差異。
 
從對(duì)話(huà)到嵌入:多元場(chǎng)景AI形態(tài)淺析
 
 
 
 
一、沉浸式形態(tài)
 
AI智能體(Agent)—功能強(qiáng)大的AI伙伴
 
一個(gè)富有主動(dòng)性的獨(dú)立伙伴,輸出的結(jié)果不完全依賴(lài)用戶(hù)的輸入,啟動(dòng)AI問(wèn)詢(xún)后有2種主流的形態(tài):
 
①「對(duì)話(huà)智能體」 以對(duì)話(huà)流的形式展示信息,用戶(hù)通過(guò)在當(dāng)前語(yǔ)境下進(jìn)行追問(wèn)獲取最終結(jié)果;
 
②「目標(biāo)智能體」用戶(hù)輸入指令后,一次性給予用戶(hù)“靠譜”的結(jié)果,配有側(cè)邊欄可進(jìn)行多種輔助操作。
 
從對(duì)話(huà)到嵌入:多元場(chǎng)景AI形態(tài)淺析
 
 
 
1.對(duì)話(huà)智能體示例—Gemini
 
以谷歌Gemini產(chǎn)品為例,其作為對(duì)話(huà)流的智能體,為滿(mǎn)足搜索場(chǎng)景,具有以下特征:
 
1)冷啟頁(yè)P(yáng)rompt形象化
 
相較于2023年初Gemini冷啟時(shí)的樣式,最近改版中冷啟的Prompt卡片變得形象化,當(dāng)然我們也在其他Agent產(chǎn)品中觀察到了這一變化。
 
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2)多模態(tài)內(nèi)容
 
理解用戶(hù)的文字意圖,依據(jù)要求自主生成多模態(tài)卡片是對(duì)話(huà)智能體的主要特征之一,該功能可以極大地豐富AI反饋的多樣性,并能提高信息傳達(dá)的效率。
 
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3)信息索引的顯示
 
信息索引的展示是提升AI回答權(quán)威性和透明度的關(guān)鍵因素。然而,直接在閱讀內(nèi)容中嵌入索引標(biāo)簽,可能在某些情況下影響用戶(hù)的閱讀連貫性。以Gemini為例,當(dāng)前的設(shè)計(jì)允許用戶(hù)在卡片下方手動(dòng)啟用索引信息,這種靈活性平衡了信息的可信度和閱讀體驗(yàn),適合多數(shù)日常場(chǎng)景。
 
當(dāng)然,從設(shè)計(jì)角度考慮,某些情況下默認(rèn)收起索引并非最佳選擇。在用戶(hù)高度依賴(lài)信息準(zhǔn)確性的場(chǎng)景中,如金融或醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,索引的可見(jiàn)性將會(huì)直接影響信任感。對(duì)于深入研究或延展閱讀需求較高的用戶(hù),即時(shí)查看索引能更高效地獲取信息來(lái)源。
 
與之類(lèi)似,在涉及多方信息傳播的業(yè)務(wù)分發(fā)場(chǎng)景,清晰可見(jiàn)的索引有助于減少誤解,提高效率。在這些情況下,索引的默認(rèn)展開(kāi)不僅強(qiáng)化了內(nèi)容的可靠性,也更好地支持了用戶(hù)的深入需求。
 
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2.目標(biāo)智能體示例—Perplexity
 
Perplexity作為最近廣受好評(píng)的AI搜索工具,相較于Gemini,它更注重給予用戶(hù)最精準(zhǔn)的答案?;赗AG技術(shù)的Perplexity為用戶(hù)提供了一種新的“確定性”,而鑒于這種特征,Perplexity擁有雙面板的形態(tài),可以對(duì)當(dāng)前確定性的信息進(jìn)行深化處理。
 
1 )輸入即結(jié)果
 
相較于Gemini等對(duì)話(huà)智能體產(chǎn)品,AI Agent用戶(hù)需要反復(fù)追問(wèn)結(jié)果,而在體驗(yàn)Perplexity時(shí)的無(wú)對(duì)話(huà)場(chǎng)景感,更傾向于一次性給予用戶(hù)“靠譜”的答案。
 
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2)側(cè)分欄—信息補(bǔ)充
 
因?yàn)镻erplexity一次就可以給予用戶(hù)最“準(zhǔn)確”的信息,用戶(hù)可能沒(méi)有追問(wèn)的必要,但可能會(huì)有對(duì)于當(dāng)前問(wèn)答進(jìn)行深度搜索的需求,這時(shí)會(huì)有右側(cè)GUI分欄的出現(xiàn),以便用戶(hù)進(jìn)行輔助搜索。
 
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3.思考:給予用戶(hù)最佳答案的AI形態(tài)
 
在使用體驗(yàn)上,Gemini與Perplexity雖然走向兩個(gè)不同的流派,但目的都是為了給用戶(hù)呈現(xiàn)最佳的搜索結(jié)果。Gemini就像一位富有想象力的對(duì)話(huà)者,用戶(hù)在對(duì)話(huà)中通過(guò)不斷地追問(wèn)來(lái)獲得最佳的結(jié)果,而Perplexity更像一個(gè)AI版的知乎,它堅(jiān)持“用戶(hù)不會(huì)犯錯(cuò)”原則,冷靜客觀地為用戶(hù)提供最精準(zhǔn)的答案。
 
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二、伴隨式形態(tài)
 
AI副駕駛(Copilot)—被動(dòng)性的AI助手
 
這種形態(tài)下的AI更多扮演“副駕駛”的角色,為用戶(hù)提供建議和幫助,依賴(lài)用戶(hù)精準(zhǔn)的指令對(duì)當(dāng)前內(nèi)容窗口進(jìn)行操作,一般以側(cè)邊欄形式展示,目前的Office文檔類(lèi)產(chǎn)品多采用此類(lèi)形態(tài)。
 
從對(duì)話(huà)到嵌入:多元場(chǎng)景AI形態(tài)淺析
 
 
 
1.AI副駕駛產(chǎn)品示例-Office
 
在近年的開(kāi)發(fā)者大會(huì)中,微軟提到最多的詞就是“Copilot”,力推將AI技術(shù)快速融入到旗下應(yīng)用中。其中,Office軟件就融入了AI副駕駛的理念,該形態(tài)下的AI主要為用戶(hù)提供產(chǎn)品的創(chuàng)作輔助、信息的查詢(xún)總結(jié)等功能。
 
1)當(dāng)前場(chǎng)景下的AI助手
 
AI的能力默認(rèn)被限定在當(dāng)前場(chǎng)景下,滿(mǎn)足用戶(hù)問(wèn)詢(xún)、信息檢索、創(chuàng)作輔助等操作。
 
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2)被動(dòng)性AI助手
 
Copilot無(wú)法自動(dòng)執(zhí)行操作去修改當(dāng)前頁(yè)面內(nèi)容,需要用戶(hù)確認(rèn)后才可執(zhí)行,用戶(hù)執(zhí)行操作后會(huì)在側(cè)邊欄內(nèi)顯示操作記錄與撤銷(xiāo)操作的入口。
 
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3)輔助Prompt
 
由于AI副駕駛的特性,常常需要準(zhǔn)確的Prompt才能執(zhí)行符合預(yù)期的操作,這對(duì)大部分用戶(hù)來(lái)說(shuō)門(mén)檻較高,因此在使用時(shí)需要及時(shí)給予用戶(hù)合理的聯(lián)想Prompt,輔助用戶(hù)決策。
 
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2.思考:提高用戶(hù)工作效率的AI助手
 
作為被動(dòng)性AI助手,用戶(hù)即使不使用也不會(huì)影響其在整體頁(yè)面中的操作,AI更多承擔(dān)的是提升用戶(hù)工作效率過(guò)程中的輔助角色。
 
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三、嵌入式形態(tài)
 
AI場(chǎng)景化嵌入(Embedding)
 
嵌入式AI主要聚焦特定場(chǎng)景的AI輔助,如AI即時(shí)性地生成對(duì)當(dāng)前評(píng)論的回復(fù),此類(lèi)交互無(wú)固定形態(tài),AI會(huì)在用戶(hù)進(jìn)行高頻重要操作時(shí)即時(shí)觸發(fā)。
 
在多元化場(chǎng)景中,嵌入式AI的設(shè)計(jì)相較于前兩類(lèi)更加靈活和輕量,通常以LGUI(輕量化用戶(hù)界面)為核心,強(qiáng)調(diào)用戶(hù)與AI之間的無(wú)縫銜接與高效互動(dòng)。
 
與對(duì)話(huà)式或結(jié)構(gòu)化阿拉丁模式相比,嵌入式AI的設(shè)計(jì)思路更加通暢,摒棄了復(fù)雜的交互流程,更注重場(chǎng)景中的引導(dǎo)性和即時(shí)反饋,幫助用戶(hù)在合適的時(shí)機(jī)獲取所需信息。
 
從對(duì)話(huà)到嵌入:多元場(chǎng)景AI形態(tài)淺析
 
 
 
1.嵌入式AI示例—One Drive
 
以微軟One Drive為例,嵌入式AI不僅會(huì)在用戶(hù)整理文件時(shí)提供智能建議,還能在用戶(hù)分享文件時(shí)根據(jù)歷史記錄和內(nèi)容精準(zhǔn)推薦分享對(duì)象。這種場(chǎng)景化的嵌入,展現(xiàn)了如何通過(guò)LGUI設(shè)計(jì)最大化提高效率,而非依賴(lài)傳統(tǒng)對(duì)話(huà)或復(fù)雜交互。
 
場(chǎng)景一: 文件整理AI建議
 
在AI為相關(guān)文件創(chuàng)建新文件夾的情境中,執(zhí)行完成后,它會(huì)主動(dòng)詢(xún)問(wèn)用戶(hù)是否需要將其他可能相關(guān)的文件一并移入到新建的文件夾中,以幫助用戶(hù)進(jìn)一步整理文件。AI能夠基于文件內(nèi)容的上下文,敏銳地判斷出哪些文件可能屬于同一類(lèi)別,進(jìn)而為用戶(hù)提供便捷的一鍵整理服務(wù)。
 
場(chǎng)景二: 智能分享建議
 
當(dāng)用戶(hù)準(zhǔn)備在One Drive中分享文件時(shí),AI助手會(huì)根據(jù)文件內(nèi)容和用戶(hù)的歷史分享記錄,預(yù)測(cè)出最可能需要分享的對(duì)象名單,為用戶(hù)精準(zhǔn)推薦受眾人員。智能分享建議可以極大地節(jié)省用戶(hù)挑選分享對(duì)象的時(shí)間。
 
基于上述2個(gè)例子,我們可以對(duì)嵌入式AI有進(jìn)一步的思考:
 
合理的嵌入式AI操作只在用戶(hù)進(jìn)行重要操作時(shí)被“激活”,能夠在當(dāng)前場(chǎng)景下即時(shí)給予用戶(hù)建議;
 
嵌入式AI一般情況下點(diǎn)擊大于錄入,方便用戶(hù)快速做出決定;
 
設(shè)計(jì)此類(lèi)交互時(shí),需要深度理解用戶(hù)使用場(chǎng)景,AI的喚起不應(yīng)干擾用戶(hù)對(duì)于主流程的操作體驗(yàn)。
 
2.思考:效率導(dǎo)向的AI嵌入設(shè)計(jì)
 
對(duì)于普通設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō),容易在純對(duì)話(huà)交互和結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)兩端搖擺,可能忽視了效率也是設(shè)計(jì)的重要原則。嵌入式AI的設(shè)計(jì)啟示在于“什么合適用什么”,既不過(guò)度依賴(lài)復(fù)雜的對(duì)話(huà)式設(shè)計(jì),也不拘泥于結(jié)構(gòu)化方案。關(guān)鍵在于聚焦場(chǎng)景需求,以最簡(jiǎn)便和有效的方式幫助用戶(hù)完成任務(wù)。因此,在嵌入式AI的設(shè)計(jì)中,保持界面的簡(jiǎn)潔與流暢,同時(shí)結(jié)合輕量化的LGUI原則,才是提升用戶(hù)體驗(yàn)的關(guān)鍵。最終目標(biāo)始終是“效率”,無(wú)論采用何種形式,選擇最適合當(dāng)前場(chǎng)景的交互模式才是設(shè)計(jì)的核心。
 
 
未來(lái)的AI設(shè)計(jì)
 
多樣化形態(tài)下的平衡與共生
 
隨著AI技術(shù)的迅速發(fā)展,各種AI形態(tài)在不同場(chǎng)景中不斷涌現(xiàn),如上述討論的沉浸式、伴隨式、嵌入式等設(shè)計(jì)形態(tài)。無(wú)論是主動(dòng)性強(qiáng)的智能體、輔助型的副駕駛,還是輕量化的嵌入式方案,每一種設(shè)計(jì)都展現(xiàn)出其獨(dú)特的價(jià)值。
 
然而,在這些多樣化的形態(tài)背后,我們?nèi)孕杌貧w一個(gè)核心問(wèn)題:什么樣的AI設(shè)計(jì)才是理想的?
 
  •  
    首先,沒(méi)有一種AI形態(tài)能夠完美適用所有場(chǎng)景,真正成功的AI設(shè)計(jì)應(yīng)始終圍繞需求展開(kāi)。在效率為先的原則下,設(shè)計(jì)師需要深刻理解用戶(hù)在不同情境下的核心需求,并選擇最適合的交互形態(tài)。復(fù)雜的對(duì)話(huà)式和高度結(jié)構(gòu)化的設(shè)計(jì)并非萬(wàn)能,嵌入式AI的靈活性和輕量化設(shè)計(jì)則為平衡提供了啟發(fā)—服務(wù)于效率與體驗(yàn),簡(jiǎn)化不必要的交互,專(zhuān)注于解決用戶(hù)的實(shí)際問(wèn)題。
 
  •  
    其次,AI設(shè)計(jì)的多樣性并不意味著割裂,而是指向共生與融合。未來(lái),AI技術(shù)將進(jìn)一步打破不同形態(tài)之間的界限,形成更加靈活、動(dòng)態(tài)的交互模式。這種融合不僅依賴(lài)更智能的技術(shù),還要求設(shè)計(jì)師在實(shí)際應(yīng)用中敏銳捕捉用戶(hù)需求,提供真正有價(jià)值的解決方案。
 
  •  
    最后,設(shè)計(jì)的核心原則是以用戶(hù)為中心,強(qiáng)調(diào)合適性,而非追求炫技。無(wú)論是大型智能體的復(fù)雜場(chǎng)景處理,還是嵌入式AI的場(chǎng)景化介入,優(yōu)秀的設(shè)計(jì)應(yīng)始終聚焦用戶(hù)需求,在不同場(chǎng)景中找到最優(yōu)平衡點(diǎn)。隨著技術(shù)的進(jìn)化,設(shè)計(jì)師需要更加專(zhuān)注于如何將AI技術(shù)自然、無(wú)縫地融入用戶(hù)的工作與生活,使每一次交互都變得更加高效和愉快。
 
在未來(lái),AI的形態(tài)將會(huì)更加多元,但不變的仍是設(shè)計(jì)師對(duì)效率、用戶(hù)價(jià)值和場(chǎng)景適配的持續(xù)探索。希望設(shè)計(jì)師在面對(duì)AI設(shè)計(jì)時(shí),始終尋求既符合用戶(hù)需求又能提升效率的最佳方案。


作者:百度MEUX
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有了 AI 界面變得更有視覺(jué)感啦!

濤濤

 
 
 
涉及軟件:Midjourney、Photoshop、Sketch
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作者:黑馬青年

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UI設(shè)計(jì)師如何利用好AI~

濤濤

ai越來(lái)越熱,無(wú)數(shù)信息和新聞鋪天蓋地的涌現(xiàn),身處信息潮的普通的設(shè)計(jì)師的一員,我從焦慮、迷茫再到堅(jiān)定,AI終將只是一個(gè)工具而已,我們無(wú)需害怕,只需要不斷地學(xué)習(xí)和應(yīng)用,保持自身的競(jìng)爭(zhēng)力。

口腔醫(yī)療交互視覺(jué)設(shè)計(jì)

濤濤

醫(yī)療行業(yè)交互視覺(jué)設(shè)計(jì)分享

Midjourney直接生成UI界面!AI設(shè)計(jì)體驗(yàn)指南

濤濤

目前國(guó)內(nèi)外有很多熱門(mén)的AI繪圖工具,其中Midjourney是目前我覺(jué)得最容易上手的工具,對(duì)于完全不懂AI繪圖、想試試看的新手來(lái)說(shuō),是很不錯(cuò)的入門(mén)選擇。

AI產(chǎn)品體驗(yàn)設(shè)計(jì)拆解

鶴鶴

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作者:肥宅的魚(yú)
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向產(chǎn)品中注入人工智能的指南-總結(jié)20年的人工智能設(shè)計(jì)

鶴鶴

譯者推薦 | 作為現(xiàn)在熱門(mén)的 AI 交互,已經(jīng)有不少文章進(jìn)行了設(shè)計(jì)探討。而在此篇,設(shè)計(jì)師總結(jié)了過(guò)去 20 年間 AI 設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),總結(jié)出 18 個(gè)交互設(shè)計(jì)指南,為我們提供了設(shè)計(jì)原則,希望有所裨益。

 

 

 

Photo by Franck V. on Unsplash

 

如今,許多產(chǎn)品都具備了 AI 支持的一些功能。我們每天都在移動(dòng)設(shè)備上以各種形式攜帶 AI 系統(tǒng),例如活動(dòng)跟蹤器、郵件過(guò)濾器、自動(dòng)完成和社交網(wǎng)絡(luò)訂閱廣告。像 Siri、Google Home 和 Cortana 這樣的虛擬助手幫助我們完成簡(jiǎn)單的任務(wù)。推薦系統(tǒng)會(huì)為我們建議在亞馬遜上的下一次購(gòu)買(mǎi),并指引導(dǎo)我們進(jìn)入下一個(gè)喜歡的 Netflix 系列。

 

AI 融合產(chǎn)品的性質(zhì)

 

AI 融合產(chǎn)品的共同特征是,與其他系統(tǒng)不同,它們依賴(lài)于概率,因此涉及不確定性。AI 注入的產(chǎn)品本質(zhì)上是不一致的,因?yàn)樗鼈兪请S著時(shí)間的推移而學(xué)習(xí)的。它們也可能依據(jù)光線環(huán)境、環(huán)境噪聲、人類(lèi)口音和其他情況有不同的反應(yīng)。這種不可預(yù)測(cè)性會(huì)讓用戶(hù)感到困惑,降低他們的信任,最終可能導(dǎo)致他們放棄產(chǎn)品。

 

 

AI 交互的設(shè)計(jì)指南


為了確保良好的設(shè)計(jì),Amershi 及其同事推薦了一些人工智能交互指南。這些設(shè)計(jì)指南融合了該領(lǐng)域 20 多年的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。他們從白皮書(shū)、評(píng)論、新聞文章、社論和學(xué)術(shù)論文中收集了 168 個(gè)設(shè)計(jì)建議,并將它們合成為以下 18 個(gè)指南。

 

DG1:明確系統(tǒng)可以做什么。

幫助用戶(hù)了解 AI 系統(tǒng)的功能。例如,在處理用戶(hù)數(shù)據(jù)時(shí),對(duì)跟蹤哪些數(shù)據(jù)以及如何跟蹤數(shù)據(jù)保持透明。

 

DG2:明確系統(tǒng)能夠做得如何。

幫助用戶(hù)了解 AI 系統(tǒng)可能出錯(cuò)的頻率。

 

 

 

 

DG3:基于環(huán)境的時(shí)間服務(wù)。

AI 系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)當(dāng)前任務(wù)和環(huán)境考慮何時(shí)采取行動(dòng)或何時(shí)中斷用戶(hù)。

 

DG4:顯示相關(guān)信息。

顯示與用戶(hù)當(dāng)前任務(wù)和環(huán)境相關(guān)的信息。

 

 

 

搜索電影標(biāo)題 “Weathering With You” 將反饋相關(guān)的放映時(shí)間和地點(diǎn)。


DG5:符合相關(guān)的社會(huì)規(guī)范。

考慮到用戶(hù)的社會(huì)和文化背景,提供期望的體驗(yàn)。例如,語(yǔ)音助手在與有孩子的家庭交談時(shí),應(yīng)該注重用語(yǔ)的健康。


DG6:減輕社會(huì)偏見(jiàn)。

防止 AI 系統(tǒng)的語(yǔ)言和行為加強(qiáng)不良的刻板印象和偏見(jiàn)。


DG7:支持高效的調(diào)用。

簡(jiǎn)化向 AI 系統(tǒng)請(qǐng)求服務(wù)的方法。

 

 

 

用戶(hù)可以直接說(shuō)喚醒詞 “Alexa” 開(kāi)始與 Amazon Echo 互動(dòng)


DG8:支持有效的忽略。

簡(jiǎn)化拒絕或忽略不需要的服務(wù)的方法。


DG9:支持有效的糾正。

簡(jiǎn)化編輯或在錯(cuò)誤中恢復(fù)的方法。例如,通過(guò)語(yǔ)音助手設(shè)置提醒后,用戶(hù)可以在手機(jī)上找到提醒并且手動(dòng)編輯它。


DG10:服務(wù)范圍有疑問(wèn)時(shí)。

當(dāng)不確定用戶(hù)的目標(biāo)時(shí),參與消除歧義或委婉地削弱 AI 系統(tǒng)的服務(wù)。

 

 

 

 

自動(dòng)填充提供可滾動(dòng)的建議,而不是自動(dòng)為用戶(hù)填寫(xiě)單詞。

 

DG11:明確系統(tǒng)為什么會(huì)這樣做。

AI 系統(tǒng)的行為表現(xiàn)應(yīng)該是透明的,向用戶(hù)表面它為什么會(huì)這樣做。

 

 

 

谷歌地圖顯示“最快路線”是選擇特定路徑的原因。

 

DG12:記住最近的交互。

保持短期記憶并允許用戶(hù)有效地引用它。例如,搜索引擎應(yīng)該基于先前的查詢(xún)來(lái)理解后續(xù)查詢(xún)的內(nèi)容。

 

DG13:從用戶(hù)行為中學(xué)習(xí)。

通過(guò)不斷學(xué)習(xí)用戶(hù)的行為,個(gè)性化用戶(hù)體驗(yàn)。

 

DG14:謹(jǐn)慎更新和調(diào)整。

在更新和調(diào)整 AI 系統(tǒng)的行為時(shí),不要有破壞性的更改。

 

 

 

 

當(dāng)用戶(hù)選擇歌曲時(shí),不要突然更新所有的熱門(mén)推薦。保持頂部穩(wěn)定并更新其余部分。

 

 

DG15:鼓勵(lì)細(xì)化反饋。

使用戶(hù)能夠在與 AI 系統(tǒng)定期的互動(dòng)期間提供指示其偏好的反饋。例如,如果AI 系統(tǒng)沒(méi)有將電子郵件標(biāo)記為重要的話(huà),用戶(hù)可以自己標(biāo)記。

 

DG16:傳達(dá)給用戶(hù)行為的后果。

立即更新或傳達(dá)給用戶(hù)此操作將如何影響 AI 系統(tǒng)之后的行為。

 

 

 

Instagram 通知用戶(hù)隱藏廣告的操作將幫助他們改善廣告未來(lái)的質(zhì)量。

 

DG17:提供全局控制。

允許用戶(hù)全局定制 AI 系統(tǒng)監(jiān)控的內(nèi)容及其行為方式。例如,用戶(hù)能夠打開(kāi)和關(guān)閉位置共享。

 

DG18:通知用戶(hù)有關(guān)更改的信息。

當(dāng) AI 系統(tǒng)添加或更新其功能時(shí)應(yīng)該告知用戶(hù)。例如,AI系統(tǒng)可以提供針對(duì)新功能的應(yīng)用教程。

 

這些指南來(lái)自 Amershi 等人在 CHI 2019 年發(fā)表的人工智能交互指南。

 



作者:三分設(shè)
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