1. GitLab 的睡衣 Pajamas 目前不包含明確的組件或模式，但它確實包含一些關(guān)于 AI 與人類交互的有趣文檔。該文檔首先建議通過識別哪些自動化操作是合乎道德且有益的（例如，高風險任務(wù) vs. 低風險任務(wù)），來了解 AI 的使用是否真的能給用戶帶來好處。
接下來，它建議透明地說明 AI 的使用地點——Pajamas 通過其“GitLab Duo”實現(xiàn)了這一點，這是 AI 特性、能力和局限性的指標。
GitLab Duo 用于指示用戶可以在界面中與 AI 交互的位置
由于“GitLab Duo”用于 AI 功能和交互（而不是任何 AI 內(nèi)容），Pajamas 還建議使用“<動詞> by AI”（即“由 AI 總結(jié)”）標記 AI 生成的內(nèi)容，并發(fā)送一條消息鼓勵用戶檢查 AI 內(nèi)容。
GitLab 也在開發(fā)一個框架來實踐他們的指導(dǎo)方針；目前還在開發(fā)中，但大致的工作內(nèi)容可以在 GitLab 的 AI UX 模式 中查看。他們的目標是發(fā)布一個帶有文檔的 AI 模式庫——這正是我們所需要的（拜托?。?/span>
GitLab 對其 AI UX 模式的愿景分為 4 個維度，以幫助選擇正確的 AI 模式：模式、方法、交互性和任務(wù)。
模式 ：人工智能與人類互動的重點（專注、支持或整合） 方法 ：人工智能正在改進什么（自動化或增強任務(wù)） 交互性 ：人工智能如何與用戶互動（主動或被動） 任務(wù) ：AI 系統(tǒng)可以幫助用戶做什么（分類、生成或預(yù)測）
例如，他們早期對人工智能模式的探索包括低保真模型，展示了如何將人工智能與圖表或內(nèi)聯(lián)解釋集成到界面中。這些模式清晰地標記了人工智能的用途，有助于建立用戶對人工智能系統(tǒng)的理解和信任。
帶有指示 AI 的標記的低保真集成圖表，例如預(yù)測數(shù)據(jù)（通過 GitLab 的 Vision for AI UX ）
低保真集成解釋器，使用 AI 填寫表格（通過 GitLab 的 AI UX 愿景 ）
判決 目前，GitLab 的文檔還停留在概念階段，僅概括了他們希望未來 AI UX 體驗的樣子。但它提供了一個堅實的框架，大多數(shù)設(shè)計系統(tǒng)都可以采用——無論哪個行業(yè)或產(chǎn)品。
我希望他們能盡快發(fā)布更多關(guān)于其AI用戶體驗?zāi)Ｊ降纳钊胄畔?。我認為這對其他開發(fā)AI文檔的設(shè)計系統(tǒng)來說，將是一筆寶貴的開源資產(chǎn)。
2. IBM 的 Carbon 在眾多開源設(shè)計系統(tǒng)中， Carbon 擁有最豐富的 AI 使用文檔。它包含一個 AI 專用版塊“Carbon for AI”，涵蓋組件、模式和指南，幫助用戶識別 AI 生成的內(nèi)容，并了解 AI 在產(chǎn)品中的應(yīng)用方式。
Carbon for AI 建立在現(xiàn)有 Carbon 組件之上，添加了藍色光暈和漸變效果來突出顯示 AI 實例。目前為止，已有 12 個包含 AI 變體的組件，例如模態(tài)框、數(shù)據(jù)表和文本輸入。
Carbon for AI 的組件列表及具體 AI 變體
盡管組件的 AI 變體具有獨特的視覺處理，但在上下文中，很難區(qū)分哪個組件當前處于活動狀態(tài) （因為它們看起來都是活動的）。
在下面的表單中，AI 用于自動填充大部分輸入字段，因此這些字段使用了 AI 變體。即使在默認狀態(tài)下，AI 變體也會呈現(xiàn)藍色漸變和邊框，這導(dǎo)致難以直觀地識別哪個組件處于活動狀態(tài)。
AI 組件上使用的藍色漸變和邊框使得很難判斷哪個組件處于活動狀態(tài)
用戶可以覆蓋 AI 的輸入，這會將組件的 AI 變量替換為默認變量。這將觸發(fā)“恢復(fù)為 AI 輸入”操作，以替換輸入字段中的 AI 標簽，從而允許用戶控制手動或自動表單響應(yīng)。
當用戶覆蓋 AI 輸入時，Carbon 的“恢復(fù) AI 輸入”功能就會出現(xiàn)
除了 AI 變體之外，它還包含一個明確的 AI 標簽，可以顯示一個彈窗，解釋特定場景下 AI 的細節(jié)（Carbon 將此模式稱為“AI 可解釋性”）。用戶可以選擇 AI 標簽，彈窗就會出現(xiàn)在按鈕下方。
Carbon 的 AI 標簽包含一個解釋器彈出窗口，方便用戶獲取有關(guān) AI 使用情況的更多詳細信息
判決 看到像 Carbon 一樣完善的 AI 模式和組件設(shè)計系統(tǒng)文檔，真是令人興奮。他們不僅提供了 AI 通用用法的文檔，還提供了實際可用的組件和模式。
但由于組件的AI變體使得在上下文中使用時難以區(qū)分哪個組件處于活動狀態(tài)，我認為存在可用性和可訪問性問題。AI變體的顏色使用過于引人注目，而且看起來像Carbon的焦點狀態(tài)（這可能會影響依賴焦點狀態(tài)的低視力用戶）。
Carbon 的 AI 變體與文本字段的焦點狀態(tài)
3. Twilio 的 Paste 最后， Paste 在“體驗”版塊下提供了一個“人工智能”板塊。Paste 提供了關(guān)于在用戶體驗中使用人工智能的通用文檔，以及一些可用的組件。
在設(shè)計AI功能時，Paste建議允許用戶將AI結(jié)果與自身體驗進行比較，并處理潛在的錯誤和風險。為了減少這些錯誤，Paste提倡賦予用戶審查和撤消輸出、控制數(shù)據(jù)源以及向AI系統(tǒng)提供反饋的能力。
Paste 還建議在設(shè)計新的 AI 功能時問自己：“如果它做同樣的事情但不使用 AI，我將如何設(shè)計這個功能？” 用戶使用產(chǎn)品不僅僅是為了與人工智能互動——他們還試圖盡可能高效地完成任務(wù)并實現(xiàn)目標。
Paste 包含一個包含 5 個組件的 AI UI 套件：人工智能圖標、徽章、按鈕、進度條和骨架加載器。它還包含一些專為 AI 聊天體驗打造的組件，例如 AI 聊天日志。
Paste 文檔中最有幫助的是他們提供的示例，包括路標、生成功能和聊天功能。
對于指示牌，Paste 建議使用帶有人工智能圖標的裝飾性徽章來指示某個功能正在使用人工智能，例如人工智能推薦或預(yù)測。指示牌是非交互式的，但類似于按鈕，因此看起來可以點擊。
Paste 使用徽章和 AI 圖標的路標示例
生成功能會向用戶提供提示，幫助他們使用 AI 功能，例如“總結(jié)數(shù)據(jù)”或“推薦下一步”。當您選擇生成功能時，下面會出現(xiàn)一個彈出窗口，向用戶提供說明以及它正在使用的 AI 模型。
Paste 的生成功能包括一個帶有彈出窗口的按鈕，用于指導(dǎo)用戶與 AI 交互
最后，聊天內(nèi)容是當今已知的人工智能聊天機器人的典型特征，并包含對其對話原則的引用，以發(fā)展人工智能的個性。
Paste 的 AI 聊天機器人處于空狀態(tài)，并在文本字段下方提示
Paste 確實即將推出另一種加載模式，但我們還需拭目以待。這種模式將為用戶提供一種控制和預(yù)測 AI 輸出的方式；這包括停止輸出以及根據(jù) AI 輸出所需的時間來調(diào)整狀態(tài)。
判決 我很高興看到一些文檔和實際示例的結(jié)合。雖然其中一個示例是聊天機器人，但 AI UI 套件中的其他組件也展示了如何在界面中透明地展示 AI 的使用方法。
Paste 正在尋求對其 AI UI 工具包的反饋——他們有一個開放的 Github 討論 ，您可以在其中提交請求。
