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別再愁 “設(shè)計沒靈感”!從 5 個爆款產(chǎn)品里,我拆解出可復(fù)用的設(shè)計思路

濤濤

很多設(shè)計師都會有這樣的困惑:同樣的需求,別人做出來的設(shè)計既好看又有記憶點,自己的作品卻總顯得 “平平無奇”;明明功能都實現(xiàn)了,用戶卻反饋 “用著沒感覺”。其實,好設(shè)計從來不是憑空想象 —— 那些讓人眼前一亮的產(chǎn)品,往往在細(xì)節(jié)里藏著巧思。今天我們就從優(yōu)酷、網(wǎng)易郵箱大師、京東外賣等 5 個產(chǎn)品的設(shè)計中,拆解出能直接復(fù)用的 UI/UX 技巧,幫你打開設(shè)計思路。

別讓 “出錯時刻” 勸退用戶!做好這 10 件事,產(chǎn)品體驗直接升維

濤濤

提到用戶體驗設(shè)計,我們總習(xí)慣把目光放在 “順利場景”:注冊一步到位、支付秒級完成、信息提交一次通過??涩F(xiàn)實里,用戶手滑點錯按鈕、輸錯手機號、誤刪重要文件的情況從未消失,系統(tǒng)加載失敗、網(wǎng)絡(luò)斷連的意外也時常發(fā)生。這些被忽略的 “出錯時刻”,才是決定用戶留不留下來的關(guān)鍵 —— 處理不好,用戶會帶著焦慮離開;處理得好,反而能成為建立信任的加分項。

深度體驗蘋果液態(tài)玻璃 UI 一個月:這屆「玻璃風(fēng)」,是未來還是妥協(xié)?

濤濤

或許這就是 “激進(jìn)設(shè)計” 的必經(jīng)之路:就像當(dāng)年 iOS 7 的扁平化,一開始也被罵 “太簡陋”,后來才慢慢成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。液態(tài)玻璃現(xiàn)在的問題,可能需要后續(xù)的更新來補 —— 比如增加更多 “透明度調(diào)節(jié)選項”,或者優(yōu)化文字對比度算法。

圖標(biāo)設(shè)計公司卷入用戶體驗大戰(zhàn):從UX到AX是進(jìn)化還是噱頭?

清陽

行業(yè)是否被AI體驗過度營銷,設(shè)計價值是否被誤讀?

一、AX浪潮下的設(shè)計焦慮

近年來,AI體驗(AX)成為設(shè)計行業(yè)的新熱詞。圖標(biāo)設(shè)計公司、UI團(tuán)隊甚至整個數(shù)字產(chǎn)品生態(tài)都在討論:UX是否正在被AX取代?在資本與媒體的推動下,AX被宣傳為“智能化、個性化、自動優(yōu)化體驗”的萬能鑰匙。大量案例和概念文章描繪了一個理想化場景:AI可以預(yù)測用戶行為、自動生成界面、優(yōu)化交互路徑,讓設(shè)計師從繁瑣工作中解放出來。然而,熱潮背后,也滋生了焦慮:設(shè)計價值是否真的隨AI提升?還是正在被噱頭夸大?
在AX概念的過度營銷中,設(shè)計師最直接的感受就是壓力。行業(yè)宣傳強調(diào)“AI體驗即未來”,許多公司開始追逐技術(shù)應(yīng)用而忽略設(shè)計本身的邏輯。界面生成工具、智能排版、自動圖標(biāo)風(fēng)格匹配看似高效,卻可能掩蓋了一個問題:用戶體驗的核心——人性化判斷與創(chuàng)意決策——是否被置換?

二、AX的實際價值與局限

預(yù)測性與效率 AX確實在效率上帶來優(yōu)勢。AI可以分析用戶操作數(shù)據(jù),預(yù)測點擊路徑,自動調(diào)整界面元素布局,實現(xiàn)個性化推薦。對于圖標(biāo)設(shè)計公司而言,這意味著快速生成符合視覺體系的圖標(biāo)集、界面布局方案和交互動畫,減少重復(fù)勞動。
局限與誤讀 然而,AI擅長“優(yōu)化歷史數(shù)據(jù)”,不等于能創(chuàng)造創(chuàng)新體驗。算法邏輯依賴已有行為模式,難以處理前所未有的需求或情感表達(dá)。用戶體驗的深度依賴于設(shè)計師的洞察力、品牌理解與文化語境,而這些正是AI無法完全替代的領(lǐng)域。AX被過度營銷的結(jié)果,是讓部分企業(yè)誤以為“有了AI,用戶體驗就自動提升”,而忽略了體驗設(shè)計的核心價值。

三、設(shè)計價值在AX時代的博弈

效率與創(chuàng)造力的平衡 AX帶來量化與自動化優(yōu)勢,但也可能壓縮設(shè)計師的創(chuàng)造空間。如果公司追求“數(shù)據(jù)驅(qū)動的最優(yōu)解”,設(shè)計可能趨于標(biāo)準(zhǔn)化和模板化,失去獨特性。
品牌與情感的把控權(quán) 圖標(biāo)設(shè)計不僅是視覺元素的組合,更承載品牌調(diào)性和用戶情感。過度依賴AX可能讓設(shè)計師放棄對品牌敘事和情感體驗的主導(dǎo)權(quán),從而降低作品的價值感。
人機協(xié)作模式的必要性 在理想狀態(tài)下,AX應(yīng)該是設(shè)計師的助手,而非替代者。AI提供洞察、生成方案、優(yōu)化結(jié)構(gòu),設(shè)計師則進(jìn)行情感評估、審美決策和創(chuàng)新實踐。唯有人機協(xié)作,才能保持體驗的溫度與深度。

四、行業(yè)趨勢與理性反思

當(dāng)前,AX更多的是一種市場營銷的概念強化,而非完全成熟的設(shè)計實踐。大量所謂“智能體驗”的案例,其實仍依賴設(shè)計師進(jìn)行核心創(chuàng)意與邏輯判斷。行業(yè)在推廣AX時,容易產(chǎn)生“AI萬能”的錯覺,導(dǎo)致設(shè)計價值被誤讀:UX被弱化為流程工具,AX被神話為自動優(yōu)化體驗的全能方案。
圖標(biāo)設(shè)計公司在追逐AX的同時,必須反思:**技術(shù)能帶來效率,但不能替代創(chuàng)造力與體驗洞察。**設(shè)計主導(dǎo)權(quán)仍需掌握在理解用戶、掌握品牌和具備審美能力的人類手中。

五、從UX到AX:進(jìn)化還是噱頭?

AX的出現(xiàn),是設(shè)計技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果,也是UX理念的延伸,但并非徹底取代。UX提供了思維框架和用戶價值評估方法,AX提供了智能化工具和數(shù)據(jù)洞察能力。它們之間的關(guān)系更像是補充而非替代
對于圖標(biāo)設(shè)計公司而言,AX可以提高工作效率、優(yōu)化界面結(jié)構(gòu)、輔助決策,但若盲目追求AI帶來的智能化,會讓設(shè)計失去靈魂。真正的進(jìn)化,是在AX技術(shù)加持下保持UX的人性化判斷,讓體驗既高效又有溫度。噱頭,則是忽視創(chuàng)意主導(dǎo)權(quán),把AI神話化,將UX簡化為可替代操作。

六、理性擁抱AX:設(shè)計師的新策略

未來的設(shè)計實踐應(yīng)當(dāng)遵循三個原則: • 數(shù)據(jù)輔助而非決策主導(dǎo):讓AI提供洞察與方案,設(shè)計師決定最終創(chuàng)意與邏輯。 • 體驗溫度優(yōu)先:算法優(yōu)化的效率必須服從于品牌價值、情感表達(dá)和用戶共鳴。 • 持續(xù)迭代:通過人機協(xié)作形成閉環(huán),不斷優(yōu)化體驗,兼顧理性分析和感性判斷。
AX不是噱頭也不是威脅,它是一種工具與思維的升級。圖標(biāo)設(shè)計公司在擁抱AI體驗時,必須清楚界限,確保設(shè)計主導(dǎo)權(quán)不被削弱,讓效率與創(chuàng)造力共生,才能真正實現(xiàn)從UX到AX的理性進(jìn)化。
 

蘭亭妙微(www.0391cbd.com )是一家專注而深入的界面設(shè)計公司,為期望卓越的國內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計、B端界面設(shè)計、桌面端界面設(shè)計、APP界面設(shè)計圖標(biāo)定制用戶體驗設(shè)計、交互設(shè)計、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計平面設(shè)計,以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù),咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計,有興趣請加入一起學(xué)習(xí)成長,咨詢及進(jìn)群請加藍(lán)小助微信ben_lanlan。

 

高端網(wǎng)站設(shè)計中的微交互:細(xì)節(jié)如何決定用戶體驗

清陽

在高端網(wǎng)站設(shè)計的語境下,“視覺審美”已經(jīng)不再是唯一的競爭點。真正能打動用戶、建立長期信任的,是那些嵌入在每一次操作、點擊、過渡中的細(xì)節(jié)優(yōu)化。微交互(Microinteraction)正是這些細(xì)節(jié)的核心體現(xiàn)。它們細(xì)小到常被忽視,卻能夠直接影響用戶的操作效率、心理感受和品牌認(rèn)知。

一、微交互的定義與作用

微交互是指用戶在使用界面時觸發(fā)的 單一、具體的交互行為及其反饋,例如:
  • 點擊按鈕后出現(xiàn)的顏色變化
  • 輸入框?qū)崟r校驗并提示錯誤信息
  • 數(shù)據(jù)加載時的骨架屏或進(jìn)度動畫
  • 頁面滾動觸發(fā)的動態(tài)導(dǎo)航變化
其核心作用主要體現(xiàn)在三個方面:
  1. 即時反饋:減少用戶對操作結(jié)果的不確定性。
  2. 操作引導(dǎo):通過細(xì)節(jié)變化提示用戶下一步操作。
  3. 情感化體驗:在嚴(yán)肅的任務(wù)場景中,帶來溫和愉悅的交互感受。

二、高端網(wǎng)站為何更重視微交互?

  1. 從“功能完成”到“體驗卓越” 普通網(wǎng)站滿足“能用”即可,而高端網(wǎng)站追求的是“好用、順暢、舒適”,微交互是實現(xiàn)這一層級跨越的關(guān)鍵。
  2. 降低用戶的認(rèn)知負(fù)擔(dān) 在信息復(fù)雜的企業(yè)級網(wǎng)站或電商網(wǎng)站中,微交互能幫助用戶更快理解操作邏輯。
  3. 傳遞品牌調(diào)性 例如科技公司會用克制的過渡動畫來傳遞冷靜專業(yè)感,而消費品牌則可能選擇更活潑的動效來強化情感共鳴。
  4. 影響轉(zhuǎn)化率 注冊、支付等關(guān)鍵流程中的細(xì)微交互,往往直接決定用戶是否流失。

三、高端網(wǎng)站常見的微交互場景

  1. 導(dǎo)航與滾動反饋
  • 頁面下滑時,導(dǎo)航欄逐漸收縮并固定在頂部。
  • 回到頂部按鈕通過柔和的過渡出現(xiàn),避免突兀。
  1. 表單與輸入
  • 郵箱或手機號的實時驗證,避免提交時的失敗挫敗感。
  • 錯誤提示采用非侵入式紅色邊框與簡潔文案,減少緊張感。
  1. 按鈕與操作反饋
  • 懸停時的輕微陰影與浮起,增強“可點擊”感。
  • 點擊后的顏色漸變,確認(rèn)操作已被響應(yīng)。
  1. 加載與過渡
  • 骨架屏替代空白頁面,減少等待焦慮。
  • 數(shù)據(jù)圖表采用漸進(jìn)式動畫加載,提升信息傳達(dá)效率。
  1. 可視化與數(shù)據(jù)展示
  • 鼠標(biāo)懸停在圖表節(jié)點時,彈出詳細(xì)數(shù)據(jù)提示。
  • 條形圖動態(tài)增長、折線圖逐漸繪制,提升沉浸感。

四、微交互設(shè)計的原則

  1. 功能優(yōu)先 微交互必須解決問題,而不是純粹的裝飾。
  2. 輕巧克制 控制時長(一般 0.2s–0.5s),避免拖慢體驗。
  3. 一致性 動效、提示文案、反饋形式應(yīng)保持統(tǒng)一,形成系統(tǒng)化的體驗。
  4. 品牌匹配 微交互風(fēng)格需要與企業(yè)的品牌形象呼應(yīng),不能割裂。

五、未來趨勢:智能化與個性化

隨著 AI 與大數(shù)據(jù)的融合,微交互正在從“統(tǒng)一效果”走向“動態(tài)個性化”:

用戶體驗五大要點:從問題到解決方案的完整指南

清陽

在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計和運營的過程中,用戶體驗(User Experience,簡稱 UX) 已經(jīng)成為決定產(chǎn)品成敗的關(guān)鍵因素。一個功能再強大的產(chǎn)品,如果用戶用得不舒服、不信任,甚至覺得沒有價值,最終都會被拋棄。那么,優(yōu)秀的用戶體驗究竟包含哪些要素?遇到問題時我們又該如何解決?
本文將用戶體驗拆解為五大要點,并逐一分析其常見問題與改進(jìn)方法,幫助你快速建立一份可落地的用戶體驗改進(jìn)清單。

  1. 可用性(Usability)
核心問題: 產(chǎn)品是否容易上手、是否順暢易用。
常見問題:
  • 新用戶上手困難,不知道該如何操作。
  • 完成一個任務(wù)的步驟過多,效率低下。
  • 不同頁面或功能的交互邏輯不一致,導(dǎo)致混亂。
  • 用戶出錯后沒有清晰提示,不知道如何糾正。
解決方法
  • 進(jìn)行 可用性測試,邀請真實用戶體驗任務(wù),觀察他們在哪些地方卡殼。
  • 簡化流程,減少多余步驟,比如將“支付”流程控制在 3 步以內(nèi)。
  • 建立 交互規(guī)范與組件庫,保證按鈕樣式、操作邏輯在全站保持一致。
  • 在操作后提供 即時反饋,如加載狀態(tài)、確認(rèn)提示。
  • 優(yōu)化 錯誤提示,不要只顯示“出錯了”,而是說明原因并給出解決方案,例如“密碼至少需要 8 位且包含數(shù)字”。

  1. 有用性(Usefulness)
核心問題: 產(chǎn)品是否真正解決了用戶的核心需求。
常見問題:
  • 功能繁雜,但用戶真正需要的功能卻沒有。
  • 產(chǎn)品沒有滿足用戶的核心場景,只是“看起來很炫”。
  • 用戶覺得“這個產(chǎn)品沒有價值”,使用頻率低。
解決方法
  • 用戶研究(問卷、訪談),明確用戶的真實需求,而不是憑空想象。
  • 通過 任務(wù)場景分析,確保每個核心功能都能支持用戶的目標(biāo)。
  • 采用 MVP 策略(最小可行性產(chǎn)品),先滿足用戶的核心價值點。
  • 借助 數(shù)據(jù)分析,識別哪些功能常用、哪些功能無人問津,對低頻功能進(jìn)行優(yōu)化或砍掉。
  • 堅持 持續(xù)迭代,根據(jù)用戶反饋及時調(diào)整方向。

  1. 可訪問性(Accessibility)
核心問題: 產(chǎn)品是否對所有用戶都友好,是否能在各種設(shè)備和環(huán)境下順暢使用。
常見問題:
  • 對視障、色盲、老年人等群體不友好。
  • 在手機、平板和 PC 端體驗差別巨大,影響使用。
  • 頁面加載緩慢,操作卡頓,用戶流失率高。
解決方法
  • 遵循 WCAG 國際無障礙標(biāo)準(zhǔn)(Web Content Accessibility Guidelines),提升通用性。
  • 使用 對比度檢測工具,保證文字清晰可讀。
  • 提供 多模態(tài)輸入方式,支持鍵盤操作、語音輸入、觸控操作等。
  • 采用 響應(yīng)式設(shè)計,保證多設(shè)備訪問體驗一致。
  • 性能優(yōu)化:壓縮圖片、延遲加載、使用 CDN 加速,保證快速響應(yīng)。

  1. 愉悅感(Desirability / Delight)
核心問題: 產(chǎn)品是否讓用戶感到愉快、舒適甚至驚喜。
常見問題:
  • 界面單調(diào),缺乏美感。
  • 操作無反饋,體驗枯燥。
  • 系統(tǒng)提示過于冰冷,缺乏人情味。
  • 用戶感受不到個性化和驚喜。
解決方法
  • 建立 統(tǒng)一的設(shè)計系統(tǒng),保證色彩、字體、圖標(biāo)風(fēng)格一致,營造整體美感。
  • 在按鈕點擊、加載等待等場景加入 輕量動效,增加“生命感”。
  • 優(yōu)化 文案設(shè)計,使用更友好、溫暖的語氣與用戶溝通。
  • 提供 個性化推薦,根據(jù)用戶行為習(xí)慣智能優(yōu)化體驗。
  • 設(shè)置 小驚喜,例如節(jié)日彩蛋、完成任務(wù)后的動畫獎勵,增加好感度。

  1. 可信任度(Credibility / Trustworthiness)
核心問題: 用戶是否信任產(chǎn)品和品牌。
常見問題:
  • 用戶擔(dān)心數(shù)據(jù)被泄露或濫用。
  • 信息真假難辨,缺乏權(quán)威感。
  • 系統(tǒng)經(jīng)常崩潰或出錯,用戶失去信任。
解決方法
  • 提供 權(quán)威背書:展示認(rèn)證資質(zhì)、用戶評價、行業(yè)榮譽。
  • 制定 透明的隱私政策,明確說明數(shù)據(jù)收集和使用方式。
  • 加強 安全措施,如 HTTPS 加密、雙重驗證、權(quán)限管理等。
  • 保證 系統(tǒng)穩(wěn)定性,通過性能監(jiān)控與快速 bug 修復(fù)降低出錯率。
  • 做好 品牌建設(shè):統(tǒng)一品牌視覺識別(VI),積極回應(yīng)用戶反饋,增強信賴感。

總結(jié)

用戶體驗不僅僅是“界面好看”這么簡單,它包含了 可用性、有用性、可訪問性、愉悅感、可信任度 五大方面。每個方面都有對應(yīng)的常見問題和可落地的方法。
  • 可用性:靠測試與簡化流程來提升。
  • 有用性:靠用戶研究與數(shù)據(jù)驅(qū)動來確保。
  • 可訪問性:靠標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與性能優(yōu)化來實現(xiàn)。
  • 愉悅感:靠設(shè)計細(xì)節(jié)與情感化交互來營造。
  • 可信任度:靠透明、安全與品牌建設(shè)來維系。
如果你正打算優(yōu)化產(chǎn)品體驗,不妨把本文當(dāng)成一份 用戶體驗改進(jìn)對照表。遇到問題時,先找出屬于哪個維度,再選擇對應(yīng)的解決方案。這樣不僅能避免“頭痛醫(yī)頭,腳痛醫(yī)腳”,還能讓整個產(chǎn)品體驗體系更加完整、可持續(xù)。

 

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提升用戶體驗的交互設(shè)計實戰(zhàn)指南:方法、流程與技巧

清陽

如何優(yōu)化交互設(shè)計,提高用戶體驗?——實用工作流程與技巧

在做產(chǎn)品時,大家都繞不開一個核心問題:如何通過交互設(shè)計真正提升用戶體驗?
很多時候我們以為加點動效、換個布局就能優(yōu)化,但結(jié)果往往事與愿違。想要真正做到有效優(yōu)化,背后需要一個系統(tǒng)的思路和工作流程。

下面我結(jié)合實際經(jīng)驗,總結(jié)了一套可操作的路徑,供你參考。


一、優(yōu)化交互設(shè)計的核心思路

  1. 以用戶為中心:理解真實需求,避免“設(shè)計自嗨”。

  2. 減少認(rèn)知負(fù)荷:用戶不該被迫思考「下一步怎么做」,交互要自然順暢。

  3. 保持一致性:控件邏輯統(tǒng)一,降低學(xué)習(xí)成本。

  4. 預(yù)防錯誤 & 容錯:減少出錯機會,并提供撤銷或返回。

  5. 數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化:用埋點和分析找到問題,而不是憑感覺去改。


二、交互設(shè)計優(yōu)化的工作流程

這套流程可以理解為一個循環(huán)迭代:發(fā)現(xiàn)問題 → 提出假設(shè) → 設(shè)計改進(jìn) → 測試驗證 → 持續(xù)迭代

1. 發(fā)現(xiàn)問題

  • 用戶研究:訪談、問卷、可用性測試

  • 數(shù)據(jù)分析:漏斗分析、熱力圖,定位流失點

  • 競品調(diào)研:參考行業(yè)里成熟的交互模式

2. 提出假設(shè)

用戶旅程圖 標(biāo)記關(guān)鍵環(huán)節(jié),并提出“問題-假設(shè)-預(yù)期”:

  • 問題:注冊流失率高

  • 假設(shè):減少表單字段

  • 預(yù)期:完成率提升 15%

3. 設(shè)計改進(jìn)

  • 原型設(shè)計:低保真快速迭代

  • 交互規(guī)范:層級清晰,控件一致,反饋及時

  • 文案優(yōu)化:提示語直白,避免模糊

4. 測試驗證

  • 可用性測試:5~8 個目標(biāo)用戶足夠發(fā)現(xiàn)問題

  • A/B 測試:不同版本上線,驗證哪種更好

  • 滿意度調(diào)查:SUS、NPS 等量化指標(biāo)

5. 持續(xù)迭代

  • 定期復(fù)盤:看上線效果是否達(dá)到預(yù)期

  • 維護(hù)設(shè)計規(guī)范 & 組件庫:減少重復(fù)勞動

  • 小步快跑:持續(xù)小幅優(yōu)化,而不是大刀闊斧一次性推翻


三、實用小技巧

  • 優(yōu)先級排序:聚焦高頻&高價值的流程(注冊、支付、搜索)。

  • 微交互:細(xì)節(jié)處的反饋、動效,能讓體驗加分。

  • 漸進(jìn)式披露:分層展示功能,避免用戶被信息淹沒。

  • 跨團(tuán)隊協(xié)作:和產(chǎn)品、開發(fā)、運營對齊目標(biāo),確保設(shè)計能落地。

 

交互設(shè)計優(yōu)化不是一蹴而就的,而是一個持續(xù)發(fā)現(xiàn)問題、驗證假設(shè)、迭代改進(jìn)的循環(huán)。只有把用戶體驗當(dāng)作持續(xù)經(jīng)營的對象,產(chǎn)品才能在競爭中保持優(yōu)勢。

 

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用戶體驗中的人工智能透明度:設(shè)計清晰的人工智能交互

清陽

隨著人工智能越來越多地融入網(wǎng)站和應(yīng)用程序體驗,區(qū)分哪些地方已經(jīng)實施了人工智能,哪些地方尚未實施人工智能,變得至關(guān)重要。

最初,大多數(shù)產(chǎn)品將人工智能作為聊天機器人引入,用戶可以通過聊天機器人發(fā)起并促進(jìn)與人工智能的交互?,F(xiàn)在,產(chǎn)品正在將人工智能融入儀表盤、任務(wù)和搜索功能。用戶不再主動體驗人工智能——人工智能體驗已經(jīng)預(yù)先存在。

由于用戶不再控制何時觸發(fā)人工智能的使用,因此需要讓用戶了解何時向他們展示人工智能功能或內(nèi)容,以確定其有效性和質(zhì)量。不僅如此,《歐盟人工智能法案》(2026年生效)將強制要求用戶在與人工智能系統(tǒng)進(jìn)行通信或互動時必須知曉。

這就是設(shè)計系統(tǒng)的用武之地——實施專門的視覺處理,以始終如一地將人工智能內(nèi)容和特征與非人工智能內(nèi)容和特征分開。

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Google 的 Material Design 系統(tǒng)展示了按鈕和分段按鈕等組件
Google 的 Material設(shè)計系統(tǒng)文檔

遺憾的是,目前只有少數(shù)開源設(shè)計系統(tǒng)明確地包含 AI 組件和模式。我希望很快會有更多系統(tǒng)加入,但目前為止,只有 GitLab 的 Pajamas、IBM 的 Carbon 和 Twilio 的 Paste 在其指南中承認(rèn)了 AI。

注意:我使用Figma 的設(shè)計系統(tǒng)來對 AI 組件和模式進(jìn)行基準(zhǔn)測試。我沒有納入僅包含 AI 聊天機器人或?qū)υ捲O(shè)計文檔的設(shè)計系統(tǒng),因為這是一種更標(biāo)準(zhǔn)的交互模式;這包括亞馬遜的 CloudscapeSalesforce 的 Lightning。

讓我們比較和對比這些設(shè)計系統(tǒng) AI 組件和模式,看看它們可以在哪些方面進(jìn)行優(yōu)化以提高可用性。

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(fēng)險任務(wù) vs. 低風(fēng)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(biāo)。

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GitLab Duo 的示例展示了用戶可以在哪里與 AI 進(jìn)行交互
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(biāo)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(biāo)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(jìn)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(biāo)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。

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低保真折線圖,顯示當(dāng)集成到界面中時可以在數(shù)據(jù)中突出顯示的 AI
帶有指示 AI 的標(biāo)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
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使用 Gitlab 模式填寫表單時使用 AI 的示例
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(rèn)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(lán)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。

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IBM Carbon 中的所有 12 個 AI 組件,包括復(fù)選框和文本輸入
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(dāng)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(rèn)狀態(tài)下,AI 變體也會呈現(xiàn)藍(lán)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)。

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使用人工智能幫助輸入答案的示例表單,并展示人工智能組件在上下文中的使用情況
AI 組件上使用的藍(lán)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(rèn)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(biāo)簽,從而允許用戶控制手動或自動表單響應(yīng)。

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帶有恢復(fù)操作的文本字段,顯示“恢復(fù)到 AI 輸入”的工具提示
當(dāng)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(biāo)簽,可以顯示一個彈窗,解釋特定場景下 AI 的細(xì)節(jié)(Carbon 將此模式稱為“AI 可解釋性”)。用戶可以選擇 AI 標(biāo)簽,彈窗就會出現(xiàn)在按鈕下方。

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一個中等保真度的屏幕模型,其中的 AI 標(biāo)簽彈出窗口顯示了有關(guān) AI 使用情況的詳細(xì)信息
Carbon 的 AI 標(biāo)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(xì)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(rèn)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)。

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文本字段組件的 AI 變體與文本字段的焦點狀態(tài)之間的比較
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(jìn)行比較,并處理潛在的錯誤和風(fēng)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(biāo)。

Paste 包含一個包含 5 個組件的 AI UI 套件:人工智能圖標(biāo)、徽章、按鈕、進(jìn)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(biāo)、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(biāo)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。

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Twilio 的路標(biāo)示例展示了帶有 AI 閃光圖標(biāo)的徽章
Paste 使用徽章和 AI 圖標(biāo)的路標(biāo)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(dāng)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。

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Twilio 的生成功能示例展示了一個帶有彈出窗口的按鈕,用于解釋有關(guān) AI 模型的詳細(xì)信息及其使用方法
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(dāng)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。

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Twilio 的聊天示例,其中有一個空狀態(tài),并且在用戶文本字段下方有多個 AI 提示
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。

令人驚訝的是,很少有設(shè)計系統(tǒng)發(fā)布關(guān)于組件和模式的文檔來處理AI驅(qū)動的內(nèi)容和功能(至少是公開的)。例如,谷歌和微軟都是AI行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者,但開源的Material和Fluent設(shè)計系統(tǒng)卻不包含AI模式。

由于這些 AI 領(lǐng)導(dǎo)者正在將 AI 融入到與更廣泛用戶群體互動的常見產(chǎn)品(例如 Gemini 和 Copilot),他們正在構(gòu)建其他產(chǎn)品也需要效仿的用戶心智模型。即使是Adobe 旗下的 Spectrum,雖然已將 AI 融入其眾多產(chǎn)品(例如 Adobe Firefly),但在涉及內(nèi)容和人物寫作時,也只用了短短的宣傳語來提及機器學(xué)習(xí)和 AI。

也許他們的AI模式還在開發(fā)中?或者他們還在等待時機成熟?

無論如何,向用戶展示 AI 功能和生成的內(nèi)容至關(guān)重要,這樣他們才能更好地理解所展示的內(nèi)容,并建立對產(chǎn)品的信任。我期待更多超越閃光圖標(biāo)和聊天機器人的設(shè)計系統(tǒng)模式。

蘭亭妙微(www.0391cbd.com )是一家專注而深入的界面設(shè)計公司,為期望卓越的國內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計B端界面設(shè)計、桌面端界面設(shè)計APP界面設(shè)計、圖標(biāo)定制、用戶體驗設(shè)計交互設(shè)計、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計平面設(shè)計,以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù),咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計,有興趣請加入一起學(xué)習(xí)成長,咨詢及進(jìn)群請加藍(lán)小助微信ben_lanlan。

優(yōu)化用戶體驗 | AI工作流 | Lovable + Cursor:如何設(shè)置這個強大的 AI 工作流程

清陽

今天給大家分享一個強大的工作流程:Lovable — GitHub — Cursor。

雖然 Lovable 和 Cursor 都是流行的工具,但它們各有其優(yōu)點和局限性。

但當(dāng)一起使用時,它們可以很好地互補,您可以獲得兩全其美的效果。

此工作流程讓您可以利用 Lovable 的快速設(shè)計生成和 Cursor 的 AI 驅(qū)動編碼環(huán)境來精確構(gòu)建更強大的應(yīng)用程序。

我將向您展示如何逐步連接它們并創(chuàng)建無縫的工作流程。

概述

工作原理

在Lovable中,將您的項目與Github連接起來,這樣代碼就可以實時同步到GitHub。

在 Cursor 中,你可以將項目代碼克隆到本地并進(jìn)行編輯。之后,你可以隨時同步到 GitHub。

一旦同步,更新將立即反映在 Lovable 中。

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工作流程概述

然后,您可以根據(jù)需要選擇使用 Lovable 或 Cursor 進(jìn)行工作。兩者之間可無縫切換。

為什么它如此強大

對于專注于前端的設(shè)計來說,Lovable 直觀且快速。但當(dāng)需要改進(jìn)或添加實際功能時,你很快就會遇到瓶頸。

它根本不適合開發(fā)可靠的應(yīng)用程序。而且,Lovable 的免費計劃也很容易達(dá)到使用上限。

這就是 GitHub 和 Cursor 的用武之地。GitHub 充當(dāng)了 Lovable 和 Cursor 之間的橋梁。從它的名字就可以看出“ GitHub = Git + Hub ”。Git 是管理代碼版本的工具。GitHub 是一個托管 Git 存儲庫并增強協(xié)作的平臺。

而 Cursor 就像一個帶有 AI 助手的代碼編輯器。它比 Lovable 強大得多。你可以更精確地調(diào)試、優(yōu)化和構(gòu)建代碼。

缺點是,如果你編程經(jīng)驗有限,Cursor 可能會讓你感到不知所措,而且它不夠簡單,不適合前端探索。這就是為什么 Lovable 和 Cursor 相輔相成的原因。

但是如何讓 Lovable、Cursor 和 GitHub 協(xié)同工作呢?

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我在 Reddit 上偶然看到的一篇帖子 :)

接下來,我將逐步引導(dǎo)您完成工作流程!

步驟 1:Lovable → GitHub

首先,你需要有一個 GitHub 帳戶。

那就用 Lovable 來構(gòu)建一些東西吧。我在一篇新聞通訊里提到過 Lovable 。它很容易上手。

為了這個演示,我創(chuàng)建了一個簡單的“像我 5 歲一樣解釋它”應(yīng)用程序。

您可以隨時通過點擊右上角的 GitHub 圖標(biāo)選擇連接到 GitHub。

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Lovable 中的 GitHub 圖標(biāo)

如果單擊該圖標(biāo),將出現(xiàn)以下對話框:

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點擊 GitHub 圖標(biāo)后

連接到 Github 帳戶后,此對話框?qū)@示另一個選項,供您將此“項目”連接到您的 Github。請確保它也已連接。

步驟 2:GitHub → Cursor

打開 Cursor。第一步是選擇一個文件夾。這就是項目所在的位置。

接下來,您只需在 Cursor 中輸入以下內(nèi)容:

克隆此 repo:[你的項目 Github 鏈接]repo:[你的項目 Github 鏈接]

然后 Cursor 會告訴你該怎么做。設(shè)置起來非常簡單直接。

您實際上是在安裝“依賴項”,即下載并設(shè)置項目正常運行所需的所有包。

按照說明,我打開了本地服務(wù)器,它在 Lovable 中顯示了完全相同的設(shè)計。

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獲取我的本地服務(wù)器來展示 Lovable 的設(shè)計

假設(shè)現(xiàn)在我想在 Cursor 中進(jìn)行一些修改。CTA 按鈕的懸停效果太過分了。

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原始按鈕懸停效果

我在 Cursor 的提示窗口中輸入了以下內(nèi)容:

刪除懸停時“解釋一下!”CTA 上的放大效果。懸停時“解釋一下! ” CTA產(chǎn)生影響。

然后就修復(fù)了:

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Cursor 中按鈕懸停效果修改后

步驟 3:光標(biāo)→GitHub

簡介

您可以隨時選擇將代碼從 Cursor 同步到 GitHub。

但是,您會發(fā)現(xiàn)選項比您預(yù)期的要多得多,而只有一個選項 — — 同步。

Git 就是這樣運作的。它將版本控制分解成多個小的、具體的操作,以便你進(jìn)行精確控制。

這在處理大型項目時尤其有用。想象一下,當(dāng)多人協(xié)作時,所有本地模型都同步到一個中心模型,而且每個人都只能選擇同步,沒有其他選擇,那該有多混亂。

我在下面畫了一張圖表來幫助您更好地理解所有這些命令。

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從 Cursor 到 Github 的 Git 命令

您不必親自輸入這些命令,但是當(dāng)您在 Cursor 中看到這些術(shù)語并感到困惑時,該圖表可以作為有用的參考。

階段變化

首先,點擊這個“分支”圖標(biāo)切換到源代碼控制面板。然后點擊“+”圖標(biāo)“暫存更改”,使其準(zhǔn)備好提交。

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階段變化

提交 + 同步

然后根據(jù)您的需要,您可以在“提交”下拉菜單中選擇一個選項。

如果您只想直接同步,請使用“提交和同步”。

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提交并同步

你看到“提交”頂部的消息框了嗎?它就像一個版本歷史記錄名稱,方便你更好地跟蹤更改。如果你將其留空,Cursor 會根據(jù)你所做的更改自動生成一條提交消息。

步驟 4:GitHub → Lovable

現(xiàn)在就是神奇的一步。因為你什么都不用做。

你應(yīng)該會立即看到更新自動同步到 Lovable 中。太酷了!

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Cursor 中的更新實時反映在 Lovable 中

如果您查看上面的快照,它會在聊天窗口中顯示來自 Cursor 的最新修訂。

然后,您可以根據(jù)需要選擇繼續(xù)在 Lovable 中構(gòu)建或切換到 Cursor。

附錄

如果您想與某人合作,只需在 GitHub 上的項目倉庫中添加一位合作者即可。前往項目 → 設(shè)置 → 合作者 → 添加人員

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在 GitHub 中添加協(xié)作者

一旦添加,他們也可以使用 Cursor 實時協(xié)作該項目。

感謝閱讀。特別感謝 Junaid,在我準(zhǔn)備課程期間與我分享了工作流程。

下周見,

欣然

-

PS:幾天前我做了一個關(guān)于創(chuàng)建 AI 原型的演講,并演示了一些示例。如果你也對這個話題感興趣,可以去看看。你可能會喜歡我和觀眾現(xiàn)場演示的冰淇淋搭配應(yīng)用。

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你的直覺背后有邏輯

清陽

查爾斯·桑德斯·皮爾斯的數(shù)碼插畫,風(fēng)格類似拼圖游戲。他留著胡須的肖像由相互交錯的拼圖碎片組成,背景為大膽抽象的綠色、橙色和青綠色調(diào)。這幅圖像象征著復(fù)雜性、推理能力和結(jié)構(gòu)化思維。
查爾斯·桑德斯·皮爾斯(作者使用人工智能創(chuàng)建的圖像)

每個人都說:“相信你的直覺。”但
沒有人解釋你的直覺是如何思考的。

查爾斯·皮爾斯做到了。

他稱之為溯因推理——最佳猜測的邏輯。從想法到假設(shè)的跳躍。這種思維方式并不能保證你一定正確,但能讓你足夠接近事實,值得一試。

19世紀(jì)末,皮爾士(發(fā)音為“purse”)提出了一個關(guān)于人類如何形成信念的模型。這種信念的形成并非等待神靈的啟示或遵循完美的規(guī)則,而是從不確定性入手,對我們自以為知道的事物感到不安,并形成一個值得檢驗的猜測。

他通過自己的工作創(chuàng)造了“探究”一詞。這種邏輯如今在早期產(chǎn)品戰(zhàn)略、設(shè)計研究和推測性人工智能提示中隨處可見。但大多數(shù)人從未聽說過它,或者從未聽說過他。

研究懷疑的科學(xué)家

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19世紀(jì)哲學(xué)家、邏輯學(xué)家查爾斯·桑德斯·皮爾斯的黑白肖像。他身著正裝,蓄著大胡子,頭發(fā)中分,表情嚴(yán)肅,略微側(cè)身。
查爾斯·桑德斯·皮爾斯,公共領(lǐng)域,通過 Wikimedia Commons

皮爾士是一位邏輯學(xué)家、數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家,以及許多其他領(lǐng)域的專家,他是美國實用主義的奠基人。但他真正癡迷的是我們?nèi)绾涡纬尚拍?hellip;…以及如何改變它們。

他相信真理并非唾手可得,而是需要你努力奮斗才能獲得。而獲得真理的途徑并非加倍努力……而是甘愿犯錯。

對于皮爾士來說,懷疑并非弱點,而是真正思考的開始。

他概述了人類推理的三種基本方式:

  • 綁架:根據(jù)有根據(jù)的猜測,什么可能是真的。
  • 演繹:如果某些規(guī)則成立,那么一定為真。
  • 歸納:根據(jù)我們所見的模式,什么可能是真的。

綁架

皮爾斯認(rèn)為,溯因推理是思維的起點,是所有洞察力的源泉。它引領(lǐng)新想法進(jìn)入思維領(lǐng)域,讓產(chǎn)品團(tuán)隊能夠推測某個指標(biāo)下降的原因,讓設(shè)計師能夠預(yù)見到混亂的發(fā)生,讓研究人員能夠提出正確的問題——而不僅僅是分析數(shù)據(jù)。

溯因推理是從觀察到可能性的飛躍。從“這到底是怎么回事?”到“也許是這樣”。它并不能保證你是對的,但它能給你提供一些可以測試的東西。

扣除

演繹法起源于亞里士多德,它從普遍真理出發(fā),并由此推理。

如果所有人都會死,而內(nèi)特是人類,那么內(nèi)特也是會死的。

非常簡單。無需猜測。

它是系統(tǒng)、策略和自動化的邏輯。它是工程師確保代碼正常運行的方式,也是合規(guī)團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為的方式。演繹是我們利用已知知識進(jìn)行推理的方式。但演繹并不能產(chǎn)生新的見解。它只能驗證符合規(guī)則的內(nèi)容。我喜歡這樣理解:演繹建立在現(xiàn)狀之上,而不是可能實現(xiàn)的。

就職

歸納法也源于亞里士多德,但經(jīng)過以下思想家的擴展:弗朗西斯·培根大衛(wèi)·休謨,反之亦然。它根據(jù)觀察到的情況推斷可能發(fā)生的情況。

到目前為止,太陽每天都會升起,因此,明天它大概也會升起。

它是科學(xué)、分析和機器學(xué)習(xí)背后的邏輯。它能發(fā)現(xiàn)模式、發(fā)現(xiàn)趨勢并標(biāo)記概率。歸納推理能告訴團(tuán)隊用戶做了什么,但不一定能告訴他們?yōu)槭裁醋觯蛘呦乱徊皆撟鍪裁础?/span>

它很強大,但都是事后諸葛亮。它是一種回顧。沒有溯因推理來構(gòu)建問題,也沒有演繹推理來施加約束,歸納推理只是收集數(shù)據(jù)。它只是觀察,卻不知道究竟要尋找什么。

信念的用戶體驗

皮爾士不僅研究我們?nèi)绾瓮评?,他還研究我們?nèi)绾蜗嘈?,以及為什么錯誤的信念如此難以動搖。在他1877年的論文《信念的固著》中,他列舉了人們判斷真理的四種常見方式:

  1. 堅韌:我相信這一點,因為我一直都相信。
  2. 權(quán)威:我相信這一點,因為有位有權(quán)勢的人告訴我。
  3. 先驗:我相信這一點,因為直覺上感覺正確。
  4. 科學(xué)方法:我相信這一點,因為它經(jīng)得起推敲。

其中只有一種說法歡迎質(zhì)疑。其他說法則鼓勵安慰。它們之所以讓人感覺真實,是因為它們一直以來都讓人感覺真實??赡苁且驗槟硞€可信的人說過這些話(錨定效應(yīng)),也可能是因為它們易于重復(fù),難以質(zhì)疑。

信念并不總是來自證據(jù)。它來自情感、重復(fù),有時甚至是便利。

這就是為什么人們會繼續(xù)從事有害的工作,并相信陰謀論。這就是為什么整個團(tuán)隊圍繞著一個在啟動會議上感覺正確的想法展開工作,但之后就再也沒有被重新討論過。

皮爾斯的警告不僅僅是哲學(xué)層面的,它非常實用:

如果你忽略了懷疑帶來的不適,你也就忽略了學(xué)習(xí)的機會。

運用綁架法進(jìn)行設(shè)計

大多數(shù)現(xiàn)代設(shè)計工作都始于一種直覺。你注意到一些事情。你猜測它發(fā)生的原因。你驗證這個猜測。

這就是綁架。

你不是在證明必然為真,也不是在確認(rèn)可能為。你是在問:這里可能發(fā)生了什么?

這是探索研究和旅程地圖的核心。真正以人為本的設(shè)計。這種設(shè)計需要長時間地與模糊性共存,以便從中汲取經(jīng)驗,而不是停留在幻燈片上假裝自己已經(jīng)知道了。

問題?

我們不會把溯因推理當(dāng)成一門技能來教。我們把它當(dāng)成直覺。高級設(shè)計師“大概知道”的東西。

我想皮爾斯不會同意。對他來說,溯因推理不是魔法,而是邏輯。溯因推理是可以訓(xùn)練的,可以解釋的,而且也值得實踐。

如果說演繹法是數(shù)學(xué)的邏輯,歸納法是科學(xué)的邏輯,那么溯因法就是設(shè)計的邏輯。

優(yōu)秀的設(shè)計師總是在別人追尋答案之前提出更精妙的問題。這也是為什么他們不僅僅是在建造,而是在觀察。

通過 GenAI 進(jìn)行溯因推理

溯因推理并不僅限于設(shè)計。每當(dāng)我們試圖理解一些不明確的事物時,它都會出現(xiàn)。而沒有什么比我們?nèi)绾问褂蒙墒饺斯ぶ悄芨蓄}(或更容易被忽視)了。

在 GenAI 出現(xiàn)之前,深度思考進(jìn)展緩慢。你必須面對模棱兩可的情況,理解零散的信息,并挑戰(zhàn)自己的假設(shè)。這種方式效率不高,但確實有效。

現(xiàn)在,有了 GenAI,我們就有了一個可以模擬新觀點、提出反駁意見并幫助我們比以往更快地測試想法的工具。

但大多數(shù)人并非如此使用。他們帶著結(jié)果而來,而不是帶著疑問。他們尋求的是確認(rèn),而不是探索。他們把這個工具當(dāng)成了自動售貨機。

提示法運用得當(dāng),就能起到溯因推理的作用。你先提出一個假設(shè),然后提出問題,探索可能成立的結(jié)論。之后,不斷完善假設(shè)。

如果使用不當(dāng),該工具會反映你的第一個假設(shè)。聽起來很有說服力,但卻無法加深你的理解。

早在語言模型出現(xiàn)之前,皮爾斯就對此發(fā)出過警告。當(dāng)信念被過快接受時,它就會停止進(jìn)化。當(dāng)質(zhì)疑從學(xué)習(xí)過程中消失時,學(xué)習(xí)也會隨之消失。

提示是練習(xí)溯因推理的機會,但只有我們像自己思考一樣小心地使用它時,才有意義。

所以呢?

我們并非為真理而設(shè)計,而是為可以演變的信念而設(shè)計,這意味著我們要適應(yīng)模糊性,提出更好的問題,并抵制急于獲得確定性的沖動。

如果人工智能要幫助我們思考(而不僅僅是產(chǎn)生結(jié)果),那么我們必須教會人們?nèi)绾沃?jǐn)慎地推測并檢驗假設(shè)。我們還必須教會人們?nèi)绾卧诓皇タ刂频那闆r下改變想法。

查爾斯·皮爾士為我們提供了一個模型,幫助我們在事實不全的情況下進(jìn)行推理。這是一種靈活且愿意犯錯的思維方法。

它仍然有效。

如果你對這些思維習(xí)慣是如何養(yǎng)成的感興趣,我曾專門寫過關(guān)于弗里德里希·福祿貝爾的文章,他是一位向我們展示如何塑造學(xué)習(xí)方式的教育家。

我們花了很多時間討論如何訓(xùn)練人工智能,但卻很少思考如何訓(xùn)練我們自己思考。

皮爾斯做到了。

也許現(xiàn)在正是我們傾聽的時候了。

 

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