蘭亭妙微(www.ieapo.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業(yè)提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發(fā)服務，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個微信群，每天分享國內外優(yōu)秀的設計，有興趣請加入一起學習成長，咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。
在數字產品設計中，單憑經驗做決策往往帶有主觀偏差，難以精準解決用戶痛點。數據驅動設計（Data-Driven Design）能夠將用戶行為、業(yè)務指標和實驗結果轉化為設計決策的依據，從而優(yōu)化交互體驗。本文將系統(tǒng)探討如何通過數據指導交互優(yōu)化，讓設計更高效、可靠。
數據為交互設計提供三類核心價值：
發(fā)現問題
用戶行為數據（點擊率、跳出率、完成率等）可以直觀反映用戶在使用過程中的痛點。例如，某個表單提交率低，意味著設計可能存在操作復雜或引導不清晰的問題。
驗證假設
設計師提出改進方案前，通過 A/B 測試或可用性實驗收集數據，驗證設計假設是否有效，避免盲目改動帶來負面影響。
持續(xù)優(yōu)化
數據能夠量化交互改進的效果，幫助設計師形成迭代閉環(huán)，持續(xù)提升用戶體驗和業(yè)務指標。
在交互優(yōu)化中，常用的數據類型包括：
| 數據類型 | 示例 | 用途 |
|---|---|---|
| 用戶行為數據 | 點擊、滑動、停留時間 | 分析用戶操作路徑和熱點區(qū)域 |
| 轉化/完成率數據 | 注冊、下單、提交表單 | 衡量關鍵流程效果 |
| 定性數據 | 用戶訪談、問卷、可用性測試 | 理解用戶動機、情緒和痛點 |
| 業(yè)務指標數據 | DAU、留存率、ARPU | 對齊設計優(yōu)化與商業(yè)目標 |
常用工具有 Google Analytics、Mixpanel、Hotjar、百度統(tǒng)計等，既可追蹤行為數據，也可進行漏斗分析和熱力圖分析。
明確目標
在設計前明確業(yè)務目標和用戶目標，如“提高表單提交率”“降低購物車放棄率”。目標明確后，才能確定可量化指標。
收集數據
收集定量和定性數據。定量數據幫助發(fā)現問題和趨勢，定性數據幫助理解原因和用戶心理。
分析問題
通過數據挖掘和可視化，找到體驗瓶頸。例如，用戶在支付頁停留時間過長，可能存在表單字段冗余或提示不清晰。
提出假設與方案
根據分析結果提出設計改進方案，如優(yōu)化交互流程、調整按鈕位置或文案。
驗證與迭代
使用 A/B 測試或原型測試驗證改動效果，數據良好則上線，否則繼續(xù)調整。通過循環(huán)迭代，實現持續(xù)優(yōu)化。
Airbnb
在房源搜索頁面，通過熱力圖分析用戶點擊分布，優(yōu)化了篩選條件的排序和展示方式，提升了搜索效率和轉化率。
淘寶
通過用戶行為漏斗數據，發(fā)現用戶在結算頁經常放棄購物車，于是調整了支付入口布局和提示方式，顯著降低了購物車流失率。
Spotify
利用用戶收聽數據和交互行為，優(yōu)化推薦算法和播放列表的呈現順序，提高用戶黏性和留存率。
避免數據迷思
數據是工具而非絕對真理，需要結合用戶調研和業(yè)務場景理解問題背后的原因。
定量 + 定性結合
僅依賴數字可能忽略用戶心理和行為動機，結合定性研究能得到更全面的洞察。
關注核心指標
追求所有數據的優(yōu)化容易分散注意力，應聚焦關鍵業(yè)務指標和體驗指標。
數據驅動交互優(yōu)化，是將設計決策從“主觀經驗”轉向“用戶行為和業(yè)務價值”的有效方法。通過明確目標、收集和分析數據、提出假設、驗證迭代，設計師可以更精準地解決用戶痛點，提升體驗效果和商業(yè)價值。
數據不是設計的終點，而是設計迭代的指南針。掌握數據驅動思維，才能讓交互優(yōu)化更科學、更高效，也更具說服力。
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在做產品時，大家都繞不開一個核心問題：如何通過交互設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。
下面我結合實際經驗，總結了一套可操作的路徑，供你參考。
以用戶為中心：理解真實需求，避免“設計自嗨”。
減少認知負荷：用戶不該被迫思考「下一步怎么做」，交互要自然順暢。
保持一致性：控件邏輯統(tǒng)一，降低學習成本。
預防錯誤 & 容錯：減少出錯機會，并提供撤銷或返回。
數據驅動優(yōu)化：用埋點和分析找到問題，而不是憑感覺去改。
這套流程可以理解為一個循環(huán)迭代：發(fā)現問題 → 提出假設 → 設計改進 → 測試驗證 → 持續(xù)迭代
用戶研究：訪談、問卷、可用性測試
數據分析：漏斗分析、熱力圖，定位流失點
競品調研：參考行業(yè)里成熟的交互模式
用 用戶旅程圖 標記關鍵環(huán)節(jié)，并提出“問題-假設-預期”：
問題：注冊流失率高
假設：減少表單字段
預期：完成率提升 15%
原型設計：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
可用性測試：5~8 個目標用戶足夠發(fā)現問題
A/B 測試：不同版本上線，驗證哪種更好
滿意度調查：SUS、NPS 等量化指標
定期復盤：看上線效果是否達到預期
維護設計規(guī)范 & 組件庫：減少重復勞動
小步快跑：持續(xù)小幅優(yōu)化，而不是大刀闊斧一次性推翻
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：細節(jié)處的反饋、動效，能讓體驗加分。
漸進式披露：分層展示功能，避免用戶被信息淹沒。
跨團隊協(xié)作：和產品、開發(fā)、運營對齊目標，確保設計能落地。
交互設計優(yōu)化不是一蹴而就的，而是一個持續(xù)發(fā)現問題、驗證假設、迭代改進的循環(huán)。只有把用戶體驗當作持續(xù)經營的對象，產品才能在競爭中保持優(yōu)勢。
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在快速變化的市場環(huán)境中，產品迭代的速度往往被視作競爭優(yōu)勢。但速度并不等于價值：迭代過快可能導致體驗混亂和團隊疲憊，過慢則可能錯失市場機會。如何把握好產品迭代的節(jié)奏，成為產品經理的核心課題之一。
迭代節(jié)奏并不是“越快越好”，而是要在以下三個維度之間找到平衡點：
市場節(jié)奏：是否能跟上行業(yè)趨勢、及時響應用戶需求。
團隊節(jié)奏：研發(fā)、設計、測試是否有能力承載頻率，是否會引發(fā)加班或質量下降。
用戶節(jié)奏：用戶是否能消化頻繁的功能更新，還是需要一個穩(wěn)定的體驗環(huán)境。
如果市場瞬息萬變，可以短頻快試錯；但如果產品定位在高穩(wěn)定性場景（如金融、醫(yī)療），則需要更長周期的迭代節(jié)奏。
產品所處階段不同，對迭代節(jié)奏的要求也不同：
0→1 階段（探索期）
目標是快速驗證假設、找到產品市場契合點。節(jié)奏建議：小步快跑，2-4周一版，強調“試錯效率”而非“完美質量”。
1→10 階段（成長期）
產品已找到核心用戶群，需要擴大規(guī)模與深度。節(jié)奏建議：2-6周一版，兼顧新功能與穩(wěn)定性，逐步建立迭代節(jié)奏的“可預期性”。
10→100 階段（成熟期）
用戶規(guī)模大、業(yè)務復雜度高，迭代需更穩(wěn)健。節(jié)奏建議：4-12周一版，重點放在性能優(yōu)化、體驗打磨、生態(tài)建設，而非盲目推新。
不要以“版本號”為中心，而要以“價值交付”為中心。一個版本的完成標志，不是開發(fā)完成，而是用戶切實感受到改進。
小版本迭代（Minor Release）：2-4周，解決局部問題，增加細節(jié)功能。
大版本迭代（Major Release）：3-6月，更新核心功能或戰(zhàn)略方向。
持續(xù)迭代（Continuous Delivery）：每天或每周上線 bugfix 和小優(yōu)化，保持產品活力。
這種層次化策略能兼顧穩(wěn)定與靈活。
產品路線圖（Roadmap）：決定方向和大周期。
迭代計劃（Iteration Plan）：拆解到每個沖刺周期。
數據復盤（Review & Metrics）：每次迭代后基于數據反饋調整節(jié)奏。
唯快不破：過于追求速度，導致技術債、體驗斷裂。
過慢保守：害怕出錯，導致產品失去競爭窗口。
節(jié)奏不穩(wěn)定：有時幾周一更，有時幾月無聲，削弱用戶與團隊的信心。
一個好的迭代節(jié)奏，應當像心跳一樣 穩(wěn)定、可預期、富有彈性。
產品迭代的節(jié)奏，是速度、質量和價值之間的動態(tài)平衡。它既取決于產品所處階段，也受到市場、團隊和用戶的共同影響。
最優(yōu)解不是“快”或“慢”，而是“合適”。當用戶能感受到持續(xù)改進、團隊能保持良性運轉、市場能被及時響應時，迭代節(jié)奏才算真正把握住了。
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在產品經理的核心能力討論中，“系統(tǒng)思維”常常被頻繁提及。它不僅是一種思維方式，更是產品經理理解問題本質、推動跨團隊協(xié)作、設計可持續(xù)產品的重要基石。那么，為什么系統(tǒng)思維對產品經理如此重要？
產品經理面臨的挑戰(zhàn)很少是單點問題。比如，用戶留存率下降，表面看似“功能不好用”，但背后可能涉及：
新用戶引導缺失（體驗問題）
活躍激勵不足（運營問題）
產品價值感弱（定位問題）
技術性能卡頓（工程問題）
這些要素之間彼此作用，構成一個復雜的動態(tài)系統(tǒng)。如果只盯住單個環(huán)節(jié)，很容易治標不治本。系統(tǒng)思維的價值，就在于幫助產品經理從更大范圍內識別因果關系和關鍵杠桿點。
產品設計和迭代不是孤立的動作，每一個決策都會帶來連鎖反應。例如：
新增一個提醒功能，可能提升了短期活躍，但也可能導致信息噪音增加，損傷長期用戶體驗。
提升轉化率的激勵措施，可能帶來數據上漲，但同時引發(fā)羊毛黨或作弊行為。
具備系統(tǒng)思維的產品經理，會更敏感地去預判這些二階、三階效應，避免“頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”的被動應對。
產品經理需要在團隊內部扮演“連接者”的角色：對上要和業(yè)務、戰(zhàn)略對齊，對下要和設計、研發(fā)落地，對外還可能涉及運營、市場、客服。
如果缺乏系統(tǒng)思維，溝通就容易變成“單點推動”，各部門只關注局部最優(yōu)；而有了系統(tǒng)思維，產品經理能從整體目標出發(fā)，把不同角色的訴求整合進一個邏輯閉環(huán)，推動團隊達成共識。
產品并不是一次性產物，而是一個長期演進的系統(tǒng)。
功能只是入口，背后是完整的用戶旅程
用戶體驗只是表層，背后是組織與流程的配合
數據指標只是表現，背后是產品戰(zhàn)略與商業(yè)模式
系統(tǒng)思維幫助產品經理始終把握“局部優(yōu)化”與“整體價值”的平衡，避免在短期數據的誘惑下?lián)p害長期發(fā)展。
具備系統(tǒng)思維的產品經理，不是單純解決問題的人，而是能理解“問題與問題之間的關系”的人。他們在紛繁復雜的業(yè)務環(huán)境中，更容易識別關鍵杠桿點，推動跨團隊協(xié)作，并在動態(tài)變化中保持清晰的方向感。
所以說，系統(tǒng)思維并非錦上添花，而是產品經理的底層能力之一。
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在做產品或設計時，你可能遇到過這樣的困惑：
用戶說需要一個功能，但上線后他們并不常用；
團隊絞盡腦汁加了許多“亮點”，卻換不來滿意的反饋。
問題往往出在——我們聽到的“需求”，未必等于用戶真正的需求。
那么，如何識別用戶的真實需求呢？可以從以下幾個角度切入：
用戶往往會直接說出他們想要的東西，但這只是表層。
表達的需求：用戶說“我需要一個導出功能”。
隱含的需求：實際上，他們可能只是想更方便地與同事共享數據。
如果團隊只停留在表層，很可能做出一個“導出按鈕”而忽略了更高效的“團隊協(xié)作”場景。
做法：多問“為什么”。當用戶說需要X功能時，追問背后的動機與場景。
“用戶說”和“用戶做”常常不一致。
在訪談里，用戶會強調安全性，但實際選擇時，他們可能更傾向于方便快捷。
在問卷里，用戶表示喜歡深色模式，但使用數據卻顯示大部分人停留在淺色模式。
做法：將定性研究（訪談、問卷）和定量數據（埋點、日志）結合起來。不要單純依賴用戶口頭的答案。
需求脫離使用場景就容易失真。比如：
用戶在辦公室說“手機App能開視頻會議就好了”，但真正的場景可能是在地鐵里需要語音會議。
用戶反饋“搜索不夠好用”，但深入觀察發(fā)現，是他們需要更快找到“最近用過的”內容。
做法：用“用戶旅程圖”“任務分析”去還原情境，把零散的需求放在流程中去看。
用戶的抱怨往往比他們的建議更有價值。
抱怨“頁面太復雜”，真實需求可能是更清晰的分層和優(yōu)先級。
抱怨“操作太慢”，真實需求可能是減少重復步驟，而不是單純優(yōu)化性能。
做法：把抱怨翻譯成“他們想要避免的痛點”，再思考可以如何消解。
有時，真正的需求不來自直接用戶，而是與他們相關的人。
兒童學習軟件的“付費決策”其實掌握在家長手里。
企業(yè)工具的“使用體驗”影響的是員工，但“采購決策”往往由管理層主導。
做法：明確區(qū)分 使用者、購買者、決策者，分別理解他們的關注點。
識別用戶真實需求的關鍵，不是單純問用戶“你想要什么”，而是：
觀察他們在場景中的真實行為；
追問需求背后的動機與痛點；
結合不同角色的關注點去判斷優(yōu)先級。
當我們能看穿“用戶說的”，觸及“用戶真正需要的”，才能做出既被使用、又被認可的產品。
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本指南非常適合：
沒有經驗？沒問題。
您所需要的只是好奇心、學習興趣和額外的奉獻精神。
UI/UX 設計正在蓬勃發(fā)展，數據也印證了這一點。美國勞工統(tǒng)計局預測，從 2021 年到 2031 年，數字設計專業(yè)的需求將增長 15%，領先于其他行業(yè)。
從 IT 公司到醫(yī)療保健初創(chuàng)企業(yè)，每個行業(yè)都需要設計師設計清晰且具有視覺吸引力的產品。
無論您想成為 UI 設計師、UX 研究員還是產品設計師，您跨工作和跨領域合作的機會都是無與倫比的。
另外，遠程工作怎么樣？這是此字段的默認設置。
您可以通過字體和調色板發(fā)揮您的創(chuàng)造力，解決用戶流程方面的挑戰(zhàn)，并精通原型設計等技術技能。
結果如何？一份有趣又令人滿意的工作。根據 Glassdoor 的數據，UX 設計師的全球平均薪資在 8 萬至 12 萬美元之間，頂級職位的薪資甚至更高。
智能布局生成器等人工智能解決方案旨在提高生產力，而不是取代人類的技能。
UI/UX 設計除了賺錢之外，還旨在讓人們的生活更輕松。
想象一下您上次在線購買披薩或預訂機票的情況。
良好的用戶體驗讓這些任務變得毫不費力，而糟糕的用戶體驗會讓你對著屏幕尖叫。
作為一名設計師，你將通過構建既簡潔又鼓舞人心的數字體驗來應對現實世界的問題。這種影響力會讓你欣喜地說：“這是我設計的。”
第一個月的主要任務是奠定堅實的基礎。
首先，區(qū)分 UI（視覺界面，例如按鈕、顏色和布局）和 UX（整體體驗，例如易用性和滿意度）。
我花了數周時間平滑按鈕的漸變，卻發(fā)現用戶根本找不到它，這真是太慘了。
專業(yè)提示：不妨從日常事物入手，比如你的咖啡機、銀行應用程序或自動售貨機。“為什么要這樣設計？”“還有什么更好的選擇？”這種態(tài)度可以提升設計師的創(chuàng)造力。
現在是時候動手實踐了。第二個月的重點是學習工具并將其應用于實際場景。
設計軟件一開始可能看起來很嚇人，但是一旦你掌握了它的感覺，它就像騎自行車一樣簡單（而且膝蓋不會擦傷）。
資源：
我的第一次重新設計是為一個復雜的電商網站做的。我花了幾個小時修改按鈕的顏色，結果發(fā)現結賬流程簡直像個迷宮。那時我才意識到，吸引人的設計固然好，但真正能讓你被雇傭的，是解決用戶問題。
你已經進入最后沖刺階段了！第三個月，你將用實際項目證明你的技能，并打造一個讓你眼前一亮的作品集，讓你“快來雇傭我！”
正是在這里，我從“我認為我能做到”轉變?yōu)?ldquo;我是一名 UI/UX 設計師”。
與他人合作：
投資組合開發(fā)：
資源：
使用 AI 驅動的 Figma 插件（例如智能布局工具和調色板生成器）提升您的工作效率。就像擁有一個永不休眠的設計助手。
我建議您開始在工作流程中使用 AI，這樣您的工作速度就可以比其他設計師快 10 倍！
養(yǎng)成日常觀察的習慣。分析實體和數字事物，例如健身追蹤器、新聞應用和餐廳菜單。
可用性怎么樣？為什么是這個顏色？如何改進？
這可以幫助您像設計師一樣思考，并且您很快就會發(fā)現用戶體驗（和解決方案）的問題隨處可見。
雇主希望設計師能夠加快結賬流程或提高客戶參與度，而不僅僅是讓事情變得有趣。
成為一名 UI/UX 設計師只需要策略和奉獻精神，而不是設計學位或多年的經驗。
在三個月內，您可以通過了解基礎知識、創(chuàng)建真實世界的項目并自信地展示您的工作，從初學者進步到可以投入工作的水平。
現在邁出第一步：選擇一個應用程序，重新設計一個屏幕，并與好友分享，并且不要忘記在社交媒體上分享它以獲得反饋。
設計行業(yè)正在尋找您獨特的見解。
感覺受到啟發(fā)了嗎？關注我的 Instagram (@rehan.designs)，獲取每日見解、作品集點評以及我的設計幕后花絮。
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隨著人工智能越來越多地融入網站和應用程序體驗，區(qū)分哪些地方已經實施了人工智能，哪些地方尚未實施人工智能，變得至關重要。
最初，大多數產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)起并促進與人工智能的交互?，F在，產品正在將人工智能融入儀表盤、任務和搜索功能。用戶不再主動體驗人工智能——人工智能體驗已經預先存在。
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容，以確定其有效性和質量。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)進行通信或互動時必須知曉。
這就是設計系統(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容和特征與非人工智能內容和特征分開。
遺憾的是，目前只有少數開源設計系統(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 在其指南中承認了 AI。
注意：我使用Figma 的設計系統(tǒng)來對 AI 組件和模式進行基準測試。我沒有納入僅包含 AI 聊天機器人或對話設計文檔的設計系統(tǒng)，因為這是一種更標準的交互模式；這包括亞馬遜的 Cloudscape和Salesforce 的 Lightning。
讓我們比較和對比這些設計系統(tǒng) AI 組件和模式，看看它們可以在哪些方面進行優(yōu)化以提高可用性。
Pajamas目前不包含明確的組件或模式，但它確實包含一些關于 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 vs. 低風險任務），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”實現了這一點，這是 AI 特性、能力和局限性的指標。
由于“GitLab Duo”用于 AI 功能和交互（而不是任何 AI 內容），Pajamas 還建議使用“<動詞> by AI”（即“由 AI 總結”）標記 AI 生成的內容，并發(fā)送一條消息鼓勵用戶檢查 AI 內容。
GitLab 也在開發(fā)一個框架來實踐他們的指導方針；目前還在開發(fā)中，但大致的工作內容可以在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?。?。
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。
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。
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，大多數設計系統(tǒng)都可以采用——無論哪個行業(yè)或產品。
我希望他們能盡快發(fā)布更多關于其AI用戶體驗模式的深入信息。我認為這對其他開發(fā)AI文檔的設計系統(tǒng)來說，將是一筆寶貴的開源資產。
在眾多開源設計系統(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 生成的內容，并了解 AI 在產品中的應用方式。
Carbon for AI 建立在現有 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、數據表和文本輸入。
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 變體也會呈現藍色漸變和邊框，這導致難以直觀地識別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。
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，彈窗就會出現在按鈕下方。
看到像 Carbon 一樣完善的 AI 模式和組件設計系統(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）。
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。
在設計AI功能時，Paste建議允許用戶將AI結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、控制數據源以及向AI系統(tǒng)提供反饋的能力。
Paste 還建議在設計新的 AI 功能時問自己：“如果它做同樣的事情但不使用 AI，我將如何設計這個功能？”用戶使用產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并實現目標。
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。
生成功能會向用戶提供提示，幫助他們使用 AI 功能，例如“總結數據”或“推薦下一步”。當您選擇生成功能時，下面會出現一個彈出窗口，向用戶提供說明以及它正在使用的 AI 模型。
最后，聊天內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 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測 AI 輸出的方式；這包括停止輸出以及根據 AI 輸出所需的時間來調整狀態(tài)。
我很高興看到一些文檔和實際示例的結合。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，很少有設計系統(tǒng)發(fā)布關于組件和模式的文檔來處理AI驅動的內容和功能（至少是公開的）。例如，谷歌和微軟都是AI行業(yè)的領導者，但開源的Material和Fluent設計系統(tǒng)卻不包含AI模式。
由于這些 AI 領導者正在將 AI 融入到與更廣泛用戶群體互動的常見產品（例如 Gemini 和 Copilot），他們正在構建其他產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 融入其眾多產品（例如 Adobe Firefly），但在涉及內容和人物寫作時，也只用了短短的宣傳語來提及機器學習和 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 功能和生成的內容至關重要，這樣他們才能更好地理解所展示的內容，并建立對產品的信任。我期待更多超越閃光圖標和聊天機器人的設計系統(tǒng)模式。
蘭亭妙微(www.ieapo.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業(yè)提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發(fā)服務，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個微信群，每天分享國內外優(yōu)秀的設計，有興趣請加入一起學習成長，咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。
“好的設計”本應讓事情變得更好。但如果“更好”的定義由商業(yè)指標而非人來決定，會發(fā)生什么？
我們構建了一個數字產品常常以點擊量和轉化率來評判的世界，而不是以用戶尊嚴或福祉來衡量——說服與操縱之間的界限從未如此模糊。作為設計師，如果我們曾思考過，為什么這么多的網絡設計讓人感覺就是為了挫敗、利用或僅僅讓用戶感到疲憊不堪，那么答案就在于此。
因此，這里重要的問題并非我們能設計什么，而是我們應該設計什么（以及為什么我們經常不設計）。
我從事設計行業(yè)多年，先是從事架構設計，后來又從事用戶體驗設計，但我仍然對人們對“好設計”的定義如此不同感到驚訝——而且這些定義會隨著個人視角的不同而發(fā)生變化。對大多數人來說，好設計僅僅是外觀精美。對用戶來說，它還關乎產品運行的流暢程度。對管理者來說，好設計是指能夠帶來成果并滿足業(yè)務目標的設計。而對設計師來說……嗯，這有點復雜。
人們或許會認為，設計師本身應該擁有最廣泛、最細致的理解。畢竟，我們受過訓練，能夠在美學、可用性和業(yè)務需求之間取得平衡。然而，即使在我們自己的圈子里，也存在一個持續(xù)存在的盲點：設計的倫理維度。設計倫理常常被簡化為職業(yè)忠誠度的問題——保護客戶機密、遵守保密協(xié)議或避免抄襲——而更深層次的倫理問題，即那些關乎我們的工作如何塑造用戶的自主性、福祉和信任的問題，卻很少得到應有的重視。
有時，這種情況的發(fā)生是因為我們人類傾向于回避艱難的對話或道德爭議。有時，這是因為一種錯位的“職業(yè)忠誠”感阻礙了我們質疑老板或客戶的優(yōu)先事項。有時，是因為我們認為這無關緊要。畢竟，市場上已經有足夠多的設計師了；我們制造一些噪音，很快就會被一個毫不在意的人取代，唯一的結果就是我們丟掉工作。有時，很簡單，是因為我們從一開始就沒有被教導去思考這些問題。
設計不只是外觀和感覺，更在于其運作方式。——
史蒂夫·喬布斯
并非如此。設計不僅僅關乎外觀，也不僅僅關乎其功能是否流暢。當然，產品能夠幫助我們提高工作效率、更舒適地出行，甚至能煮出更美味的咖啡，這固然重要，但如果產品外觀精美，也同樣令人欣喜——但這只是表面功夫。
從更深層次來看，設計還關乎產品如何影響用戶、塑造他們的行為、引導他們的選擇并編碼價值觀——這些往往是無形的。不幸的是，倫理問題常常被淹沒在可用性、吸引力和商業(yè)指標的表象之下。當我們開始用點擊量、用戶投入的時間和收入來衡量成功時，倫理維度就很容易被忽視或被合理化。正因如此，當我們談論“它如何運作”時，同樣重要的是要問：它對誰有效，以及它的目的是什么？
最初，用戶體驗 (UX) 的理念是將用戶視為擁有自身需求、弱點和權利的個體。設計師需要解決實際問題，以系統(tǒng)化思維，并確保產品服務于更廣泛的利益，而不僅僅是商業(yè)或技術進步。用戶體驗旨在彌合用戶需求與商業(yè)目標之間的差距。不幸的是，隨著數字產品發(fā)展成為價值數十億美元、執(zhí)著于增長的生態(tài)系統(tǒng)，這種平衡發(fā)生了改變。
“操縱的最大危險在于，它可能變得無形、正常化，并融入日常生活。”
——肖莎娜·祖博夫
在這個數字產品日益復雜、商業(yè)模式日益激進的世界里，用戶體驗（UX）最初以人為本的本質已日漸式微。商業(yè)需求往往凌駕于一切之上，用戶體驗設計師常常被迫將“業(yè)務影響”置于用戶福祉之上。多年來用于引導用戶獲得價值的說服工具如今被濫用，并被重新定義為操縱工具。誘騙用戶做出非本意行為的“暗箱操作”如今帶來了數十億美元的非預期訂閱和購買。
這些原本旨在讓科技更人性化的技能，如今卻越來越多地被用來利用人性。
這種道德淪喪的現象更加令人擔憂，因為它已不再是偶然事件，而是系統(tǒng)性的問題。許多組織的產品路線圖很少提及道德設計原則，而用戶參與度和盈利能力的KPI卻被定期列為優(yōu)先事項。我們已經形成了一種專業(yè)的環(huán)境，設計師們非常擅長優(yōu)化用戶行為以實現業(yè)務目標，但卻很少具備（或被授權）識別和處理這些優(yōu)化帶來的道德后果的能力。當衡量成功的標準是界面如何有效地吸引注意力、數據和資金時，即使是出于好意的設計師也會發(fā)現自己成了用戶操縱的同謀。產品開發(fā)的“三重約束”——速度、范圍和成本——很少將道德作為第四個支柱，因此這種循環(huán)仍在繼續(xù)。
這種以指標為導向的執(zhí)念所帶來的后果已不再抽象。亞馬遜2023年的Prime會員取消流程要求用戶瀏覽17個屏幕——這被聯(lián)邦貿易委員會（FTC）后來認為是“旨在阻止用戶退出”的數字障礙賽道——這并非個例，而是企業(yè)為留住用戶不惜一切代價的藍圖。亞馬遜內部為該流程起的代號“伊利亞特”頗具啟發(fā)性：它指的是一段史詩般的旅程，也明確表明摩擦是設計使然。該流程利用了損失厭惡、注意力分散和認知超載等心理因素，動用各種心理杠桿來阻止用戶離開，這與亞馬遜以無摩擦高效著稱的一鍵結賬形成了鮮明對比。
歐洲《數字服務法案》現已將一些不道德的設計選擇定義為“非法暗黑模式”，并處以相當高額的罰款。這一舉措清晰地揭示了一個令人不安的轉折：曾經使用戶體驗（UX）成為一門受人尊敬的學科的心理學洞見，例如福格行為模型、?？硕苫蛘J知負荷理論，如今卻常常被用作操縱的工具。DSA的禁令，以及他們最近針對一些主要平臺的法律行動，都明顯表明操縱性設計已成為一個嚴重的社會問題。這一切背后的信息相當明確：平臺不僅應該對用戶的行為負責，還應該對其設計選擇如何影響和塑造用戶的行為負責。
“道德就是知道你有權做什么和什么是正確的做法之間的區(qū)別。”
——波特·斯圖爾特
遺憾的是，我們能夠僥幸逃脫的行為與真正正確的事情之間的界限并不總是清晰的。在一個往往更注重短期利益而非長期期望的世界里，人們很容易用積極的商業(yè)指標來為操縱模式辯護。但即便如此，我們仍然需要不斷捫心自問：當我們?yōu)橹笜硕O計時，我們是在真正幫助用戶，還是僅僅在榨取他們的價值？
忽視用戶福祉責任的后果隨處可見——它們是一個更廣泛問題的明顯癥狀。當公司故意使取消訂閱的流程復雜化，當界面設計得讓用戶參與度遠遠超出他們的預期，當用戶需要輸入賬單信息才能開始免費試用期——這些都是設計選擇的例子，這些選擇可能在短期內帶來商業(yè)成果，但卻會導致信任逐漸喪失。這些并非孤立的失誤，而是一種更廣泛模式的跡象：商業(yè)目標始終被置于用戶利益之上，這種做法常態(tài)化，最終破壞了公司本應依賴的良好關系。
這些模式背后的心理機制眾所周知：互惠、稀缺、社會認同和損失厭惡。最初只是一些良性的提醒，例如對用戶行為的感謝信息，如今已演變成利用用戶社會順從本能的“確認羞辱”彈窗。受賭場啟發(fā)的機制，例如可變獎勵計劃——曾經僅限于老虎機——如今決定了約會應用程序何時顯示潛在匹配對象，或電商網站何時顯示“庫存有限”提醒。所有這些對人們的影響越來越難以忽視：大量研究發(fā)現，社交媒體的過度使用或問題性使用與這些平臺重度用戶的焦慮、抑郁和其他心理困擾發(fā)生率較高密切相關。我們已經學會了通過強迫行為來賺錢，而且很多時候，我們要么選擇不這樣做，要么（更糟的是）選擇這樣做。
“技術挑戰(zhàn)我們去維護我們的人類價值觀，這意味著我們首先必須弄清楚它們是什么。”
— 雪莉·特克爾
這不僅僅是個別設計師的錯，而是系統(tǒng)性的問題。產品路線圖充斥著專注于注意力、提取和轉化的關鍵績效指標 (KPI)，而道德考量卻鮮有提及。大多數組織缺乏評估設計決策道德影響的流程，也很少有設計師被賦予在出現問題時進行反駁的權力。即使設計師確實意識到了問題所在，他們也常常缺乏支持，甚至缺乏足夠的語言來表達自己的觀點。大多數組織缺乏評估設計決策道德影響的流程，也很少有設計師被賦予在出現問題時進行反駁的權力。即使設計師確實意識到了問題所在，他們也常常缺乏支持，甚至缺乏足夠的語言來表達自己的觀點。
這個問題最容易被忽視的根源之一就是教育。大多數用戶體驗訓練營和學位課程都側重于可用性、研究和美學。道德，即使出現，也只是被當作一個旁注——一場簡單的講座或一句“不做傷害”的模糊勸誡。諸如如何應對商業(yè)壓力、抵制操縱性設計、維護用戶尊嚴等復雜的現實世界困境，卻很少得到深入探討。
這種教育差距的后果是實實在在的。新晉設計師在初入職場時，缺乏能夠幫助他們識別作品是否逾越界限的工具。缺乏應對的詞匯和自信，他們很快就會發(fā)現自己被迫實施“暗箱操作”，或者為了提升參與度而犧牲用戶福祉。結果，設計師這個職業(yè)常常將合規(guī)與道德、商業(yè)忠誠與道德責任混為一談。
與此同時，我們掌握的工具正變得越來越強大，也越來越危險。人工智能如今可以個性化推送，測試數百種變體，并以無情的效率優(yōu)化參與度。同樣的技術也可以用來檢測和標記操縱模式，增強透明度，或衡量我們工作的道德影響——但除非組織選擇設定這些界限，否則默認設置永遠是針對易于衡量的指標進行優(yōu)化：參與度、點擊量和收入。
“真正的問題不在于機器是否會思考，而在于人類是否會思考。”
——BF·斯金納
人工智能在設計領域的應用是一把雙刃劍。一方面，它實現了前所未有的個性化和效率。另一方面，它也能將操控規(guī)模擴大到前所未有的程度。人工智能不僅可以識別設計中的弱點，并根據這些弱點定制信息，還能以隱形的方式大規(guī)模地進行操控。《歐洲人工智能法案》禁止“潛意識操控技術”，這恰恰表明了人工智能應用相關問題已變得多么緊迫和復雜。
問題在于，僅靠監(jiān)管無法解決問題。真正的工作必須在行業(yè)內部進行。
沒有勇氣，我們就無法始終如一地踐行任何其他美德。我們不可能善良、真誠、仁慈、慷慨或誠實。——
瑪雅·安吉羅
那么，實際上需要做些什么才能使道德像任何商業(yè) KPI 一樣真實、自然地成為我們日常決策的一部分呢？
也許首先應該從我們思考設計的方式入手，以及隨之而來的設計教學方式。設計并非一套工具，而是一種思維方式，其中倫理是不可分割的一部分。
商業(yè)關鍵績效指標（KPI）永遠存在，但它們不能成為我們遵循的唯一信號。我們應該像關注用戶完成流程的速度一樣，同樣關注他們是否感到知情、受到尊重和掌控。我們需要
賦能設計師，讓他們暢所欲言，并在他們表達意見時給予他們機構支持。
最后，我們需要認識到，我們工作的真正影響不僅在于用戶做了什么，還在于他們最終會成為怎樣的人。
“并非所有重要的事情都可以被計算，而并非所有可以被計算的事情都重要。”
——威廉·布魯斯·卡梅倫
當然，并非所有問題都能用算法、清單或新程序解決。設計并非中立；它塑造習慣、信仰和社會規(guī)范。它可以強化權力失衡，也可以促進包容，可以削弱信任，也可以建立信任。隨著技術變得越來越普及和具有影響力，風險只會越來越大。如果我們想要構建一個人們信任他們使用的產品以及制造這些產品的人的未來，我們就不能將道德視為事后諸葛亮，而要將其視為衡量我們成功的核心標準。挑戰(zhàn)并非技術層面，而是道德層面。關鍵在于在每個階段都要有勇氣捫心自問：誰受益？誰面臨風險？我們正在設計一個什么樣的世界？
在用戶體驗設計中，說服與操縱之間的界限很少清晰，交付商業(yè)價值的壓力常常將設計師推入道德的灰色地帶——有時是故意為之，有時僅僅是因為沒有人提出正確的問題。只要指標比意義更重要，只要道德問題被視為可有可無而非必需，這些模式就會不斷重復。
幸運的是，這里沒有什么是不可避免的。我們有能力挑戰(zhàn)常規(guī)，在被要求越界時予以反擊，并堅持將道德考量融入我們的流程和對成功的定義中。這并非關乎宏大的姿態(tài)或英雄事跡；而是要讓道德成為其應有的樣子：成為工作中正常且預期的一部分，就像可用性或可訪問性一樣。
如果我們希望自己的領域受到尊重，如果我們希望自己作為專業(yè)人士受到尊重，我們就需要開始像對待商業(yè)選擇一樣認真對待道德選擇。如果我們期待情況改善，就不能坐等其他因素帶來改變。改變始于我們每個人，始于我們選擇不回避下一個即將面臨的道德困境的那一刻。
蘭亭妙微(www.ieapo.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業(yè)提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發(fā)服務，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個微信群，每天分享國內外優(yōu)秀的設計，有興趣請加入一起學習成長，咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan
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