生成式人工智能正在重塑设计格局，引领我们进入深度个性化用户体验成为常态的时代。个性化超越了量身定制，进入深度个性化领域，大规模培养一对一联系——真正的超个性化。我并不是呼吁放弃既定的设计原则，而是呼吁它们不断发展，以人为本的方式发挥 GenAI 的潜力。
我对生成式人工智能用户体验的探索最终形成了生成式人工智能设计指南，这是一个基于将 GenAI 锚定在以人为本的设计中的实践见解而诞生的框架。这个工具反映了我理解如何将这项技术锚定在正确的人类环境中的历程，确保它丰富而不是复杂化我们与数字世界的互动。
我相信，在未来的世界里，机器可以无缝地协助和增强我们的能力，而不是取代我们。
这个框架的出现源于对更有针对性的方法的需求，它避开了传统设计思维的路径，但又对其加以补充。它以道德意识、用户同理心和创新精神为基础。有了指南针在手，我们就有能力在 GenAI 的动态地形中绘制路线，而用户仍然是我们开发的每种体验的核心。
想想您最近与人工智能的互动——它是可区分的聊天机器人界面，还是更微妙的存在，默默地协调您的数字体验？
通常，生成式人工智能的有效性取决于它的微妙性，它能够如此无缝地融入我们的生活，以至于它的缺席成为它之前参与的唯一指标。对我来说，这种无缝体验才是真正的价值所在。
指南针不仅仅是一个指南；它是现实世界见解和成功案例的提炼，是继我之前为开发人员撰写的架构模式之后，在各个行业引起共鸣的模式和方法的叙述。这是一份蓝图，为那些渴望将生成式人工智能和谐地融入其工作的设计师提供，确保每次互动都感觉直观、有意义且具有鲜明的人性化。
随着我们深入研究指南针的每个维度，我们将揭示框架背后的机制，强调实用的策略和示例，为产品设计师、经理以及所有塑造未来用户体验的人将这些概念变为现实。
揭开框架的面纱
生成式人工智能设计指南的旅程是一条有条不紊的旅程，旨在平衡生成式人工智能的创新势头与直观、合乎道德和赋能设计的基础。在这里，我们介绍了与 GenAI 互动的六个关键维度，每个维度都涵盖了从最初的好奇到掌握生成式人工智能应用的一个阶段。
生成式 AI 设计指南 — Vincent Koc & Hyperthink
该框架的各个维度虽然相互关联，但为设计师提供了灵活性，使他们能够独立地与 GenAI 进行任何维度的互动，从而确保与各种产品和服务相关。并非所有维度都适用于所有体验、产品和服务，也不应该如此。
1：探索维度——激发好奇心
通过激发好奇心来开启 GenAI 体验，通过简单易懂的互动展示 AI 的潜力，鼓励进一步探索。这个探索维度采用了冰山原则，将 GenAI 展示为通往新可能性的大门，而不会让用户对其潜在的复杂性望而生畏。这里的技巧在于吸引兴趣并培养理解力，而无需深入研究 GenAI 所包含的技术细节。
配色方案和图像
GenAI 通过一种引人入胜且不神秘的视觉语言进行介绍，使其在用户环境中既引人注目又无缝衔接，使用配色方案和符号使其脱颖而出，同时又感觉是用户环境的一部分。这是为了让 GenAI 一眼就平易近人且易于识别。
Google Deepmind 和 Apple Siri 的徽标和品牌描绘了球体。Notion AI 在其所有 AI 图标上都使用了“紫色”
公司正在使用颜色和图像向用户发出信号，表明某些东西是人工智能、非人工智能或人类——遵循这种模式的技术实施也可以帮助用户了解人工智能的使用地点。
除了颜色之外，品牌还采用了某些表情符号。🤖 机器人代表代理和机器人，✨+🪄魔法代表人工智能，🔮 水晶球是另一种人工智能的代表，例如 OpenAI 和 Siri
名称与品牌
通过为 GenAI 功能分配独特的名称或品牌，该策略旨在个性化和区分 GenAI——即创建一个用户可以联系的身份。
Salesforce的“Einstein”、Miro的“Assist”和Canva的“Magic Studio”
这就是将人工智能设计工具称为“神奇设计助手”与将设计工具称为枯燥乏味的“设计工具 5.0”的区别。前者与 Canva 的 Magic Studio 非常相似，承诺提供体验；而后者仅仅是一种功能。我们开始看到“助手”和“副驾驶”越来越多地成为人工智能服务的常用术语。
神奇时刻
通过“神奇时刻”介绍 GenAI 的功能——这些意想不到的惊喜展示了 AI 在解决用户问题方面的强大力量。
并排比较——Grammarly 的 AI 助手和 Arc 浏览器的“为我浏览”功能
Grammarly 的实时写作辅助功能不仅能纠正错误，还能提供超出预期的教育。Arc是一款全新的 AI 浏览器，它使用多种直观的方法，沿着用户现有的旅程引入 AI 摘要。
考虑——现实的期望
挑战在于既要激发灵感又不能让人不知所措。介绍应该谨慎地将参与度和教育度结合起来，为更深入的互动奠定基础，但不要产生错误的期望。正如 Miro 的“辅助”功能引导而不让人不知所措一样，我们的目标是在同等程度上培养好奇心和理解力，确保 GenAI 的吸引力转化为与用户的持久关系。关注用户问题以及 GenAI 如何帮助用户简化这一问题。
2：辅助维度——引导用户路径
在辅助维度中，我们精心校准了为用户提供的指导和自主权，确保他们既能感受到支持，又能自由探索 GenAI 的功能。我们让用户能够独立探索 GenAI 的潜力，从而创造一种从结构化指导转变为自主探索的动态。在这个空间中，我们培养用户的独立性，同时为他们提供必要的支架，让他们自信地探索 GenAI 的潜力。
提示
诸如提示和建议之类的微妙提示是我们的指南针，引导用户更深入地参与 GenAI。当您的工具可以利用 AI 完成无数事情时，这些温和的建议至关重要，我们可以提供直观的提示，例如随时可以帮助用户使用这些新功能的指南。
为生成式 AI 功能提供语境线索——资料来源：LinkedIn和Hex Magic Feature
这些可以作为简单的神奇AI 功能按钮来帮助完成诸如编写 LinkedIn 帖子之类的任务，或者在上下文点（例如当您在 Hex 编辑器示例中作为工程师编写代码时出现的错误）以神奇地解决您的问题。
模板和示例
结构化的模板和直观的示例可以揭开 GenAI 的神秘面纱，让用户无需先成为专家即可进行交互和自定义。这些模板就像是 GenAI 可能性的敞开之门，让用户可以按照自己的节奏浏览和探索。
通过模板提供直观的建议或更深入的示例来指导用户——资料来源：Google Gemini和Jasper AI
例如，谷歌的 gemini 会向用户提供一些示例提示，而我们有来自 Jasper 的 AI 内容写作工具的更深入的模板，引导用户进行个性化创作，而无需进行自我发现。
考虑——确保我们平衡需求
我们需要在引导和解放用户之间找到平衡。我们必须通过正确的帮助组合解决他们的痛点。需求会根据环境和需求而变化，例如老年护理人工智能注重简单性和清晰的沟通，而法律专业人士的人工智能可能会优先考虑深度和定制选项。
在打造这些体验的过程中，我们不断参考用户的反馈，不断迭代我们的设计，以更好地服务于他们独特的旅程。GenAI体验不应该是一刀切的解决方案，而应该是用户可以选择的路径，符合他们的个人偏好、能力和目标。这个维度是关于为用户提供地图和指南针，使他们能够在 GenAI 景观中找到自己的北极星。
3：探索维度——培养创造力
探索维度的核心是一个明确而深刻的目的：以 GenAI 为催化剂，培养用户的自主性和创造力。这个阶段就像转动透明手表的齿轮；每一个动作和齿轮都是可见的，解开了复杂性并激发了信任。通过邀请用户进入 GenAI 工作的内部，我们不仅鼓励互动，还鼓励真正的对话，开启创新蓬勃发展的体验。
混合与合成
鼓励用户通过融合各种输入的工具使用 GenAI 进行创新，解锁超越传统界面的创造力领域；相反，他们是自己体验的创作者。
Brilliant Frame 眼镜或Midjourney的绘画等工具的多模式功能提供了一块画布，唯一的限制就是想象力。这些平台展示了 GenAI 的多功能性，彰显了人类创造力的适应性和可能性。
带有 AR 功能的 AI智能框架眼镜、可让我们与 AI 融合的Midjourney Inpainting以及带有眼睛的Rabbit R1 AI 口袋伴侣。
这些工具是探索阶段的推动因素，鼓励用户发挥想象力并突破传统输入的界限。通过让用户无缝结合提示或将他们的输入与 GenAI 的功能集成，可以实现创新成果的新境界。
对话动态
GenAI 擅长交谈，能够理解人类对话的细微差别，从模仿情绪到使用正确的语气。GenAI 可以帮助用户探索这些交流——就像与值得信赖的知己聊天一样流畅自然。个性化 AI 教练的潜力就体现了这种动态，正如Rosebud等平台所见。
在这里，交流不仅仅是交易性的，而且具有变革性，引导用户发现他们可能永远无法独自发现的见解。通过开放和自适应的对话，GenAI 成为对话伙伴，通过我们自然喜欢的自然直观的交流来增强用户互动。
人工智能私人教练完全是一种聊天体验，感觉就像和朋友聊天一样，还有一种聊天代理体验，可以立即执行退款等操作，而无需代理——资料来源：Rosebud和Klarna
这种方法强调用户与 GenAI 之间互动的流畅性，促进对话，将复杂数据提炼为可操作的见解或创意输出。它旨在利用 GenAI 作为创意过程中的合作伙伴，增强用户生成独特内容或即时解决方案的能力。
思考——引导创意之旅
我们必须确保用户感到稳固，而不是漂泊不定。为他们配备导航辅助工具至关重要——直观的工具和响应式反馈机制，以固定他们开放式的创意之旅。这种精心设计支持与目的地一样有意义的旅程，营造出一种环境，让用户有勇气在创新和发现方面实现创造性飞跃。用户可以承担创造性风险，从而获得意想不到的发现和创新解决方案。
4：精细化维度——工艺精准
细化维度代表精准与个性化相结合的空间。在这里，体验更加清晰，让用户能够塑造符合他们独特需求、体验和期望的 GenAI 交互。在这个阶段，用户可以利用 GenAI 的适应性，以细致入微的细节反映他们的声音和风格。
直接控制
通过提供直观的自定义选项，让用户能够控制 GenAI，使 AI 的输出符合他们的特定需求和愿景，用户可以通过拨盘微调他们的 GenAI 交互。与对高端相机进行细致的调整以拍摄出完美的照片相比，这些工具提供了必要的精细度，以确保 AI 的输出不仅令人满意，而且非常出色。
生成式人工智能的各种定制和控制形式——资料来源：Open AI ChatGPT、Leonardo AI、Blaze
我们有许多案例，这些案例都是在不同层面上实现的。OpenAI 的自定义指令使用户能够精确地指导 AI，从而根据其特定情况或要求做出量身定制的响应。Leonardo AI 的画布允许您绘制您希望 AI 想象的内容，最后，Blaze 允许您在生成内容时微调确切的风格、语气和输出。所有这些场景都使您能够超越最初的 AI 合成，更深入地根据用户需求进行个性化设计。
个人声音和方式
追求个性化体验的最终结果是 GenAI 输出与用户个人声音的匹配。正是在这种微妙的相互作用中，GenAI 不再是一种工具，而是一种个人媒介，是用户自己思考和表达的回声。
示例：将期刊论文转化为个性化播客节目，配音者为“Lisa Mathews” — 资料来源：Fieldstudy和 Vincent Koc
Lisa 是我与ElevenLabs生成式 AI共同为一个名为 fieldstudy 的项目创建的语音，该项目旨在将大量研究论文个性化为符合我们个人需求的模式。即使在这个项目结束后，我仍然发现自己会重复使用这个声音来帮助我阅读复杂的研究笔记以供反思。就好像我重现了电影《她》中的场景。我正在寻找一种方法来将 Lisa 的声音和角色导出并带入其他 AI 工具中。
电影《她》（2013）中的场景——人工智能助手能够塑造我们的感知和现实
通过确保 GenAI 输出始终反映用户独特的声音、语调和风格，这种方法可以深度个性化用户体验。GenAI 就像是用户自身的延伸，能够以独特的方式进行交流。
注意事项——需要控制的位置和时间
培养一种用户体验，将 GenAI 的适应性与用户的自主性相结合，创建个性化和直观的交互，帮助他们找到满足其需求的最佳平衡点，增强他们对 GenAI 增强界面的整体体验和满意度。这里的诀窍是只允许在合理或正确的方式下进行自定义。用户期望 AI 应该已经了解他们和他们的需求，我们如何实现这一点？
5：信任维度——确保信心
信任对于任何关系都至关重要，当它与 GenAI 相交时，信任就变得更加重要。它是将 AI 设想为一个盟友，类似于一个通用助手，围绕用户现有的工作流程和期望而构建。目标是巧妙地增强功能，在不破坏用户体验生态系统的情况下增强用户体验，增加摩擦。我们希望在合理的时间和地点通过流程给予保证并建立信任。
管理期望
强调 GenAI 的局限性和风险的透明度的重要性，同时为用户提供调整甚至停止某些功能的能力。这是为了让用户掌握知识并控制，确保他们能够自信地驾驭 GenAI 体验。
生成式 AI 语言模型内置的警告和道德护栏。更多信息链接 — 来源：Anthropic Claude和Open AI ChatGPT
这不仅能够提供了解更多信息或阻止某些请求的能力，而且还可以在正确的时间点添加关键信息来管理用户的期望。
可追溯性
实施机制，确保用户能够在一定程度上了解内部情况，以确保他们以后可以重新创建或撤销他们的选择，并使 AI 的决策过程具有协作性。这种协作方法加强了责任感和信任，将用户定位为不仅仅是消费者，更是积极的贡献者。它确保用户不仅有发言权，而且清楚地了解他们的输入如何影响 GenAI 交互。
使用提示获取内联和水印文件来源 — 来源：Perplexity.ai和Midjourney
我们有许多例子，其中 GenAI 工具和平台展示了它们的内部工作原理，从 Perplexity AI 引用来源，到 ChatGPT 显示已运行的代码，再到 Midjourney 使用提示的部分内容给文件名加水印，让你可以回溯或窥视机器内部。
优雅降级
优雅降级可确保即使 GenAI 出现故障（无论是由于数据可用性还是资源限制），用户体验仍保持弹性。此策略旨在预测不可预见的情况并将稳健性嵌入设计中，从而确保无论 AI 的性能如何，用户旅程都能顺利持续。
确保即使某些数据或计算资源不可用，依赖 AI 的产品或个别功能也能提供有用的输出，从而确保用户体验保持良好。我们必须考虑如何通过基于规则或更简单的模型，在可能的情况下将我们的服务优雅地降级到离线或有限的功能，例如，GenAI 聊天机器人会根据常见问题解答内容回退到更简单的 NLP 模型。
反过来也可以这样，GenAI 可用于插入现有的、可能因生成体验而失败的大量使用的过程，该过程可能能够以某种生成离线模式支持用户。
考虑——信任是关键
培养用户与 GenAI 之间的共生关系，通过相互理解和知情互动培养信心。通过优先考虑透明沟通和合乎道德的设计实践，我们将 GenAI 呈现为用户体验中可靠且不可或缺的一部分。这种信任不是盲目的，而是知情和互动的，培养了一种安全感和伙伴关系——当用户感到被倾听、被理解和掌控时，他们更有可能深入参与并依赖 GenAI。
6：精通维度——更深层次的整合
最后一个维度的掌握是通过辅助、半自主和完全自主的用户体验充分发挥 GenAI 用户体验的潜力。在这里，掌握的特点是能够毫不费力地驾驭复杂的系统，其中深度和高度复杂的 AI 定制通过直观和简化的控制来实现。这个阶段是关于超越传统的交互模式，以创造既深刻个性化又具有广泛创造性的体验。
高级定制
这种方法使用户能够以前所未有的精度微调 GenAI 交互。它反映了对技术的深刻理解和控制，允许创建高度定制和以用户为中心的设计。高级定制是 GenAI 真正潜力的实现，提供与用户本身一样独特的解决方案和创作。然而，其中的关键点是确保在高度定制的同时保持一定程度的简单性
具有深度个性化的无代码生成 AI 构建器 — 来源：FlowiseAI和ComfyUI
FlowiseAI 和 ComfyUI 这两个例子将传统上只有 AI 工程师才能通过复杂的代码和基础设施获得的功能通过无代码界面进行了简化。
附加界面
随着我们向更加自主的体验迈进，附加界面的作用变得至关重要。这些是增强现有 UI 的补充层，提供可增强用户能力的附加功能或画布。
提升现有体验和流程的附加界面——Source Cognition Labs 的 Devin和Relume
一个典型的例子是 Devin，一个自主的软件工程师代理，它不仅可以执行任务，还可以展示其流程，让用户实时了解、指导和编辑操作。这种透明度和控制是建立信任和加强用户与人工智能之间协作的关键。还有其他独特的共同创造和共同驾驶附加体验的迹象，例如 Relume，它在 Webflow 无代码网站构建工具之上构建了一个网站生成器层，以在不影响控制的情况下将概念增强为成品网站。
西有了代理，用户体验问题就颠倒了。你不再是主要驾驶员，而是副驾驶，需要帮助引导代理获得正确的结果。而且代理的工作并不可靠——它会误解目标，计划不周，走上一些错误的路，无法恢复。乔丹·伯吉斯
当我们与半自主和全自动代理合作时，创造正确的体验是关键。
道德特征
在精通维度中，对 GenAI 的深入了解为合乎道德和创新的应用铺平了道路，使设计师能够精准而有良心地进行创作。这需要在设计时将包容性、隐私性和公平性放在首位，确保产生的创新解决方案对所有人都有益且可用。这是为了为 GenAI 的使用制定一个尊重个人权利和社会规范的标准，培养一种负责任和进步的技术文化。
考虑事项——更深入地思考共同创造
用户和 GenAI 应该深入合作，打造创新、直观且能反映人机结合的真正变革能力的体验。在这个阶段，GenAI 不仅仅是一个工具或助手，它还是一个共同创造者，踏上创新之旅，每一步都充满远见和创造性野心。
进一步思考
随着我们继续将 GenAI 融入用户体验，我们的设计方法必须不断发展，以道德考量和对用户的不懈关注为基础，确保我们的设计始终以人为本并符合道德规范，必须反思我们设计的影响，优先考虑用户赋权，并继续致力于透明度。这种能力需要不断学习和适应，拥抱 GenAI 提供的可能性，同时坚持以人为本的设计原则。
关键要点
- 生成式人工智能有可能彻底改变体验设计，但它需要新的方法和新的思维。
- 生成式 AI 设计指南提供了一个结构化框架，用于将 GenAI 集成到设计实践中。将其用作工具包中的另一个工具来构建正确的体验。
- 平衡创新与道德考量和用户赋权至关重要。尤其是在人们对新兴技术缺乏信任和理解的情况下。
- 持续学习和适应是掌握 GenAI 设计应用的关键。这不仅对您有用，而且对您如何在用户体验中逐步向他们展示 AI 也同样重要。
该框架旨在指导您了解 GenAI 的复杂性，帮助为所有用户创造不仅创新而且直观、合乎道德且赋予权力的体验。
