#60 UX for AI: Methods and Strategies for User Centered AI products with Greg Nudelman
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您好，欢迎回到未来用户体验播客。我是帕特里夏·雷内斯，本播客的主持人。在本期节目中，我邀请了一位非常棒的嘉宾。他的名字是格雷格·努德曼。他是一位用户体验设计师、策略师、演讲者和作家。在过去的20年里，他一直在帮助像思科、IBM、Intuit等财富100强企业创造忠诚的客户，并创造数亿美元的额外价值。目前，格雷格在Sumo Logic工作，为安全、网络和云监控创建创新的AI/ML解决方案。他参与了32个AI项目，在18个国家进行了117场主题演讲和研讨会，撰写了5本用户体验书籍，并拥有24项专利。他的第六本书《AI用户体验》计划于2024年出版。

他参与了32个AI项目。

他在18个国家进行了117场主题演讲和研讨会，撰写了5本用户体验书籍，他的第六本书《AI用户体验》计划于2024年出版。

我在LinkedIn上关注格雷格已经有一段时间了，我非常喜欢他分享的新闻通讯和文章。总是非常令人兴奋，而且切中要害。所以我对这次谈话非常兴奋。我们将讨论一下用户体验设计流程，看看使用AI或为AI产品进行设计和工作时，流程可能会如何改变。

我们还将讨论很多关于想要专注于AI的用户体验设计师的技巧和窍门。所以，请欣赏与格雷格的这段精彩节目。欢迎格雷格，我很高兴你在本期播客节目中。欢迎。谢谢。是的，很高兴来到这里。非常感谢。我很高兴你抽出时间。我知道你很忙，所以我真的很感激你现在能和我们在一起。

我很想让你做一个简短的介绍。向听众简要介绍一下你的背景，你是谁，以及你如何走到今天这一步。当然。我想我一开始是在化学实验室里做一名普通的化学家。在那里，我开始对研究有了兴趣，并真正尝试了解我们的世界。还有它的高科技方面，真的……

我们如何产生影响？然后我转行到软件开发，做了一段时间的开发人员，全栈开发，一直到数据库管理员。然后我意识到，我产生最大影响的地方，以及最吸引我的是真正理解如何，不是构建系统，而是真正理解和改进客户和人们与系统交互的方式。这让我接触到了

诺曼和尼尔森的书籍，剩下的，我想说，从那时起都是用户体验，比如用户体验设计、用户体验研究。在我的职业生涯中，我非常幸运地参与了我们这个行业的各个方面。如果我能分享我学到的任何东西，我很乐意在人生的这个阶段这样做。

非常引人入胜。我认为听到不同的背景，人们是如何真正进入用户体验领域的，以及这些背景是如何帮助他们现在的工作，这总是非常有趣的，对吧？比如你目前使用的科学方法，尤其如此。而且你不仅仅是做用户体验，还在思考一些关于未来的事情，尤其是在人工智能和这些新技术方面。所以，请告诉我们一些关于这方面的信息。

你在人工智能和用户体验方面做了什么？你是如何将两者结合起来的？你目前日常工作是什么样的？当然。是的，我已经在人工智能驱动系统的设计领域工作和写作十多年了。我想我已经在32个设计项目中经历了不少挫折。而且我已经……

我已经看到很多事情做错了。所以我正在巡回演讲的主题是“八种搞砸你的AI项目的方法”。这有点像所有可能出错的方式。但有趣的是，AI项目中很多出错的方式实际上与用户体验有关，而不是与技术有关。所以，我们认为AI主要是一种技术平台，但实际上是

用户体验方面以及我们作为用户体验设计师通常所做的一切，例如理解正确的用例。

理解结果，所有这些都与AI的成功息息相关。所以现在我在这里，我试图真正推广这个信息，如果你愿意的话，并且真正尝试让更多的人参与到AI的工作中来，这将是一种工具，并且真正参与到人工智能驱动系统和人工智能优先系统的设计中。因为没有用户体验……

失败的可能性就更大，而且我认为对世界和我们的社会产生负面影响的可能性也更大。因此，作为用户体验设计师和产品经理，我们必须参与进来，这是一个当务之急，因为人工智能太重要了，不能再留给数据科学家了。

为此，我创建了一个名为UX4AI.com的网站。所以，我很高兴谈论这些事情，因为我已经写了几本书，而且我即将出版一本专门关于UX4AI的书。这将是我的第六本关于用户体验设计的书，我很高兴能出版这本书。它将在几个月后出版。所以。

令人兴奋。非常期待这样做。但是让我们不要言之过早。我会添加所有链接。仍在努力中。我会在描述框中添加所有链接。因此，一旦书准备好了，人们就可以在描述框中找到它。因为听众有时会在几个月后收听节目。我觉得这个话题在明年仍然会非常相关。

你提到了一些非常有趣的事情，对吧？用户体验设计师迫切需要进入人工智能领域。所以我很想知道，什么，如何？你知道，对于一个对人工智能感兴趣的设计师来说，学习人工智能并真正进入这个领域需要哪些步骤？绝对的。我认为这是一个……好吧，首先我开始做的事情

有趣的是，我开始解释很多这些AI驱动的系统是如何工作的，以及人们如何利用他们的技能参与其中。但我认为我意识到的是，人们正在寻找对他们自己项目的直接帮助。那么，还有什么比在你自己日常工作中，为自己的用户体验项目实际使用它更好的方法来真正理解平台和AI的功能呢？

所以我真正推荐的是，是的，继续打开Chat GPT，用它来创建你的报告模板，或者用它来润色或使你的报告更简洁，诸如此类的事情。它是，

所以任何类型的模板都是很棒的。例如，如果你想做一项可用性研究，并且你正在尝试撰写提案，那么你可以向它提供你之前写过的一些提案，你可以说明你的新项目有何不同之处，它会给你一个更符合你的风格和写作方式的提案。

这将是一个很好的方法。当然，无论何时使用它，你都希望看到它如何产生幻觉并出错。因此，你绝对需要仔细检查AI生成的所有内容。把它想象成一个有点不受约束的实习生，不太了解自己的工作，但同时，非常有能力进行大量研究和多次迭代。

非常便宜，而且非常快。所以，你知道，我想这将是尝试的第一种方法。但也不要忘记实际访问AWS和Azure Studio，启动你自己的GPT，向它提供一些数据，

提供一些你喜欢的文章，然后看看你是否可以向它提出关于这些文章的问题。这被称为微调或提示工程。你可以弄清楚它在那里做了什么。还可以访问Midjourney，看看你今天可以从AI中获得什么样的图像。我所有的专栏图片都来自Midjourney。我非常小心地说我使用了什么作为查询，以及导致它的那种

呃，提示，但这取决于你如何使用它，但绝对要尝试一下，这是一个非常令人兴奋的时刻，对我们所有人来说，第一步是理解，是的，这就是我们都可以参与的方式，然后从那里你可以构建实际的界面

这项技术，并希望在你的下一个AI项目中取得成功。这是一个下一个非常有趣的话题。现在我们讨论了如何将AI基本上用作工具或作为一个小小的合作者或实习生来帮助你完成整个设计过程。但是，对于AI产品的设计呢？正如你在开头提到的，存在某种紧迫性。已经有许多AI产品问世了。用户体验并不那么好。

我们需要介入并帮助数据工程师创建优秀的产品，对吧？比如采用以用户为中心的方法。当我们想要这样做时，我们需要了解哪些方面？好吧，我想我会说参加我的一个研讨会。给我们一个研讨会的简要介绍，比如一些可以期待的内容。当然。绝对的。我会说……

你可能已经使用了多年（希望是过去10、15、20年）的工具，这些工具对于AI驱动的项目也将非常有用。你只需要添加一些调整。例如，在流程本身中，如果你考虑一个正确的流程，一个快速迭代的测试和评估，这可能是我最喜欢的方法来处理典型设计项目

你知道，我们没有很多时间来进行前期研究。我们只是跳入头脑风暴，然后去找客户，开始迭代我们的设计。这很好，而且绝对要这样做。但是，想想如何采用更轻量级的方法，这样你就可以，而不是花费数周时间来思考，

想出不同的东西，进入，做一些更原始的、呃，原始的分析，呃，更早一些。不要害怕处理事情，并说，好吧，想象一下，这就是你认为你正在做的，你知道，这就是你正在做的。让我举一个例子。嗯，

我正在为一家水灌溉公司做咨询，该公司真正考虑的用例之一是某种灌溉保险。所以你会去拜访这些农民，他们中的许多人是家庭农场，已经传承了很多代，你会说，好吧，

这里有一个AI，它会告诉你你的庄稼是否浇水充足。顺便说一句，你必须安装所有这些传感器，你知道，挖到地下，看看，你知道，根部有水等等。好吧，他们只是让我们离开了城镇。他们甚至没有被我们提供的服务逗乐，因为他们有一种经过时间考验的

他们知道庄稼是否浇水充足的方法。这叫做踢测试。他们会出去，真的会到田里去，用脚后跟踢土。如果脚后跟以他们从祖先那里学到的某种方式下沉，那么庄稼就浇水充足了。如果不是，他们就会再浇一些水。所以

这是否意味着我们放弃了？一点也不。相反，我们问他们一个问题，说，是什么，那会是一个糟糕的故事，不是吗？是的。所以我们反而问他们，是什么让你夜不能寐？很明显，作物灌溉保险不是其中之一，但是什么让你夜不能寐？他们说，好吧，有新的水资源法规，随着全球变暖和气候变化，

我们不像以前那样拥有那么多的清洁水、淡水。所以法规非常严格。还有更多的农业。所以我们不能都从同一条渠道取水，对吧？所以我们必须平衡我们的用水量和我们拥有的土地面积等等。所有这些都变得受到严格监管。所以如果我们能找到一种方法来做到这一点，那将非常有帮助。所以要遵守法规，尽量减少用水量，

而不是最大限度地提高作物产量和作物保险。所以这几乎是同一个用例，但却是反过来的。所以与其说充分浇水，不如说我可以用多少量的水来确保我的庄稼存活并产生名义上的产量，对吧？平衡金钱，对吧？所以这就是……

这就是他们理解价值的地方，对吧？它确实直接影响了他们的底线。所以这就是你可以销售的那种AI系统。现在，如果我们花几个月的时间坐在饮水机旁喝拿铁咖啡，无论我们多么聪明，我们都不会想到这个用例。但只需在纸上画出来，我在这里带来了一些例子，我想我在这里带来一个用例的例子

所以这是我最近为一个研讨会做的一个例子。所以这只是一个快速故事板的例子。所以这是一个展示和讲述，

你可以看到它非常非常简单。所以你基本上会说，好吧，这是我们的用例。这是图形化的样子。让我们都同意这是其中一个。如果你有其他用例，也请写下来。所以画这些图不需要花费很多时间。我会在研讨会上教你如何做到这一点。然后你可以去问客户关于这些问题。你可以引导他们，并说，这对你来说真的有意义吗？你会这样做吗？这会让你夜不能寐吗？

如果你听到诸如，好吧，对我来说，还可以。或者我对此不太感兴趣，但我隔壁的邻居，你应该和他谈谈。这可不是你想要的，对吧？你想要的是，这太棒了。我什么时候可以拥有它？

这些是你想要听到的魔法词。当你听到这些话时，你就知道你得到了有价值的东西。然后，再次回到你的设计中，首先采用移动优先的方法，再次采用非常非常简单的方法，比如便利贴。所以这是针对该特定项目的界面设计，即地球时钟。它有点像要看看地球还有多少时间。这只是一个非常……

一个非常深奥的用例，我们试图弄清楚我们如何通过观察你吃的东西来最大限度地减少对地球和环境的影响，所以拍一张你盘子的照片，呃，你可以看看这是否真的对你有帮助，所以这就是你，你知道，你正在拍食物的照片，你正在说，是的，但这会让我更强壮，同时给地球更多的时间。所以我并不是说这是最终的解决方案，但同样，要简化一些，因为很多人无法想象界面。然后与AI的界面通常只是说它是魔法，对吧？只是说，我会挥动魔杖，然后就会发生这种情况。

这对你来说有用吗？所以正确地获得用例是你可以立即为你的项目做出贡献的首要方法之一。

再次，这些是你已经拥有的工具。尽早、快速、精简地开始研究。不要等到一切都完全准备好了。因为我们很多人只是等待产品经理向我们提供项目的全部范围和目的，然后我们才开始设计这些功能。那不是

那不是未来。如果这就是你所做的，并且你将继续这样做，那么如果你还没有被解雇，几个月后你就会失业。它只是没有增加那么多的价值。另一方面，如果你能够有战略性地思考，如果你能够理解AI的功能，然后真正理解你的客户及其用例、痛点以及你的公司如何赚钱，

解决这些痛点，这就是你可以用来推动你的职业发展，并真正对行业产生影响的魔法组合。非常有趣。而且我觉得这是一种不受欢迎的观点，你不会一步一步地完成整个设计过程。我与许多设计师进行了这些讨论，我认为对我来说，我几乎不敢相信仍然有人认为

每个项目都需要从研究开始，当然，对吧？然后我们需要定义和构思。不，现实情况并非如此。我认为你提到的这一点很有趣，对吧？这甚至变得更加精简，而你作为设计师需要了解做什么以及何时做。有时你需要先进行研究。有时可能不需要，对吧？比如你从原型开始。是的。

然后你从那时起进行迭代。我认为这对设计师来说也超级重要，对吧？因为你在设计学校学到的也是从，你知道，比如完成设计过程，基本上是这五个步骤。而实际上并非如此，而且也不会是未来，对吧？是的。绝对的。我认为其中一件关键的事情

在我职业生涯早期听到的事情，幸运的是，是Jared Spool谈论用户体验教条。他说，让我们假设，你知道，在用户体验教条中，每次你想做饭时，你都从制作卢开始。卢是一种非常缓慢的，我不知道你是否熟悉，或者你的听众是否熟悉，但它本质上是一种脂肪，比如黄油和一些面粉。然后你……

非常缓慢而细致地将面粉混合到热脂肪中。然后随着时间的推移，它就变成了卢，这对于，比如说，新奥尔良菜肴或浓汤来说很重要，如果你正在制作浓汤和什锦饭的话，诸如此类的事情。许多法国菜肴都使用它。但这非常乏味。需要持续搅拌30分钟，一次少量地加入面粉。

我是一个业余厨师，所以我对此了解一些，但这非常乏味。但是，假设每次你坐下来做东西时，你都从制作卢开始。好吧，这太傻了。我的意思是，如果你正在烤蛋糕，你不需要卢。你可以直接烤饼干或布朗尼。你不需要卢。

你只有在需要的时候才需要它。所以，如果你不需要，就不要投资于卢。例如，这是我对这些报告的诚实看法之一，因为，是的，如果你是一名初级设计师，如果你是一名初级研究人员，

这是你的前十几个项目之一，你以前从未做过这件事，那么无论如何，都要找到合适的模板，创建一个提案，对吧？诸如此类的事情。如果你有一个客户，同样，为你的研究创建一个提案。这就是它的成本。这就是我们将与之交谈的小时数和人数。这些是我们认为的配置文件。好吧，但是大多数项目不需要正式的提案。他们

你花了两天时间来制作。这太傻了。这只是正常的工作流程，你已经确定了你的客户，而且你可能已经与一些客户进行了交谈

不是吗？我希望如此。我希望如此。我希望如此。如果你没有，那么你已经遇到麻烦了。对。但这有点像，你不需要一份没有人会阅读的正式提案。它只会进入电子档案柜。大多数提案，ChatGPT可以在五分钟内帮你写好，然后ChatGPT会消耗它。就像，制作这些提案的意义何在？

电子文档。如果它能帮助你找到自己的位置，如果你是一个非常初级的用户，那么无论如何，如果这是一件新事物，那么无论如何，但如果不是，那就跳过它，直接进入，这是我的想法。这是一个故事板。让我们与PM、开发人员、数据科学人员、用户体验一起开始，让我们都同意。这就是我们正在做的。

让我们开始勾勒这些内容，因为该故事板将以更触觉、更具体的方式将所有这些元素结合在一起，而ChatGPT不一定能够产生。但这正是你头脑风暴的产物。这是一个你讲述的故事。但这只需要大约10分钟。

然后你已经有了可以与客户交谈的工件，比如使用工件进行对话。你无法对研究提案做任何事情。

他们不会阅读它，对吧？你只是在陈述你的假设等等。有时它很有用，但这就像卢。你并不总是需要它。文书工作。这是一个减少文书工作的法案。想想这个。AI是你的减少文书工作的法案。任何AI可以生成的文书工作，你可能都不应该生成。你应该已经超越了这一点。是的。这是一个很好的思考方式。很有道理。是的。

我认为客户或利益相关者也非常喜欢你积极主动，并推荐下一步该做什么，而不是所有这些，我的意思是，规划很好，对吧？但也要让团队成员感觉我掌控全局。我作为设计师知道该怎么做。我有一种方法。我掌控了一切，这非常有帮助，尤其是在现在这个时刻，对吧？人们不太确定如何处理这些新技术、AI、用户体验，这是否重要？是的。

你对用户体验设计师改变工作流程有什么看法？当然，目前也有一些裁员。那么你认为用户体验行业将如何随着AI而改变？是的，我认为这仅仅是个开始。这将是我们刚刚瞥见的完全混乱的局面。我们今天所做的事情将会如此不同

即使是一两年后。它将彻底改变。现在，首先是日常写作过程。我们已经提到了减少文书工作的法案。这样想吧。所以如果你正在做繁琐的工作，那就停下来。这不会帮助任何人。但除了，你知道，让我们假设我们一直以来都认为

我们已经接受了easy tech的培训，例如云技术。我们只是说，部署方式无关紧要。编码方式无关紧要。它会以某种方式运行。它在云端，所以不用担心，对吧？UI也是如此。许多已经用React编码多年的常见设计模式，同样，我们不需要担心它。比如表格或搜索，对吧？

某种典型的分面搜索、按列排序的表格、典型的表单，诸如此类的事情。你不需要长时间讨论这件事。你需要做的是抓住问题的核心，并真正理解现在，这如何与AI模型、你拥有的数据一起工作？所以

是的，你仍然不需要像10年前那样担心在实际页面中的实现或后端做了什么。但是现在，把AI想象成另一个利益相关者。AI伴随着数据。所以要理解你拥有哪些数据，数据的哪些法律要求，数据中的偏差在哪里，数据中缺少什么，数据有多脏或多干净。

然后这些数据将如何训练你的AI模型，以及这将如何影响用户体验。所以它是，

与其只是进行用户体验原型设计并与客户交谈，不如想象一下AI就像轮子上的另一个齿轮。我有一个例子，实际上我的最新文章专门讨论了这种工作流程。它有很多问答。所以如果你愿意，请访问UX4AI.com。它解释了我在这里谈论的内容。

很难用手做视觉演示。但是AI模型和数据确实是你需要围绕其旋转的额外齿轮。所以这是第一点。所以你的日常流程，你的快速迭代测试和评估现在包含了以前不存在的这个其他组件。所以这是第一点。所以这只是构思和

日常设计和素描，诸如此类的事情。所以过去是三合一，我们有用户体验、PM和DevLeap。好吧，现在是四合一。我们增加了数据科学家。所以这就是它的反映。所以它是从三合一到四合一。所以这只是日常的事情。现在让我们谈谈我们如何实际进行……

模拟事物。很多人在Figma上花费大量时间，他们已经成为Figma大师。他们掌握了自动布局。他们掌握了所有这些漂亮的东西。内部边框、外部边框、溢出背景。好吧，这都太棒了。但是让我告诉你，几个月后，几个月后，这将在一夜之间发生。

使用AI驱动的东西。而且它不仅会以这种方式发生，而且它会直接转换为代码。中间不会有图片。它会直接转换为代码。所以从你的绘图或设计系统中的组件，直接到React UI。然后，AI将在其之上创建内容。

所以如果你想把模型想象成一个带有数据并且几乎拥有完整堆栈的实际工作系统，那么所有这些都是使用基于系统组件的自动化工具编写的，同样，这些组件是使用大量AI创建和维护的。所以你基本上可以在几小时内从一个想法到一个工作的系统，对吧？

这就是我们现在所处的位置。因此，与其输出单个系统，因为那样太容易和简单了，不如采用更多适应性强的系统。让我举个例子。在过去，我们常常谈论诸如“新手向导”之类的东西。然后……

对于以前做过这件事的人来说，填写五页表格实在太繁琐了。因此，比方说，我们将有一个加速器类型的表单。如果您点击“高级”，则会出现一个高级表单，没有太多帮助，只包含基本要素。或者更高级的，我们将进行批量上传。

假设您有一个 Excel 文件、一个 PDF 文件，您可以直接上传，这样就能解决很多问题。如果您是初学者，您想一次只处理一条记录。您想执行您的 CRUD 操作，创建、读取、更新、删除、写入。您想一步一步地完成所有这些操作。但如果您是该系统的资深用户，那么您需要这种高级功能。那么，

这只是两种极端情况。我们通常没有预算来构建两个，所以我们只构建一个。也许我们从高级版本开始，然后为基础版本添加大量帮助，然后就完事了，因为之后我们的资金就用完了。那么，在这个新的范例中，您实际上可以创建极其定制化的 AI，

我不会说实时，但几乎是实时的，因为 AI 进行这些迭代的额外成本并不高。然后 AI 进行 QA 测试，AI 进行所有代码的验证，确保所有代码都能正常工作。因此，您可以拥有高度个性化的，不仅仅是定制化的，而是个性化的 AI。

创建的系统可以理解您的个人偏好，也许来自您自己的虚拟助手。假设您年纪越来越大，喜欢更大的文本，或者喜欢更高的对比度，或者您不太熟悉，所以您想花时间验证它。那么，这就是您的 AI 将为您呈现的 UI。假设您有某种残疾，您真的需要使用屏幕阅读器。那么，让我们继续优化它，使其真正适合屏幕阅读器，以便我们的辅助功能成为现实。

并且有一篇关于此的雅各布·尼尔森的文章被误解了，我认为人们对此进行了很多不必要的争议。因为雅各布·尼尔森多年来一直是辅助功能的倡导者之一。几十年来我一直是他的粉丝和追随者。

超过 20 年。但我试图说明的是，他认识到许多公司在过去十年或二十年中都没有资金来创建无障碍的 UI。我认为这种情况即将改变，因为如果公司有很大一部分客户……

有这些特殊需求或残疾，他们将能够使用 AI 来生成界面，而不仅仅是通常意义上的无障碍界面。例如，您访问 apple.com，您和我看到的 UI 是相同的。这种情况将不再发生。它将完全个性化，针对您和我的个性化，不仅仅是产品选择，

这将由您的购买历史决定。这甚至不是我所说的。它超越了这一点。整个过程都将个性化。我的文字可能比你大。我的对比度可能更高。或者如果我完全看不见，它将立即针对屏幕阅读器进行优化。所以是先验的。您甚至可能无法使用我使用的界面。

我们可以沿着不同的平行线发展。您将拥有一个专门为特定类型的残疾定制的界面，这将从根本上改善体验。所有这些都是通过 AI 创建、AI 维护的组件实现的，这些组件可能是使用 React 或其他类似的技术构建的。是的，

基本上是从图片直接到某种类型的代码。这说得通吗？我认为很多人对此感到很挣扎，因为我们甚至无法想象不止一个 UI。所以当雅各布说，你知道，apple.com 不会无障碍的时候。这实际上并不是他所说的。他说的是它将针对每个人进行个性化设置。所以，

您实际上将获得最适合您个人感官和能力的体验。例如，如果您是 10 岁，您可能会得到与 50 岁时截然不同的 UI。

等等。这仅仅是个开始。它实际上是在个性化网络，而且现在就在我们的掌握之中。因此，我们做事的所有方式都将彻底改变。这仅仅是由此产生的争议的开始。我等不及了。未来十年将是我们生活中最大的动荡时期。这将是如此……

疯狂。绝对会。谈论个性化仍然是，正如你所说，很多人无法真正理解的事情，你知道，他们不相信它。他们说不行。那怎么可能呢？但是很多事情都在改变，很难预测未来十年，而且一切都会保持不变。这是不可能的，对吧？

所以我认为肯定会有很多变化。我非常感兴趣的一件事是听听你对所有那些在 Figma 中设计完美大纲、设计设计库的人的看法？我们不可能在未来都设计故事板。那么我们其他人呢？当然。我认为好消息是，我们实际上需要比今天更多的设计师。我认为这将是一项非常有用的技能。挑战在于哪些技能部分将是有用的。如果你在谈论

让我们将其与早期的汽车修理工进行比较。在早期，汽车是手工制造的。因此，您必须了解很多关于设计方面的知识。您必须了解很多关于制造方面的知识，并且您必须自己制作工具，也许有一个车床，您可以用来创建，例如，气缸盖。

现在，没有哪个机械师会这样做，除非您从事非常非常定制的高端工作。因此，人们反而专门从事设计和界面设计、塑料设计、内部设计、外部设计、发动机调校等等。所以

所以，与其说是我们一直在做的很多定制设计，不如说是更大规模的工业化设计。与其说是“我们是客户知识的祭司，你必须来找我们，你必须来找我们与客户交谈”这种象牙塔式的想法，

这将不再有效。实际上，它已经很久没有用了。所以，如果你仍然认为这是你唯一的优先事项，

你的特权和权利是唯一一个与客户交谈的人，我告诉你一个消息。那行不通。所以现在，每个人都必须这样做，就像你作为 UXer 需要了解 AI 模型的功能一样。你需要为自己构建一些小机器人来试用它。你需要去尝试这个过程，真正理解什么有效，什么无效，什么让它运转，

以及如何控制它？以及如何做到你想要的事情？所以这取决于你是否理解它。所以它同时更广泛，也更专业。当然，我们将需要从事设计系统工作的人员。事实上，我预见这将是未来就业机会最多的领域之一。一旦人们意识到有一些工具可以基本上拍摄界面的图片，然后将其转换成可工作的代码，

将需要所有这些人员来实际创建这些组件。但要做到这一点，你需要了解一些 React。你需要成为一个有点像独角兽的人。你需要去创建这些组件，尝试这些组件，记录这些组件，并创建可以对组件进行排序和……

正确地根据正确的提示创建正确的组件的系统。所以会有很多这样的事情发生。所以，如果这是你的使命，并且你非常擅长，比如说，自动布局，并且你非常擅长 Figma，并且你想推动像素，那么你的未来将会非常光明。这真的很好。但是你绝对需要学习一些代码。这里有一瞥。实际上，有一篇很棒的……

布拉德·弗罗斯特的文章。他有一家新公司。我一时想不起名字了。但是如果你搜索“布拉德·弗罗斯特 AI 设计系统”，你就会找到他一直在写的大量内容。他实际上提供了 AI 为组件生成的代码。如你所知，他是我们过去十年左右一直在大量使用的原子设计系统的作者。而且

我是他的忠实粉丝，我一直怀着极大的兴趣关注他的进步，因为他真正尝试了我一直在告诉你们的。他正在获取一个组件，然后创建它背后的代码，然后使用 AI 来完成这项工作，并完成文档编制和维护工作。所以一定要看看他的作品。他再次站在 AI 创新的前沿。

这种应用。但是如果你喜欢推动像素，只需要学习一点 React，那么你的未来绝对是光明的。

嗯，很多 AI，我会这么说。所以设计系统绝对是一个巨大的系统。现在，如果你更像我，是一个通才，我喜欢做很多研究，我喜欢做很多构思。我喜欢做很多专利之类的事情。当然。你的未来将会非常光明。现在我很幸运能

能在这个正确的时机来到这里。我有很多专利，很多正在申请的专利，我帮助我的客户和客户创建，但你也可以。事实上，我认为 UX 是这样做的巨大跳板。保护知识产权对 UXer 来说是一个巨大的机会。这不仅直接具有创新性，而且还允许您

根据客户需求查找和微调发明，这样您不仅是在凭空发明东西，例如带轮子的浴缸，这不会帮助任何人，对吧？但你实际上是在创造一些客户需要的东西，然后公司可以投资并真正实现创新。

发生。所以不要仅仅是创新者或设计师，要将自己视为创新的监察员。你是创新的倡导者。你是 AI 的倡导者。你可能认为这并不重要，但这非常重要，因为公司今天获得专利的唯一途径是通过设计专利。因此，无法为 AI 模型申请专利。无论如何，这也没有意义

因为 AI 模型现在发展得如此之快。想想看。去年，我们从 ChagGPT1 发展到现在的 ChagGPT4，对吧？我们听说 4.5 即将推出。所以它发生的真的很快。你不能真正为模型本身申请专利，因为也许你训练模型的方式，如果它具有创新性，那就是一件好事。但是

再说一次，这在很大程度上是外围的。你可以申请专利的是 AI 为你的客户创造的体验。这非常重要。然后考虑将 AI 应用于体验的新方法以真正获得价值。有时价值将呈指数级增长。例如，看看我对 Microsoft Copilot 的文章以及他们如何尝试将其放入所有不同产品中的方式。有些成功了，有些没有成功。

猜猜哪些最成功，哪些 UX 设计师真正认真思考过，做过研究，做过工作，也许创建了一些预提示。所以我不需要弄清楚要写的提示。我可以点击一个按钮，然后它就开始了，对吧？就像在实际的提示方式、与 AI 的工作方式之间存在很多张力。这只是大型语言模型。还有那些创建图像的工具……

使用图像，然后利用图像来获得更好的体验。所以机会巨大。想想 90 年代的互联网。这是它的增强版。就像 10 倍一样。UX 应该处于中间位置。再次强调，我认为，如果没有 UX 专业知识，它只会……

它只会成为一个学术项目，它会给人这种感觉，并且可能无法创造其投资回报率。事实上，根据福布斯的说法，不是根据我的说法，而是根据福布斯的说法，对吧？如果我们不相信福布斯，我们还能相信谁？85% 的 AI 项目未能产生投资回报率。85%，想想这个数字。这是巨大的。人们仍在继续尝试。为什么？因为机会巨大，人们确实意识到了这一点。

但是如果没有 UX，这个数字是 85%。有了 UX，这个数字会好得多，或者应该会好得多。这取决于电话会议上的每个人都尽最大努力，学习它，参与其中，成为创新的监察员，并真正推动变革。不仅仅是金钱，对吧？我们谈论的是

对我们社会产生合法的影响。从假新闻和谎言到选举否认等等，对吧？以及不幸的是，世界各地右翼意识形态的兴起，所有战争、饥荒和动荡。那么，猜猜怎么了？有了 AI，这可能会变得更糟。

因为用 AI 说谎更容易，创建看起来如此真实的假视频更容易。你甚至无法分辨出区别。我们不仅仅是在谈论猫。我们谈论的是，你知道，或者假声音。这是一个完全虚假的视频，看起来与真实的东西无法区分。所以我们需要紧急参与，因为如果没有它，我们所知道的生活将受到影响，并且

以非常非常负面的方式。所以我不得不这么说，UX 真的将成为通往 AI 伦理的途径，真正理解并制定防护措施，以便 AI 是合乎伦理的，以合乎伦理的方式使用，然后它实际上对我们的政治、环境、自由产生积极影响，我们保留我们的生活方式，甚至改善它。

这是一个了不起的工具，但它也是一个巨大的危险。我们需要参与其中。如果没有它，这将是一个非常黑暗的地方。是的，我同意。首先，我真的很喜欢你强调 UX 的重要性，强调 UX 的未来一片光明。

当然，这在一定程度上取决于你的关注点以及你如何展现自己，对吧？例如，如果我们深入研究 AI，学习工具、方法，也许学习一些代码，那么作为设计师，你的未来将会容易得多，当然，你的 UX 仍然与所有 AI 产品相关，与我们面前的一切相关，对吧？你还提到了伦理方面的问题，也许你可以给我们一些建议，

一两条关于如何处理我们目前面临的所有这些伦理问题的建议，对吧？你作为设计师怎么做？你基本上是如何遇到这些伦理问题的？

当然。我认为这仅仅是一个开始，我们才刚刚开始探索它。但让我给你举几个我喜欢用的例子。一个是了解预测的结果。所以大多数 AI，它们所做的只是预测。这是一个预测，某种结果。所以今天大多数 AI 都接受过一种叫做混淆矩阵的东西的训练。

这听起来可能很令人困惑，但它并非故意如此。所以它只是不同结果的计数。例如，如果你猜对了，

如果你猜对了，那就是真阳性。假设你试图预测某件事的结果是正面还是反面。你抛硬币，对吧？所以如果 AI 预测正确，那就是真阳性。如果它预测为反面，那就是真阴性。如果它猜错了，再次，假阳性，假阴性，对吧？所以通常有四种不同的结果与单一预测相关联。

用我的手做更难。但是，当你谈论这四种结果时，所以大多数事情再次接受过混淆矩阵的训练。所以我们所做的只是计数。我们说，嗯，这个特定的 AI 模型正确地猜测了 X 次，然后正确地猜测了 Y 次。然后你进行各种计算。你会得到数据科学指标，如准确率、召回率，

对不起，如准确率和召回率。所以当我们谈论 AI 时，我们将准确的 AI 与良好和安全的术语等同起来。实际上，没有什么比这更不真实的了，因为假设你有一个非常准确的 AI，它试图找出谁是恐怖分子。

你在机场柜台办理登机手续。有一个 AI 扫描你的脸，你知道，这是恐怖分子还是不是？然后如果 AI 认为你是恐怖分子，你就会被带到二次检查。所以让我们假设这种情况。那么，在这种情况下，一个准确的 AI 不会把任何人带到一边。再说一次，一个准确的 AI 不会把任何人带到一边。为什么？一百万人办理登机手续，也许一百万分之一是恐怖分子。

准确率达到 99.9999999% 的 AI 会没事的。谁不想要一个准确率达到 99.99999% 的 AI 呢？而这个 AI 所要做的就是说，不，不是恐怖分子，不是恐怖分子。所以它永远不会把任何人带到一边。它永远不会出错，或者它会在一百万次中出错一次，但那一次是我们应该抓住的，而它却错了。所以这个非常非常准确的 AI

实际上是有害的。这不仅仅是一个坏主意，它是有害的。它与你想要的结果恰恰相反。让我们看看另一个用例。

波音 737 MAX 饱受诸多问题困扰，包括掉落的机门等等。这确实让我有点担心飞行。但是，我相信航空官员，并且非常高兴要去哥本哈根。所以我不会让它阻止我

阻止我去哥本哈根、里斯本，在接下来的几个月里。但我应该说的是，当这架飞机推出时，发生过几次事件，机载 AI 会试图过度校正。所以传感器错了，但 AI 继续向下推飞机的机头，认为飞机正在向上弹出并失速。所以虽然飞行稳定性很重要，

在飞机试图起飞时向下推飞机的机头是一个糟糕的主意。所以当你看到这架飞机试图起飞的图表时，每次飞行员拉起飞机时，AI 都会把它向下推。所以它没有错过任何向下推机头机会。那个 AI 非常激进。

它被训练得非常激进，不会错过任何干扰飞行轨迹的机会。所以，你得到了一些非常准确的东西，这是非常有害的，你得到了一些非常激进的东西，这也是极其有害的。所以在飞机的情况下，你想要一个非常非常准确的 AI，它非常努力地避免出错。

在恐怖分子扫描的情况下，你再次想要一个不太准确的 AI，而是一个更激进的 AI，它会做出很多猜测，可能会多次出错，但可能会通过找到恐怖分子来防止以后发生巨大的灾难。所以，

你得到了两个看似试图帮助人们的 AI，但实际上却适得其反。它们是有害的。在波音公司的情况下，它在两次不同的航班中杀死了 346 人。因此，每当 AI 与现实世界互动时，预测都会产生实际的潜在结果。所以我们可以做的一件事是 AI

关心伦理的人是了解结果的价值。如果 AI 猜测正确，价值是多少？如果 AI 猜测错误，价值是多少？我们如何防止错误的结果？我们如何优化？因为大多数 AI 和大多数用例都不会过于激进或过于准确。它将处于中间位置。那么我们如何平衡呢？现在，

这就是 UX 的作用。这就是产品的作用。我们需要提出正确的问题。我们需要说，结果的价值是什么？然后优化并根据这些价值训练这个 AI。这是一种将人类价值观注入 AI 训练的方法。这就是使它更合乎伦理的方式。现在，AI 对自身一无所知。它只是做它被训练去做的事情。它没有……

议程。它不是试图杀死我们所有人。它不是，大多数，大多数机器人甚至连门把手都操作不了。所以别担心。对。如果你担心机器人启示录，你只需要，你知道，买一些像这样旋转的门把手，你知道，然后锁上门，爬上餐桌，你就会没事的。

我向你保证。但与此同时，你拥有所有这些在物理领域运行的 AI，因为训练方式错误，或者因为没有参与 UX 或没有提出正确的问题，所以它会猜错。这取决于我们提出这些问题。这取决于我们提出关于如果错了会发生什么的不舒服的问题？我该如何关闭它？

例如，我开着一辆宝马租车，它的驾驶系统在我的社区周围、车道周围总是感到困惑。当我试图直行时，它总是试图把我拉到路边，因为车道画错了。它一直在车道上行驶。它一直在试图这样做。现在，有了他们拥有的 UI，我找不到关闭它的方法。

所以我遇到了与飞行员完全相同的情况。他们无法关闭那个 AI。它一直强迫机头向下。所以我找不到它。所以我不得不靠边停车，然后选项就出现了。我的意思是，这违背了整个目的，对吧？能够关闭这些自动化系统。它应该就在那里，一个大按钮，关掉我，对吧？你在开车的时候怎么能不提供这个功能呢？这根本说不通。

所以可耻，对吧？那些设计师可耻，那些没有认真思考并提出严厉问题的任何人可耻。确保你首先能够关闭这该死的东西。现在，这就是……

你的伦理培训，你对人类价值观的理解以及如何将这些价值观传达给 AI，这对于未来十年至关重要。这将至关重要，因为，再次强调，AI 太重要了，不能留给数据科学家。这是真的。我们需要参与其中。然后可能会发生像你的宝马那样的事情。

或者你永远不知道是谁同意了这个界面，也许是产品经理、产品负责人。所以有很多人都参与其中。而且越来越多的 UX 设计师也……一旦你投资了。是的，投资。是的，这是真的。所以，是的。没错。一旦你投资了，比如汽车或飞机，就很难进行改造。

所以你必须第一次就做好。很多物理物体都是这样的。现在，幸运的是，很多这些功能都在驾驶之外，我会说，在波音的不幸例子之外。它们基本上是驾驶辅助工具。这就是你可以……

你可以基本上使用 AI 来说，嗯，我的盲区里有什么东西，或者我需要能够

拥有车道辅助功能，或者我正在转弯，或者我的地图显示我正在转弯，但我忘记了转向灯，诸如此类的事情，对吧？所以它是驾驶辅助工具，是辅助工具。现在，这当然是工业流程的比喻，就像我们一开始谈到的灌溉系统一样。所以首先将 AI 应用视为这些盲点指示器。

而不是自动驾驶汽车，因为这样可以减少它答案错误的潜在破坏性影响。它还可以帮助你处理试图反对专家的情况。这家公司试图做的事情是反对这位农民的知识，他已经做了很久了。所以如果你正在为工业界或工业物联网（IoT）做 AI，或者类似的东西，

只把它当作盲点指示器。真的要坚持这一点。然后

当 AI 部署并运行时，它可以持续收集你需要改进模型的数据。然后是的，最终你可能会使模型能够真正辅助你的驾驶和转弯，或者说，嘿，你看起来真的很累。你想停下来喝杯咖啡吗？你好像一直在晃动。诸如此类的事情，其负面影响要小得多

所以我们需要从这里开始参与，从这里开始增强我们的肌肉，如果可以的话，我们的AI肌肉，以及我们的AI伦理，了解数据来自哪里，完善数据，并确保数据中没有偏见会对某些群体或某些结果产生负面影响。对。所以所有与技术和伦理相关的事情，对。

当然，不要滥用它。在Facebook变成Meta并被迫改名之前，那些参与其中的人，似乎每个人都方便地忘记了这一点。当时有一个算法在人们已经情绪高涨的时候，推波助澜了一些非常

激进的观点，这是他们做出的选择。这不是他们被迫做的事情。这是公司做出的选择。这是一个伦理的选择吗？我个人认为不是。所以这真的取决于设计师、工程师和产品经理来说，我们在这里到底在做什么？如果这件事真的按照它应该做的去做，结果会怎样？

我们设计它来做什么。是的，它会让公司赚更多钱，但对社会的影响会是什么？所以，你知道，试着多想几步，对吧？只是，你知道，常识。问一些令人不安的问题。成为房间里那个说，“嘿，我们到底在做什么？”的人，如果它真的做到了

是的。或者如果它做错了呢？会发生什么？是的。我们能不能花五分钟时间讨论一下？有时这就是全部所需。是的。只是问正确的问题。是的。我认为你的前任设计师很擅长问令人不安的问题，对吧？所以我觉得他们是完美的，他们为此而闻名。他们是所有伦理话题的完美倡导者。是的。

格雷格，非常感谢你深入探讨了所有伦理组成部分。我认为你分享的所有例子都非常有趣。我觉得我们可以继续聊几个小时。真的，就像，我还有很多问题想问你，你有很多知识。所以，说实话，我很伤心这次采访快结束了。

但是对于所有想与你保持联系或了解更多你所教授内容的人来说，人们如何联系你？他们在哪里可以找到你？谢谢你。感谢这个机会。和你交谈真是太棒了。我认为你是

是的，我希望我们能再次这样做。也许一两年后再来回顾一下，看看我们身处何方。我的网站很容易记住。它是ux4ai.com，U-X-4-A-I拼写出来。那里有我所有的文章、博客、即将举行的活动、

我正在巡回演讲。事实上，我即将在哥本哈根UX大会上做一个演讲和工作坊。所以如果你在欧洲，在哥本哈根附近任何地方，我强烈建议你去看看。绝对的。这是一个非常酷的精品场所。

UX大会。多年来我一直试图在那里发言，所以我很高兴最终在疫情后事情得以解决，我正前往那里。所以我也即将在弗吉尼亚州进行一次活动，这是一些非常基于搜索的AI之类的东西，它在新闻中并没有像Chat GPT那样频繁出现，但这

在搜索和AI驱动的搜索界面中，有很多有趣且非常令人兴奋的新发展，这使我们能够处理一些非常有趣的新用例。然后是5月份即将举行的最后一次活动。

在UXLX。在里斯本。5月份即将举行，在那里也教授工作坊。所以，如果你在欧洲，你很幸运。你在欧盟的两端附近有两个绝佳的机会。所以你可以选择适合你的地点。我还应该提到的是一个远程在线UX沙龙，我们讨论的是UX……

AI写作的UX。AI如何影响你的写作风格以及你作为作家输出的内容。最终第六本书将出版，也将通过该网站以及亚马逊和普通渠道提供。你也可以在LinkedIn上找到我，我在那里有一个

一个，一个通讯，到目前为止似乎受到了很好的欢迎，你知道，让我们希望，让我们希望将来会有更多。我真的很希望你能够参与进来，因为我非常非常赞成了解人们现在在努力什么？作为这个UX部落的UX成员，我能做些什么来帮助你

在这个新的常态中站稳脚跟。请通过LinkedIn或ux4ai.com联系我。让我们开始一场对话，讨论我们如何才能在这个新技术方面做得更好，以及我们如何才能共同为社会进步做出贡献。完美。听起来很棒。我会说，这是令人惊叹的最后一句话。所以，格雷格，非常感谢你的时间。我真的很感激。而且……

回头见。回头见。很高兴。谢谢。再见。再见。

你