Deep Dive
Shownotes Transcript
可能性领域正在扩展。你可以使用 AI 来辅助你的研究过程，处理数据。但要谨慎对待 AI 的一切输出。所以要批判性地思考 AI 的结果。
以及你必须向 AI 系统提出的问题，永远不要将真人排除在你的研究工作之外，因为最终你会得到一个非常刻板、有限的解决方案和对所解决问题的看法。因此，AI 生成的见解应被视为指针或起点，但它们不能替代真实的对话或将转化为产品的适当设计和设计系统理念。♪
设计师们，大家好，欢迎收听《诚实 UX 谈话》的新一期节目。这是我独自主持的第二期节目，因为事实证明，我有很多想谈论的事情，它们大多与——我不会称之为未来主义——而是关于捕捉现在和概括未来设计方向以及我们职业未来的一些方向。
这次我们将讨论设计流程是如何转变的，我将阐述设计流程中最常见的几个领域，AI 在哪些方面可以支持我们，我们可以在哪些方面谨慎，我们可以在哪些方面信任它，以及它真正做不好的事情，以及永远掌握在我们手中的部分。
所以在介绍之后，我想花一点时间感谢我们的赞助商。既然我们正在谈论 AI，我想提一下 Wix Studio 提供了非常有趣的 AI 功能。如果你还没有尝试过，你一定要去探索一下。
我发现非常有用的一件事是对象橡皮擦。你可能遇到过这样的情况，即使是最小的设计更改也感觉像是一件非常麻烦的事情。所以假设你想编辑一张照片，这通常需要你打开一个新的软件，去 Photoshop 或你正在使用的任何地方，编辑图像，导出图像，上传，
上传等等。所以这需要很多时间，但是你现在可以在 Wix Studio 的编辑器中完成所有这些操作。使用此工具，你现在可以从图像中擦除某些元素或擦除图像的某个区域并使其透明。因此将其转换为 PNG。此外，你还可访问 AI 扩展。
所以生成式感觉，非常类似于 Adobe 的功能。所以想象一下，你的客户想要你在你的设计中添加一张图片，但是它不适合布局。在你的设计软件中调整大小通常会导致这种令人沮丧的选择，扭曲图像并影响质量或尴尬地裁剪掉关键元素。这会扰乱你的工作流程，迫使你不得不寻找新的图像或在其他地方花费额外的时间。
照片程序。因此，你现在能够以一种适应你设计的方式编辑图像，而不是相反。因此，AI 已经成为我们设计流程的一部分，例如 Wix Studio 等工具，并且它将更多地成为我们流程的一部分。但我希望探索我们需要记住的一些事情，从伦理思维，甚至哲学的角度来看。
然后深入探讨如何在不影响质量、不影响我们工作深度和我们在向世界发布成果和结果时所体现的价值的情况下将 AI 纳入我们的工作。是的，话虽如此，让我们开始吧。我认为我们在设计行业正处于这样一个阶段，我们都感到兴奋和不安，但
我们大多数人都很好奇这些工具能为我们做什么，工作是如何转变的，我们是否都会从那时起成为建设者？我们最近有一期节目讨论了新兴的角色，
你知道我的预测是，最终设计、工程和产品角色将会融合，将会出现一个独特的角色，我们都是建设者、架构师、制造者，对吧？这就是我觉得未来所在的地方。所以在某种程度上，这是令人恐惧的。
但它也很令人兴奋，同时我觉得我们感受到了大量的噪音，也许我们感受到了我所说的 AI 疲劳，所以我们都对这些话题有点厌倦了，每个人都在发布关于 AI 方法和 AI 工具以及如何使用它们等等的信息，我最近与负责 Figma 学院的 Rit Michael Rittering 进行了交谈，他是一位很棒的设计师，他总是激励着我，实际上在我们一对一的谈话中提出了一个非常有趣的问题，他说：但是
你真的在你的过程中使用 AI 工具吗？那一刻，我意识到，过去三年我的回答大多是“不是真的，没那么多”。我确实使用 ChatGPT。在那段时间里，我一直在尝试不同的图像生成器，也许吧，但它们从未真正转化为 UI 工作。也许我可以做一些，我不知道。
为我的 UX 好东西提供内容支持，但我从未真正深入地在我的设计工作中使用 UI 生成器、图像生成器。所以未来并没有真正到来，部分原因是这些工具在模型生成和设计生成方面还没有达到我们预期的质量水平。它们仍在发展，但我认为它们会达到那个水平。
但事实是，我们现在并不需要使用 30 个 AI 工具，对吧？设计师们面临着这样的压力：尝试这个工具，尝试那个工具。也许我也有部分责任，对吧？我谈论了很多工具，因为我对自由地、松散地尝试它们充满热情，看看它们能做什么，可能性是什么。
这些新技术的可能性？局限性是什么？危险是什么？所以我尝试、实验、分享。但是你不需要在你的工作中使用 30 个 AI 工具来提高效率，甚至从 AI 现在向我们展示的力量中获益。我认为这应该减轻一些压力。我知道 Reid 也证实，他问的大多数资深设计师都有类似的回应。好吧，我
没那么多。我并不真正使用 AI 工具。也许，我不知道，这里和那里，ChatGPT，你知道的。这就是 2025 年设计工作的现实情况。当然，使用像 Lovable、Cursor AI 这样的工具进行构建非常有趣，尝试以前无法做到的事情，例如编码。现在我们已经扩展了我们的
能力，如果你愿意的话。我们已经扩展了可能性。我认为探索我们设计角色之外的事情非常有趣。但在我们的设计角色中，我们并没有真正使用那么多 AI，对吧？尽管如此，我觉得现在在你听我的同时，拿出一张纸和一支笔进行练习非常有趣……
如果你手边有的话，然后快速勾勒出你典型的设计流程。不必一定要按照清单来，而是针对你当前的设计挑战。你选择编排、采用的流程是什么？所以你可能做了一些研究，然后你做了
我不知道，利益相关者访谈，你已经捕捉到了业务需求，你已经捕捉到了用户，问题空间，对吧？解包它，综合和处理并提取见解。然后你可能进入了解决方案和构思阶段，将所有这些见解转化为解决方案和潜在功能，然后完善这些功能，也许在非常粗略的状态下对其进行了松散测试，然后提高了
你正在测试的设计的保真度，等等，对吧？所以，在某种程度上，设计遵循一个相当典型的过程。当然，挑战、团队、环境越复杂，流程就越复杂。我们多次谈到设计流程是非线性的。所以你不会从 A 开始，经过 10 个阶段，然后到达目的地。它是混乱的，来回的，你有时会绕圈子，有很多模糊性，有很多暂停，有很多卡住的地方，重新审视设计问题，重新审视研究问题，意识到你没有足够的信心，然后你必须回去建立更多的信心才能继续前进，等等。但是尽管如此，
我们几乎可以将设计过程描述为一系列活动，我们通常以任何顺序进行，但以对我们的项目有意义的顺序进行。然后我们得到这种我们放在用户面前的解决方案，然后流程继续。我们观察用户的反应，我们测量，我们迭代，等等。
所以如果我们经历这些典型的阶段，到目前为止，我希望你暂停一秒钟，只是草拟了你典型的设计流程，在我们大多数人中，它可能看起来非常相似。大多数情况下，我们从研究开始。这里的问题是 AI 是否可以增强或补充，我永远不敢说 AI 可以取代研究，但它可以支持我们的流程吗？首先，AI 擅长处理大量数据，而
我们不太擅长。这是 AI 实际上可以派上用场的地方。所以生成研究数据并不是最难的部分。我们一天可以进行 10 次访谈，并制作 10 次一小时的访谈。这将是大量的内容，大量文本，大量数据需要处理。有时我们没有
时间。所以我看过很多公司，我也亲自参与过一些项目和团队，我们会产生数据，我们会进行研究，但我们从未留出足够的时间来仔细研究它，解释它，审查它，重新观看它，对吧？所以很多都是浪费的。就像我们了解了用户想要什么，我们从他们那里得到了感觉，我们建立了理解，我们提高了对问题空间的理解，但很多都是浪费的。
所以 AI 可以帮助解决这个问题。我认为这是一个非常好的机会。首先，AI 可以帮助我们处理来自研究的所有数据。当然，有一篇非常早期的文章。它来自 2023 年的尼尔森诺曼。它们本质上是电子表格。
将研究工具分为几类，见解生成器和协作者。所以本质上，见解生成器正在完成与我所说的类似的范围。它们根据成绩单总结用户研究会议，但是
在那时，它们有一些局限性。当然，例如 Notebook LM，我有时用它来记录我的播客剧集，你现在可以为它们提供更多上下文。你可以为它们提供其他类型的格式，PDF，来自你的呼叫中心的客户投诉列表。问题是，研究工具的质量与其上下文理解能力一样好。为了提高效率，工具应该真正掌握复杂的上下文。
如果它无法捕捉到这一点并接受不同类型的材料来构建上下文，你就不能真正依赖它的见解，而没有它需要的背景信息，对吧？是的，这是一个问题。AI 协作者类似于见解生成器。
但它们可以接受一些上下文信息。例如，研究人员可以向 AI 展示一些人工生成的代码来训练它。然后，该工具可以推荐用于数据主题分析的标签。除了会议记录外，它还可以分析研究人员的笔记。因此，协作者可以根据来自多个来源的输入创建主题和见解。所以它们更复杂。我认为甚至从
2023 年的研究，尼尔森和拉曼进行的分析，我认为这些工具得到了改进。行业中也发生了一件非常有争议的事情。有一个名为 Synthetic Users 的产品。我是这家初创公司创始人的忠实粉丝。我认为他是一个天才。Synthetic Users 正如其名，是合成用户。
所以你可以描述你的角色，然后它将使用 AI 生成该角色的版本。就像你将与符合特定人口统计或描述的人进行研究一样。当然，它基于统计信息，它们是原型的一种反映。
当然，每个研究工具都会有一些争议。我最近发现了一个非常有趣的 Figma 插件。它叫做 Velocity。它所做的是像人一样分析你的模型和原型。
它查看设计一致性和可访问性。它浏览流程，然后给你提供见解，就像你在可用性测试会议中获得的一样。这也是研究的一个非常有趣的用例，因为你可以更快地获得答案。当然，有一个限制，你最终需要在某个时候向真实用户展示这些。这是一个初步步骤，
这有助于你在向其他利益相关者展示之前尽可能地完善原型。当你参加利益相关者会议时，你会得到一些答案，对吧？所以，你看，我通过这个 AI 模拟运行它，它的表现是这样的。现在让我们向用户展示一下，看看
了解更多信息，所以这些都不应该真正取代与真实人士交谈，因为真实人士很古怪，他们不可预测，他们有细微差别，他们是复杂的生物，对吧？所以没有办法取代这一点，而且
当你与人交谈时发生的学习水平永远无法仅仅通过进行 AI 模拟来实现，但它们确实可以帮助你加快决策速度。我们都会因为不知道下一步最佳步骤是什么而停滞不前。所以 AI 可以支持你从一步跳到另一步，但在某些时候，你确实必须进行扩展的经典研究工作，对吧？
回到想象中的流程，我已经提到了两种可以帮助你进行分析的工具。其中一个是 Synthetic Users。它就像为你生成角色一样。然后是 Velocity。然后我想提一下，这些都不是广告，好吗？但是你可以使用 Zoom，Zoom AI 来生成，使用他们的 AI 助手来生成你与人们进行的访谈的见解。或者你可以通过其他 AI 公司进行访谈。
它们还将生成你正在进行的对话的实时文本和成绩单。然后你可以进入像 Dovetail 这样的工具，它们还提供用于标记、识别主题和情绪等的 AI 功能。你可以分析这些访谈，并且可以进一步完善研究，例如你从访谈中获得的原始数据，并将其转化为更容易解释的东西。一旦你有了这些，你就可以进入下一步
设计流程，即从多个来源收集数据并开始理解这些数据。例如，你可以在 Miro 中做到这一点。这是一个白板，你带来了各种格式和元素，你可能有便利贴，你可能有链接，你可能有 PDF，你可能有各种各样的东西。然后你可以开始使用可用的 AI 功能来更快地浏览数据的综合。
然后，一旦你完成了所有的研究工作，再次记住，你真的应该非常小心，对吧？在研究的背景下，AI 工具有局限性，对吧？因此，它们的建议大多含糊不清，不可靠。他们再次对上下文有有限的理解。很多时候，他们无法显示引用，让我们说他们的思维来源。他们可能也存在一定程度的偏见。但是，这些都在迅速发展。
你可能会发现你已经有了一个新兴的研究伙伴。当你走出问题解包空间时，你可以开始深入研究 GPT。设计过程的下一个阶段主要是关于构建你的思维。GPT 非常擅长构建随机的、非结构化的、原始的想法，你可以
倾倒你所学的一切，所有见解，所有知识，你脑海中所有的想法，你都可以输入。你也可以在 Notebook LM 中以更有条理的结构来做到这一点。然后 GPT 可以帮助你起草问题陈述。你可以将其用作不同解决方案的头脑风暴伙伴。它还可以用大量市场研究来补充你的研究见解和研究思维。
现在，凭借其强大的研究能力，它实际上可以花费时间进行更高级的推理，阅读多个网站，因此它可以为你要构建、发布解决方案的市场提供更相关且非幻觉的上下文，但是是的，你可以头脑风暴，然后它可以帮助你起草和完善功能列表，也许
解释其中一些功能，也许编写用户任务、用户场景，因此你可以将其用作头脑风暴伙伴。再次，正如你所看到的，我一直在谈论你可以用这些工具做什么。所以你不能真正依赖这些工具来发挥作用并理解它们应该做什么。你仍然需要进行思考，但你有点像有一个外部助手来帮助你更快地移动、解除阻塞、扩展，
扩展你的思维，澄清你的思维，构建你的思维等等。然后我们进入开始可视化这种思维的时代。我们开始可视化设计，可视化解决方案。你可以使用 AI 来起草线框图。我认为你可以在 Figma 中使用一些插件来做到这一点。我认为甚至可以进行设计或初稿
Figma 支持这一点。你可以使用工具。过去，有一个名为 Wizard 的工具，后来被 Miro 收购，但它们将粗略的纸质草图变成了 UI。这是一项越来越突出的技术。我知道一个名为 Designverse 的工具解决了相同的问题空间。因此，你现在可以从纸质草图或文本开始设计。现在你将有一些非常基本的模型
不是非常基本，但你确实需要花费一些时间来训练你正在使用的 AI 生成器，以根据品牌风格、设计系统、你的要求和首选图像来训练它。所以它确实必须在你的美学和方向以及问题空间方面接受教育。然后它可以产生更多结果。
相关的设计。我认为这也是一个暂时的难题。这是因为这些工具还处于起步阶段，但它们肯定会变得更好。所以我们将来不会再是 UI 生成器了。我们将来不会再是像素推手了。我们只会从视觉 UI 的角度来策划 AI 正在生成的东西，对吧？所以 AI 将会产生，而我们将决定，这是一个非常新的、重要的、广为流传的技能，基于我们的品味，我们的
我们必须培养我们的品味，扩展我们的品味，投资于形成和培养品味。这就是我们将能够通过与 AI 的产出合作来产生影响的地方，使其变得美丽、令人愉悦、有用和相关。
当然，你现在可以使用 AI 来生成调色板。有一个名为 Chroma 的工具。我认为与此同时，你有多个工具可以做到这一点。Kitol 是我一直在尝试使用的另一个工具，用于生成产品图像。我对一个名为 ReCraft 的工具非常兴奋。
Recraft 在生成帮助你保持品牌一致性和创造统一感的一组图像方面绝对很棒，方法是生成多个同类型的图像。当然，你也可以定义自定义样式。所以你在 2025 年对……
AI 系统获得的输入以生成你实际上可以在现实世界中使用的相关、有用的输出。因为很多时候它们会产生一些东西，但它并不在那里。不行。是的，我不能真正使用这个。我必须重新制作它。你可以继续使用 AI 创建产品图像，例如人们拿着你的应用程序并享受在那里时光的精美模型等等。所以可能性领域正在扩展，而且
是的，你绝对可以使用 AI 来辅助你的研究过程，处理数据。谨慎对待 AI 的一切输出。所以要批判性地思考 AI 的结果以及你必须向 AI 系统提出的问题，永远不要将真人排除在你的研究工作之外，因为最终你会得到一个非常刻板、有限的解决方案和对所解决问题的看法。
因此，AI 生成的见解或 AI 生成的 UI 输出，所有这些都应被视为指针或起点，但它们不能替代真实的对话或将转化为产品的适当设计和设计系统理念。
而且越来越多，因为 AI 将支持很多这些功能，再次，你处于流程的中心，你决定流程是什么。你决定你需要经历哪些阶段，并在你前进的过程中进行调整。所以你可以在不同的点进行修正，并在你需要的时候返回。所以你一直在做决定，并坐在这个过程的中心。你正在协调解决这些问题。
你处于驾驶座上。所以不是 AI。AI 只是在感觉困难或摩擦力更大的地方补充和帮助你构建和取得进展。是的。所以我会说，拥抱这些机会，但在你做任何事情的时候都要保持头脑清醒，并且在你设计事物时要非常有目的性。
以及在 AI 的帮助下构建事物。并且始终考虑你希望你的最终用户拥有什么样的情绪、感觉和体验。因为在未来，我认为事情会开始看起来越来越好。所以如果你想想互联网的早期，它是如此丑陋。现在它是一个非常美丽的地方。我们将会看到同样的情况加速，因为 AI 可以产生如此美丽的图像，对吧？我们可以做更多我们认为美丽的事情。所以在美丽的世界里，你可以通过惊人的故事讲述、强大的品牌、强大的价值主张、强大的体验来脱颖而出，对吧？有了 AI 的帮助，美丽将唾手可得。我认为我们需要成为讲故事的人，我们需要
非常有目的地以真实的方式和有用的方式解决实际问题。我认为这是我对你的最后一次邀请。是的，拥抱 AI 作为合作伙伴，但要非常谨慎地对待它。考虑一下局限性，并保持头脑清醒。将其作为机会，花更多时间做创造性的事情，而不是做乏味的事情，例如四处移动像素或响应式设计之类的事情。
AI 是一种放大器，它增强了我们人类的能力，但我们的道德指南针、批判性思维、系统思维、目的性将永远不可或缺。我认为我们需要好奇心，我们需要谨慎，我们需要致力于创造有价值和负责任的结果。
体验和符合道德的包容性体验，我希望我们都能成为 AI 时代善良的推动者，我希望这一集对你有用，请向我们发送未来剧集的想法，提交你的主题，你可以直接在 ux 好东西上给我发短信，如果你喜欢的话，请对这些剧集进行评分，对我们的节目进行评分以支持我们，感谢你的收听，再见大家
AI是一种放大器，它增强了我们人类的能力，但我们的道德准则、批判性思维、系统思维和目标导向性将永远不可或缺。我认为我们需要好奇心、谨慎和对创造有价值和负责任成果的承诺。
体验和符合道德的包容性体验，我希望我们都能成为 AI 时代善良的推动者，我希望这一集对你有用，请向我们发送未来剧集的想法，提交你的主题，你可以直接在 ux 好东西上给我发短信，如果你喜欢的话，请对这些剧集进行评分，对我们的节目进行评分以支持我们，感谢你的收听，再见大家