如何做好AI產品的體驗設計？先掌握這7個原則！

設計師們正在探索未知領域。十多年來，我們首次在用戶體驗設計中面對一個未被開墾的全新領域。這里沒有現成的劇本，也沒有既定模式可供參考。即便是最前沿的 AI 實驗室，也在通過實驗不斷學習，觀察哪些新交互方式能引發用戶共鳴。

這讓我想起移動觸控界面初現時，設計師們創造了如今我們習以為常的交互模式。正如早期 iOS 和 Android 的設計選擇定義了移動計算時代，今天的突破正在塑造未來數十年我們與 AI 協作的方式。

實時觀察這些設計選擇引起的連鎖反應令人著迷。當某個設計奏效時，競爭者會爭相效仿——這不是出于懶惰，而是因為我們都在共同探索這個新范式中的合理模式。

今天，我想重點介紹最激發我想象力的突破——那些塑造我們對 AI 交互集體認知的設計選擇。其中有些現在看來顯而易見，但每個突破是關鍵的發現，幫助我們更好地理解人類和 AI 會如何協作。

相關干貨：

一、對話范式（ ChatGPT ）

核心洞察：人類本就擅長通過對話表達復雜想法——何必讓他們學習新方式？

影響：確立對話作為人機交互的基礎范式。

對話式 AI 如今已無處不在，但正是這個突破性設計開啟了我們的 AI 時代。雖然 GPT 技術早已存在于 OpenAI 的開發者平臺，但當時并未引發廣泛共鳴——它看起來更像是開發者工具。我記得初次使用時雖感驚艷，卻未能激發我對于 AI 潛力的想象。

采用對話形式帶來了質的改變，這被證明是本世代最重要的設計決策。聊天界面隨后被廣泛模仿，影響了幾乎所有后續消費級 AI 工具。這波生成式 AI 浪潮以自然語言為核心，而對話正是用語言交流的核心，這種范式會持續存在。

上面是早期的 ChatGPT，下面是之前的開發環境。

二、來源透明（ Perplexity ）

核心洞察：沒有來源標注，用戶無法驗證 AI 的研究結論。

影響：讓 AI 搜索結果變得可驗證。

當人們開始使用 ChatGPT 時，缺乏引用來源成為一個普遍的痛點。雖然 ChatGPT 能基于海量訓練數據生成回答，但無法追溯信息來源，使其難以用于嚴謹研究。

Perplexity 通過實時引用來源改變了這一狀況，使答案可追蹤驗證。該功能被廣泛模仿（包括 OpenAI 的網頁搜索），解決了根本的信任問題：用戶不僅要答案，更要答案來源的可信度。

雖然在UI方面很簡單，但引用來源是一個很大的進步。

三、共同創作（ Claude Artifacts ）

核心洞察：對話不僅能生成文字，更能驅動生成創意資產。

影響：開創對話生成創意資產的創作流程。

首次使用 Claude 里的 “ Artifacts ”功能時，我第一次感受到我不僅僅是和 AI 對話，而是和 AI 在共同創作。雖然之前和 ChatGPT 和 Claude 的對話有助于構思，Perplexity 有助于研究，但“ Artifacts ”功能給了我驚奇的體驗——我可以通過對話開啟創作流程，并將其中最好的部分轉化為可使用的創意資產。雖然生成資產之后的工作流仍需完善，但我們正朝著這個方向進步。

對我而言，“ Artifacts ”功能證明 AI 協作將成為新型創作流程的核心，用戶將與 AI 共同生成創意成果。

和“ Artifacts ”對話共同創作。

四、自然交互（語音輸入）

核心洞察：語音比打字能實現更自然和更豐富的表達。

影響：降低和 AI 詳細討論的門檻。

許多人忽視了語音輸入的價值，這可能是源于對語音助手（比如 Siri ）的固有想法。但現實是，AI 轉錄技術已非常成熟。

語音輸入是很關鍵的，因為它讓用戶能真正運用自然語言。當人們使用文字來表達時，會更仔細地組織語言。而口頭表達能讓用戶更即興地表達，為語言模型提供更豐富的輸入——這正是 AI 非常需要的。實際體驗表明，當前語言模型完全能過濾掉口語中雜亂的部分（比如"呃""啊"），捕捉到用戶想要表達的意思。

ChatGPT iOS 應用上的語音輸入

五、工作流整合（ Cursor IDE ）

核心洞察：深度嵌入的 AI 能優化工作流程。

影響：將代碼編輯器轉變為 AI 驅動的創造工具。

Cursor 將 AI 創作流程直接整合到代碼庫中。某些功能讓人頓生"代碼編輯器本該如此"的感慨（如強大的 Tab 代碼補全）。

作為前 UI 開發者，我已經幾年沒有編寫代碼了。因為代碼語法和框架迭代更新，重新開始編程對我而言是困難的。Cursor 幫助我規避了這些困難：我可以問 Cursor 任何關于的代碼的細節問題并快速獲得解答。

Cursor 還展現了 AI 直接讀寫文件系統的強大能力，大幅提升了用戶的工作效率。

與現有的編碼工作流程的深度集成

六、環境輔助（ X 平臺的 Grok）

核心洞察：用戶在到困惑/困難的時刻，最需要 AI 的幫助。

影響：實現內容場景中的即時 AI 輔助。

X 平臺上的 Grok 按鈕十分實用。面對 X 平臺的信息洪流，我常缺乏理解帖文的背景信息。Grok 提供一鍵式實時解讀，無論是表情包還是新聞標題，都能快速獲得 AI 輔助解析。

隨著網絡內容日益增加，這類輔助將愈發重要。雖然當前設計仍有改進空間，但已讓我期待在其他平臺看到類似功能。Grok 按鈕展示了環境輔助的價值。最終，我認為操作系統級助手（ Gemini、Siri 等）可能會提供此類功能。

Grok 按鈕可以為用戶提供即時背景信息

七、過程透明（ DeepSeek ）

核心洞察：展示 AI 推理過程能獲得用戶更多的信任。

影響：通過展示 AI 推理使其更擬人化。

DeepSeek 最近憑借 R1 推理模型引發關注。雖然它不是市場上的第一個推理模型，它做出了一個關鍵的設計決策：暴露模型的“思考過程”。它展示了它是如何得到最后的結論的，這種推理語言也使其更加擬人化。用戶可以依此驗證結論的合理性，甚至可能從 AI 的推理本身中找到值得繼續探索的想法。

這讓我想起進度條對網頁應用體驗的革命性影響。無反饋會引起用戶的焦慮，進度條的展示讓用戶知曉系統正在工作。展示 AI 推理同理——它證明系統確實正在運作。

DeepSeek 展示了它是如何“思考”得出結論的

總結思考

這些突破不僅是巧妙的交互/界面設計決策，更是人機交互新章節的開篇。每個突破都代表著有人勇敢的實驗，嘗試未有的模式，然后建立起能引起用戶共鳴的模式。

從 ChatGPT 的對話范式，到 Claude 的共同創作，再到 DeepSeek 的推理可視化——我們見證著新創意媒介的快速進化。創新速度非但未減，反而在持續加速。但正是這種態勢令人興奮，我們不僅是觀察者，更是參與者。每位與 AI 協作的設計師、開發者和創作者，都有機會為人機交互的新模式做出貢獻。

歡迎關注作者微信公眾號：「We-Design」