【DT 電子報】AIGC 在設計思考中的應用
自從 2022 年底 ChatGPT 推出後，人們對於生成式 AI 的關注便延燒至今。因此，在這篇文章中，我們會以設計思考五階段來為大家介紹幾個 AIGC 的應用工具，並在最後也整理了我們對於 AI 工具的出現，所造成設計師對於職涯發展焦慮的看法。
如果你也對 AIGC 這個主題感興趣，就跟我們一起看下去吧！
文章目錄
一、AIGC 概覽
二、AIGC 在設計思考中的應用
三、結論一、AIGC 概覽
其實人工智慧（AI）這個概念和技術已經提出了大半世紀，但直到 2022 年底 ChatGPT 的出現，人們才真正感受到 AI 發展帶來的巨大衝擊和改變，這正表示 AI 的技術已經能融入到我們的生活當中，並且人們可以利用 AI 工具來更有效率地完成任務。
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content），泛指利用 AI 技術生成不曾出現過的、新的內容，可以包括文字、圖片、影片、聲音等各種形式的內容。例如以文字內容生成為主的 ChatGPT、Gemini；以圖像內容生成的 Midjourney、DALL·E ；又或是近期引發熱議的影片內容生成的 Sora。
我們好奇
- 面對市面上一大堆的 AI 工具，尤其是對於創造性需求高的領域，哪些工具可以輔助我們原本的工作或思考流程，作為內容或想法的擴展？
- 如何將 AI 融入自己所習慣的做事方法，增加觀點的同時也可以增加效率？
因此，以下就讓我們介紹在設計思考歷程中，有哪些 AIGC 的應用與工具可以幫助我們思考及設計。
回到目錄二、AIGC 在設計思考中的應用
Empathize（同理）
桌面研究
越認識使用者的背景、行為和經驗，就越能設計出適合他們需求的產品，而其一能初步了解使用者的方式便是「桌面研究」。過去需要人工大量蒐集整理媒體報導、統計報告等二手資料，現在可以將這些文本資料丟給 ChatGPT 或 Notion AI 來做快速地整理摘要，同時也可以讓其產生不同的議題方向，幫助我們發現一些不曾想過的面向以利團隊討論。
訪談大綱
目前的文字生成工具已經可以根據提示詞產生相對有脈絡性的問題，同時也可以透過一問一答的方式，慢慢地建構出更完整且有架構的訪綱，雖然提供的問法和描述還需要根據議題去作調整，但也已經可以促進思考的廣度和多元性了。
Define（定義需求）
訪談資料整理
在蒐集完受訪者的行為、動機和想法感受後，整理複雜又龐大的文本資料總是費時費心，但現在有了 AI 就可以全部交給它來分析了？
就目前而言，我們認為答案不是肯定的。以過去利用 ChatGPT 和 FigJam AI 功能來做親和圖分析的經驗來說，它們所歸納和總結的內容還是相對表層、大範圍的。可以作為參考方向，但對於深入於使用者的行為脈絡還無法給出具有洞察性的發現。
不過，ChatGPT 在產生人物誌和用戶旅程地圖的文字上，還是可以提供初步的樣貌和歷程分析，以及在進行輔助推理的過程中，也可以透過修改提示詞去發現一些可能沒有想過的思考面向，可以說 AI 的使用是作為輔助和延伸我們的想法，但目前還不能完全取代我們的工作。
Ideate（發想）
過去設計師只能靠個人本事腦力激盪，現在則能夠透過 AI 工具來激發創造力。例如我們可以向 ChatGpt 提問：「我現在想設計一個協助年輕人在睡前做瑜伽的 App，請你給我十個方向」，讓 ChatGPT 來提供各種不同的觀點和想法；此外，我們也可以運用 Midjourney 來生成多個設計概念，包括不同的界面佈局、色彩調配、圖標設計和功能配置等等。如此一來，不僅可節省設計師發想點子的時間，也能幫助設計師拓展想像力。
Prototype（製作原型）
不少 AI 工具誕生以後，我們就不必再耗費大量的心力和時間來製作設計原型。以下列舉一些常見或熱門的 AI 工具和 Figma Plugin，相信熟悉以後絕對能夠大幅提升設計師的工作效率：
網站生成：Framer AI
Framer AI 是一個非常強大的網站生成工具，用戶只要根據需求輸入提示詞，就能夠迅速得到一個精美的響應式網頁設計，甚至也有提供前端程式碼，用戶僅需要自行微調設計就好此外，如果已經有 Figma 設計稿，也可以直接導入 Framer 來製作成網站，真的可以說是非常適合一人工作者或不懂程式碼的設計師的完美工具。
UI 介面生成：Galileo
用戶只要根據需求輸入提示詞，就能得到保真度非常高的介面設計稿。設計師們使用這類型的工具，可以在符合設計模式（design pattern）的情況下，得到許多靈感和節省不少製作原型的時間，但設計師仍需要確保成品能與前期製作的 wireframe 對齊。
工作流程自動化：Automator
Automator 是一個協助用戶提高在 Figma 中工作流程的自動化工具。特別是在需要大量製作相同模板（例如商品清單）時，用戶就可以使用 Automator 來批量製作元件，而且生成的元件也會自動對齊和排列，加快了不少工作效率。用戶也可以使用 Automator 來管理設計模板，往後在製作新的設計稿時就能導入一致的模板。
wireframe 繪製：Genius
（截至 2024/04 尚未正式上架，目前可先至官網加入等候名單）
Genius 是一個輔助用戶繪製 wireframe 的工具。一般來說在決定要做什麼功能後，設計師就要花上不少時間去思考排版的方式，那這時候 Genius 就能派上用場了，因為 Genius 能夠根據不完全的設計稿，來猜測其元件周圍可以再放上哪些元件，而這不僅是節省製作元件的時間，也是協助我們發想的好工具之一。
icon 生成：Magician
Magician 是一個 icon 生成器。想必大家在做設計的時候，都有遇過找不到符合情境的 icon 或是每次找 icon 就要花上一大堆時間在資料庫中搜尋的經驗吧！Magician 可以很好的解決上述問題，用戶只要根據情境輸入提示詞，Magician 就能像是真的魔法師一樣，為你製作出絕對符合使用情境的 icon，而且用戶也不用擔心 icon 容易和其他產品撞設計～
Test（測試）
生成式 AI 目前的發展著重在生產與製作方面，因此也可以在構想測試腳本時透過 ChatGPT 來初步拆解使用者的任務步驟，同時搭配認知走查來完整測試任務，不過在實際執行使用者或易用性測試時仍需要倚賴設計師、研究員的判斷與觀察。另外仍有一些非 AI 相關的工具，可以協助測試階段的工作，像是 Maze 就是一個協助易用性測試的工具。
回到目錄三、結論
在介紹完 AIGC 工具於設計思考歷程可以提供的協助後，希望能帶給大家一些新的方式來幫助完成原本的工作。而我們在撰寫這篇文章時，除了對於新的技術和工具感到驚奇和讚嘆外，也跟大家一樣自然地產生了對於科技快速變化而自己可能跟不上的焦慮感，總覺得這邊需要了解一些、那邊也要趕快學會一點，才不會落後於其他人的感覺。
然而，我們也想跟大家說的是，對於 AI 的來臨會產生焦慮情緒或壓力反應都是正常的，尤其當周遭的人都開始日漸熟悉工具應用到生活工作上時，這種感受會越來越明顯。不過或許我們可以轉換思考的面向，不用覺得一定要用 AI 來增加工作效率，而是用輕鬆的、玩的心態去跟它互動，丟一些遇到的問題看它會回應什麼有趣的答覆，就像跟朋友聊天一樣，如果覺得內容不錯再加進原本的工作當中，慢慢地也會從這互動當中發現一些不錯的方法！學習新知總是好的，但也希望不要因此讓學習成為大家過重的壓力！
回到目錄希望看完這篇文章的讀者們都對 AIGC 有更深入的認識，也歡迎對設計思考有興趣的大家持續關注台大設計思考社（NTUDT）的 Medium、Facebook 與 Instagram ，跟我們交流想法～
資料來源
- 嫁給 RD 的 UI Designer＜利用 ChatGPT 進行 UX 研究的實際範例＞
- 陳美伶 Meiling Chen＜利用 Notion AI + ChatGPT4 ，輔助大範圍 UX 研究＞
- UX恒恒战神 < chatgpt会让UX失业？！还是一个UX神器？手把手chatgpt教学演示，让你的交互直接起飞！🚀>
- UX恒恒战神 <AI助力，五分钟生成你的落地网站【Framer AI】>
- UX恒恒战神<【UIUX设计黑科技！】三款AI插件神助攻，让你的设计瞬间飙升！不看后悔！>
- 田甜甜 <設計資源導航>
撰文／鄭宇倫、鄭羿宣（按筆畫排序）
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