設計師如何因應 AI (人工智慧) 的到來？
本文大綱
3種思維
1.把AI當成朋友，而不是敵人
2.我們是用戶和AI科技之間的橋樑
3.把握同理心和情感5個應對策略
1.不只是 Mobile 和 PC，接觸不同的介面類型和互動模式
2.不只是單一接觸點，用全局視角看所有接觸點的整合
3.不只是單一技能，用跨域知識解決複雜問題
4.不只是熟練工具，更專注在設計策略與創意的培養
5.不只是介面設計，接觸遊戲設計與 AI 產品設計
3種思維
一、把AI當成朋友，而不是敵人
每當看到又有新的AI技術，像是自動生成海報、自動修圖、影像辨識...等應用，設計師通常會有兩種不同的反應：
第一種是擔心：靠，AI真的越來越可怕了...我會不會被取代阿？
第二種是開心，太棒了！真是方便的發明阿，可以省去我好多時間呢！
有些人會把 AI 當成敵人、競爭者看待，但換個角度想，它反而有可能是我們最好的夥伴。
套用李開復的五秒鐘準則：如果人可以在五秒鐘以內的時間裡，對工作中需要思考和決策的問題做出相應決定，那麼，這項工作就有非常大的可能被人工智慧技術全部或部分取代。
這種工作，通常是一些重複性較高、較繁瑣的工作，我們正好可以把這些事情都丟給AI，省去的時間就能做更多更有價值的事情。
比如說我工作中常常要畫高保真原型(因為低保真度的大家看了無感，難以溝通...)，但是我很討厭畫多個高保真原型，因為這件事情很無聊、又占據了我工作很大一部分的時間，這時候如果有一個可以秒速畫完高保真原型的AI工具，那該有多好？
事實上，不只是最近的 Galileo.ai，Airbnb 早在多年前就已經開發一個類似的工具：
這個工具不只能將手繪的草稿秒速轉換成高保真原型，還可以自動生成出程式碼。
我看到這樣的工具，相較於焦慮，更多的其實是開心，因為我認為真正有價值的，從來都是設計師腦中的想法、策略、解方。工具不過是加速把我們的想法轉化成現實而已。
當然，最重要的是，我很可能終於不用再自己製作那些該死的原型了。
可以試著自我提問：
以我目前的工作情況，
1. 我可以把什麼工作丟給AI？
2. 他能幫我省下多少時間？
3. 多出來的時間我能做什麼更有價值的事？
或許會發現，有了AI之後自己可以去做更擅長的事情，所以放大了自己的價值，自己不但沒被取代反而還身價提升也說不定。二、我們是用戶和AI科技之間的橋樑
因為人工智慧對於一般大眾來說不是一個好理解的東西，如網際網路對於大眾來講，剛開始也是花了好一段時間才習慣這樣的科技，而我們的任務就是讓用戶即使完全不懂 AI 技術與背後的運作模式，也能輕易地、安心地使用 AI 來讓自己的生活過得更方便。
我們不會很懂技術，也不一定要當工程師寫程式，但必須了解AI的技術運作方式，盡可能在 AI 設計的前期階段就參與討論，為此我們必須要了解 AI 的基本觀念與運作原理，來輔助團隊進行建模，以及利用這個強大的工具來增進使用體驗。
三、把握同理心和情感
雖然 AI 能夠用各種技術辨識出人的情緒，也能創造出引起人類情感的事物，比如：讓人感到美麗的藝術品、讓人覺得好聽的音樂、讓人感到恐懼的圖像…，但永遠無法「真正理解」人的情感、文化、幽默感、底層需求、行為動機、情境脈絡…等事物。
我們需要對這些深度的情感需求有更深的理解，藉由實地、頻繁的接觸使用者，體驗與感受使用者的情境，才能設計出更具人味、更打動人心的產品。
四種我們可以培養的能力
一、不只是 Mobile 和 PC，接觸不同的介面類型和互動模式
大家應該都聽過電商公司阿里巴巴有一個 AI 叫做魯班，能夠在短時間內畫出幾千萬個轉換率高又美觀的 Banner。
所以我們會聯想：AI是不是也有辦法能夠學習設計原則與易用性原則，輕易的設計出一堆又美又好用的介面，或許有可能吧，不過也別忘了 UI 並不僅僅是 Mobile 和 PC 而已，在未來，語音、手勢、AR、VR、車用、家電、物聯網…多元裝置的介面會越來越多，這些介面還在比較新的階段，沒有累積什麼數據，所以 AI 也無從學習，這會是我們的機會點。
二、不只是單一接觸點，用全局視角看所有接觸點的整合
UX不是一個片面的體驗 ，而是全面的體驗，但我們做設計有時會只侷限在自己所見的接觸點上，不太會去了解整個服務流程是如何，像是接觸點背後的情境脈絡、前後的階段，或是使用後離開接觸點，甚至到後續運營、回訪等。
如果我們能盡可能考慮到多個接觸點，不僅可以讓設計方案變得更加完整，還會讓整個決策系統變得很複雜，加深我們在設計時的難度，而這個難度正是 AI 也很難觸及的。
三、不只是單一技能，用跨域知識解決複雜問題
如上一點提到的：多個接觸點、多個面向相互影響的服務流程不僅決策複雜，也需要同時具備多種領域的知識。另外，有些產品背後的產業知識或法規的水極深，或是具備很獨特的產業特性，導致我們在設計這類產品時需要應用到跨多個領域的知識，越是複雜、越是跨多個領域，AI 就越難學習與進行決策。
而且，設計師的價值並不只是做出好的設計而已，還有洞察/分析使用者需求、和利害關係人溝通、影響團隊成員、建立設計文化、帶領工作坊、建立團隊共識…等多元的能力都是設計師的技能包，如果以上項目剛好也是你的工作日常，那麼恭喜！這正是 AI 最不擅長的領域之一。
四、不只是熟練工具，更專注在設計策略與創意的培養
「將腦中的想法化為現實」變得越來越容易，舉例來說，幾年前，我們設計完 UI，可能要用 PS 切圖、詳細的標註，但近年來 Zplin、Figma 等工具的出現大幅減少了這些繁雜枯燥的工作，甚至還能直接把程式碼生成出來，像這樣的工具和軟體，會越來越多且方便，逐步降低實作面的門檻，所以單純「接需求出圖」的工作是高危險群。
接下來，我們可以不再被「實作面」綁住，而是能開始思考更多策略面的東西。我們有了大量的時間去思考更多創新的點子以及產品設計策略，而將點子實做出來的工作就可以交給 AI。
我認為在 UX 五要素中，越靠上層的工作是比較能夠交給 AI 完成的（表現層和框架層），因為越下層的工作就越複雜。未來（或者說現在）可能只要做到結構層或框架層就可以停止了，表現層交給 AI 來產生。
五、不只是介面設計，接觸遊戲設計與 AI 產品設計
如果 AI 能做到大部份人類可做的事，那人類就可以從工作解放，不需要再工作，政府會給予最低生存所需的生活費讓我們生活。
那少了工作後我們大部分的時間要幹嘛？沒錯！就是玩遊戲！所以我認為未來的遊戲會有更多元的形式，也會需要更多遊戲設計的人才。
對於 AI 工具輔助 UI/UX 設計的想像
以下是我對 AI 在 UX 設計工作中能提供的工具想像，以前會覺得是天馬行空，現在我會認為以下工具都高機率會出現（其實有多個早已出現多時了）
- 平面設計：給幾個關鍵字、形容詞、風格，自動產出美觀的 Banner、插圖、平面圖案、文宣…等等，無限次數調整直到自己滿意為止，設計師再也不用擔心被無限改稿了（？
- Mockup 繪製：任何人用紙筆隨意畫出 Wireframe，或是給予單純文字描述，就能自動生成出美觀易用的 Mockup
- 設計稿交付：Mockup 直接轉成程式碼
- 資訊架構規劃：簡單描述產品，自動生成產品資訊架構
- Design System 製作：自動生成美觀又科學的 Design system，包含色彩、字級、間距、元件
- 文案撰寫：告知 AI 需求，自動生成清楚易懂的 UX 文案
- 使用者研究：輸入訪談逐字稿，自動生成使用者 insight 報告
- 數據分析：輸入網站使用者數據，自動偵測操作的痛點和歸納使用者行為，產出優化報告
- Prototype 製作：文字描述操作流程，自動生成可互動操作的高保真原型
- 易用性測試：丟 Prototype 給 AI，自動找出可能存在的易用性問題
- 易用性測試：臉部辨識偵測受測者情緒，畫出情緒曲線
想像有了以上工具的幫助，省下的時間我們可以去做什麼更有價值的事呢？
