編者按：ArgoDesign 是一家兼顧設(shè)計(jì)、產(chǎn)品和咨詢一體的跨國設(shè)計(jì)咨詢機(jī)構(gòu)，他們的客戶涵蓋了包括 IBM、亞馬遜、夢工廠和山姆在內(nèi)的世界知名企業(yè)，而這篇文章出自 ArgoDesign 的首席設(shè)計(jì)師 Guus Baggermans。

作為一個(gè)大型設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)的首席設(shè)計(jì)師，Guus 如今的工作內(nèi)容是探索 AI 和設(shè)計(jì)產(chǎn)品、服務(wù)的結(jié)合，在負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)的同時(shí)，要探索新技術(shù)在產(chǎn)品和服務(wù)的應(yīng)用。通過一系列的測試和體驗(yàn)，Guus 在這篇文章中，非常冷靜地闡述了他對(duì)于 AI 的看法，優(yōu)點(diǎn)劣勢和設(shè)計(jì)師應(yīng)對(duì) AI 的姿態(tài)，并針對(duì)如何創(chuàng)建包含 AI 的產(chǎn)品，提供了有效的建議。

以下是正文：

從今年年初開始，咱們就一直在被人工智能的新聞刷屏，你打開新聞網(wǎng)站和社交媒體，是一定會(huì)看到大量關(guān)于 ChatGPT、Stable Diffusion、Midjourney 和 OpenAI 相關(guān)的文章。

盡管人工智能從 1950 年以來就已經(jīng)存在，但是最新的人工智能算法將 AI 推到了時(shí)代的最前沿。第一臺(tái)計(jì)算機(jī)擅長完成重復(fù)性的任務(wù)，但是需要人借助編程語言和它進(jìn)行溝通。隨著時(shí)間的推移，我們開發(fā)出了越來越復(fù)雜的語言和界面，鼠標(biāo)、觸摸屏和 VUI 都是這個(gè)過程中誕生的成果，這使得非程序員也能使用計(jì)算機(jī)。

如今，AI 成為了一個(gè)特定的分支，被稱為 Transformers 的 AI 算法架構(gòu)塑造了 ChatGPT 這樣的工具，類似的 AI 工具也開始在每天的新聞當(dāng)中鋪天蓋地地呈現(xiàn)出來。許多基于生成式 AI 的在線工具涌現(xiàn)，而它們的設(shè)計(jì)卻大都顯得原始而不夠完善。

AI 帶來數(shù)不清的新功能

生成式 AI 呈現(xiàn)了不少強(qiáng)大的新功能，這些功能之前之所以無法想象是因?yàn)槌杀咎^于高昂，以至于僅僅只出現(xiàn)在某些概念設(shè)計(jì)中。然而在生成式 AI 的幫助下，它們得以呈現(xiàn)?，F(xiàn)在 AI 可以幫助用戶進(jìn)行創(chuàng)造性地創(chuàng)作，在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中發(fā)掘信息，回答用戶復(fù)雜的問題，為每個(gè)用戶提供真正個(gè)性化的體驗(yàn)，甚至可以代表你和他人溝通。 ArgoDesign 也舉辦了一場精彩的網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)，探討生成式 AI 對(duì)于未來企業(yè)的意義。

邊做邊想邊找答案

我習(xí)慣于通過深入實(shí)踐學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)中理解新概念，塑造能力。在我的工作中，我們將其稱之為「邊創(chuàng)作邊思考」。為了更好地使用 AI，我們舉辦了內(nèi)部競賽，使用生成式 AI 制作電影海報(bào)。通過這次練習(xí)，我們了解了生成式 AI 的優(yōu)勢和劣勢，而這些經(jīng)驗(yàn)也被我們視作為設(shè)計(jì)的素材。

我們使用使用 ChatGPT 等工具來創(chuàng)建電影的名稱、劇本甚至影評(píng)，然后使用 Midjourney 和 Stable Diffusion 來生成相關(guān)的視覺圖像。

通過有趣但足夠?qū)I(yè)的比賽，來驗(yàn)證工具的可用性，了解其中的差異，我們也逐漸了解到這些工具的運(yùn)作原理，各自擅長的方面，當(dāng)然，最重要的還是這些工具所不擅長的是什么。通過這些評(píng)估，我們確定，生成式 AI 可以產(chǎn)出可以用來設(shè)計(jì)的素材。

這對(duì)于設(shè)計(jì)師意味著什么？

我得先聲明一下

首先，我要做一個(gè)簡短的聲明，文章后續(xù)的部分都是建立在這個(gè)聲明的基礎(chǔ)上的。目前，AI 經(jīng)常會(huì)給出我們錯(cuò)誤的答案，而且在許多情形下，輸出的質(zhì)量是存疑的。關(guān)于 AI 生成的內(nèi)容在知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬上，即使是法律本身也沒有做到完全明確定義，相關(guān)的議題依然處于廣泛的爭論當(dāng)中，對(duì)于 AI 生成的素材對(duì)于當(dāng)今社會(huì)的影響無疑是巨大的，并且其中還存在許多倫理道德層面的問題。

和任何新技術(shù)一樣，AI 生成用戶體驗(yàn)的最佳實(shí)踐還有待定義。接下來，我們將繼續(xù)探討幾個(gè)成熟的議題。

可發(fā)現(xiàn)性的設(shè)計(jì)

AIGC 的技術(shù)確實(shí)是新鮮事物，絕大多數(shù)人其實(shí)還不明白它能做什么，只是感知上確實(shí)感覺有無窮的可能性?？偨Y(jié)文本主題，重寫內(nèi)容，在數(shù)據(jù)中尋找重復(fù)的模式，甚至創(chuàng)建一個(gè)不存在的小狗的插畫，讓它戴著棒球帽，踩著滑板。

ChatGPT 能做很多令人難以置信的事情，但是 OpenAI 并沒有提供功能文檔，所以是有必要幫助用戶來先發(fā)覺這些功能，并且讓用戶了解它們，并且快速訪問重要的功能和內(nèi)容。這就是為什么像 Github 這樣得網(wǎng)站上，供用戶學(xué)習(xí)各種 Prompt 得內(nèi)容會(huì)爆炸性地增長。本質(zhì)上，用戶們正在為 OpenAI 編寫文檔，并且互相分享。

Midjourney 生成的圖片素材更有用，最重要的是 Midjourney 在它的服務(wù)當(dāng)中內(nèi)嵌了分享功能，用戶每生成一套圖片，這些圖片就會(huì)被添加到一個(gè)目錄當(dāng)中，用戶可以通過這個(gè)目錄查看生成的圖片素材，以及相應(yīng)的 Prompt，這樣一來，用戶可以互相學(xué)習(xí)，無需從頭開始。

Google 則更進(jìn)了一步，在 Google Workspace 中，將文本的編輯簡化為幾種易于訪問的按鈕，這種方式降低了用戶編寫 Prompt 的復(fù)雜操作，用戶無需使用「請(qǐng)為我總結(jié)這段文字」而是直接點(diǎn)擊「Shorten」按鈕即可實(shí)現(xiàn)功能。

要點(diǎn)：如果你正在設(shè)計(jì) AI 相關(guān)的產(chǎn)品，那么一定要向用戶介紹甚至演示你們做了什么，讓用戶知道、了解你的 AI 產(chǎn)品的功能，并幫助用戶更好使用它們。

協(xié)助用戶在「可能性迷宮」中導(dǎo)航

生成式 AI 可以在短時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建大量的內(nèi)容，以 15 種不同的方式重現(xiàn)編寫同一個(gè)段落很容易，生成一張圖片的 30 個(gè)變體也很容易，但是如何幫助用戶選擇最好、最合適的變體呢？那么在以信息流作為主要成呈現(xiàn)形態(tài)的界面當(dāng)中，如何讓更好的那一個(gè)從中脫穎而出呢？

ChatGPT 會(huì)為不同的對(duì)話自動(dòng)命名

ChatGPT 的聊天式界面風(fēng)格讓你可以和 AI 進(jìn)行「多輪對(duì)話」，而已經(jīng)完成的對(duì)話，ChatGPT 會(huì)對(duì)它的內(nèi)容進(jìn)行命名，這些命名能夠幫你更快定位。盡管這種方式很酷，但是依然有缺陷，如果你的目標(biāo)是希望 AI 幫你重寫文章的話，那么這個(gè)對(duì)話當(dāng)中，你會(huì)看到長篇大論的內(nèi)容，量非常大，那么這種聊天界面可能并不是最理想的載體。

Midjourney 其實(shí)也存在類似的問題，它唯一的交互界面是借由 Disord 而存在，用戶必須將聊天機(jī)器人加入到自己的服務(wù)器之后，才能在 Discord 中發(fā)送 Prompt ，然后 AI 才能在其中做出響應(yīng)，生成你要的圖片。

幸運(yùn)的是，呈現(xiàn)多個(gè)項(xiàng)目的合集，并不是個(gè)新的 UI 設(shè)計(jì)的問題，你可以在 Adobe Lightroom 中找到一個(gè)頗為值得借鑒的案例。Adobe 在管理大型攝影項(xiàng)目的時(shí)候，有個(gè)不錯(cuò)的歸檔界面，它內(nèi)置了一套機(jī)制，可以幫你更好的過濾、排序、評(píng)級(jí)、對(duì)比不同的照片，如果你需要為你的 AI 產(chǎn)品創(chuàng)建生成內(nèi)容對(duì)比的界面，可以參考這種設(shè)計(jì)思路。

要點(diǎn)：如果你的 AI 應(yīng)用可以低成本生成大量內(nèi)容，那么它也要具備幫助用戶管理和跟蹤各種變體的功能。

培養(yǎng)懷疑精神 & 允許被審視

生成式 AI 擅長輸出內(nèi)容，但是并不擅長呈現(xiàn)輸出內(nèi)容背后的邏輯和原理。當(dāng)你要求生成式 AI 回答問題的時(shí)候，它能給你一個(gè)相對(duì)完備且信心十足的答案，即使這個(gè)答案可能完全是幻覺，甚至并非基于現(xiàn)實(shí)。這種錯(cuò)誤或者虛幻的結(jié)果是現(xiàn)在 AI 生成的副產(chǎn)物，很難預(yù)防。那么在設(shè)計(jì) AI 類的工具的時(shí)候，我們要如何應(yīng)對(duì)呢？

下面的案例來自 Google 的 Bard LLM，這 Bard 針對(duì)用戶提出的問題給予了一個(gè)回答。用戶的問題是每年12月當(dāng)中，除了1月和2月之外，還有哪些月份，而 Bard 的回答則將 12 個(gè)月又重新羅列了一遍，這是一個(gè)顯而易見的邏輯錯(cuò)誤。Bard 并沒有給出答案的出處或者生成的緣由，這也使得錯(cuò)誤僅僅只是一個(gè)錯(cuò)誤，而這個(gè)答案在這個(gè)地方似乎也沒有后續(xù)探究、改進(jìn)的可能。

而一個(gè)顯而易見的解決方法，就是 LLM 模型將自己獲取信息的來源羅列出來，方便用戶根據(jù)這些來源來驗(yàn)證 AI 所給出的答案。而微軟的 New Bing 在這一點(diǎn)上則做的好很多，在 Bing 給出的答案的底部，都能看到這些答案的來源，用戶可以點(diǎn)擊來源鏈接深入挖掘答案所涉及的頁面。

另外，可以從這些來源當(dāng)中提取另外一個(gè)數(shù)據(jù)，就是「可信度評(píng)分」，許多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法會(huì)對(duì) AI 所提供的答案進(jìn)行評(píng)分，下面是 OpenAI 的 Whisper 的截圖，這是一種可以將音頻內(nèi)容轉(zhuǎn)錄為文本的工具，而它重要的特性在于，它會(huì)將所轉(zhuǎn)錄出的結(jié)果的「可信度評(píng)分」直接使用可視化的色彩標(biāo)識(shí)出來，用戶可以直觀地看到那些內(nèi)容準(zhǔn)確度可信度更高，可以將低可信度的內(nèi)容排除在外。

要點(diǎn)：在創(chuàng)建 AI 生成工具或者使用 AI 生成內(nèi)容的時(shí)候，請(qǐng)確保為用戶提供工具來驗(yàn)證生成的結(jié)果和答案。 AI 并不總是正確的，你的用戶理應(yīng)知道答案是從哪里來的。

考慮法律和道德的影響

權(quán)利越大，相應(yīng)的法律責(zé)任和道德責(zé)任就越大！在將生成式 AI 應(yīng)用到你的程序或者服務(wù)中之前，請(qǐng)認(rèn)真考慮下列問題：

• 你所使用的 AI 算法是否存在偏差？

數(shù)據(jù)集通常是存在偏差的。當(dāng)你讓 Midjourney 生成專業(yè)人士的圖片時(shí)，它確實(shí)更偏愛生成男性為主體的圖像。我們還能在數(shù)據(jù)集中找到很多類似的問題。

• 你是否正在處理敏感或者私人的信息？

絕大多數(shù)的生成式 AI 都是透過 API 在云服務(wù)中運(yùn)行的。從本質(zhì)上來說，你如果想要使用這些 AI 服務(wù)，就意味著你需要將你的信息發(fā)送到另外一個(gè)公司的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器上，在這些情況下，你最好檢查一下你發(fā)送的內(nèi)容和數(shù)據(jù)是否敏感，以及你的用戶是否清楚你并非他們數(shù)據(jù)唯一的接受方（三星員工曾經(jīng)為了獲得答案在 ChatGPT 中上傳了公司的敏感資料）。

以ChatGPT 為例，他們的隱私政策明確地規(guī)定（2023年3月14日更新），他們可以使用用戶所提供的個(gè)人數(shù)據(jù)來作為 ChatGPT 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而這種和歐洲隱私法（GDPR）相沖突，并且這直接導(dǎo)致意大利直接禁止使用 ChatGPT。

無論如何，當(dāng)你想要在產(chǎn)品當(dāng)中使用 AI 服務(wù)的時(shí)候，請(qǐng)務(wù)必檢查隱私政策，查看它們是否符合當(dāng)?shù)氐姆煞ㄒ?guī)。

• 生成的內(nèi)容知識(shí)產(chǎn)權(quán)對(duì)你的 APP 重要嗎？

現(xiàn)在關(guān)于生成式 AI 輸出內(nèi)容的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬的爭論非常的激烈?，F(xiàn)在相關(guān)的法律法規(guī)還不完善，但是根據(jù)現(xiàn)在已有不少相關(guān)的案件在進(jìn)行中，這些案件的判決結(jié)果將會(huì)為后續(xù)法律法規(guī)的定調(diào)。

早期比較著名的案件是漫畫 Zarya 的版權(quán)歸屬，在這個(gè)案件中，美國版權(quán)局認(rèn)定不對(duì) AI 生成的圖像進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。

最近，美國版權(quán)局給出了一個(gè)更加細(xì)致的指南，指出如果內(nèi)容僅僅是借助 Prompt 引導(dǎo) AI 生成，且后續(xù)并沒有進(jìn)行調(diào)整和設(shè)計(jì)，那么它將不會(huì)獲得版權(quán)保護(hù)。你可以沿著這個(gè)思路推導(dǎo)下去，下一個(gè)問題可能是，有多少人參與才算有效等等。我相信類似的爭論還會(huì)持續(xù)很久。

要點(diǎn)：你需要問問自己「我是否站在用戶這邊？」，請(qǐng)記住，目前所有的情況一直在發(fā)生變化，并且持續(xù)相當(dāng)長的一段時(shí)間。當(dāng)你在向產(chǎn)品中添加 AI 的時(shí)候，請(qǐng)想清楚這一點(diǎn)，因?yàn)槟憧赡苤笠恢闭{(diào)整策略和狀態(tài)。

最后記住3點(diǎn)

1. 請(qǐng)記住，設(shè)計(jì)師應(yīng)該專精設(shè)計(jì)，如今計(jì)算機(jī)可以生成以往設(shè)計(jì)師手工創(chuàng)建的事物，那么就讓人工智能成為輔助你、驅(qū)動(dòng)你走得更遠(yuǎn)的助力。
2. 請(qǐng)記住，生而為人應(yīng)該洞悉人性，電腦能夠生成一堆東西，但是只有你能看出哪些更有價(jià)值，哪些東西對(duì)人更有意義，而不是反過來。
3. 請(qǐng)記住，親身嘗試，在實(shí)踐中思考！