@周銘漢CMChowming?：大遷移已經(jīng)在發(fā)生，有些人已經(jīng)跑起來，有些人還在門外看著，有些人還沒感知，你是哪個(gè)？

• 設(shè)計(jì)師和人工智能是什么關(guān)系？
• 人工智能對(duì)設(shè)計(jì)有什么影響？
• 設(shè)計(jì)師怎么進(jìn)入智能領(lǐng)域？

一、穿越時(shí)代，設(shè)計(jì)師的生存啟示

1. 設(shè)計(jì)師，你有想過時(shí)代那么快嗎？

那年，上學(xué)時(shí)印刷還是高科技，平面設(shè)計(jì)師還是風(fēng)口，大家期待進(jìn) 4A 做個(gè)廣告人，走向潮流達(dá)人。沒過幾年，互聯(lián)網(wǎng)來了，帶走了我們同期的好幾個(gè)同學(xué)，當(dāng)時(shí)還取笑他們能力不好才進(jìn)了那些泡沫小企。但沒過幾年，風(fēng)口往互聯(lián)網(wǎng)吹，還好互聯(lián)網(wǎng)有好幾十年的窗口期，能反應(yīng)過來的，都趕上車了。

2. 更快的遷移，指數(shù)式增長(zhǎng)時(shí)代。

好不容易趕上了互聯(lián)網(wǎng)，結(jié)果迎來的是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，結(jié)果這次窗口期只有三年。所以這波風(fēng)口，當(dāng)年的同學(xué)又走丟了幾個(gè)，給我們幸存者的最大啟示是時(shí)代正在指數(shù)式加速。只有更快的學(xué)習(xí)能力，行業(yè)信息洞察，才能及時(shí)反應(yīng)抓上時(shí)代的車票。

3. 設(shè)計(jì)師產(chǎn)品化成長(zhǎng)，追上人工智能。

沒與時(shí)代并行的，最后只能被時(shí)代淘汰。平面設(shè)計(jì)到互聯(lián)網(wǎng)，再到智能時(shí)代，可預(yù)見將迎來的是一批更替。我們把設(shè)計(jì)師帶進(jìn)智能時(shí)代分享一些經(jīng)驗(yàn)，希望幫助更多設(shè)計(jì)師走進(jìn)人工智能。

二、設(shè)計(jì)師的可用性，0到1

1. 信息時(shí)代試錯(cuò)成本下降，MVP版本思維，最小化可行方案

過去追求設(shè)計(jì)正確性，想法到提案需要完整的華麗演示。建立于印刷時(shí)代，試錯(cuò)成本的經(jīng)驗(yàn)假設(shè)上，「你錯(cuò)了， 印刷出來是上萬的錯(cuò)誤復(fù)制品， 修正成本極高」。

而現(xiàn)在信息時(shí)代，技術(shù)成本建基于服務(wù)器上的代碼。信息技術(shù)變化，試錯(cuò)成本降低，與其閉關(guān)幾天，做出華麗想法，不如先來幾個(gè)簡(jiǎn)單原型快速溝通， 更早動(dòng)手嘗試。小樣本驗(yàn)證，再調(diào)整變量。

2. 刻意練習(xí)，試錯(cuò)式成長(zhǎng)，提升能力可用性?

在早期，專業(yè)成長(zhǎng)關(guān)鍵在于技術(shù)上的熟練度。像產(chǎn)品可用性是否符合大眾預(yù)期， 像機(jī)器學(xué)習(xí)早期的訓(xùn)練樣本，目標(biāo)是提升基礎(chǔ)可用性和有效性。

3. 經(jīng)驗(yàn)是什么？加班目的是什么？

人工智能的新人加班是階段正確，剛開始需要用時(shí)間換取機(jī)會(huì)，獲取熟練度和經(jīng)驗(yàn)。

4. 而經(jīng)驗(yàn)是什么？

是信息權(quán)，是提升成功概率，提升設(shè)計(jì)方案有效性的基礎(chǔ)資本，換取團(tuán)隊(duì)信心把事情托付給你的基礎(chǔ)。 別懶，多做，聰明人的笨功夫，反復(fù)練習(xí)是把事情做實(shí)的必經(jīng)之路。

5. 故事分享：全鏈路體驗(yàn)走查，獲取充分信息，提出有效創(chuàng)新

由新手到熟練， 三步達(dá)成有效體驗(yàn)增長(zhǎng)。

Step1：爭(zhēng)取信息權(quán)，沉淀專業(yè)判斷力

用戶常用路徑走查：用戶視角熟識(shí)產(chǎn)品，為后續(xù)的體驗(yàn)溝通完善背景信息。

前期可行性探索：嘗試痛點(diǎn)與想法的機(jī)會(huì)點(diǎn)落地，換取內(nèi)部動(dòng)作機(jī)制信息。

業(yè)務(wù)信息背景收集：了解業(yè)務(wù)的方向，明確區(qū)分關(guān)鍵問題，權(quán)重分配和優(yōu)先級(jí)信息。

△ 圖1：快速搭建原型， 進(jìn)行全鏈路體驗(yàn)走查

Step2：追求更有效的思考維度

關(guān)鍵行為提?。涸诙噍喌臏贤ê?，獲取多方的信息，區(qū)分出用戶的關(guān)鍵行為，提升方案有效性。

路徑量化分析：想法可能會(huì)出現(xiàn)很多，但要量化問題的體量，才能有效分配資源，游說合作方共同達(dá)成目標(biāo)。體驗(yàn)?zāi)芏攘?，也能幫助合作方共享利益，了解投入與產(chǎn)出效果比。

現(xiàn)況優(yōu)化探索：產(chǎn)品是基于不同的場(chǎng)景目標(biāo)，生命周期沉淀出當(dāng)前的形態(tài)，現(xiàn)況是在時(shí)間上進(jìn)行切片分析，過去的設(shè)計(jì)決策是階段性正確，所以定期進(jìn)行現(xiàn)況走查，可以保持設(shè)計(jì)與用戶習(xí)慣預(yù)期相符。像經(jīng)營(yíng)一家酒店一樣，設(shè)備是會(huì)過時(shí)的，保持良好體驗(yàn)需要定期更新迭代。

△ 圖2：原型進(jìn)行溝通， 獲取各方信息完善

Step3：扎深現(xiàn)在建立觀點(diǎn)，提供前瞻性的增長(zhǎng)洞見

連續(xù)咨詢對(duì)話能力：了解用戶體驗(yàn)與產(chǎn)品運(yùn)作，ChatBot 常見痛點(diǎn)在概率命中由一個(gè)個(gè) BadCase 提案來完善。所以，人工智能的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)與傳統(tǒng)網(wǎng)站不同，不只有單一的用戶中心思考，這樣不能達(dá)成體驗(yàn)的有效增長(zhǎng)。

智能體驗(yàn)設(shè)計(jì)需考慮的是三方用戶，提問方/需求側(cè)（消費(fèi)者），連接方/配置側(cè)（算法），回答方/供應(yīng)側(cè)（商家/平臺(tái)）。UCD 的思考需要多維度的考慮互相的增長(zhǎng)協(xié)同，才能產(chǎn)生最終的理想體驗(yàn)。

△ 圖3：UCD第三個(gè)用戶，算法

創(chuàng)新探索，擴(kuò)充未來可行性：設(shè)計(jì)的過程會(huì)遇見機(jī)會(huì)點(diǎn)和想法，產(chǎn)品的產(chǎn)生由想像力開始，用戶只能說出更快的馬，想不出汽車的可能。了解技術(shù)，遇見痛點(diǎn)，能輸出更多的設(shè)計(jì)解決可能性。

△ 圖4：提案解決算法端的用戶痛點(diǎn)，提升消費(fèi)者端的智能有效性

三、設(shè)計(jì)師的DAU，1到N

1. DAU的意義是什么？

有多少用戶需要你的產(chǎn)品，如果是一個(gè)人，就是有多少人需要你的專業(yè)服務(wù)。

再進(jìn)一步是什么？

市場(chǎng)不只有你這個(gè)產(chǎn)品，用戶替換你的成本是多少，定義了你的市場(chǎng)價(jià)值。如果是一個(gè)人， 就是有多少人可以取代你的角色。

2. 產(chǎn)品是怎么生存的？

建立生態(tài)系統(tǒng)，淘寶和支付寶綁定，想上網(wǎng)逛一下，買東西。淘寶占了不可取代的位置，而支付寶占了支付習(xí)慣，用戶心智固化，不能支付寶的零售又反哺淘寶的不可替代。相互協(xié)同，達(dá)成體驗(yàn)生態(tài)閉環(huán)。

進(jìn)而一步步由此基點(diǎn)出發(fā)，生活服務(wù)消費(fèi)，商品零售消費(fèi)，也連接成更大的網(wǎng)絡(luò)觸點(diǎn)，達(dá)至用戶替換成本高門檻。放遠(yuǎn)一些，通用電器、微軟、Apple 等的護(hù)城河道的體驗(yàn)增長(zhǎng)也相似。

3. 所以，如果是一個(gè)人是怎么的啟示？

建立專業(yè)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，你的連接觸點(diǎn)復(fù)雜度決定你的替代成本。度量產(chǎn)品的影響力是用戶量、活躍用戶、粉絲數(shù)。

4. 如果是一個(gè)人，度量影響力是什么？

設(shè)計(jì)領(lǐng)導(dǎo)力：

• 內(nèi)部：推動(dòng)各合作方，達(dá)成體驗(yàn)增長(zhǎng)的能力；
• 外部：對(duì)外分享或合作，達(dá)成專業(yè)增長(zhǎng)；
• 專業(yè)：沉淀設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，通過可復(fù)制方法， 達(dá)成杠桿性解決方案。

5. 故事分享：推進(jìn)三方用戶， ChatBot主路徑體驗(yàn)優(yōu)化

6. 前期技術(shù)理解， 掌握設(shè)計(jì)可能性。

7. 人工智能是黑盒子，網(wǎng)狀神經(jīng)-樹狀結(jié)構(gòu)-線狀表現(xiàn)。

陳列式產(chǎn)品是樹狀結(jié)構(gòu)，盒子包著盒子，花點(diǎn)時(shí)間你總能搞清楚誰包著誰，邏輯清晰路徑分明。而 ChatBot 用的是標(biāo)簽結(jié)構(gòu)，大部分用戶要找的盒子都是貼上標(biāo)簽扁平路徑放著，按意圖概率命中路徑到達(dá)盒子的。

黑盒中間的路徑是怎么走，連開發(fā)技術(shù)的算法也可能搞不清，技術(shù)對(duì)輸出是否符合用戶輸入的預(yù)期，打上正確與否的標(biāo)簽，交付一個(gè)理想的置信值，輸出對(duì)話式的一句句線狀表現(xiàn)形態(tài)。

△ 圖5：手淘的陳列式樹狀結(jié)構(gòu)

首頁-出行-杭州-酒店，盒子包著盒子，絕對(duì)邏輯。用戶切換意圖由主觀操作，判斷決策由用戶點(diǎn)擊。

△ 圖6：ChatBot

客服小蜜的對(duì)話式網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，網(wǎng)狀神經(jīng)分析意圖解析，上下文理解，命中樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行對(duì)話互動(dòng)，輸出線狀話術(shù)及答案表現(xiàn)。用戶切換意圖由機(jī)器概率分析，判斷決策由對(duì)話觸發(fā)。注意力資源由機(jī)器人協(xié)助下， 最大化集中在當(dāng)前話題上。

以上， 陳述的是理想的情況。

8. 第三個(gè)用戶的痛點(diǎn)，算法意圖串流

機(jī)器的設(shè)計(jì)由很多段劇本串聯(lián)投放在一個(gè)池子中，一個(gè)個(gè)盒子扁平放著，由不同的引擎計(jì)算最大概率的意圖命中。

△ 圖7：用戶在詢問酒店的情景

問到評(píng)分高時(shí)，機(jī)器出現(xiàn)意圖跳轉(zhuǎn)，到了售后評(píng)分的命中。

新時(shí)代的技術(shù)學(xué)習(xí)，舊時(shí)代的匠人精神。

平面印刷時(shí)代要成就大師級(jí)作品沒有完全不懂 Pantone，凹版凸版，柯式印刷等專業(yè)技術(shù)。同樣，智能時(shí)代想提升專業(yè)水平，上一些入門概念的課，了解機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，置信度原理。

△ 圖8：例如Google的機(jī)器學(xué)習(xí)，吳恩達(dá)的公開課，學(xué)習(xí)入門的原理和關(guān)鍵詞

△ 圖9：因此我們?cè)O(shè)計(jì)聯(lián)合算法進(jìn)行相關(guān)的交互模式分隔設(shè)計(jì)。（具體故事待續(xù)）

總結(jié)

增長(zhǎng)真理，個(gè)人、組織、企業(yè)、文明以至基因，終歸意圖都是增長(zhǎng)。

不能在物種演化過程中生存的，必將淘汰。為了生存，只能在環(huán)境變化中持續(xù)增長(zhǎng)。加速變化的時(shí)代，以學(xué)習(xí)應(yīng)變?cè)鲩L(zhǎng)。設(shè)計(jì)師和人工智能的關(guān)系是「如果你沒反應(yīng)， 你可能將沒機(jī)會(huì)反應(yīng)」， 窗口期比以往更急速，學(xué)習(xí)是抓上這班車不可缺少的品質(zhì)。

期待我們能一起追上智能時(shí)代。

圖片素材作者：Jack Daly

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