Category: AI

I. 引言 生成式人工智慧（Generative AI）深刻改變了我們的生活和工作，同樣地，它在設計領域引發了一場革命。這不僅僅是技術演進，更是重新思考設計過程的創新。通過人工智慧，我們可以提升設計效率。我將寫一系列文章來探討人工智慧在設計過程中扮演的角色以及對設計師未來的影響。在深入探討人工智慧如何影響設計之前，讓我們釐清人工智慧的基本概念，並理解機器學習和深度學習等術語。 II. 人工智慧的基本概念 人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）是一個廣泛的領域，包括機器學習和深度學習。機器學習使系統能夠從數據中學習，而深度學習利用多層神經網絡進行自主學習，開啟了新的設計可能性。 人工智慧（AI）：AI指的是機器模擬人類智能。它包括各種技術和方法，旨在使機器能夠模擬人類的感知、學習、理解、解決問題以及在需要人類智能的任務中進行自主操作。 機器學習（ML）：ML是AI的一個分支，其中機器通過學習從數據中提取模式，消除了對明確編程的需求。ML廣泛應用於各個領域，如圖像識別、語音識別和推薦系統，其中模型被訓練以預測未知數據的結果。 深度學習（DL）：DL是機器學習的一個子集，它使用多層神經網絡模擬人腦神經元的結構，實現更複雜的模式識別和任務解決。DL在圖像和語音識別、自然語言處理等方面取得了顯著成功。 生成式人工智慧（Generative AI）：生成式人工智慧利用深度學習通過學習現有內容的結構和特徵生成新內容。它可應用於文本生成、圖像和影片創建以及風格轉換等各個領域。 III. 人工智慧引領人機互動的轉變 過去，視覺設計涉及通過命令與計算機互動。有了人工智慧，我們不再需要用滑鼠和鍵盤在繪圖軟體上辛苦繪製。相反，我們可以告訴人工智慧我們想要的結果，要求它實現。這種從基於命令的互動設計轉向基於意圖的結果規定使設計過程更加有效率和直覺。 即使給予人工智慧指示，也不能保證立即獲得結果。掌握準確的提示將成為所有工作者的重要技能。現在，出現了一個新的職稱：AI提示工程師或AI密語者。該角色專注於製作有效的提示，以確保實現期望的結果。此外，許多人工智慧工具的可用性還有改進的空間，這為製作更加用戶友好的人工智慧工具提供了重要的設計機會。 人工智慧在設計領域的應用可以分為兩個方面。一方面，它涉及指導人工智慧實現期望的設計結果。另一方面，人工智慧可以充當協作夥伴，與設計師合作解決問題。這種雙重角色展示了人工智慧的靈活性和多樣性。 IV. 在設計過程中利用人工智慧 人工智慧不僅是一種設計工具，還是研究、構想和用戶界面設計中的強大助手。它可以幫助識別用戶模式，激發靈感，生成新的刺激，並改進設計過程。人工智慧擅長分析和組織大量數據，有助於減少重複任務。以下是我們如何在產品設計和開發的各個階段利用人工智慧： 研究階段：在早期研究階段，諮詢ChatGPT以獲取意見以編制研究概要。使用ChatGPT提供訪談大綱，甚至是訪談腳本。像Otter.ai這樣的人工智慧工具可以將影片或音檔記錄轉換為文字文件，以便更容易進行分析。在後期階段，人工智慧可以總結研究，生成問題陳述，分類文件，識別重複問題，並發現用戶行為模式。FigJam和Miro都具有類似的功能，它們甚至可以協助我們進行設計綜合，將研究數據轉化為見解或可操作的設計原則。 構想階段：在開始研究之前，使用人工智慧創建原型人物誌（Proto-Persona），以了解潛在使用者的挑戰和目標。我們還可以使用人工智慧基於研究數據輸入來構建人物。在研究後，我們可以請ChatGPT精煉HWM問題，協助頭腦風暴和生成想法。人工智慧還可以幫助分類和組織人類生成的頭腦風暴想法。 設計階段：使用工具如Visily輕鬆創建線框或允許人工智慧協助從粗略草稿中創建詳細的UI介面。Uizard可以掃描手繪草稿，將其轉換為UI畫面，或掃描現有的模型和截圖，將其轉換為可編輯的文件。還有許多將文本轉換為圖像生成UI的Figma的人工智慧插件。人工智慧還可以協助生成圖像（例如Midjourney、Dall-E、Adobe Firefly）並提供文案建議，增強設計效率。 測試和驗證階段：用於使用者測試的傳統線上研究工具，如UserTesting和Maze，已經在其產品中引入了人工智慧。人工智慧可以幫助重新表達引導問題以使其更中立，或提示追加問題並快速總結定性研究結果。Attention Insight等工具可以預測使用者的注意力。值得注意的是，當前基於文字輸入的生成式人工智慧工具可能無法有效識別非言語形式的虛偽表達，如視覺或聲音輸入。仍然需要人類的辨別能力。未來在處理影片輸入、識別面部表情並進行全面判斷的人工智慧研究工具的進展將提升研究的完整性。 Revolutionising Design: How Generative AI Tools Are Transforming UI & UX V. 人工智慧的限制和挑戰 儘管人工智慧在設計中具有巨大的潛力，我們必須承認它的限制。人工智慧目前難以應對涉及人類心理學、教育、背景和需求等多樣背景的複雜問題。此外，人工智慧缺乏同情心和獨特的創造力，使得人類設計師的角色不可或缺。此外，生成式人工智慧可能產生不準確的結果，創造虛構的新聞或文學，產生圖像中的幻覺 人工智慧也可能存有以下偏見： 系統層面（歷史、社會等）：人工智慧系統中的偏見通常源於歷史和社會的不平等。過去社會的偏見和不公正可能反映在數據中，影響模型的訓練。例如，邊緣社會群體可能有不完整或有偏見的數據，對模型性能產生負面影響。解決這個問題需要檢視歷史和社會的不公正，確保資料庫的平衡和公正。 人類層面（個人或群體）：開發者的觀點和價值觀可能會導致人工智慧模型的偏見。個人或群體層面的預設概念可能導致模型設計和訓練的不公平對待。開發者需要承認他們的價值觀和潛在的偏見，以確保模型的公平性。考慮多元的觀點有助於減少偏見，在使用基於網路有偏見數據訓練的人工智慧工具時需要謹慎。 統計層面：各種偏見可能影響統計數據處理。偏見可能來自狹隘的數據選擇、數據處理中的主觀解釋或抽樣誤差。在統計數據處理階段，仔細考慮方法的客觀性，避免抽樣誤差，對於獲得更具代表性的結果至關重要。 應對這些挑戰需要檢視歷史和社會不公正，確保資料庫的平衡和公正，承認開發者的價值觀，並考慮多元的觀點。 在使用人工智慧時，避免隱私漏洞至關重要。數據輸入，尤其是敏感資訊，可能被用作人工智慧的訓練數據。因此，有必要避免使用商業機密、個人隱私資料，或在人工智慧工具設定中啟用訓練功能。 VI. 結論 將人工智慧融入設計不僅可以加速決策過程，處理龐大的資訊量，減輕認知負擔，更能使設計師更專注於有意義的工作。人工智慧與設計的融合正在塑造未來的設計世界。雖然人工智慧不會取代設計師，但那些能夠巧妙運用人工智慧的人將引領未來。讓我們擁抱這場設計革命，共同創造一個更具創意和高效的人工智慧設計未來。 歡迎追蹤