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AI 生成火了之后,重新預測 2023 年的 UX 設計趨勢

2023-03-10 20:52 作者:張小楓聊設計  | 我要投稿


2023 年,我們看到人工智能(AI)和機器學習(ML)的快速進步,極大地推動了設計進程,甚至將發(fā)展速度停滯的聊天機器人(Chatbot)和語音界面設計(VUI)往前推動了一大步。

與此同時,我們對于通用化設計、包容性設計和可訪問設計也提出了更高的要求,用戶的視覺吸引力閾值不斷提高,如何使用可視化數(shù)據(jù)來強化敘事,也成了當下熱門的設計方向。

設計領域的革命性轉變正在發(fā)生,下面我們重新梳理一下 2023 年的 UX 設計趨勢。

1、生成式 AI 介入并強化設計

人工智能(AI)席卷全球已經(jīng)是不爭的事實,ChatGPT 上線僅一個月,月活躍用戶(MAU)就已經(jīng)突破 1 億,這也意味著它成為了史上增速最快的互聯(lián)網(wǎng)應用!而它也重新證明了生成式 AI 的價值,它可以借助機器學習的算法來創(chuàng)建原創(chuàng)內(nèi)容,從圖片、視頻到文本和音頻均可。這種快速生成內(nèi)容的能力使得它足以改變許多設計的過程,從產(chǎn)品設計、軟件開發(fā)到廣告設計、建筑設計和游戲設計。

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雖然 AI 在產(chǎn)品設計的過程中,所完成的部分并非完全原創(chuàng)性的(比如生成配色方案),但是用戶體驗設計師將會在 2023 年越來越多地將 AI 融入到設計過程中,生成式 AI 也將會協(xié)助設計師輸出越來越多的內(nèi)容組件,從文案到視覺元素,甚至參與到設計迭代和設計驗證當中來。

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AI 生成工具的市場正在迅速擴大,Adobe 已經(jīng)將 AI 生成技術接駁入自家的軟件和服務當中,比如 Photoshop 的內(nèi)容感知填充、面部感知液化,以及 Illustrator 當中的全局編輯等功能,都用到了 AI 技術。我們對于設計工具的這種迭代升級感到興奮,它們將會極大地提高我們的設計生產(chǎn)力,并且輸出更高質量的內(nèi)容。

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在設計當中運用人工智能和機器學習目前僅僅只是開始,AI 生成的各種內(nèi)容和組件還會不斷增加,今后會有越來越多的內(nèi)容將會由 AI 定義、組織、管理和交付,對于設計師而言,我們有必要理解這些新的范式,了解如何借助它來塑造我們的設計,開發(fā)數(shù)字產(chǎn)品和服務,讓它們在我們未來的設計當中發(fā)揮更大的作用。

展望未來,我們需要組織員工和客戶圍繞 AI 生成內(nèi)容來探討其中所涉及到的道德問題和安全問題,盡量保持透明。AI 生成展現(xiàn)出巨大的潛力,如果我們無法互相信任并且進行良好的管理,它將無法發(fā)揮其巨大的潛力。

2、混合現(xiàn)實+增強現(xiàn)實

之前我們曾經(jīng)預測,AR 和 VR 領域將會出現(xiàn)沉浸感、定制化更強的產(chǎn)品,但是 VR 實際上依然還需要足夠長的時間才能得到主流市場的認可,尤其當元宇宙依然處于起步階段。就目前來看,混合現(xiàn)實(MR)和 AR 的結合,將會是未來幾年的主流。

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MR 以我們生活的空間為載體,讓我們可以在熟悉的環(huán)境中和朋友、家人和虛擬的 3D 元素互動,將物理世界和數(shù)字世界合二為一。MR 和 AR 類似,但是它們會和周圍環(huán)境融合更好,計算機通過掃描環(huán)境,將數(shù)字體驗自然無縫地添加到現(xiàn)實世界中。

移動端 AR 是目前社交媒體上最主流的混合現(xiàn)實方案,很多用戶甚至沒有意識到他們在 Instagram 和 Facebook 拍的視頻就是 AR 和 MR 的應用。

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但是,真正的 MR 體驗需要借助 MR 眼鏡/頭戴顯示器才能完整感知到,而 AR 的要求則沒那么高,通常只需要移動設備就行。全球有超過 50 億用戶擁有可訪問 AR 內(nèi)容的移動設備,但是購買昂貴 MR 眼鏡的用戶則要少太多,而且 MR 眼鏡依然處于相當早期的階段。

但是可以確定的是,MR 的潛力巨大,Magic Leap 的可穿戴設備已經(jīng)證明了這一點。不過這類設備在硬件和軟件層面上依然有很大的改進空間, MR 大規(guī)模普及僅僅只是時間問題。

MR 引人矚目的效果是進一步促進現(xiàn)實世界數(shù)字化的必由之路,它的接受度必然會越來越高,尤其是在營銷和信息傳遞層面上。

身為設計師,我們有必要深入考慮 MR 的交互會如何發(fā)展,怎樣實現(xiàn)更好的效果,為接下來現(xiàn)實和虛擬融合而做好準備。

3、基于人工智能的聊天機器人

隨著人工智能介入越來越多的領域,用戶對于原本停滯的聊天機器人有了更高的期望值。用戶希望聊天機器人提供和真人溝通近似的體驗,不想再遭遇答非所問的情況。而 ChatGPT 的出現(xiàn),讓聊天機器人的未來發(fā)展前景變得更加光明,2023年可能會有更多更加智能的聊天機器人集成到 APP 和網(wǎng)站中。

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用戶對于客戶服務的要求是越來越高了,各大科技公司也在今年顯著加大在人工智能、機器學習和聊天機器人上的研發(fā)投入。聊天機器人將會擁有更強的自然語言識別能力,對語法的掌握會更好,了解更復雜的詞匯,有更強的解釋和糾錯的能力。

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4、語音交互/語音搜索

同樣受益于當下人工智能的快速發(fā)展,語音交互和語音用戶界面(VUI)也重新成為充滿前景的趨勢。蘋果重啟了 HomePod 產(chǎn)品線,是蘋果這家頭部企業(yè)對于 VUI 重新重視起來的重要標志。

用戶對于語音轉文本和語音搜索的使用頻率也正在提高,許多消費者開始熱衷于借助語音輸入,來搜索產(chǎn)品、在線查詢、獲得購買決策,這也促使企業(yè)更加關注 VUI 在移動端設備上的使用。優(yōu)質的 VUI 能夠極大的提升產(chǎn)品本身的包容性和可用性,能否準確識別不同語音和不同口音,能否給出對應的優(yōu)質回復,都是決定因素。

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令人驚訝的是,65% 的千禧一代和 Z 世代用戶每天至少會使用 1 次語音輸入來進行搜索,71% 的智能設備用戶則表示,今年將會更多使用語音輸入而不是手動打字。語音搜索正在快速發(fā)展,Google Voice、Apple Siri 和亞馬遜的 Alexa 語音助手正在變得越來越受歡迎。

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VUI 在 2023 年應該會有較大發(fā)展,它可以在沒有屏幕的情況下,幫助用戶瀏覽復雜的數(shù)字內(nèi)容,是網(wǎng)站和 APP 用戶體驗的重要補充。對于今年想要做語音交互設計的設計師而言,下面幾點是關鍵:

  • 為 VUI 產(chǎn)品塑造角色,讓產(chǎn)品角色和用戶做互動

  • 讓語音交互足夠簡單

  • 要確認每個任務完成的時間

  • 創(chuàng)建一個強大的糾錯機制

  • 擁有額外的強大的安全保護機制

5、無按鈕用戶界面

極簡主義一直在流行,而無按鈕 UI 設計則是極簡主義推進下的一個重要趨勢。雖然 VUI 、手勢交互、聊天機器人也算是某種意義上的無按鈕UI,但是此刻我們說的是傳統(tǒng)的 UI 界面的「去按鈕化」。

無按鈕 UI 其實我們都接觸過,它出現(xiàn)的頻率比我們想象中要多,今天絕大多數(shù)的移動端設備都或多或少地用到了它,比如 iPhone 的快速設置界面當中,有很多使用點擊、滑動來實現(xiàn)的功能。

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在越來越多的 UI 界面當中,按鈕可能是多余的。比如當某個卡片承載單一的功能或操作的時候,點擊卡片本身就能實現(xiàn)功能,也就無需添加按鈕了。無按鈕 UI 界面不僅會越來越多地應用到各種 APP 和場景,而且是可以和人工智能結合起來,來強化用戶體驗的。人工智能和 UI 的結合之下,界面和用戶的意圖將會結合得更好,界面了解用戶的意圖,固定的、單一的按鈕則更少出現(xiàn)在 UI 當中。

6、「最小可愛模型」

我們肯定都聽說過「最小可行產(chǎn)品(MVP)」和「最小適銷產(chǎn)品(MMP)」,不過 2023 年最有可能會流行的,是「最小可愛產(chǎn)品(MLP)」。

MVP 和 MMP 已經(jīng)在產(chǎn)品設計領域流行 20 年了,但是如今的用戶已經(jīng)不會被簡單的產(chǎn)品所打動了。更先進的技術和工具,讓產(chǎn)品設計可以更加成熟,而新一代的數(shù)字原住民對于數(shù)字產(chǎn)品的美感、情感連接,提出了更高的要求。

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現(xiàn)如今的很多數(shù)字產(chǎn)品,都有年輕的數(shù)字原住民參與到其中,如果我們想要讓產(chǎn)品有競爭力,就必須達到新的水準。最小可愛模型就是新的標準,初創(chuàng)公司和團隊按照這種策略來創(chuàng)造的產(chǎn)品,會有著更好的產(chǎn)品體驗,并且為用戶所喜愛,而不是僅具備可用性的 MVP。

如果你想要創(chuàng)建 MLP,那么你需要深入了解用戶關心什么,用戶所面臨的問題,以及他們的需求,了解如何讓他們的生活更美好。將用戶體驗作為一個整體來考慮,力圖讓產(chǎn)品的每個環(huán)節(jié)和階段都顯得足夠有愛。用戶不僅會購買你的產(chǎn)品和服務,還希望看到你的公司能夠蓬勃發(fā)展。

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然后,想要構建 MLP 并不容易。一個 MLP 會打破市場現(xiàn)有的格局,你的產(chǎn)品和品牌也會比同行更加具有辨識度,但是想要達成這個目標,你需要在構建產(chǎn)品和設計 UX 策略的時候做更多取舍,創(chuàng)建 MLP 要比創(chuàng)建 MVP 花費更長的時間,成本更加高昂。另外,創(chuàng)建 MLP 需要更多跨產(chǎn)品、跨領域的專業(yè)知識,從早期早期階段到落地部署,產(chǎn)品團隊同樣需要數(shù)字營銷/品牌知識,了解CX、用戶研究和客戶服務。

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由于競爭激烈,每天都有新的初創(chuàng)公司進入市場,開發(fā) MLP 而非 MVP/MMP 將會是初創(chuàng)公司應得競爭的關鍵策略。


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