无疑，现在的生成式AI产品还谈不上易用性，它更像是一个技术能力的展现，虽然很强大，但真的谈不上好用，更谈不上易用。现在所有的产品都像在固有的架构上用胶水粘上了AI功能，这并不符合产品设计的基本逻辑。

我们相信新的AI时代，会有新的交互架构出来，就好像移动互联网的交互被iPhone重新定义一样，生成式AI产品，也肯定不仅仅是一个对话框和对话界面那么简单。

所以我们h Creative团队的产品体验专家，在最近一个月的用户研究过程中，结合固有的产品经验，做几个如下的判断，供大家参考：

1.会和人类“寒暄”的AI才是好AI

对着ChatGPT的输入框发呆，在我们的观察中是广泛的，他们的普遍问题是：“我该问GPT什么？”  或  “我该怎么问它问题？”

你一定有过那样的体验，就是和不合适的人在一起，可能一句话都说不出来，而当面对一个知心人时，两个人常常妙语连珠，所以我想，我们和AI也是类似的道理。

所以，紧密结合场景的对用户命令方向的提示，也就是在用户触发AI生成内容之前，一个结合场景需求的推荐体系可能是重要的。

这就有点像当时今日头条的逻辑，当用户面对一个搜索框的时候，很多时候可能只有一个隐隐约约的需求在浮现，但并不能立刻反映成触发词，甚至说，如何对AI提问，也是一个能力，那么结合场景的推荐体系，会是大大提效的关键。

从这个角度说，一个会和人类寒暄的AI，易用性才够好？

好吧，我开始理解，为什么人类见面要礼貌性地寒暄，那是为了对方能更好地Generate。

2.懂流程，与人无缝配合

AI一定要懂工作流程，才能真正成为趁手的兵器，而现在感觉只是一个能粗糙解决很多问题的锤子。

就好像midjourney确实能够代替一部分设计工作，但具体如果能成为生产力工具，那还需要真正的去理解各行各业的图形工作流中，什么才是最需要AI做的，什么会适合人。

比如在UI设计的过程中，设计师常用的双钻模型，在两次发散的流程里，AI是最有价值的，而当收拢的过程中，人类的选择和微调的能力会更好，那么在这个配合的过程里，显然现在Midjourney只能够叫做一把剪刀，但人类可能需要的是一套斧钺钩叉。

所以我相信各行各业还是会有自己懂流程的工具，而那绝对不是一个集大成者就是最好的，细分仍然存在。

那未来会不会出现集大成者？很有可能，但那将会是很远的事了。

3.不仅AI生成，更是AI刻刀

任何一个优秀的工作，都不能是粗糙的大感觉对就对了，还需要精雕细琢。

无论是文字、策划、设计、方略、组织设计等等，而对于每次AI生成的作品的微调能力，将是一个工具能力的关键。

每个设计者不仅能用AI生成作品，还需要能手持刻刀，让这个成品真正可用。

其实就设计来说，我的每一个产出，都是一个从粗旷到逐渐精细的过程，而粗旷的过程确定大逻辑，精细的过程要选择像素级别的取舍。

而一个能够把任何生成内容都参数化的AI工具，是重中之重，因为只有这样才能变成真正适合人类匠心的生产力。

文章的每句的语气微调，设计图的分层修改，一段动画光影的处理，一个策略的公式选择和曲线测算调整。。

让每个创造者不仅有超级大脑，还手持万能刻刀，这将是真正的生产力助手。

4.未来产品一定不是现在的样子

和移动互联网时代不同的是，AI产品的任务分发效率和扩展性无疑是更好的，那么让用户手动点选的方式，可能会以一个单一任务的方式去开启串行、并行、网络任务，故所有的移动互联网产品，是可以根据这个趋势思考重新架构一次自己的产品，甚至是业务流程。

而在重新架构的过程里，以下几个方面是可以考虑的：

实时性：更快地响应现实场景，而不是等待反馈。

自动化：更自动地完成任务，而不是全程需要用户参与。

预测能力：更好地提前准备好场景功能，而不是等待人去触发。

可扩展性：基于现有的功能架构可以更好地嫁接，而不是需要高成本迭代的。

从这几个角度，重新理解用户需求和产品架构，是每个团队需要重新做的。

5.图文输出可能会成为过去

什么是一个信息最高效的沟通？是两个有相同经历体验的人，用一个眼神，就已经说了千言万语。

所以AI的输出，其实应该不仅仅是图形、视频、文字，更应该是客户懂的体验剧情，是一个基于某个主题的互动式Mini GPT，是一个能把复杂逻辑说清的故事动画...总之，干瘪的文字和图形可能只是开始，而未来，所有的输出都应该是一种充分的互动，去交付沉浸体验，从而高效地让人感同身受并且明白，而不仅仅是局限在固有的媒体形式中。

我一度认为人类的文字是低效的，而终于因为新工具，也许人类可以放弃文字去传递信息了。我们未来人与人之间可能不需要签字，而是心中的某一种感受。当这种感受出现，即认可那就是我的承诺。

文明也许结束，而到来的是 数明？

扯远了。

6.不仅是人的协作，更是AI的协作

在超级大一统出来之前，多个品类工具之间的AI协作是重要的，那么多种AI能够在语义传递和结果传递上遵循统一的逻辑，就像3C产品的接口标准一样，是重要的。

智能硬件、大数据文件、手机、家电、家居、汽车、智能穿戴，在多个场景和维度上无缝切换，AI协作与结果的传递会是个关键。

这里的关键是，会有一个统一的助手吗？我觉得还是很难，因为一定还是会在不同垂类在跨产业和跨软硬件的过程中有不同的产品，那么协商一个标准接口，可能会是一个大概率的事情。

所以，把AI的种种生产，结构化的封装并让他人快速调用，仍然是一个重要的能力。

我相信大一统平台，没有那么快，即使现在微软仿佛在前列。（以后有机会单聊这个推演）

7.AI时代的“更自由输入”

那么和输出一样，在输入上，可能不光要依赖于人的文本图像输出，还要依赖于数据能力和多项传感器，把人和场景加在一起，整合输入，从而得出人们更需要的答案。

比如每个人可以轻松截取一段自己生活中的数据，进行输入，或者一段家中智能家居的整合数据进行输入，从而得到一段AI对于家中生活的建议。

总之，自由的多种类的场景数据输入，而不仅仅依赖于用户的手打触发，那将是更高效和更准确的存在。

8.突破现有APP的交互架构

在2007年乔布斯主持的第一代iPhone发布会上，认为iPhone最大的交互创新就是用了可以根据场景不断变化的触屏，而不用让一个傻乎乎的键盘出现在手机的底端。

新技术和场景，总会带来UI的革新。

而现在AI的产品本质上，还在依赖上一代产品的交互架构和控件，这是一种制约。

APP的控件是否要更自由适配？APP的数据是否需要更开放？内容和可交互的控件是否要更灵活？- 这都是要回答的问题。

所以公司与公司之间的数据互通，很有可能会需要成为一种新的商业规则。也因为这种商业规则建立了，基于AI的串联APP能力的功能才能真正的得以在交互层实现，甚至跨设备实现。

那么radio button，drop/down list，input ，button...这些控件很有可能被重新再次拆解。我希望新一代的交互设计师是大胆的，是革新问题驱动的，而不要被过去的交互架构困住了创新头脑。

对于交互设计来说，一切都在前夜。

9.快速用户训练

我们在各类AI产品的使用中，总希望能快速的生成属于自己的，或者某个主体的克隆，而这个克隆则会快速的拆解掉一大部分重复的工作，让用户的时间被释放。

比如我们可以快速训练一个符合自己工作习惯的文档生成模版，这个模版只适合用户自己，并能够根据用户的习惯自行调整。

比如根据用户一段时间的习惯，创作方向的调整，也就是让AI助手的风格可以根据用户的要求调整模式。

总之，用户可以快速根据一个数据集合和传感器集合，训练一个符合短期模式的AI助手，将会是一个重大提升效率的方式。

10.安全

AI时代，安全应该是全方位的革新，但那个话题会太大了，我不想在这样一篇短文里涉及。

我只想说，如果希望用户可以放心使用你的产品，无论是TOB还是TOC，明确的隐私安全和产权安全策略可能是非常重要的。

否则用户可能会因为自己的信息安全以及创作安全有所保留，再或者他们一定会选择那些更清晰的平台，因为规则明确性往往是一个平台和工具长期发展的关键要义。

而对于2B的产品更是如此，商业的多样性是整个大系统得意得以持续创新的关键，而一个没有边界感的AI模型则是所有企业的甚至是系统的敌人。

所以明确的规则，比浑水摸鱼，要更持久得多。

当然当规则如何制定看不清时，可以有一段模糊的时间，但这绝不是稳健发展产品的策略，而只是权宜之计。

如果一个统一大模型并不能保证个体创造的知识产权和隐私，那么它也一定会是不长久的，它就有可能变成智识的“乌托邦”

｜

以上是我在用户研究和观察他人以及结合自己使用AI产品的一些笔记，并没有太过于超前，都是可实现的可能。

有趣的是，这篇文章的架构写在1个月以前，今天看有些主题就已经有些过时。

在2023年，可能睡一觉，你就已经被新工具落下了，发展飞快。

但我们不必焦虑，因为认识到人类的有有限性，也是人类的成熟和价值之一。

因为我们的有限性，才会让我们有取舍。

当我们取舍的那一瞬间，人性彰显，并无遗憾。

以上。