作为一名产品设计师，面临数字界面设计变革，我们再一次站在十字路口。随着 AI 技术的兴起，对数字产品的影响，现有的产品界面的布局、按钮和流程将重新解构。同时，我们需要考虑用户如何与智能进行协作，这一个新课题。AI 工具正快速融入到每个人的日常生活和工作，比如：电子邮件、设计工具、办公套件等等，这也促使 UX/UI 设计师的角色定位开始迅速改变。
现在我们更多讨论的问题不再是 “这个按钮应该放在哪里更好？”，而是 “我们如何让用户引导、优化并信任一个智能系统？”
接下来，我们一起探讨基于 AI 技术的数字界面与传统数字界面的差异？为正在应对这一变革的产品设计师提供一些独特见解、实际案例以及实用建议。...
1.以行动为导向 vs 静态界面
传统用户界面基于名词，比如：菜单、设置、按钮等。而 AI 用户界面正朝着基于动词，以行动为导向的模式转变。
示例：AI 用户界面可能不会给用户一个 “日历” 按钮，而是根据邮件线程询问：“您想在下周二上午 10 点与益达安排一场会议吗？
实际案例：Gmail 的智能回复和智能撰写功能利用预测算法，根据邮件内容给出完整回复建议。用户不需要从固定按钮中选择，而是对建议做出反馈。
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2.自适应界面：情境化用户界面
AI 驱动的界面会适应用户当前的任务，而不单单展示相关工具。
示例：在文档编辑器中，如果用户正在撰写一份合同，用户界面可能会显示诸如 “添加法律条款” 或 “检查合规性” 等建议，而不是通用的工具栏。
实际案例：Zuni 电子邮件客户端会根据邮件内容自动提供情境化建议，如 “总结此邮件线程” 或 “回复会议提案”。
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3.将提示作为交互元素
提示不再是被动的输入框。而是用户交互的核心部分，AI 会解读并依据自然语言指令采取行动。
示例：想象一下，在一个 AI 设计工具中，用户输入 “让这个屏幕更简约”，用户界面会展示（运行过程透明）并将做出的更改，让用户可以接受、调整或拒绝每一项。
实际案例：ChatGPT、Midjourney 和 Adobe Firefly 会根据提示片段展示预览或部分输出内容，并允许优化，构建起双向交互模型。
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4.通过透明度实现可解释性与信任
如果用户了解 AI 技术（黑盒）的工作原理、所知信息以及信息来源，他们就更有可能信任 AI 工具。
示例：AI 给出一个医疗治疗方案，用户需要知道其来源（临床研究？学术期刊？等等），以及可信度展示。
实际案例：Perplexity AI 对其做出的每一项陈述都显示脚注式引用，帮助用户核实信息来源。
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5.反馈循环：随时间优化 AI 的输出很少能做到完美
数字界面应便于用户优化、重新表述或反复修改。
示例：写作助手给出一段内容，用户可以突出显示一个句子并选择 “缩短” 或 “添加统计数据”。
实际案例：Notion AI 在生成草稿后，允许进行诸如 “让它更专业” 或 “总结上述内容” 等编辑操作。
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6.人机协同控制
AI 应辅助而不是取代用户的控制权。用户始终应拥有最终决定权。
示例：AI 设计产品界面提出三种布局方案，设计师可以混合搭配组件、编辑部分内容或生成更多变体。
实际案例：Figma 的 AI Assist 允许用户应用 AI 生成的样式或布局，其中，所有内容均可编辑，确保设计师始终掌控局面。
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7.系统边界与错误
处理 AI 理解偏差的部分。界面必须能够妥善传达不确定性或错误。
示例：如果 AI 不理解用户的请求，可以提出澄清问题，而不是默默的中断任务。
实际案例：GitHub Copilot 经常回复：“我不确定您的意思，您是想在这里定义一个函数吗？”引导用户进行纠正。
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8.嵌入式 AI：工作发生之处
出色的 AI 设计会将建议融入用户的工作流程，而不是将用户引导至单独的工具。
示例：演示文稿工具中的 AI 会在用户编辑幻灯片时，直接给出更好的布局建议，而不是在侧边栏或单独的应用程序中显示。
实际案例：Cursor IDE 将 AI 直接集成到代码编辑器中，在用户工作时给出函数建议或解释代码。
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9.微交互：让用户安心
当 AI “思考” 的时候，用户需要视觉提示。微交互，比如：加载动画、进度指示器、工具提示等，能让用户了解进展情况。
示例：在生成图像时，DALL・E 会显示进度条和工具提示，解释正在发生的事情。
实际案例：Midjourney 的 Discord 界面在生成过程中以缩略图形式展示图像变体，表明系统正在工作并提供预览。
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随着 AI 技术的发展，应用也将迎来大爆发，产品设计师需要重新设计屏幕界面，需要深度设计人与智能之间的交互系统。
我们不仅仅需要优化流程，更需要建立信任、引导行为，并塑造人们对智能工具的认知。
要在 AI 产品设计体现价值，设计师必须：
超越导航思维，从行动角度思考。
进一步支持迭代、优化和反馈。
优先考虑透明度和可解释性。
平衡自动化与控制权。
尊重工作流程和情境（场景化）。
我相信，产品设计师才是 AI 产品的诠释者，将复杂的智能转化为愉悦、安全且赋予用户能力的体验。
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