打開一款外賣 APP，若點(diǎn)單流程從 “選餐 - 結(jié)算 - 付款” 變成 “選餐 - 填地址 - 選支付方式 - 確認(rèn)訂單 - 付款”，你大概率會(huì)中途放棄；使用一款辦公軟件，若常用的 “數(shù)據(jù)導(dǎo)出” 按鈕藏在三級(jí)菜單里，你會(huì)忍不住吐槽 “反人類”。這些讓用戶 “糟心” 或 “順暢” 的瞬間，背后都藏著同一個(gè)核心 ——用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)（User Experience Design）。
打開一款購(gòu)物 APP，支付頁(yè)面的按鈕寫著 “提交”，你猶豫了 —— 這是提交訂單還是提交支付信息？彈出一條錯(cuò)誤提示 “操作失敗”，你茫然了 —— 是網(wǎng)絡(luò)問題、賬號(hào)異常，還是步驟漏了？這些讓用戶 “卡殼” 的瞬間，大多不是交互或視覺設(shè)計(jì)的問題，而是被忽視的 UX 文案在 “拖后腿”。
隨著全球化浪潮席卷各行各業(yè)，越來越多產(chǎn)品試圖走出本土市場(chǎng)，卻常常在 “語言適配” 這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)遭遇滑鐵盧：中文界面里清晰緊湊的按鈕，到了俄文版本中變成滿是省略號(hào)的 “殘缺文案”；阿拉伯語 APP 的布局完全錯(cuò)亂，用戶找不到核心的 “提交” 功能；英文版本的日期格式 “MM/DD/YYYY”，讓歐洲用戶誤以為是 “日 / 月 / 年”…… 這些 “翻車” 案例背后，本質(zhì)是對(duì) “國(guó)際化（i18n）” 與 “本地化（l10n）” 的認(rèn)知偏差，以及對(duì)語種差異的設(shè)計(jì)忽視。
當(dāng)網(wǎng)站體驗(yàn)與業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密結(jié)合時(shí)，每一次界面優(yōu)化都能直接推動(dòng)用戶行為，提升企業(yè)數(shù)字化價(jià)值。
蘭亭妙微（藍(lán)藍(lán)設(shè)計(jì)）www.yn-ups.com 是一家專注而深入的界面設(shè)計(jì)公司，為期望卓越的國(guó)內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計(jì)、B端界面設(shè)計(jì)、桌面端界面設(shè)計(jì)、APP界面設(shè)計(jì)、圖標(biāo)定制、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì)，以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù)，咨詢電話：01063334945。
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讓科技更人性化，讓交互更自然，讓用戶真正感到被理解。
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作為一名剛踏入游戲設(shè)計(jì)領(lǐng)域的新手，我曾以為“游戲設(shè)計(jì)”只是關(guān)卡、數(shù)值與機(jī)制的組合。直到我閱讀了唐納德·諾曼的《日常事物設(shè)計(jì)》和西莉亞·霍登特的《玩家的大腦》，我才意識(shí)到——用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)（UX Design）其實(shí)是游戲好玩的根源之一。
游戲是一種多感官的復(fù)雜系統(tǒng)，視覺、敘事、操作等元素都會(huì)影響玩家心理。如果設(shè)計(jì)沒有考慮人類的認(rèn)知規(guī)律，玩家就可能因?yàn)榇鞌』驘o聊而放棄。
本文將結(jié)合我的學(xué)習(xí)過程，探討為什么用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)對(duì)游戲設(shè)計(jì)師至關(guān)重要，以及它如何幫助我們創(chuàng)造更有粘性的游戲體驗(yàn)。
“UX” 代表 User Experience，即用戶體驗(yàn)。這個(gè)概念由 唐納德·諾曼（Don Norman） 在 1993 年蘋果公司任職期間提出，用于描述用戶與產(chǎn)品交互時(shí)的整體感受。
一個(gè)好的用戶體驗(yàn)，不只是操作便捷，更在于它是否：
滿足用戶需求
降低認(rèn)知負(fù)擔(dān)
激發(fā)正向情緒與動(dòng)機(jī)
UX 設(shè)計(jì)師通常結(jié)合 認(rèn)知科學(xué) 與 心理學(xué)，研究人腦如何感知、記憶與決策。
通過這些研究成果，設(shè)計(jì)師可以讓產(chǎn)品變得“無摩擦”，即不讓用戶感到困惑或疲勞。
UX 的核心方法包括：
信息分組與層級(jí)設(shè)計(jì)（降低工作記憶負(fù)擔(dān)）
用戶行為心理分析（觸發(fā)與動(dòng)機(jī)研究）
可用性測(cè)試與交互優(yōu)化
“游戲用戶體驗(yàn)涵蓋玩家如何理解游戲、與之互動(dòng)，以及互動(dòng)帶來的情感與沉浸感。”
——Celia Hodent，《玩家的大腦》
對(duì)游戲設(shè)計(jì)師而言，UX 是理解玩家心理的關(guān)鍵工具。
我們不僅設(shè)計(jì)系統(tǒng)與規(guī)則，更在設(shè)計(jì)玩家的情緒曲線與心流體驗(yàn)。
一個(gè)重要指標(biāo)是 留存率（Retention Rate），它反映玩家是否愿意持續(xù)投入游戲。
如果早期留存率低，原因往往不是難度問題，而是：
操作反饋不清晰
信息過載或指引不足
節(jié)奏不連貫、缺乏掌控感
這意味著：UX 優(yōu)化 = 玩家留存提升。
心理學(xué)家喬治·米勒的“7±2 原則”指出，人類短期記憶的容量有限。
在游戲中，過多提示、復(fù)雜UI或混亂的信息結(jié)構(gòu)，都會(huì)讓玩家感到疲憊。
解決方法是：分組、分層、可視化、漸進(jìn)引導(dǎo)。
可用性并不意味著降低游戲難度，而是減少“非預(yù)期的挫敗感”。
例如，《動(dòng)物之森》的合成系統(tǒng)曾被玩家抱怨“太慢”。雖然開發(fā)團(tuán)隊(duì)希望玩家沉浸于節(jié)奏，但單一制作的過程讓許多玩家感到疲勞。
通過 UX 視角，可以這樣改進(jìn)：
允許批量制作
提供快捷鍵或自動(dòng)完成
減少重復(fù)操作
這些改動(dòng)不會(huì)影響游戲平衡，卻顯著提升“順暢度”。
再看《古惑狼》系列的“郊狼時(shí)間（Coyote Time）”機(jī)制：
當(dāng)玩家在跳躍邊緣時(shí)，系統(tǒng)仍允許跳躍判定，即使角色已經(jīng)離地?cái)?shù)幀。
這一細(xì)節(jié)極大提升了操作容錯(cuò)率，讓玩家覺得“是我控制了角色”，而不是“被游戲坑了”。
核心思維：
UX 不是削弱挑戰(zhàn)，而是去除“阻礙樂趣”的摩擦。
樂趣（Fun）是主觀的，但動(dòng)機(jī)是可以被設(shè)計(jì)的。
為了讓游戲持續(xù)吸引玩家，我們可以使用 玩家動(dòng)機(jī)模型（Player Motivation Model） 來分析。
例如 Quantic Foundry 的研究將玩家動(dòng)機(jī)劃分為：
競(jìng)爭(zhēng)（Competition）
成就（Achievement）
探索（Exploration）
沉浸（Immersion）
社交（Social）
創(chuàng)造（Creativity）
在我參與的項(xiàng)目《Shred Off》中（第三人稱滑雪射擊游戲），我們?yōu)楹诵耐婕胰后w定義了：
“喜歡刺激、挑戰(zhàn)與競(jìng)爭(zhēng)的動(dòng)作玩家。”
基于這個(gè)用戶畫像，我們?cè)O(shè)計(jì)了：
連擊得分系統(tǒng)（獎(jiǎng)勵(lì)挑戰(zhàn)者心態(tài)）
快速重試機(jī)制（減少挫敗感）
全球與好友排行榜（激發(fā)競(jìng)爭(zhēng)）
擊殺反饋的特效與音效強(qiáng)化（刺激感官）
結(jié)果非常明顯：
玩家在展示日現(xiàn)場(chǎng)玩得“停不下來”，因?yàn)槊總€(gè)反饋都在滿足他們的心理動(dòng)機(jī)。
用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)并非游戲設(shè)計(jì)的附屬，而是連接玩家心理與游戲機(jī)制的橋梁。
一個(gè)優(yōu)秀的游戲 UX 設(shè)計(jì)師，懂得：
尊重玩家的認(rèn)知規(guī)律
管理信息密度與情緒節(jié)奏
用心理學(xué)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)決策
當(dāng)你理解玩家大腦的運(yùn)行方式，你就能設(shè)計(jì)出讓他們“心甘情愿上癮”的游戲。
《日常事物設(shè)計(jì)》（唐納德·諾曼）
《玩家的大腦》（Celia Hodent）
Quantic Foundry 玩家動(dòng)機(jī)模型
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如今，合成用戶在用戶體驗(yàn)研究中被廣泛使用已是司空見慣。畢竟，隨著人工智能的興起，合成數(shù)據(jù)生成正在成為獲取洞察的新常態(tài)。
具體來說，合成數(shù)據(jù)生成市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將以31.1% 的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)[1]。這意味著它不僅在增長(zhǎng)，而且每年都在加速增長(zhǎng)。到 2030 年，這個(gè)市場(chǎng)的價(jià)值可能達(dá)到驚人的 23.4 億美元。簡(jiǎn)而言之，合成數(shù)據(jù)正變得如此龐大，企業(yè)無法忽視。
當(dāng)然，合成用戶，或 AI 生成的人物角色，只是合成數(shù)據(jù)生成的一種應(yīng)用。合成數(shù)據(jù)的范疇要廣泛得多。它涵蓋了從虛假用戶到虛假行為、交互，甚至是 AI 模型訓(xùn)練所用的虛假數(shù)據(jù)集等各種內(nèi)容。具體來說，在用戶體驗(yàn)研究中，合成用戶是為了模仿真實(shí)用戶的行為而創(chuàng)建的，這是利用合成數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)計(jì)和測(cè)試的一種方式。
這是企業(yè)無法忽視的。例如，一家大型電商公司如果過度依賴與人工智能生成的人物角色的互動(dòng)，很容易就會(huì)將其用戶體驗(yàn)研究預(yù)算削減 30%。
是的，他們或許會(huì)因在經(jīng)濟(jì)意義上徹底革新行業(yè)而獲得贊譽(yù)[2]。但代價(jià)是什么呢？有些人甚至走得更遠(yuǎn)——馬克·里森稱贊合成數(shù)據(jù)改變了研究領(lǐng)域的格局。他強(qiáng)調(diào)，一些新的研究表明，人工智能生成的消費(fèi)者數(shù)據(jù)與真實(shí)調(diào)查的結(jié)果“相似度高達(dá)90%左右” 。[3]
即使取得了這樣的成功，公司最終仍會(huì)遭遇客戶投訴，投訴內(nèi)容包括設(shè)計(jì)不佳和需求未得到滿足。這是因?yàn)楹铣蓴?shù)據(jù)有其局限性和風(fēng)險(xiǎn)。
是的——AI驅(qū)動(dòng)的用戶是基于真實(shí)用戶數(shù)據(jù)的合成角色，它們模擬用戶與功能的交互，提供初步洞察。然而，在AI角色中表現(xiàn)良好的功能在真實(shí)用戶中仍可能失敗，因?yàn)锳I驅(qū)動(dòng)的反饋缺乏情感深度和不可預(yù)測(cè)性，因此現(xiàn)實(shí)世界的驗(yàn)證至關(guān)重要。因此，如果僅僅依賴AI生成的洞察，用戶參與度下降，并需要進(jìn)行成本高昂的重新設(shè)計(jì)，也就不足為奇了。
這就引出了一個(gè)關(guān)鍵問題：人工智能生成的角色真的能在用戶體驗(yàn)研究中取代人類的直覺嗎？或者我們是否會(huì)因?yàn)檫^度依賴合成數(shù)據(jù)而危及創(chuàng)新？
本文將深入探討這些問題，探討在用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)和研究中使用合成用戶的機(jī)會(huì)和局限性。
此外，設(shè)計(jì)師將更清楚地了解何時(shí)以及如何在用戶體驗(yàn)研究中有效地整合合成用戶。
根據(jù)Neilsen/Norman Group 的說法，他們將合成用戶定義為“試圖模仿用戶群的人工智能生成的資料，提供未研究真實(shí)用戶而產(chǎn)生的人工研究結(jié)果”。
UX 研究使用模擬用戶來獲取用戶洞察，測(cè)試界面、工作流程和設(shè)計(jì)元素，而無需依賴人類參與者。正如我們所見，人工智能正在持續(xù)革新各行各業(yè)，UX 研究也不例外。
目前，67% 的科技企業(yè)在其開發(fā)工作流程中使用合成數(shù)據(jù)，而 2019 年這一比例僅為 23% [4]。許多此類公司越來越多地使用合成用戶來加速測(cè)試并研究全球市場(chǎng)的用戶行為，從而節(jié)省時(shí)間和成本。然而，這種對(duì)人工智能生成人物角色的日益依賴，引發(fā)了關(guān)于合成用戶研究的準(zhǔn)確性、倫理道德和有效性的關(guān)鍵問題（本文稍后將對(duì)此進(jìn)行探討）。
但首先，讓我們更多地了解合成用戶。
它們究竟是如何被創(chuàng)造出來的？這些虛擬用戶通常是使用人工智能模型構(gòu)建的，這些模型基于大量真實(shí)用戶交互、行為模式和決策過程的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。基本上，這些數(shù)據(jù)來自整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)！
傳統(tǒng)的 UX 角色基于對(duì)真實(shí)用戶群的定性和定量研究，而合成用戶則完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，并通過 AI 或訓(xùn)練有素的 LLM 生成。
我們深知，傳統(tǒng)用戶畫像需要基于市場(chǎng)調(diào)研手動(dòng)創(chuàng)建和驗(yàn)證。而合成用戶則可以根據(jù)人工智能生成的洞察動(dòng)態(tài)調(diào)整其設(shè)置。因此，企業(yè)對(duì)使用合成用戶的前景充滿興趣，因?yàn)樗灰暈橐环N可擴(kuò)展且經(jīng)濟(jì)高效的替代方案。
無論如何，合成用戶確實(shí)缺乏人類參與者在用戶體驗(yàn)研究中所能展現(xiàn)的真實(shí)人類情感的深度和不可預(yù)測(cè)的行為。但了解合成用戶的優(yōu)勢(shì)，挖掘其潛力，終將是一個(gè)明智的選擇。
模擬用戶可能會(huì)在設(shè)計(jì)領(lǐng)域引發(fā)負(fù)面情緒，但不可否認(rèn)的是，它有時(shí)在用戶體驗(yàn)研究中是一個(gè)有價(jià)值的工具。將模擬用戶納入用戶體驗(yàn)研究可以帶來以下一些好處：
這是我們最需要的優(yōu)勢(shì)。根據(jù)項(xiàng)目的性質(zhì)，與真實(shí)人類用戶進(jìn)行用戶體驗(yàn)研究通常既耗時(shí)又費(fèi)錢，有時(shí)甚至?xí)龅綄擂蔚膶?duì)話。然而，模擬用戶消除了這些障礙，讓我們能夠以更低的成本進(jìn)行快速測(cè)試。
站在一家金融科技初創(chuàng)公司的角度，他們正在開發(fā)一款新的移動(dòng)銀行應(yīng)用。與其花費(fèi)數(shù)周時(shí)間進(jìn)行用戶訪談，不如在數(shù)小時(shí)內(nèi)生成數(shù)千名模擬用戶。
在這種情況下，擁有合成用戶可以幫助他們?cè)跁r(shí)間和預(yù)算限制至關(guān)重要的競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中快速迭代。
如果您想立即獲取廣泛的用戶群體信息，那么合成用戶數(shù)據(jù)將助您一臂之力。對(duì)于那些渴望探索各種文化和可訪問性考量因素的用戶體驗(yàn)團(tuán)隊(duì)來說，將合成用戶納入研究范圍將大有裨益。
想象一下一家全球電子商務(wù)公司，當(dāng)他們可以生成合成用戶來在不同國(guó)家測(cè)試他們的網(wǎng)站，從而深入了解語言偏好和瀏覽習(xí)慣時(shí)，他們會(huì)擁有多大的優(yōu)勢(shì)。
合成用戶無需訪問現(xiàn)實(shí)世界的用戶池即可模擬不同的背景。
我們必須面對(duì)現(xiàn)實(shí)——有些用戶體驗(yàn)挑戰(zhàn)會(huì)涉及??罕見、極端甚至危險(xiǎn)的情況，這些情況很難在真實(shí)用戶身上復(fù)制。正因如此，AI 生成的用戶數(shù)據(jù)可以幫助用戶體驗(yàn)研究人員識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)用戶測(cè)試中可能無法發(fā)現(xiàn)的痛點(diǎn)。
假設(shè)一家網(wǎng)絡(luò)安全公司想測(cè)試用戶如何應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。這種情況通常比較敏感，也比較極端。不過，公司可以創(chuàng)建不同技術(shù)水平的用戶，了解他們?nèi)绾螒?yīng)對(duì)此類情況。
在收集真實(shí)用戶數(shù)據(jù)時(shí)，用戶體驗(yàn)團(tuán)隊(duì)可能會(huì)擔(dān)心隱私問題。然而，一旦消除了對(duì)真實(shí)用戶數(shù)據(jù)的需求，合成用戶數(shù)據(jù)可以幫助遵守隱私法規(guī)，同時(shí)仍然能夠獲得寶貴的用戶洞察。
站在醫(yī)療保健公司的角度來理解這一點(diǎn)，他們希望優(yōu)化患者門戶網(wǎng)站，但又不想處理敏感的醫(yī)療記錄。通過使用合成用戶，他們可以測(cè)試門戶網(wǎng)站中的不同功能，同時(shí)避免隱私問題。
簡(jiǎn)而言之，合成用戶可以幫助繞過與真實(shí)用戶數(shù)據(jù)收集相關(guān)的監(jiān)管問題。
盡管我想分享合成用戶所提供的積極因素并讓它們聽起來像是唯一的答案，但我也想提出有關(guān)其局限性的關(guān)鍵問題。
合成用戶可能有其優(yōu)點(diǎn)，但他們也常常伴隨著某些缺點(diǎn)，這會(huì)影響用戶體驗(yàn)研究的質(zhì)量和可靠性。
假設(shè)一家公司想要通過模擬治療對(duì)話與合成用戶測(cè)試他們的心理健康應(yīng)用程序，那么他們這樣做真的能獲得可靠的見解嗎？
在某種程度上，人工智能生成的個(gè)人資料只能提供概括性的意見。但它們往往缺乏更深層次的含義，無法真正幫助設(shè)計(jì)師對(duì)真實(shí)用戶產(chǎn)生影響。
合成對(duì)話無法捕捉人類所擁有的情感深度和不可預(yù)測(cè)性。由于無法展現(xiàn)人類的全部情感，合成用戶的發(fā)現(xiàn)往往具有誤導(dǎo)性。
AI 生成的角色可能缺乏洞察力的一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域并非態(tài)度研究，而是行為研究。AI 根本無法體驗(yàn)真實(shí)的情緒，例如喜悅、沮喪、疲憊等等。然而，我們知道，通過觀察真實(shí)用戶的行為，我們可以找出這些線索，并針對(duì)他們的痛點(diǎn)制定解決方案。
更有趣的是，合成用戶甚至難以復(fù)制研究人員在人類行為中自然觀察到的某些非理性決策或自發(fā)行為。因此，合成用戶只能提供表面層面的洞察。
還記得我之前在文章中說過，人工智能模型依賴于現(xiàn)有數(shù)據(jù)集（也就是互聯(lián)網(wǎng)）嗎？這意味著它們會(huì)引入某些偏見，強(qiáng)化刻板印象，而不是挑戰(zhàn)它們。
例如，人工智能模型從其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中繼承了性別偏見和普遍刻板印象等偏見，這可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的假設(shè)和發(fā)現(xiàn)。
這基本上意味著，一個(gè)主要根據(jù)西方互聯(lián)網(wǎng)習(xí)慣訓(xùn)練的人工智能模型，肯定難以模擬不同新興市場(chǎng)的精準(zhǔn)用戶體驗(yàn)行為。因此，真實(shí)用戶在處理文化和其他具有深層含義的問題時(shí)，往往更有洞察力。
假設(shè)一家專注于智能家居自動(dòng)化的公司想要了解燈光調(diào)節(jié)和用戶偏好。如果他們使用模擬用戶而非真實(shí)用戶，就很容易忽略與家居舒適度相關(guān)的文化和心理差異。
這從應(yīng)用的角度描述了這個(gè)問題。眾所周知，人工智能生成的反饋無法刻畫情感和不可預(yù)測(cè)性因素，這也意味著它缺乏現(xiàn)實(shí)世界的經(jīng)驗(yàn)。
AI 模型缺乏對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的直覺，這常常導(dǎo)致用戶體驗(yàn)洞察不完整。如果實(shí)體過度依賴 AI 生成的反饋，這可能會(huì)很危險(xiǎn)。
另外，你可能已經(jīng)注意到了這一點(diǎn)，但合成用戶或人工智能通常只想“取悅”研究人員——這種現(xiàn)象被稱為諂媚——這并不能很好地代表人類的行為。好好想想吧！
使用合成人物角色并將結(jié)果標(biāo)記為用戶測(cè)試，或?qū)⒒谶@些數(shù)據(jù)集的用戶體驗(yàn)發(fā)現(xiàn)作為研究呈現(xiàn)，可能會(huì)引發(fā)倫理?yè)?dān)憂。這些做法可能會(huì)誤導(dǎo)利益相關(guān)者，使其對(duì)洞察的真實(shí)性和可靠性產(chǎn)生誤解。最重要的是，應(yīng)該披露這些洞察的使用情況，尤其是在做出廣泛的用戶體驗(yàn)決策時(shí)，以確保透明度并避免誤導(dǎo)性陳述。
Delve AI 就是一個(gè)很好的例子。他們公開討論了合成人物角色在其研究中的創(chuàng)建和應(yīng)用，闡明了他們的方法論以及 AI 生成的數(shù)據(jù)在其過程中的作用。[5]
這表明，通過采用這種透明的做法，組織可以在堅(jiān)持道德標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)，解決將合成數(shù)據(jù)集成到用戶體驗(yàn)研究中的復(fù)雜性。
所以事情是這樣的：我不會(huì)爭(zhēng)論合成用戶是否比使用真實(shí)用戶更好或更差，而是扮演魔鬼代言人并為兩者辯護(hù)。
根據(jù)我的研究和測(cè)試，我發(fā)現(xiàn)有趣的是，兩者都在用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)中占有一席之地，以下是一些您會(huì)感興趣的用例和場(chǎng)景：
場(chǎng)景：
從上表可以看出，沒有明顯的贏家。事實(shí)上，兩者各有利弊，這使得討論變得有趣。
在用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)和研究中，有一個(gè)地方可以讓合成用戶和真實(shí)用戶共同努力，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)化的解決方案。
我建議使用合成用戶主要是為了早期構(gòu)思和假設(shè)檢驗(yàn)，因?yàn)檫@既經(jīng)濟(jì)又不費(fèi)時(shí)。
為了驗(yàn)證，在任何重大產(chǎn)品發(fā)布之前，都要使用真實(shí)用戶進(jìn)行驗(yàn)證。最后，為了獲得真實(shí)世界的洞察，真實(shí)用戶是關(guān)鍵，但這并不妨礙您使用改進(jìn)的 AI 生成模型來提供更好的真實(shí)世界洞察。事實(shí)上，關(guān)鍵在于始終掌握最新的 AI 模型。
在結(jié)束本文之前，我將介紹一些將合成用戶融入用戶體驗(yàn)工作流程的實(shí)踐。我將提供一些可操作的步驟，供您日后用作未來項(xiàng)目的核對(duì)清單。
需要明確的是——在研究和測(cè)試中，合成用戶絕不會(huì)取代真實(shí)用戶。相反，這些角色應(yīng)該增強(qiáng)你的真實(shí)用戶研究。務(wù)必將人工智能生成的洞察與真實(shí)世界的測(cè)試相結(jié)合，才能取得顯著的效果。
絕不能將 AI 生成的洞察僅應(yīng)用于整個(gè) UX 流程。但你不應(yīng)忽視，它對(duì) UX 工作流程中的特定任務(wù)也有其優(yōu)勢(shì)。例如，使用合成人物角色進(jìn)行早期原型的 A/B 測(cè)試，可以幫助提供寶貴的洞察，并幫助做出高效的決策。
我之前提到過這一點(diǎn)，但請(qǐng)記住，您做出的任何“重大”用戶體驗(yàn)決策都應(yīng)在實(shí)施前通過人工測(cè)試進(jìn)行驗(yàn)證。
永遠(yuǎn)不要完全相信人工智能生成的洞察，因?yàn)檫@可能會(huì)在未來給你帶來麻煩。務(wù)必使用真實(shí)的用戶反饋進(jìn)行交叉驗(yàn)證。
請(qǐng)記住，人工智能可能存在某些偏見，這可能會(huì)影響我們研究和測(cè)試的質(zhì)量。因此，請(qǐng)持續(xù)關(guān)注基于實(shí)際用戶行為數(shù)據(jù)的改進(jìn)型人工智能模型，這有助于提高準(zhǔn)確性。
不要依賴 ChatGPT 等通用工具，而是探索專門用于生成用于 UX 研究和測(cè)試的合成角色的工具，例如Synthetic Users、UXtweak、Tonic.ai和MOSTLY AI。
這通常很容易被忽略，但務(wù)必保持透明，說明在研究中何時(shí)以及如何使用合成用戶。我建議在必要時(shí)披露此類信息。這有助于你在實(shí)施重大用戶體驗(yàn)決策之前，堅(jiān)守道德立場(chǎng)并解決問題。
蘭亭妙微（藍(lán)藍(lán)設(shè)計(jì)）www.yn-ups.com 是一家專注而深入的界面設(shè)計(jì)公司，為期望卓越的國(guó)內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計(jì)、B端界面設(shè)計(jì)、桌面端界面設(shè)計(jì)、APP界面設(shè)計(jì)、圖標(biāo)定制、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì)，以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù)，咨詢電話：01063334945。
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簡(jiǎn)要想法
AI 不再只是設(shè)計(jì)中的未來附加組件，它正成為現(xiàn)代團(tuán)隊(duì)工作方式的重要組成部分。本文探討了如何將 AI 引入結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)環(huán)境，在這種環(huán)境中，協(xié)作、系統(tǒng)和代碼質(zhì)量至關(guān)重要。從快速跟蹤線框圖和原型，到引導(dǎo)用戶選擇 Lovable 和 Figma Make 等工具，本文清晰地展現(xiàn)了 AI 在當(dāng)今真正增值的地方，以及如何為未來構(gòu)建流暢性。
AI 設(shè)計(jì)已不再新鮮——它正迅速成為現(xiàn)代設(shè)計(jì)師工作方式的關(guān)鍵組成部分。在本文中，我將探討當(dāng)今的工具如何提供真正的價(jià)值，它們?nèi)绾稳谌氍F(xiàn)有的工作流程，以及如何開始構(gòu)建 AI 增強(qiáng)型實(shí)踐。
重點(diǎn)不僅僅在于單獨(dú)的工作流程或華麗的演示——而在于如何將人工智能巧妙地引入結(jié)構(gòu)化環(huán)境，特別是在更廣泛的組織中已經(jīng)存在協(xié)作、設(shè)計(jì)系統(tǒng)和開發(fā)流程的地方。
言歸正傳：目前最明顯的優(yōu)勢(shì)在于原型設(shè)計(jì)和布局生成。得益于全新的 AI 工具，設(shè)計(jì)成果不再需要從零開始構(gòu)建。您可以在幾分鐘內(nèi)生成可用的布局，從而加速“暢想”階段，并使團(tuán)隊(duì)能夠快速探索、溝通和完善創(chuàng)意。
雖然手繪草圖和灰度線框圖仍然有其用武之地，尤其是在頭腦風(fēng)暴或高度定制的概念設(shè)計(jì)中，但如今的人工智能工具能夠提供可點(diǎn)擊、可測(cè)試的輸出，讓它們感覺就像數(shù)字產(chǎn)品的真實(shí)原型一樣。我經(jīng)常用我的草圖來引導(dǎo)新的人工智能線程來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。這些輸出高度可定制，并支持快速迭代，使其成為早期探索、反饋和團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)的寶貴工具。
話雖如此，對(duì)于需要托管平臺(tái)的企業(yè)來說，當(dāng)今 AI 工具的輸出本身還無法直接投入生產(chǎn)。它們?yōu)檫M(jìn)一步的改進(jìn)和開發(fā)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但仍需要具備可訪問性并與業(yè)務(wù)系統(tǒng)保持一致。我將在本文中逐一闡述這些問題，并提出如何從當(dāng)今的 AI 設(shè)計(jì)技術(shù)中獲取價(jià)值，以及在不久的將來可以期待什么。
隨著越來越多的 AI 設(shè)計(jì)工具進(jìn)入市場(chǎng)，評(píng)估它們的差異至關(guān)重要，這不僅體現(xiàn)在輸出結(jié)果上，還體現(xiàn)在它們?nèi)绾闻c實(shí)際工作流程集成。下面的比較重點(diǎn)介紹了這些工具在不同團(tuán)隊(duì)（從個(gè)人設(shè)計(jì)師到規(guī)模化產(chǎn)品組織）中的可用性關(guān)鍵特性。
今年早些時(shí)候，我和我的團(tuán)隊(duì)測(cè)試了幾款新興的AI設(shè)計(jì)工具——UX Pilot、Vercel v0和Lovable——以了解它們?cè)诮Y(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)環(huán)境中的實(shí)際價(jià)值。我們發(fā)現(xiàn)它們出奇地容易上手，界面直觀，設(shè)計(jì)師可以在幾小時(shí)內(nèi)上手。然而，我們的測(cè)試揭示了兩種截然不同的方法，以及一個(gè)關(guān)鍵的行業(yè)差距。
59% 的開發(fā)者使用 AI 完成代碼生成等核心開發(fā)任務(wù)，而只有 31% 的設(shè)計(jì)師在素材生成等核心設(shè)計(jì)工作中使用 AI。AI 的代碼生成能力也很可能正在發(fā)揮作用——68% 的開發(fā)者表示他們使用提示來生成代碼，82% 的開發(fā)者表示他們對(duì)最終結(jié)果感到滿意。簡(jiǎn)而言之，開發(fā)者越來越普遍地發(fā)現(xiàn) AI 在日常工作中發(fā)揮著重要作用，而設(shè)計(jì)師仍在努力確定這些工具如何以及是否最適合他們的流程。
— Figma（4 月）2025 年 AI 報(bào)告：來自設(shè)計(jì)師和開發(fā)人員的觀點(diǎn)。
然后 Figma 改變了一切。
2025 年 5 月，F(xiàn)igma 推出了Make，這項(xiàng)原生 AI 功能可以繞過我們之前發(fā)現(xiàn)的集成障礙。與我們之前測(cè)試的第三方工具不同，F(xiàn)igma 的方法直接利用現(xiàn)有模式和團(tuán)隊(duì)工作流程。Make 可以在您現(xiàn)有的 Figma 環(huán)境中將提示轉(zhuǎn)換為功能原型。
這一轉(zhuǎn)變驗(yàn)證了我們的測(cè)試結(jié)果：最成功的人工智能應(yīng)用不是來自最復(fù)雜的獨(dú)立工具，而是來自在現(xiàn)有設(shè)計(jì)操作中發(fā)揮作用的解決方案。
對(duì)于設(shè)計(jì)師來說，自然而然的選擇似乎是留在 Figma 中，由 Anthropic 提供支持。我之所以喜歡 Anthropic，是因?yàn)樗纳虡I(yè)敏銳度使其成為一種創(chuàng)意資源——它能夠在關(guān)鍵之處創(chuàng)造價(jià)值：早期創(chuàng)意的生成，快速地在布局中表達(dá)，用于概念驗(yàn)證/問題解決。
在我的工作流程中，我發(fā)現(xiàn)它可以成為一種非常順暢的加速器——只需在平臺(tái)上操作，易于學(xué)習(xí)。雖然這項(xiàng)技術(shù)還很新，我還沒有完善我的提示技巧，但早期測(cè)試對(duì)我來說非常有希望。我估計(jì)設(shè)計(jì)師們會(huì)持續(xù)采用它，而 Figma 可能是扭轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)師不再使用 AI 工具這一趨勢(shì)的關(guān)鍵。
對(duì)于評(píng)估這些工具的企業(yè)團(tuán)隊(duì)來說，區(qū)分獨(dú)立功能和運(yùn)營(yíng)集成至關(guān)重要。雖然 UX Pilot 和 v0 等早期工具對(duì)于特定用例仍然很有價(jià)值，但圍繞設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行的平臺(tái)整合表明，架構(gòu)成熟度（而非工具復(fù)雜度）將決定 AI 應(yīng)用的成功。
盡管 AI 設(shè)計(jì)工具優(yōu)勢(shì)顯著，但它們?nèi)匀恍枰罅康娜斯ね度氩拍芘c實(shí)際產(chǎn)品工作流程保持一致。對(duì)于在結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)、標(biāo)記化庫(kù)或受管控的組件集內(nèi)運(yùn)作的團(tuán)隊(duì)而言，AI 輸出可能需要重建或重構(gòu)，才能在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行擴(kuò)展。
常見問題可能包括：
雖然 Figma 的 AI 功能等平臺(tái)原生工具通過在現(xiàn)有設(shè)計(jì)系統(tǒng)內(nèi)工作減少了一些集成摩擦，但細(xì)化、可訪問性和生產(chǎn)準(zhǔn)備的基本挑戰(zhàn)仍然存在。
此外，要獲得最佳結(jié)果，需要開發(fā)有效的提示技能，并使其可重復(fù)使用——本質(zhì)上是學(xué)習(xí)每個(gè)人工智能工具響應(yīng)最佳的“語言”。
底線：人工智能可以完成初步布局，但精細(xì)化、合理的結(jié)構(gòu)和緊密的集成仍然需要人類的專業(yè)知識(shí)。即使集成路徑有所改進(jìn)，設(shè)計(jì)判斷和系統(tǒng)性思維仍然不可替代。
與其指望 AI 工具能夠提供完美、可立即投入生產(chǎn)的成果（尤其是在企業(yè)級(jí)領(lǐng)域），不如將其視為動(dòng)力的加速器——能夠開啟思考、布局和協(xié)作的早期階段。無論是通過第三方集成還是平臺(tái)原生功能，其核心價(jià)值始終如一。
當(dāng)前的局限性并不會(huì)使人工智能失效——除非我們重新定義它目前最有價(jià)值的地方。如果在現(xiàn)有的設(shè)計(jì)實(shí)踐中運(yùn)用得當(dāng)，它的價(jià)值將會(huì)成倍增長(zhǎng)。
在結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)和沖刺周期內(nèi)工作的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)可以在不中斷核心流程的情況下開始集成 AI。一個(gè)切實(shí)可行的切入點(diǎn)是先在早期交付成果（例如線框圖、布局基礎(chǔ)或初始原型）上進(jìn)行低風(fēng)險(xiǎn)試點(diǎn)。
通過這種方式，AI 并非取代設(shè)計(jì)師，而是增強(qiáng)了他們的能力。通過加速基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建，AI 可以騰出時(shí)間進(jìn)行更高層次的思考。更少的設(shè)計(jì)周期意味著更少的流失，從而帶來更完善的測(cè)試和更具彈性的產(chǎn)品。關(guān)鍵在于結(jié)合傳統(tǒng)工作流程來評(píng)估結(jié)果，并利用這些洞察來指導(dǎo)更智能、更廣泛的應(yīng)用。
提示 AI 布局工具并不意味著要寫出一句完美的句子——而是一個(gè)迭代的設(shè)計(jì)對(duì)話。你可以從廣泛的內(nèi)容入手，然后通過一系列提示逐步完善布局，就像指導(dǎo)初級(jí)設(shè)計(jì)師一樣。
你可能會(huì)說：
→“創(chuàng)建一個(gè)包含英雄頁(yè)面和產(chǎn)品卡片的營(yíng)銷主頁(yè)。”
→“使英雄頁(yè)面全寬。”
→“添加推薦部分。”
→“嘗試側(cè)邊欄布局。”
人工智能在創(chuàng)意自由或輕松有序的指導(dǎo)下表現(xiàn)最佳。過多的詳細(xì)、一體化的指令會(huì)干擾結(jié)果。相反，應(yīng)該將請(qǐng)求分解成更小、可操作的步驟，直到達(dá)到預(yù)期結(jié)果。
現(xiàn)在許多工具都支持多模式輸入，擴(kuò)展了您可以輸入到 AI 中的內(nèi)容：
平臺(tái)優(yōu)勢(shì)：像 Figma Make 這樣的平臺(tái)原生工具操作方式有所不同——它們可以直接從 Figma 文件中讀取你現(xiàn)有的視覺樣式和模式。這意味著提示功能更多地是在你既定的視覺環(huán)境中完善設(shè)計(jì)決策，而不是從零開始。
無論您使用的是獨(dú)立工具還是平臺(tái)原生功能，提示仍然是一項(xiàng)核心設(shè)計(jì)能力。與任何技能一樣，它隨著實(shí)踐而提升——并且它已經(jīng)塑造了我們與這些新工具的協(xié)作方式。將提示融入到團(tuán)隊(duì)的工作流程中，將有助于他們提升技能，迎接下一波 AI 輔助設(shè)計(jì)技術(shù)浪潮。
如果您正在嘗試使用 AI 工具，以下實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)可以幫助您構(gòu)建評(píng)估：
2025 年，形勢(shì)的變化速度遠(yuǎn)超我們?cè)S多人的預(yù)期，一些預(yù)測(cè)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。與其試圖預(yù)測(cè)確切的時(shí)間線，不如看看實(shí)際正在發(fā)生的事情，以及這些事情對(duì)當(dāng)今決策團(tuán)隊(duì)可能意味著什么。
我們看到人工智能工具與設(shè)計(jì)工作流程連接的方式多種多樣，每種方式都有其優(yōu)缺點(diǎn)：
Figma 的 Make 原生支持其平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)。像 Figma 的 MCP 服務(wù)器這樣的基于協(xié)議的連接則提供了一種不同的方法——你的編碼工具可以通過標(biāo)準(zhǔn)化接口與你的設(shè)計(jì)文件進(jìn)行交互。
團(tuán)隊(duì)最終可能會(huì)混合使用多種方法，而不是只選擇一種方法。問題在于哪種方法更適合您的特定限制和工作流程需求。
如果您正在評(píng)估 AI 設(shè)計(jì)工具，那么技術(shù)能力可能不如它們與您現(xiàn)有運(yùn)營(yíng)的契合度更重要。我的感覺是，擁有組織良好的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)的團(tuán)隊(duì)可能具有優(yōu)勢(shì)，但最實(shí)用的方法仍然是從小處著手，并建立組織流暢性，正如我在本文前面所建議的那樣。
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