UX对AI来说难在哪，还有多久被替代？

结果发现还是很多细节问题，不过 Midjourney 毕竟主要用来画画的，UI 做得不到位也很正常。

许多公司已经开始研究UI设计的AI了，UI岗位还是岌岌可危的。

但是话又说回来，咱们毕竟是个专门探讨体验设计的公众号，我更关心的是，AI有没有可能替代UX设计师呢？

其实这个事情早有苗头！

我之前在文章中，介绍了一款能够在 3-5 秒生成生成眼动图的 AI 工具 Attention Insight，据说精确度可以达到 90%：

这似乎让我看到了一点儿希望，但还不够。

要想知道 AI 是不是真的能够胜任UX工作，可以从UX设计的本质来判断——AI 能够理解并处理人类的认知模型。

这让我回想起，自己在学人机交互（HCI）时，第一节课学到的那个认知模型——Norman's Action Circle。P.S. 实在是找不到标准的翻译，咱就姑且叫做「诺曼行为循环」吧。

这张图解释了一个人（用户）使用产品时，不断循环的认知与行为过程。

看不懂没关系，我们慢慢解释，同时看看AI是否能做到。

咱们就以订外卖的场景为例好了，这样比较容易理解。

1.目标 Goal

目标就是说，用户拿起手机打开这个app的目的是啥。

这次的目的看似很好理解，「订外卖」嘛，不管是人类还是AI都好理解。

但如果你以为就这三个字，那么你就跟那位不说清楚需求一问三不知的甲方没区别了。

其实订外卖这么个简单目的的背后有很多隐藏条件的，例如：

最好是自己吃过且喜欢的

如果没吃过，评分和图片要好

距离不要太远

价格要在能够接受的范围

要根据我今天的口味喜好

……

如果是人类的设计师，可以假想如果自己要订外卖会怎样，以实现基本的预测。

但对于AI来说，如果不预设模型或者提供样本，这些隐藏条件也许可以模拟到“乍眼一看合理的程度”，但很难想得比较清楚透彻。

2. 意图 Intention

把想订什么外卖想清楚后，接下来就会产生行为意图。

想清楚具体吃什么  去搜索

没想清楚具体吃什么  看推荐

有想吃的某种类别  看分类

吃上次吃过那家忘记名字的  翻订单

……

这一步，我认为AI是比较好判断的，因为不管是什么产品，搜寻信息的方式不外乎哪几种：搜索、推荐和记录。

而且，这里人类设计师很容易忘掉某一种可能性——例如你只想起可以搜索和浏览首页，忘记了也许有人还想要通过订单记录来再次点单。

但是AI也不是就没有问题——AI不确定哪种行为意图的可能性最高。例如AI可以列出一大堆可能的行为意图，例如：搜索、推荐、分类、订单、收藏……但是难以判断哪种可能性是最高的，这也是因为前面目标判断哪一步不够清晰的原因。

3.搜寻 Action Spesification

P.S. 因为没有很好的直译方式，所以这里采用意译。

明确了意图后，就要在屏幕上搜寻操作需要的功能。

具体如何搜寻，这个是有经验模型的，例如：

搜索框——通常在顶部或者右上角

推荐列表——通常从首页下半部开始

分类——通常在中上部有分类图标

订单——通常在「我的」tab，底导航右侧或其它头像的地方

当然，这个经验模型有多深刻，得看这个用户使用相关app多不多。如果是刚开始用的儿童或者学习能力差的老年人，那就不管用了。这些暂且不管，只考虑有一定经验的用户。

这个经验模型对AI来说应该不难，因为AI可以轻易学习成千上万的app和界面，竞品调研都省了。对什么功能一般放到哪里，反而比一般的设计师强多了。

4.操作 Execution

在界面上找到需要的功能，那么就可以开始操作了：

搜索框——点击后，用键盘输入

推荐列表——往下滑

分类——点击分类后往下滑

订单——点击进入「我的」，找到「订单」

表面上，AI也是可以理解的，无非是按钮/文本框要点击、打字要用键盘、列表要滑动嘛。

但也有AI不那么好理解的，例如手机操作哪里是最好点的、手指的移动轨迹怎样会比较方便、点击区域多大比较舒适……

当然，这些东西要是建模或提供数据给AI，也不是多难的事，但是目前确实没有看到具备相关能力的AI。

6.观察 Perception

你操作后，就会收到系统给你的反馈信息：

搜索后——出现搜索结果列表

推荐列表——出现很多菜品图片和店家列表

分类——出现店家列表

订单——出现订单列表

什么操作应该对应什么信息反馈，看似好像很简单，但其实这里面有很大的坑！

虽然都是列表，但具体展示什么信息才是最难的。

例如美团外卖，同一家店在不同地方的展示内容是不一样的：

搜索结果页

首页

分类页

订单页

显然，这个是考虑到了用户在不同场景的需求不同，例如：搜索时目标很明确所以需要详细的信息才好决策、首页需要更明确的推荐理由、分类页要确保所有商家都有对等的信息可以展示、订单页一定要展示菜品并且可以再来一单……

这又回到了第一步「目标」了，再次暴露出AI在理解人类的缺陷。

7.理解 Interpretation

这一步，就是要看懂反馈信息究竟是什么，途径无非是两种——图片和文字。

一般先扫一眼图、有兴趣就看标题、然后再是通过评分和推荐信息进一步判断……

先看什么再看什么，也许可以通过眼动模拟来实现。

可什么图会让人觉得很好吃？什么关键词看起来很有吸引力？什么评论看起来比较可信？这些可以通过大数据分析得出。

很多大厂都会通过A/B测试积累不小数据，例如58这篇文章：点击率翻倍的秘诀，被58设计师发现了

这么看来，理解这一块虽然缺少对目标的理解，但整体上还是可以依靠大数据来弥补。和人类设计师相比，至少是各有优劣，至少不会差。

8.评估 Evaluation

看了外卖列表的一项后，就会开始评估，这个要不要点这个。

具体怎么评估？这个显然是按照最开始的目标来的。

因为在打开外卖app之前，其实很多人潜意识里已经有非常明确的条件了，包括口味、店家、价格……

而看到信息后，就会有意或无意地按照这些条件来进行评估。

前面说过了，AI对目标的理解可能比较薄弱，所以评估这一款就比较难指望上了。

也就是说，可能一个看上去哪哪都好的设计，最后数据表现却很一般。

其实现在很多AI生成的图片都是这样，乍眼看去很能唬人，但仔细看却一堆问题。

例如错误的手：

例如过于干净的头发：

例如无法阅读的文字：

AI的软肋

整个流程分析下来，感觉AI在逻辑和数据上，都非常厉害，而唯一惨败的是对人类缺乏理解。

椰树椰汁原包装

设计师改版

而原版的椰树椰汁包装，虽然看上去毫无专业性可言，但是上面的所有元素都抓住人性，能够获得很好的数据反馈。除了吸引眼球的美女之外，“鲜榨”、“33年坚持”、“敢承诺不用椰浆不加香精”、“在海南岛用新鲜椰肉”、“椰子特产在海南”、“我从小喝到大”……这些都是非常醒目且引起人兴趣的文字。

这与设计师改的那个椰树椰汁包装类似，专业水平看着厉害，但其实不符合人性。而且新包装的文字，除了 1988、椰树、34 和鲜榨之外，其余可读性很差，瞥一眼几乎看不清。

后者类似AI，拥有高超的技艺，却不了解人性；前者虽然没有什么熟练的技艺，但因为对人性的理解，哪怕是拙劣的草稿，也能获得不错的结果。

我想AI的软肋就在这里——不了解人性。

UX设计师的职责就是让产品好用，但如果AI连人性都不懂，又如何做到这一点呢？也许可以套些模板给小公司，但是想要做到极致，估计很难。

但是这个世界上很多职业，要做到顶尖，都需要洞察人性，例如：

销售：要洞察人性，才能说服客户掏钱购买

管理：要洞察人性，才能获得手下的忠诚

运营：要洞察人性，才能让用户愿意参与

如果AI在大众面前暴露出一丝人性，那么估计要掀起更大的恐慌。

所以在此之前，我想那些以洞察人性为核心的工作，应该暂时不会被AI替代掉。

当然，这只是我个人的想法，你怎么看呢？