AI会取代UI设计师吗？AI能为用户界面设计带来什么？

婷婷菜

北京/交互设计师/3年前/468浏览

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婷婷菜

简单介绍一下AI驱动UX的过去、现在和未来，聊一聊作为用户体验设计师如何让AI赋能设计

过去的AI驱动UX

Yuri Vetrov （ algorithms.design的创始人）自 2012 年以来一直关注 AI 驱动设计。与Troianoa 和 Birtolo类似，他概述了 AI 驱动设计中对人性化的需求，并指出算法-驱动设计将充当“设计师的外骨骼”。它将帮助我们构建 UI、准备资产和个性化用户体验，但不会取代人类设计师。
直到 2016 年，人工智能驱动的网站建设者和设计解决方案才变得更加广泛可用和易于访问：这些工具的技术基础变得很容易获得，设计界对算法、神经网络、机器学习和人工智能产生了兴趣。
查看Yuri 的网站，了解那个时期实用示例和工具的完整精选：https://algorithms.design/

可以看到，过去已经有大量的人工智能设计工具，但是它们是帮助部分设计过程的工具，不涵盖人工智能在该领域可能提供的全部可能性。AI 在 UX 中的使用主要集中在特定任务上，而不是整个 UX 过程。这不仅阻碍了它发挥其全部潜力，而且还强化了人工智能在用户体验中的低影响和次要性质。

当今的AI驱动UX

随着进入 2018 年，上述限制开始消失。Salesforce 的 Einstein 设计师的引入表明，生成式设计还可以解决那些被认为更需要人力的任务。Sönke Rohde（时任 Salesforce 的 UX 研发团队副总裁）表明，可以通过分析训练数据“学习”排版、颜色和样式空间等内容，然后将其用于使 UI 设计更便宜、更容易。人工智能不会取代设计师，而是会加快他们的工作并提高设计师的效率。

Chatgpt和DALL-E 2的问世预示着大语言模型时代的到来，机器学习从较为局限（但easy）的监督学习转向较为开放的无监督学习（GPT系列都是），再引入监督学习和强化学习来调整模型。

2023 年的新 AI 设计工具，几乎所有工具都由 OpenAI 和 GPT-3 提供支持。

Magician
figma插件，支持文字生成图标、文案、图片，$99/年
https://magician.design/

Genius
figma插件，支持重复任务处理，即将推出
https://www.genius.design/
Diagram可能处于领先地位，它也在 2020 年左右开始使用 Jordan Singer 的原型。今天，Diagram 已经成长为提供一系列生成工具，包括Genius，它作为一个助手在市场上销售，它与你坐在一起并自动完成 Figma 中的重复任务：

Galileo AI
支持文字生成用户界面，还在内测中，正在申请ing
https://www.usegalileo.ai/
Galileo 创建 Figma 布局可以让您在设计时更快地开始。与通篇描述的生成式设计方法类似，Galileo 在数以千计的用户界面上进行了训练，并生成了可编辑的 Figma 设计。它还添加了图标、图像和文本，减少了大量的简单任务。
Galileo AI 经过数千种优秀设计的培训，将自然语言提示转化为高保真设计。目前还不清楚它是如何工作的，因为它没有明确说明，但看起来它可能会使用 Dall-E 2 ......这是它的工作原理：https://www.assemblyai.com/blog/how-dall-e-2-actually-works/

EinsteinGPT
Salesforce 最近宣布 EinsteinGPT 即将推出，似乎是一个基于Einstien AI Suite的原型。
https://ux-design-awards.com/winners/einstein-designer-powered-by-deep-learning-ux

未来UX设计如何与AI和谐共处？

让AI成为你的助手，而不是你的敌人
人工智能会让设计师 80% 的任务过时吗？– 是的。
那是一件坏事？– 绝对不是。
将耗时、低级的任务从设计师的盘子里拿走，可以腾出时间和空间来从事高度创造性的工作。
随着高度发达的机器学习技术和重复性任务的自动化，设计师的大部分工作量将变成他们最喜欢的创造性、有远见的工作。
因此，当我们将 AI 的省时和流程优化功能与人类的创造力和情感专业知识结合起来时，我们便拥有了两全其美的优势。在从用户研究到界面设计再到用户体验评估这个全流程中，AI可以这样辅助我们开展工作：

用户研究：AI数据分析和可视化
在用户体验项目中进行研究时，chatgpt是一项明显的资产，尤其是在处理大型数据集时。它实质上将工作时间缩短为几秒钟。

界面优化：AIGC生成
通过与 AI 合作，设计师可以两全其美。
设计师可以达到新的一致性高度，更快地生成设计，并完全监督需要考虑的所有变量。

可用性测试：AI鼠标跟踪
鼠标跟踪 AI 监督，当用户报告糟糕的 UX 时，这也可以通过他们在任务期间的表现通过统计手段来证明。换句话说，糟糕的用户体验可以在人工智能的帮助下通过统计意义来诊断。

AI 和 UX 设计是一个强大的组合，对未来充满希望。人工智能已经通过提供识别和满足特定用户需求的方法来改进用户体验设计。因此，注入 AI 的产品更加高效且以客户为中心。而这仅仅是个开始。