簡而言之:今年是人工智能 (AI) 接管用戶體驗(yàn) (UX) 的一年。在本文中,我將解釋其中的原因,并更新我使用人工智能進(jìn)行用戶體驗(yàn)研究的方法,重點(diǎn)介紹 ChatGPT 的深度研究功能如何顯著加速定性研究分析。
(注意:我將使用術(shù)語“AI”、“genAI”和“model”作為“生成性 AI”的簡寫,主要指大型語言模型 (LLM),即創(chuàng)建文本的特定類型的生成性 AI。)
十個(gè)月前,我在 Medium 上發(fā)表了一篇關(guān)于AI 用戶體驗(yàn)的原創(chuàng)文章,之后它迅速躥紅,閱讀量達(dá)數(shù)千次,遠(yuǎn)超本博客迄今為止的任何其他文章。但在生成式人工智能領(lǐng)域,十個(gè)月就像十年狗年;日新月異的變化速度已經(jīng)讓那篇文章的部分內(nèi)容顯得過時(shí)。
因此,當(dāng)我的母校倫敦大學(xué)城市圣喬治學(xué)院人機(jī)交互設(shè)計(jì)系聯(lián)系我,邀請我在他們的年度會(huì)議上發(fā)言時(shí),我抓住了這個(gè)機(jī)會(huì),重新開始我對這個(gè)學(xué)科的興趣,尤其是當(dāng)我的老教授透露他們聯(lián)系我的部分原因是我的 Medium 文章很受歡迎時(shí)。
這是我對 UX 的 AI 的第二次看法,已更新至 2025 年,并涵蓋了我在 HCID 2025 會(huì)議上的演講(即使是我自己這么說,這次演講也進(jìn)行得相當(dāng)順利)。
2024年初,當(dāng)我開始在工作中使用人工智能時(shí),我感覺自己就像一位勇敢的探險(xiǎn)家,踏入了陌生的領(lǐng)域。誠然,人工智能已經(jīng)存在了一段時(shí)間,我們大多數(shù)人也只是在家里用它來制作儲(chǔ)藏室菜譜或視覺效果圖。但我們中很少有人有機(jī)會(huì)讓人工智能真正地重塑我們的工作,這主要是因?yàn)?ldquo;人工智能會(huì)以你給它的任何東西為食”的數(shù)據(jù)隱私問題,以及由此產(chǎn)生的對人工智能用于工作的嚴(yán)格禁令。
但2024年是私有AI的黎明。最終,像OpenAI和Anthropic這樣的提供商“封鎖”了他們的法學(xué)碩士課程,以確保其數(shù)據(jù)不會(huì)泄露,從而為像我這樣的機(jī)構(gòu)打開了以訂閱方式使用私有AI的大門。
2025年即將到來,尼爾森諾曼集團(tuán)的一項(xiàng)研究告訴我,用戶體驗(yàn)專業(yè)人士是有史以來最重度的人工智能用戶之一。這項(xiàng)研究得出的一項(xiàng)關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,如今用戶體驗(yàn)專業(yè)人士使用法學(xué)碩士(LLM)的比例是其他樣本職業(yè)的750倍之多!
你有一把錘子,但你看到的并非都是釘子。從學(xué)習(xí)作業(yè)作弊(說實(shí)話,正在讀這篇文章的HCID/UX學(xué)生,如果你嘗試過用AI生成用戶訪談?dòng)涗?mdash;—請停止吧),到一位不幸的音樂愛好者向Nick Cave發(fā)送了一首“模仿Nick Cave風(fēng)格”的ChatGPT歌曲,激怒了他,在很多情況下,使用AI都不是好主意。
媒體喜歡夸大此類故事,隨著時(shí)間的推移,這在時(shí)代精神中形成了一種層次化的“感覺”,即無論人工智能應(yīng)用于何處,它都是無用或有害的。
我不同意。
因?yàn)槲覀?/span>可以用這把錘子敲出一些釘子。GenAI 的局限性和功能與某些類型的用戶體驗(yàn)研究的局限性和要求非常匹配。具體來說:
女士們、先生們、朋友們,這就是用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師們熱愛人工智能的原因。它與我們完美契合,并且是真正有用的工具。除了數(shù)據(jù)隱私限制(現(xiàn)已基本解決)之外,業(yè)界對使用人工智能沒有任何爭議*。只要你的研究報(bào)告寫得好,并且提供了所需的數(shù)據(jù),沒有人會(huì)在意它是否由人工智能生成。
*然而,關(guān)于人工智能的倫理問題絕對應(yīng)該引發(fā)更多爭議。我個(gè)人對用戶體驗(yàn)行業(yè)對此的關(guān)注如此之少感到困惑,并將繼續(xù)通過強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)過去和現(xiàn)在的倫理缺陷來引發(fā)爭議。
無論如何,繼續(xù)介紹菜譜。
我給你舉一個(gè)真實(shí)案例,關(guān)于一個(gè)用戶體驗(yàn)研究,我最近在一個(gè)項(xiàng)目中用到了人工智能來分析用戶數(shù)據(jù)。所有身份信息都是匿名的。
我正在使用 ChatGPT Enterprise——一個(gè)私密的“隔離”版本,配備了最新的深度研究功能。這是OpenAI 于 2025 年 2 月推出的一款專業(yè) AI“代理” ,號(hào)稱“非常適合從事高強(qiáng)度知識(shí)工作的人”。
如果您無法訪問 Enterprise,您可以通過 20 美元的 ChatGPT Plus 訂閱獲得 Deep Research(不過,據(jù)我所知,您的數(shù)據(jù)不會(huì)被“隔離”)。
我的 2025 方法與之前的方法相同,分為三個(gè)步驟:
Deep Research 的優(yōu)點(diǎn)在于它可以處理大量數(shù)據(jù),并且比大多數(shù)傳統(tǒng)模型(如 4o、Claude 3.7 Sonnet 等)具有更高的準(zhǔn)確度。正如我所發(fā)現(xiàn)的,雖然你可以向其輸入諸如訪談?dòng)涗浐驮徒貓D之類的文檔,但你也可以告訴它錨定到一個(gè)特定的文檔,并讓該文檔決定模型思考和分析的方向。
在我的案例研究中,該文檔是討論指南/研究計(jì)劃。
討論指南通常由用戶體驗(yàn)師與產(chǎn)品經(jīng)理合作創(chuàng)建,通常包含以下內(nèi)容:
那么,你把訪談?dòng)涗洝⒔貓D和討論指南輸入到了模型中。你該如何告訴模型如何處理這些內(nèi)容呢?
深度研究與傳統(tǒng)模型的一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別在于,深度研究消除了大量的反復(fù)溝通。您只需進(jìn)行一次操作,在回答幾個(gè)澄清問題后,模型就會(huì)開始執(zhí)行其“任務(wù)”,根據(jù)您的指示生成一份高度詳細(xì)的報(bào)告。您只有一次提示機(jī)會(huì),因此最好確保您的提示符合要求。
我的提示方法與我在2024年的文章中基本相同:使用便捷的提示卡組來構(gòu)建提示。我不會(huì)在這里再次介紹所有提示技巧,但您可以參考那篇文章來了解更多詳情。
然而,一些提示“卡片”與其他卡片的權(quán)重發(fā)生了變化。以下是目前為止最有用的“卡片”:
解釋研究目的、針對哪家公司和產(chǎn)品、用戶是誰、模型將收到哪些文檔;如果有的話,將其錨定到您的關(guān)鍵文檔上(在本例中為討論指南)。
描述你希望模型扮演的角色,例如“在一家科技公司(X 公司)工作的世界領(lǐng)先的用戶體驗(yàn)研究員,為英國的一家數(shù)字信息和分析產(chǎn)品公司工作[職業(yè)]。 ”
告訴AI如何構(gòu)建其輸出仍然是關(guān)鍵技術(shù)之一。您可以告訴它遵循討論指南的結(jié)構(gòu)(如果相關(guān)),或者給它一個(gè)包含所有標(biāo)題的示例模板。
這項(xiàng)極其實(shí)用的技術(shù)如今已被人工智能工程師廣泛應(yīng)用。簡單來說,如果你讓人工智能解釋它為什么得出某個(gè)結(jié)論,它得出的結(jié)論的準(zhǔn)確性就會(huì)提高。
一位同事想出了這個(gè)主意。在我公司的許多用戶研究中,包括這個(gè)例子,我們已經(jīng)預(yù)設(shè)了想要從用戶那里發(fā)現(xiàn)什么的框架。但是,如果用戶說了一些我們意想不到的話怎么辦?如果你不要求模型發(fā)現(xiàn)意想不到的事情,它就找不到。你應(yīng)該自己尋找這些異常,但為什么不也讓模型思考一下呢?
**這讓我想起了OpenAI 發(fā)布的一段搞笑又令人毛骨悚然的視頻:兩個(gè)視覺/語音 AI 助手正在與一位人類主持人交談,而另一個(gè)人則走到他身后,露出兔耳朵。兩位助手都無視兔耳朵,直到明確提示。
輸入你的題目和文檔后,選擇“深度研究”并按下“提交”按鈕,然后給自己倒杯咖啡。根據(jù)“任務(wù)”的復(fù)雜程度,AI 生成所需的報(bào)告可能需要長達(dá)一小時(shí)。在我的案例研究中,這大約需要 30 分鐘。
太棒了,你拿到了報(bào)告,足足50頁!以下是整個(gè)過程中最無聊的部分:
!檢查!每一個(gè)!字!!!
雖然深度研究的準(zhǔn)確率高于大多數(shù)模型,但遠(yuǎn)未達(dá)到 100%,而且它產(chǎn)生的幻覺看起來尤其令人信服。所以,不要相信它。人工智能至今仍是一個(gè)熱切但缺乏經(jīng)驗(yàn)的助手,其工作必須接受審核。只有你,作為“知情人”,才擁有專業(yè)知識(shí)和解讀能力,能夠理解用戶訪談中的真實(shí)情況,否決人工智能的錯(cuò)誤結(jié)論,并發(fā)現(xiàn)任何“兔子耳朵”,即使你設(shè)置了“萬能牌”,人工智能也可能遺漏了。
深度研究的一個(gè)巧妙功能是右側(cè)面板,你可以在那里看到它是如何一步步得出結(jié)論的。最奇怪的幻覺可能會(huì)在這里出現(xiàn),而且很搞笑。我注意到,這類幻覺很少出現(xiàn)在最終報(bào)告中,因?yàn)樯疃妊芯抗δ苤幸呀?jīng)內(nèi)置了“思維鏈”流程。
重要提示:由于深度研究每次只允許執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù),而不是來回對話,因此您無法在與AI對話時(shí)進(jìn)行更正。請使用傳統(tǒng)方法,將報(bào)告下載到Word中。
修改完成后,您可以將 Word 報(bào)告上傳回 ChatGPT,讓它將 50 頁的文檔精簡成簡潔的 PowerPoint 風(fēng)格演示文稿。這是最簡單的步驟:只需使用“模板”提示技術(shù),并結(jié)合傳統(tǒng)的 AI 模型(例如 4o、o3 等)即可。
根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn),傳統(tǒng)的人工智能模型在從訪談?dòng)涗浿刑崛∮脩粼挿矫姹憩F(xiàn)糟糕,它們只會(huì)選擇進(jìn)行解釋。相信我,我什么方法都試過了!相比之下,Deep Research 的引文直接引用了原文,因此用戶引文更容易進(jìn)行交叉核對。我仍然建議手動(dòng)檢查,尤其是那些最終報(bào)告會(huì)用到的內(nèi)容。
因此,深度研究花了大約 30 分鐘來編寫分析報(bào)告。即使考慮到人工參與快速撰寫、文檔準(zhǔn)備、檢查和修改的時(shí)間,這也比手動(dòng)完成整個(gè)分析過程要快——而且絕對比我之前依賴傳統(tǒng) AI 模型的方法要快。
需要注意的是:你可能很容易將分析工作完全外包給深度研究,而跳過檢查步驟。這將是一個(gè)大錯(cuò)誤。最終,如果深度研究出錯(cuò),承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的是你,而不是人工智能。即使模型越來越先進(jìn),保持警惕并在出錯(cuò)的地方進(jìn)行干預(yù)仍然至關(guān)重要。
在我的HCID會(huì)議演講中,這是我最喜歡的幻燈片。告訴聽眾一堆有用、可操作的信息,然后讓他們把它們?nèi)舆M(jìn)垃圾桶,這其中有一種令人愉悅的反常之處。
但這就是人工智能領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)。事物每周都在變化,跟上潮流的唯一方法就是與時(shí)俱進(jìn)。例如,我的演講中還沒有提到代理人工智能 (Agentic AI),但在撰寫本文時(shí),它是 2025 年規(guī)模最大(也是最模糊的概念?。┑娜斯ぶ悄苁⑹?。如果我在為 UX v3.0 撰寫人工智能文章時(shí),很可能會(huì)談?wù)摯砣斯ぶ悄堋?/span>
或許不是!誰知道呢!
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