编者按：来自 MIT 的资深设想师 Alex Klein 撰写了这篇文章，他结合现在各大 AI 企业和研究团队，深入考虑 AI 时代设想师转型的应该具备的三项核心本领。以下是正文：
「这些笨拙的 AI 模型需求我们的帮助！」这是我上周做完用户尝试后最大的最强烈的感觉。
从表面上看，我做的那个用户尝试看起来就像一个传统的可用性尝试，有一个乐观的研究人员（就是我），一个不知情的参与者，以及一系列需求使用数字工具完成的任务。
然而，这项尝试之所以奇异，是因为它本质上是评估一项新颖的 AI 性能。
在这个尝试中，我所面对的场景在未来可能会经常遇到：作为研究人员的我会像参与者一样，仔细地分析 AI 模型的行为和感知本领。事实上，这让整个尝试仿佛出现了两个参与者，当「两个人」试图一起完成任务时，每个细节都值得反复研究。
而且，就像任何高素质的用户尝试一样，尝试本身揭示了许多事情——产物明显有改进的空间，而这种改进和以往截然不同，因为它跨越两个维度：人类和 AI 模型。
最近一年多狂飙突进的 AI 产物当中，似乎存在一个隐藏的设定，那就是你只要将 AI 服务的 API 和任意产物结合，就能驱动它直接产出代价，而且这个过程中，可以直接绕过设想需求。
然而，上周我们的用户尝试揭示了相反的事实：我们不仅必须研究人类用户的期望、行为和特点，而且还必须将 AI 视作用户，再分析一遍，并结合两者。
未来 AI 产物感受的成功，依然取决于设想。
UX 设想的逆向推导
对于设想学科来说，2023 是令人沮丧的一年。整个设想行业直面了一场清算，经历了大面积裁员，很多企业转而支持任何不妨增加利润并推动短期增长的事情。更糟糕的是，在科技企业中，设想部门上似乎笼罩着更大的阴云，21世纪前20年由苹果引领并推动的设想变革，最终并没有带来有效的结果。
现在，下一个科技大时代已经到来。预计到 2024 年，人工智能软件公司的增长速度，将比非人工智能软件公司的增长多 63% 。
在目前的情形下，士气低落的设想师群体似乎没法凭借我们奇异的技巧来主导方向，而是退后一步等待研发和工程师开路。但是设想师对于 AI 的成功应用同样至关重要，对于企业同样代价非凡，现在和之前的历次变革一样，设想师需求调整姿态和规则。就像之前的移动端数字化转型一样，设想师可以帮助公司和产物，从头开始重塑感受和流程，而这是一项艰巨的任务。
重塑「感受设想 3.0」 中的 CX/UX
上周，我写了一篇关于 AI 将如何推动 CX/UX（客户感受/用户感受） 重塑的文章，我将其称为「感受设想 3.0」。AI 的出现将会改变设想的对象和输出的结果。下面是对那篇文章的简单总结：
UI 界面将会进化为 AI 助理。就像今天的产物通常指的是移动 APP 或数字 UI ，很快，产物指代的将会是 AI APP 或者说 AI 助理工具。用户不再需求独自在 APP 中导航，或者 UI 界面，而是将得到 AI 助理的持续支持。每个产物的代价都将通过其内置人工智能代理的质量来进行评估。
软件性能/流程将会被「AI 技巧」替代。在「感受设想 3.0」中，如果一家公司想要为客户创造差异化代价，那么它有一个选择：增加 AI 助理的性能或「技巧」来处理更多客户需求。未来的产物路线图将优先考虑这些「技巧」而不是传统的独立性能。这些新的「技巧」将提供更多代价，并且不会使导航复杂化，或者要求用户学习新性能。
从线框图/模型/原型进化为「场景地图」。设想师仍然需求呈现出令人惊叹的交互和感觉。然而，交付成果的性质将会改变。设想师不再需求制作勾勒固定途径的线框，而是勾勒出场景地图。这些地图将阐明一系列开放式场景和灵活机动的用户历程，从根本上重新定义交互的含义。
当我们在 CX/UX 中探索这种新范式时，很明显设想师的角色也将自此经历重大的演变。
AI时代设想师需求的 3 大本领
在「感受设想 3.0」 中，设想师要想保持代价，就必须培养三项基本本领。
本领 1：AI 策略
「策略」这个词似乎有点抽象和唬人，然而，产物策略只是处理客户问题的行动计划。
这对企业和公司来说至关重要，尤其是现在。因为AI 「军备竞赛」导致企业疯狂地进行概念验证并开发各种随机的性能，而这些性能并不能处理真正的用户需求。
AI 只是为用户提供差异化代价的杠杆，企业和公司需求帮助用户弄清楚，他们可以使用哪些杠杆。
此外，企业应该利用 AI 战略性地重塑 CX 和 UX，也就是用户感受/客户感受，而不是等到后面再行补充。
这一本领的前置条件：
深入理解客户和用户的需求
对生成式 AI 有基本的理解（请参阅 Google 的免费 GenAI学习途径）
不妨洞悉哪些性能和需求不妨通过机器学习来处理。（参见Jess Holbrook的入门书）
不妨设想未来的 AI 感受，将 3.0 CX/UX 的力量变为现实。（我见过的最好的例子是蒂娜·莫纳汉博士在自主创新峰会上的演讲。录音可在此处获取。）
本领 2：AI 交互设想
在 AI 时代，交互设想看起来完全不同了。我们习惯于沿着可预测结果的线性途径来进行设想，但现在，开放式交互和灵活的途径，带来了无限的可能性。
我们已经从设想「水滑梯」（专注于最小化摩擦并确保流动性）转向「波浪池」（没有明确的途径，每个用户都以奇异的方式参与）。
在 AI 的新景观中，用户所处的「环境」就像波浪池一样，设想师的目标是创造条件，为用户带来安全感和有代价的感受。
交互设想将变得比标准模式的 UI 组件更加抽象。这需求在用户开始感受时，深入理解用户的期望，不妨准确判断成功和失败，以及对潜在风险和漏洞有足够的判断力。
谷歌的 People+AI 倡议当中强调了设想 AI 交互时需求考虑的四个关键领域：
可接受的操作
不可接受的操作
不确定性的阈值
存在的漏洞
该框架为设想有效的人工智能交互提供了指引。
这一本领的前置条件：
有为了 AI 性能改进用户尝试方法的本领
不妨定义成功交互的标准（请参阅 Google 的交互策略方法）
理解新兴的交互的最佳实践（请参阅 IBM 的 GenAI 设想原则）
本领 3：模型设想
一般而言，开发和设想领域之间有着明显的划分，最优秀的设想师和工程师偶尔会交叉进行富有成效的讨论，然后返回各自的领域。
然而现在，自然语言处理可以与 AI 大模型直接交互，从而大大缩小了两个学科之间的差异。
你可以通过编辑提示词，来清楚地指示模型执行任务，而不是编辑代码。在整个人类文本语料库上训练模型的奇怪之处在于，它具有人类的许多特性。（我的意思是，即使使用笑脸表情符号也可以提高输出的性能。）
这为设想师提供了新的机会，这意味着设想师可以将他们的认知和共情用户的技巧，直接应用到 AI 模型中。
事实上，我确信普通设想师的快速写作本领，可能会超过工程师。😲 因为设想师在提炼复杂的用户需求和清晰传达需求方面，拥有丰富的经验。
为此，设想师需求超越「绿野仙踪」实验，并轻松地向开发人员描述理想的感受。
这一本领的前置条件：
理解设想在 AI 大模型开发过程中的代价（参见 Paz Perez对「模型设想师」的插图）
具备编辑有效提示词的专业知识（请参阅 Open AI 提示词指南）
对大模型如何运作有基本的理解（参见 Stephen Wolfram 的总结）
结语
让我们面对现实吧：没有人会坐等设想师在 AI 世界中变得有代价。
但事情是这样的：企业确实需求设想师所拥有一些本领，尤其是设想师处理没有明显答案难题的奇异技巧。
请记住，没有人知道所有答案。整个 AI 对于每个人来说都是新鲜事物，我们都在努力共同处理未来一系列的问题。
本文最初发表在Empathy & AI上。