“ 技巧的发展使得 AI 能从多模态的信息中越来越精确地洞悉用户行动，这给用户感受设想带来了更多的可能性，作为一名 AI 时代的用户感受设想师，如何利用 AI 发挥用户感受的最大价值，是我们须要探讨的一个重要课题。”
一、AI在设想领域的应用现状
随着人工智能技巧的飞速进步，我们见证了 ChatGPT、midjourney 这样的大型模型和图像生成工具的崛起，它们极大地提升了设想师的工作效率，使得设想师们可以或许更高效地实现创意，并且为视觉创作提供了前所未有的可能性。在设想领域，AI 有着非常显著和直观的应用价值，它主要被用来辅助设想师们在视觉上的创作和灵感的激发。
然而，尽管 AI 在设想领域的应用已经取得了显著的进展，它在用户感受（UX）设想领域的潜力却仍然被忽视。事实上，AI 在提升用户感受方面拥有巨大的潜力。为了充分利用这种潜力，我们须要对 AI 懂得用户行动的过程进行分析。这要求用户感受设想师们对用户的使用场景和行动有深入的懂得和洞悉，以便可以或许有效地利用 AI 技巧来提升产物的用户感受。
用户感受设想师们须要通过对用户行动的数据分析和模式辨认，以及对他们所处环境的深入懂得，来指导 AI 技巧的应用。通过这种方法，设想师们可以更好地懂得用户的须要，预测用户的行动，以及设想出更加直观、易用的产物界面。AI 的运用不仅可以或许提高设想师们的工作效率，更重要的是，它可以或许帮助设想师们创造出更加人性化、个性化的用户感受，从而提升产物的整体价值和用户满意度。
二、用户感受设想
1. 用户感受设想的本质
用户感受设想的核心是以用户为中心，关注用户的须要和感受，旨在提供愉悦、有效和满意的使用感受。它涵盖交互设想、情感设想和价值创造，通过不断优化和多渠道融合，提高产物的市场竞争力。用户感受设想是一个持续的过程，须要收集用户反应和数据，分析用户行动，以优化产物或服务。设想师需关注用户中心、交互过程、情感感受和价值创造，创造出满足用户期望的产物或服务。
在用户与产物互动的过程中，如何有效评估用户感受呢？仅依靠用户在操纵后自动提供的反应来作出判定吗？事实上一方面，用户通常不愿意花费精力去思考，除非遇到严重的使用障碍，否则他们往往不会自动报告题目。另一方面，许多用户行动是在无意识中发生的，用户可能难以自动意识到某一操纵感受的好坏。
那么，作为用户感受设想师，我们应如何优化用户的感受？我们是否可以从被动接收反应转变为自动获取用户的行动和情绪数据，预测可能出现的题目并及时作出反应呢？这一过程，我们能否考虑利用 AI 来实现？
2. 为什么要聚焦到用户感受领域
①须要驱动
产物设想出来是给用户使用的，而当技巧发展到某个阈值时，用户可能会难以再明显地感知到技巧水平的提高，而此时用户感受的价值就开始显现。同样是由地基、墙体、屋顶和装修所组成的空间，它可以是房子，也可以是家，那么怎么样让我们设想的科技产物具有温度呢？这就须要我们用户感受设想师跳脱出本能和行动层次的设想思路，而去重新挖掘用户的精神诉求，重构产物和用户之间的情感链接。
②技巧驱动
而伴随着大模型的发展和算力的提升，AI 对于信息的处理和判定能力也有了本质的进步，使得我们对于多模态信息的综合分析能力有了显著提高——而这正是我们从多维度来综合判定用户感受的技巧基座，技巧的进步能推动AI对用户行动、情绪以及所处场景的精确辨认。而对于产物来说，只有对用户行动有更清晰的了解，才能更好地驱动用户感受的提升。
三、核心思路：前置题目，让AI懂得场景并预判用户下一步行动
“我将这一方法总结成了一张流程图，如下。该流程将 AI 判定用户行动这一过程总结为信息输出、信息辨认、信息处理+判定、信息输出四个步骤，而整个过程的核心逻辑在于：前置题目——即让AI预判用户下一步的行动，简单来说也就是设想师洞悉到潜在的痛点，提前构想该痛点所处的场景以及在该场景下用户下一步可能产生的行动，从而分析并预设该场景下各个信息输出目标的形式及参数范围——而当各信息输出目标与预设一致时，那么我们认为当前用户可能处于我们所预设的场景和状态，从而对用户给出即时的反应和题目的解决方式。”
1. 信息输出与信息辨认
技巧的进步使得我们对数据的采集方式趋向于多模态化，作为用户接触 AI 的主要途径，我们这里以移动设备为例，移动设备上搭载了丰富的传感器，可以或许为用户提供更丰富细腻的用户感受，诸如重力传感器、加速度传感器、光线传感器、距离传感器、心率传感器、陀螺仪等模块的应用使得手机的数据采集方式变得更加多样和立体。
例如，重力传感器用于测量手机的加速度和运动方向，以实现屏幕自动旋转、游玩控制等功能；陀螺仪能测量手机的角速度和角位移，用于相机参数自动调整（如白平衡、对焦、曝光补偿）和游玩控制等；加速度传感器可检测手机在空间中的加速度，用于屏幕翻转、晃动检测、步数计数、图像稳定等。
这些基础的传感器可以或许对场景进行基础的判定，以手机射击游玩为例，陀螺仪可以用来精确控制瞄准准星，提供更加直观和精确的瞄准感受。在玩家旋转手机时，判定玩家正在调节准心方向，为了玩家获得更好的游玩感受，系统会辅助用户来调整瞄准方向，从而让玩家在游玩中实现更精确的射击。
类似的案例还有很多，我们可以看到用户现实中的因素对虚拟世界所产生的影响，虚拟世界对于现实因素的反应也能使得用户在虚拟的互联网或游玩世界中获得更强的互动性和沉浸感——我们须要设定我们在虚拟世界的程序来回应用户现实世界的须要。而在某些复杂场景下，单一形态的信息往往无法提供足够的信息量，这导致系统对信息的判定难以描绘出情境的全貌、从而难以精确辨认用户的行动和情绪，因此有必要引入多模态信息的共同处理。除此之外，用户的生理数据、以及时间和空间及其在维度上的连续性也能作为重要的信息输出目标，来对用户状态进行综合地判定。
2. 信息处理+判定
信息的处理和判定则是本篇文章的核心部分——也是本小结引言里所提到的，设想师洞悉到潜在的痛点，提前构想该痛点所处的场景以及在该场景下用户的状态，并思考哪些条件以及哪些维度的目标可以或许判定用户处于此种场景，同时预设该场景下各个信息输出目标的形式及参数范围——当某场景下各信息输出目标与预设一致，那么我们认为当前用户可能处于该特定状态，从而给出即时的反应和题目的解决方式。
也就是如下图中所示，我们在系统中预设 n 种情况，当输出信息和条件匹配场景 A 时，我们认为目前用户处于场景 A 这一情况。而我们感受设想师须要做的就是挖掘并设定好这些场景以及场景的触发因素。
举个例子，比如我们构想这么一个简单的场景，也是我经常会遇到的一个痛点：在拿着手机走路时，可能多次无意识地误触到屏幕上的暗号锁，导致多次输出错误，使得在想要使用手机时发现手机已被锁定 5 分钟，这 5 分钟对于信息焦虑的人来说是非常难熬的。手机设置多次暗号输出错误就锁定也是出于安全的考虑，而正是由于这项安全的措施在某些情况下给用户使用带来的很大的不便。在这个场景中，我们如果作为手机的用户感受设想师，是不是须要思考，我们是不是应该区分暗号多次输出错误是因为被他人侵犯隐私还是用户在某些场景下误触？如果须要对这两种情况进行判定区分，我们是不是应该思考在这两种情况下用户的行动会有哪些差异，而对应到信息的输出目标又分别是什么样子？
明确这一点后，我们可以自己在脑海中模拟两种情况的使用情境：如果是手机被他人侵犯隐私，那么暗号的输出节奏应当是稳定的，每一次的点击也都是对应到具体的数字的；而如果是用户自己的误触，那么用户的操纵应该是间断的，无节奏的，点击和滑动操纵并存的，且并不是每一次操纵都准确地点击到数字，另外，误触场景下手机通常不是平稳的，加速度传感器能监测到手机的移动。
那么经过分析，我们就能明确地看到，两种不同场景下用户行动是存在较大差异的，这也是多模态信息综合判定的结果。而这一差异所对应的用户输出信息的目标，就可以或许作为系统判定信息的重要依据。例如我们就规定，如果在输出暗号页面，监测到触控频率不稳定，点击和滑动操纵并存，至少有 2 次操纵没有准确点到数字，且传感器监测到手机的运动，当各目标同时满足该设定时，则我们就将该场景判定为用户正在误触暗号解锁界面，从而不执行锁定 5 分钟这一指令。
因此通过以上分析我们可以或许发现，对于用户感受设想师来说，洞悉题目就变得尤为重要，因为只有我们洞悉到了题目，才能预设好特定题目场景的触发条件以及各信息目标的水平，从而使得 AI 可以或许对场景和用户行动进行更精确的辨认，而正是在多场景数据的训练之下，也才能使得 AI 可以或许更深刻地懂得人类行动，甚至自动对感受题目进行反应，以及协助用户感受设想师进行须要的挖掘。
以苹果手机的快捷指令为例，我们可以在快捷指令中设定自己的须要，比如我们设置指令“当我们到达某个地点一个小时后，提醒我们做某件事”，这是用户自动向系统提出须要，系统在达到这些条件后则做出反应。而我们设想师的目标就是精确洞悉到用户须要，而自动在系统中帮助用户设定一系列的条件来达到某些目的——也就是帮助用户省掉了须要自动设定触发条件这一步骤。
3. 信息输出
在 AI 懂得用户情境和行动后，须要对可能出现的题目进行反应，这须要我们感受设想师给出解决方案，并将解决方案以视听触等多模态的信息形态触达给用户。举个例子，使用苹果生态产物等用户经常会遇到弄丢一只耳机的情形，而苹果给出的解决方案是用户可以在手机上查找两只耳机的位置来帮助用户找到耳机。
可以发现这种方案本质上还是等题目发生之后进行解决，而运用到我们的思路，我们是不是可以提前预判然后阻止题目的发生呢。例如，当两只苹果耳机距离超过 50 米的时候，移动设备给予视觉（弹出浮窗提示）、听觉（提示音）、触觉（振动）等的信息来提醒用户，从而预防丢一只耳机的情况发生。
总结
本篇内容的核心观点在于我们感受设想师可以或许洞悉到题目，并解构场景，思考什么样的信号输出可以或许推测进入当前场景。而当各维度信号输出与预设情况匹配时，我们则判定用户处于一个……样的情境之下，从而输出信息，给出针对性的解决方案。
因此，抛开移动设备的束缚，对于我们感受设想师而言，最重要的是可以或许带着挖掘题目的视角去感受生活的方方面面，正如“手上拿着锤子，看什么都是钉子”。当我们培养了洞悉题目的思维后，会发现有许多感受题目还须要我们去解决，才能在 AI 时代发挥出用户感受的最大价值。
也正是运用这一套思路，我在游玩用户感受设想实习的两个月内，申请了 8 份专利。下一篇具体来聊一聊游玩交互设想领域中，这套思路如何运用在专利申请上，以及游玩交互设想中一些专利申请技巧。