AI设计基本原则：信任感、掌控感、被理解
AI交互形式 为 循环式协作
AI应用交互流程： 用户输入 → 过程处理 → 结果输出 → 循环反馈
传统应用交互流程：用户请求 → 系统处理 → 结果返回
（AI产品对比传统核心差异是“它是一个循环式交互”，流程在循环反馈中不断逼近用户的真实意图）
| 维度 | 传统应用交互 | AI 应用交互 |
|---|---|---|
| 逻辑基础 | 确定性（输入 A 永远得到结果 B） | 概率性（输入 A 可能得到 B、C 或 D） |
| 交互形态 | 单向/事务性（点对点完成任务） | 对话/迭代式（通过多轮对话细化需求） |
| 反馈机制 | 报错机制（成功或失败） | 评价机制（好评/差评/重新生成） |
| 控制权 | 用户完全控制路径 | 用户提供意图，系统生成路径 |
阶段一：输入（Input）
用户引导：设计上表达更清晰，理解更准确，并伴随引导式操作 （如：新手上路、建议、提示模板）
阶段二：过程（Process）
过程可感知可控制：AI运行往往像一个黑盒，用户需要的不只是结果，更需要有掌控感，理解 AI 是怎么‘想’的
AI 产品设计原则（UE/UX 自查清单）
一、 透明度与信任建立 (Transparency & Trust)
AI 的概率性特征要求设计必须消除黑盒感，建立用户安全感。
- AI 身份标识：是否明确区分了 AI 生成内容与人工内容？交互对象是 AI 还是真人？
- 可解释性 (Explainability) ：是否向用户解释了 AI 给出该结果的逻辑或数据来源（如“基于您的历史偏好推荐”）？
- 状态感知：AI 在思考（生成中）时是否有明确的动效反馈？用户能否预估等待时间？
- 能力边界提示：是否告知用户 AI 的局限性（如“信息可能过时”）及擅长处理的任务范围？
二、 用户掌控感 (User Autonomy & Control)
AI 应当是协作伙伴而非替代者，用户必须拥有最终决定权。
- 一键覆盖/干预：用户是否可以随时中断 AI 任务、修改 AI 生成的结果或强制执行手动操作？
- 结果撤销与重试：是否提供“撤销”、“重新生成”或“生成多个备选项”的功能？
- 可调节的智能程度：是否允许用户根据需求调整 AI 的参与度（从完全自动化到辅助提示）？
- 多轮反馈循环：用户能否通过对话或点击标签对结果进行细化修正，而不是只能全盘接受？
三、 交互效率与上下文感知 (Contextual Intelligence)
2025 年的设计强调“环境智能”，减少用户的输入负担。
- 前瞻性设计 (Proactive UX) ：AI 是否能根据用户行为预测需求并主动推荐下一步操作，而不仅仅是等待指令？
- 上下文连贯性：AI 是否记忆了当前对话或历史交互背景，避免让用户重复输入已知信息？
- 多模态交互 (Multimodal) ：是否支持语音、手势、文字或图像的无缝切换输入？
- 渐进式披露：是否避免了初次使用时呈现过载的信息，而是随任务深入逐步展示智能功能？
四、 错误处理与容错机制 (Error Handling)
由于 AI 的不确定性，设计必须具备极强的韧性。
- 优雅降级：当 AI 模型响应失败或断网时，是否有基础的传统交互逻辑作为兜底方案？
- 幻觉提醒：对于高风险事实（如医疗、财务），是否强制要求用户核对信息准确性？
- 反馈纠错闭环：用户反馈“此结果无用”后，系统是否能记录并用于优化后续输出？
五、 伦理、公平与包容 (Ethics & Inclusivity)
合规性与公平性已成为 2025 年设计的核心准则。
- 偏见审查：AI 的输出是否经过多样化测试，以减少对特定族群、职业或文化的偏见？
- 数据透明度：用户是否能清晰查阅自己的哪些数据被用于 AI 训练，并提供“不参与训练”的开关？
- 无障碍设计 (Accessibility) ：AI 驱动的功能（如语音合成、自动排版）是否兼容屏幕阅读器等辅助技术？
六、 视觉与情感化 (UI & Emotion)
2025 年流行的视觉趋势正服务于 AI 交互。
- 动态反馈 (Micro-interactions) ：使用流光、呼吸感等动效来体现 AI 的“生命感”和处理状态。
- 自适应界面：UI 组件是否能根据 AI 生成内容的多少或类型自动调整布局（如 Bento Box 布局或弹性容器）。
- 静默认证：是否利用生物识别等 AI 技术减少了密码输入的干扰（Silent Authentication）
AI 是协作者，用户是决策者
我们设计务必让用户可以「过程可控」与「结果可控」，允许用户随时叫停、纠偏、重试或重新生成，让人始终掌握方向盘，轻松调整内容
作者：花生面包 转载请注明
