大遷移已經(jīng)在發(fā)生，有些人已經(jīng)跑起來，有些人還在門外看著，有些人還沒感知，你是哪個？

• 設(shè)計師和人工智能是什么關(guān)系？
• 人工智能對設(shè)計有什么影響？
• 設(shè)計師怎么進入智能領(lǐng)域？

一、穿越時代，設(shè)計師的生存啟示

設(shè)計師，你有想過時代那么快嗎？

那年，上學(xué)時還是印刷還是高科技，平面設(shè)計師還是風口，大家期待進4As做個廣告人，走向潮流達人。沒過幾年，互聯(lián)網(wǎng)來了，帶走了我們同期的好幾個同學(xué)，當時還取笑他們能力不好才進了那些泡沫小企。但沒過幾年，風口往互聯(lián)網(wǎng)吹，還好互聯(lián)網(wǎng)有好幾十年的窗口期，能反應(yīng)過來的，都趕上車了。

更快的遷移，指數(shù)式增長時代。

好不容易趕上了互聯(lián)網(wǎng)，結(jié)果迎來的是移動互聯(lián)網(wǎng)，結(jié)果這次窗口期只有三年。所以這波風口，當年的同學(xué)又走丟了幾個，給我們幸存者的最大啟示是時代正在指數(shù)式加速。只有更快的學(xué)習(xí)能力，行業(yè)信息洞察，才能及時反應(yīng)抓上時代的車票。

設(shè)計師產(chǎn)品化成長，追上人工智能。

沒與時代并行的，最后只能被時代淘汰。平面設(shè)計到互聯(lián)網(wǎng)，再到智能時代，可預(yù)見的是將迎來的是一批更替。我們把設(shè)計師帶進智能時代分享一些經(jīng)驗，希望幇助更多設(shè)計師走進人工智能。

二、設(shè)計師的可用性，0到1

信息時代試錯成本下降，MVP版本思維，最小化可行方案。

過去追求設(shè)計正確性，想法到提案需要完整的華麗演示。建基于印刷時代，試錯成本的經(jīng)驗假設(shè)上，“你錯了， 印刷出來是上萬的錯誤復(fù)制品， 修正成本極高”。

而現(xiàn)在信息時代，技術(shù)成本建基于服務(wù)器上的代碼。信息技術(shù)變化，試錯成本降低，與其閉關(guān)幾天，做出華麗想法，不如先來幾個簡單原型快速溝通， 更早動手嘗試。小樣本驗證，再調(diào)整變量。

刻意練習(xí)，試錯式成長，提升能力可用性。

在早期，專業(yè)成長關(guān)鍵在于技術(shù)上的熟練度。像產(chǎn)品可用性是否符合大眾預(yù)期， 像機器學(xué)習(xí)早期的訓(xùn)練樣本，目標是提升基礎(chǔ)可用性和有效性。

經(jīng)驗是什么？加班目的是什么？

智能新人加班是階段正確，剛開始需要用時間換取機會，獲取熟練度和經(jīng)驗。

而經(jīng)驗是什么？

是信息權(quán)，是提升成功概率，提升設(shè)計方案有效性的基礎(chǔ)資本，換取團隊信心把事情托付給你的基礎(chǔ)。 別懶，多做，聰明人的笨功夫，反復(fù)練習(xí)是把事情做實的必經(jīng)之路。

故事分享：全鍵路體驗走查，獲取充分信息，提出有效創(chuàng)新

由新手到熟手， 三步達成有效體驗增長。

Step1：爭取信息權(quán)，沉淀專業(yè)判斷力

1. ?用戶常用路徑走查：用戶視角熟識產(chǎn)品，為后續(xù)的體驗溝通完善背景信息。
2. 前期可行性探索：嘗試痛點與想法的機會點落地，換取內(nèi)部動作機制信息。
3. 業(yè)務(wù)信息背景收集：了解業(yè)務(wù)的方向，明確區(qū)分關(guān)鍵問題，權(quán)重分配和優(yōu)先級信息。

圖1：快速搭建原型， 進行全鍵路體驗走查

Step2：追求更有效的思考維度

1. 關(guān)鍵行為提?。涸诙噍喌臏贤ê螅@取多方的信息，區(qū)分出用戶的關(guān)鍵行為，提升方案有效性。
2. 路徑量化分析：想法可能會出現(xiàn)很多，但要量化問題的體量，才能有效分配資源，游說合作方共同達成目標。體驗?zāi)芏攘?，也能幫助合作方共享利益，了解投入與產(chǎn)出效果比。
3. 現(xiàn)況優(yōu)化探索：產(chǎn)品是基于不同的場景目標，生命周期沉淀出當前的形態(tài)，現(xiàn)況是在時間上進行切片分析，過去的設(shè)計決策是階段性正確，所以定期進行現(xiàn)況走查，可以保持設(shè)計與用戶習(xí)慣預(yù)期相符。像經(jīng)營一家酒店一樣，設(shè)備是會過時的，保持良好體驗需要定期更新迭代。

圖2：原型進行溝通， 獲取各方信完善

Step3：扎深現(xiàn)在建立觀點，提供前瞻性的增長洞見

（1）連續(xù)咨詢對話能力：了解用戶體驗與產(chǎn)品運作，ChatBot常見痛點在概率命中由一個個BadCase提案來完善。所以，人工智能的用戶體驗設(shè)計與傳統(tǒng)網(wǎng)站不同，不只有單一的用戶中心思考，這樣不能達成體驗的有效增長。

智能體驗設(shè)計需考慮的是三方用戶，提問方/需求側(cè)（消費者），連接方/配置側(cè)（算法），回答方/供應(yīng)側(cè)（商家/平臺）。UCD的思考需要多維度的考慮互相的增長協(xié)同，才能產(chǎn)生最終的理想體驗。

圖3：UCD第三個用戶，算法

（2）創(chuàng)新探索，擴充未來可行性：設(shè)計的過程會遇見機會點和想法，產(chǎn)品的產(chǎn)生由想像力開始，用戶只能說出更快的馬，想不出汽車的可能。了解技術(shù)，遇見痛點，能輸出更多的設(shè)計解決可能性。

圖3：提案解決算法端的用戶痛點，提升消費者端的智能有效性

三、設(shè)計師的DAU，1到N

DAU的意義是什么？

有多少用戶需要你的產(chǎn)品，如果是一個人，就是有多少人需要你的專業(yè)服務(wù)。

再進一步是什么？

市場不只有你這個產(chǎn)品，用戶替換你的成本是多少，定義了你的市場價值。如果是一個人， 就是有多少人可以取代你的角色。

產(chǎn)品是怎么生存的？

建立生態(tài)系統(tǒng)，淘寶和支付寶綁定，想上網(wǎng)逛一下，買東西。淘寶占了不可取代的位置，而支付寶占了支付習(xí)慣，用戶心智固化，不能支付寶的零售又反哺淘寶的不可替代。相互協(xié)同，達成體驗生態(tài)閉環(huán)。

進而一步步由此基點出發(fā)，生活服務(wù)消費，商品零售消費，也連接成更大的網(wǎng)絡(luò)觸點，達至用戶替換成本高門檻。放遠一些，通用電器、微軟、Apple等的護城河道的體驗增長也相似。

所以，如果是一個人是怎么的啟示？

建立專業(yè)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，你的連接觸點復(fù)雜度決定你的替代成本。度量產(chǎn)品的影響力是用戶量、活躍用戶、粉絲數(shù)。

如果是一個人，度量影響力是什么？

設(shè)計領(lǐng)導(dǎo)力：

1. 內(nèi)部：推動各合作方，達成體驗增長的能力；
2. 外部：對外分享或合作，達成專業(yè)增長；
3. 專業(yè)：沉淀設(shè)計經(jīng)驗，通過可復(fù)制方法， 達成杠桿性解決方案。

故事分享：推進三方用戶， ChatBot主路徑體驗優(yōu)化

前期技術(shù)理解， 掌握設(shè)計可能性。

人工智能是黑盒子，網(wǎng)狀神經(jīng)-樹狀結(jié)構(gòu)-線狀表現(xiàn)。

陳列式產(chǎn)品是樹狀結(jié)構(gòu)，盒子包著盒子，花點時間你總能搞清楚誰包著誰，邏輯清晰路徑分明。而ChatBot用的是標簽結(jié)構(gòu)，大部分用戶要找的盒子都是貼上標簽扁平路徑放著，按意圖概率命中路徑到達盒子的。

黑盒中間的路徑是怎么走，連開發(fā)技術(shù)的算法也可能搞不清，技術(shù)對輸出是否符合用戶輸入的預(yù)期，打上正確與否的標簽，交付一個理想的置信值，輸出對話式的一句句線狀表現(xiàn)形態(tài)。

圖4：手淘的陳列式樹狀結(jié)構(gòu)

首頁-出行-杭州-酒店，盒子包著盒子，絕對邏輯。用戶切換意圖由主觀操作，判斷決策由用戶點擊。

圖5：ChatBot

客服小蜜的對話式網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，網(wǎng)狀神經(jīng)分析意圖解析，上下文理解，命中樹狀結(jié)構(gòu)進行對話互動，輸出線狀話術(shù)及答案表現(xiàn)。用戶切換意圖由機器概率分析，判斷決策由對話觸發(fā)。注意力資源由機器人協(xié)助下， 最大化集中在當前話題上。

以上， 陳述的是理想的情況。

第三個用戶的痛點，算法意圖串流

機器的設(shè)計由很多段劇本串聯(lián)投放在一個池子中，一個個盒子扁平放著，由不同的引擎計算最大概率的意圖命中。

圖6：用戶在詢問酒店的情景

問到評分高時，機器出現(xiàn)意圖跳轉(zhuǎn)，到了售后評分的命中。

新時代的技術(shù)學(xué)習(xí)，舊時代的匠人精神。

平面印刷時代要成就大師級作品沒有完全不懂Pantone，凹版凸版，柯式印刷等專業(yè)技術(shù)。同樣，智能時代想提升專業(yè)水平，上一些入門概念的課，了解機器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，置信度原理。

圖7：例如Google的機器學(xué)習(xí)，吳恩達的公開課，學(xué)習(xí)入門的原理和關(guān)鍵詞

圖8：因此我們設(shè)計聯(lián)合算法進行相關(guān)的交互模式分融設(shè)計。(具體故事待續(xù))

總結(jié)

增長真理，個人、組織、企業(yè)、文明以至基因，終歸意圖都是增長。

不能在物種演化過程中生存的，將必淘汰。為了生存，只能在環(huán)境變化中持續(xù)增長。加速變化的時代，以學(xué)習(xí)應(yīng)變增長。設(shè)計師和人工智能的關(guān)系是“如果你沒反應(yīng)， 你可能將沒機會反應(yīng)”， 窗口期比以往更急速，學(xué)習(xí)是抓上這班車不可缺少的品質(zhì)。

期待我們能一起追上智能時代。

本文由 @周銘漢 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議