[大衛選讀] Nielsen Norman Group 4月中發表一份研究所得，該研究透過今年初與 UX 從業人員的深度訪談，去評估現有的 AI 設計工具。
先講結論跟我的感想。這篇研究結論是：現有的 AI 設計工具大多功能有限，無法顯著改善設計流程。但我讀著讀著，會有未來已經不是靠寫毛筆來做記錄的時代了；這時候去評估機器手臂寫毛筆的效果，然後結論是文書抄寫的工作流程不會被取代，也沒有長足的改善，會不會滯後了些？
有空看看 Google 研究團隊的軟體工程師 Srinivas Sunkara 和 Gilles Baechler 在3月19 日發表的 ScreenAI 全新語言模型。可能就會有完全不同的思考面向。
無論如何，NN/g用心發表了研究所得，還是要好好參考一下。
內容整理如下，原文連結：https://www.nngroup.com/articles/ai-design-tools-not-ready
▋AI UX-Design Tools Are Not Ready for Primetime
近年來，人工智慧技術的快速發展為各行各業帶來了變革，使用者體驗設計領域也不例外。然而，一項針對 UX 從業人員的深度訪談研究顯示，儘管市面上湧現出各種標榜 AI 驅動的設計工具，但它們在實際工作中的應用仍十分有限。UX 設計師普遍認為，目前的 AI 設計工具無法真正提升工作效率或創造出高質量的設計作品。
▎Designers Use AI, Just Not for Design
Nielsen Norman Group 的這項研究是在 2024 年初對 UX 研究人員、設計師和管理者展開訪談，重點關注他們如何在工作中整合 AI 工具。受訪者大多是 AI 技術的早期採用者和擁護者。
研究發現，UX 設計師主要將 ChatGPT 等文字生成 AI 工具用在腦力激盪和構思任務上，但在實際設計工作中鮮少採用專門的 AI 輔助工具。
這一現象的部分原因在於，現有的 AI 設計工具存在諸多不足。研究者評估了 Wireframe Designer、Uizard、UX Pilot 等幾個常見的 AI 設計工具，發現它們生成的線框圖和設計方案大多過於簡陋和模板化，難以為設計過程帶來實質性的助益。此外，這些工具在大中型組織的部署過程中，往往會遭遇缺乏客戶支援、使用指引不足等問題，甚至可能涉及使用 AI 生成內容的版權風險。
▎Current state of AI tools presents an inconsistent, unreliable, and low-value attempt to solve existing design problems
根本上來說，AI 工具目前呈現出的不確定性和不穩定性，是阻礙其在 UX 設計工作流程中發揮更大作用的關鍵因素。
以 ChatGPT 為例，同樣一條設計相關的提示，可能會生成截然不同的多個設計方案。這種多樣性雖有利於激發靈感，但對於尋求端到端、穩定輸出的設計任務而言，實際的幫助有限。
儘管如此，AI 技術仍有望在未來為 UX 設計師提供更多實用的輔助功能。訪談對象建議，設計師可以積極利用 AI 工具輔助文案撰寫、頭腦風暴等內容密集型的工作，但在視覺設計、原型製作等核心設計環節，還是得要以傳統的專業方法和工具為主。
▎Lean on existing methods for design tasks
雖然 AI 技術在 UX 設計領域備受期待，但就目前的發展水平而言，它尚難以徹底顛覆設計師的工作方式。目前的 AI 產品還無法有有效地增進那些偏重視覺和設計的工作流程。
留意不要使用 AI 生成用戶數據、用戶研究結果或用戶角色。 使用 AI 生成虛假的研究數據是不道德、欺騙性的，並且可能對最終產品和你的職業聲譽造成損害。
也無須擔心在 AI 方面錯失良機。 開發人員和公司仍在探索 AI 是否可以有意義地改善UX設計師的工作體驗，但目前還沒有任何「殺手級應用」。有空可以花時間玩轉 AI 工具以保持技能的更新，但不要期望它們能立即帶來很多價值。
