David 陳文剛 - Handy UX

如何有效開展遠端工作，關於團隊拓撲學的原則和模式

[大衛選讀] 遠端工作已死，這句話從 Elon Musk 跟 Sam Altman口裡說出，彷彿就此蓋棺論定了。網路文章光是引用這個當標題就夠吸引人了，但如果到頭來沒有真的去思考，疫情之後帶來的改變契機是什麼，那真是非常可惜。

Enabling Effective Remote Working – Principles and Patterns from Team Topologies 這篇文章，從團隊拓撲學 (Team Topologies) 的三個核心原則和模式，包含：團隊依賴性、團隊邊界、互動等，去深入說明怎樣才能建立起更強健的組織型態，進而催生出良好的遠端工作模式。

我的經驗是，實體環境裡早就有的組織問題，到了遠端工作只是被放大了而已。即使回到實體，那些沒有徹底解決的組織問題，一樣會隱隱作痛。反過來，能夠徹底變革，去適應遠端工作的團隊，往後不論是在哪裡工作，都會變得更有效率，工作的成就感也越高。

重點摘要整理如下，全文連結：https://www.infoq.com/articles/remote-working-team-topologies/

如何有效開展遠端工作，關於團隊拓撲學的原則和模式

受到 COVID-19 疫情的影響，企業被迫加快採用遠端和混合工作方式。不過，大多數組織當初在導入遠端工作的時候，並沒有考量到要做相對應的組織結構調整。

然而在遠端工作兩年後，很多企業都意識到，這不是光光設定好 Slack 和 Zoom 的權限，然後公布一些跟在家工作有關的規定就可以了。各種問題逐步浮現，這時候才會發現這樣的想法太過單純，輕忽了遠端工作所帶來的改變。

遠端工作導致人與人之間的實體隔閡，很大程度地限制了彼此間的溝通能力。人們不再像在辦公室工作時，那樣容易「偶遇」。管理上需要更加深思熟慮地去經營一個有效的互動結構，來促進人與人、團隊與團隊之間，健康而且可管理的溝通與交流。

面對遠端工作的挑戰，工作模式不只要單點優化，而是需要對團隊跟組織進行結構性的變革才行。大多數組織的遠端工作安排，僅止於戰術層面，也就是專注在工作方式、工具導入，和管理風格上。但更重要的是，我們的組織設計，是不是能夠符合社會組織運作的基礎原則。

接下來，我們將介紹有助於遠端工作，關於團隊拓撲學 (Team Topologies) 的三個核心原則和模式，包含：團隊依賴性、團隊邊界，和目的性互動。而這些基本原則，在實體環境中也一樣重要。

首先，團隊依賴性 (team dependencies) 是不可避免的，這反映出團隊其實是一個更大系統的其中一部分。

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客戶願意為設計服務付多少錢, The willingness to pay for design

[大衛選讀] 客戶願意為設計服務付多少錢，這是一個很有趣的問題。專業服務是有價的，而客戶付費的意願，會很強烈地影響到服務的品質、當下的獲利，甚至是一家服務公司的未來發展。

The willingness to pay for design 這篇文章，很深入地分析了願付價格 (willingness to pay, WTP) 的概念，以及這對於設計顧問公司的重要性。並且用願付價格 vs. 服務成本，做了一個對比，在矩陣中劃分出四個象限。包含舒適區、惡夢區、死胡同區、升級區等，深入分析這四個象限的經營應對策略。

本文很精采，除了乙方要讀，甲方也要看看。才懂得辨別什麼是好的設計團隊，他們是否有成長突破的動能。

重點摘要整理如下，全文連結：https://medium.com/design-leadership-notebook/the-willingness-to-pay-for-design-4afae1a7f0de

The willingness to pay for design 客戶願意為設計服務付多少錢

願付價格 (willingness to pay, WTP) 的概念，對於設計顧問公司的經營發展非常、非常重要。

哈佛商業評論中有一篇叫做「專業服務公司必須做什麼才能生意興隆, What Professional Service Firms Must Do to Thrive」的文章，深刻討論了如何做客戶組合管理。文中提到，對於專業服務公司來說，客戶是誰，決定了賺錢和成長的能力、決定了你是一家怎樣的公司、你要解決什麼問題、你能夠發展什麼技能。客戶是誰，就決定了你的未來。

經營設計顧問公司，苦苦掙扎多年之後，我才終於頓悟搞懂願付價格 WTP的概念。有一種相見恨晚的感覺。接下來讓我們深入探討這個概念，並且找出它對設計師的意義。

願付價格，是客戶顯現出來的一種屬性

它與價值認知有關。認知的價值越高，願付價格就越高。它也與信任有關，信任度越高，願付價格就越高。當客戶有複雜的問題時，如果他們信任你可以幫助解決這些複雜的問題，他們就願意支付。它也是一種態度、一種心態，是一種精神空間 (mental space)。在某些空間裡，錢不是問題；在其他的空間裡，一切都是關於錢。如果你真的想要或需要某樣東西，它的價格高低就不是很重要。

另一個有趣的服務屬性是，提供該服務所需投注的工作量和設計能量。如果客戶沒有高的願付價格，但是提供服務的成本也很低，那就不是問題。這是為什麼，哈佛商業評論的作者將願付價格 vs. 服務成本，做了一個對比，並在矩陣中劃分出四個象限：

舒適區, The comfort zone: 我們從矩陣的左上角開始說明，這通常是大多數設計師最喜歡的工作區域。這裡的工作會運用到已知的技能，而且售價合理。有信任感的客戶會重視你的工作，並願意為你的服務支付不錯的價格。

惡夢區, The nightmare zone: 最有問題的區域是右下角。需求高，需要很費心維護，但卻不願意付錢的客戶。
死胡同區, The dead-end zone: 在矩陣的左下角，如果一個客戶的願付價格低，但交付成本也低，這感覺上不像是個問題。你以低價提供一種商品，雙方都能接受，特別是在工作負擔不重的狀況下，這對你公司的基本營收有一定的幫助。我們稍後會解釋，為什麼這是一個死胡同區。
- 升級區, The next level zone: 這裡的客戶有著複雜的問題，遠超出你的舒適區。但如果能解決問題，他們願意支付高額的費用。這是你成長的地方，也是利潤最高的地方。

如何應對這些不同區域的客戶？客戶組合管理 (Client portfolio management)，就是在評估這些不同象限內的客戶，與你成長 / 財務策略之間的關係。每家設計公司在這四個象限內都有若干客戶，而你對這些客戶的應對方式，決定了公司會發展茁壯，還是窮途潦倒。

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AI 即將大幅改變教育與學習，我們必須做好準備

[大衛選讀] AI 對於教育會有什麼影響？這是一個很有急迫感的問題。相較於在企業內，使用人工智能來協助工作，通常是一個正向樂觀的期待；在教育領域上，則充滿了各種挑戰跟不確定性。

史丹福大學 – 以人為本人工智慧研究院 (Stanford HAI, Human-Centered AI Institute) 在今年二月舉辦了AI+Education Summit. 在一整天的工作坊交流中，各方教育專家深入討論了 AI 改變教育的潛力，以及在這過程中可能面臨的風險。

在教育上，AI 可以帶來的改變是很巨大的。用得好的話，將給予老師前所未有、高度個人化的即時支援；同時也逼著學習者必須去重新思考，什麼才是真正重要的東西。

然而，這才剛剛開始。一切都開始快速變化中；現在是時候，在教育上要去做正確的努力了。可以好好細讀想想，怎樣跑在前面，幫我們的孩子去更好地走在 AI 的浪頭上。

重點摘要整理如下，全文連結：https://hai.stanford.edu/news/ai-will-transform-teaching-and-learning-lets-get-it-right

AI 即將大幅改變教育與學習，我們必須做好準備

在 AI+Education Summit上，史丹福的研究人員、學生和產業領袖討論了 AI 改變教育的潛力，以及在這過程中可能面臨的風險。

直到2月15日峰會舉行的時候，ChatGPT已經擁有超過一億個用戶，30%的大學生已經用它完成作業，讓它成為有史以來成長最快的新科技應用，特別是在教育場合中尤其明顯。現在在教育界，教師和學校一直在思考如何應對這種新興技術。

AI+Education Summit 探討了一個核心的問題：如何善用 ChatGPT 和其他的 AI 來促進人類的學習？

很明顯地，新科技可以讓教育變得更加普及，從根本上改變、創造出全新的教學方式；但 AI 也有可能會把很糟的教學模式變得自動化、為更多人帶來負面的影響。這端看我們怎麼運用它。

首先，來看看AI的潛力：

潛力一：為大量教師提供個人化的支援

模擬學生 (Simulating students)：AI 語言模型可以作為模擬的實習生，幫助新進教師進行實務訓練。去反覆模擬教學過程中的混亂狀況，並且主動發問各種延伸問題。

即時反饋和建議 (Real-time feedback and suggestions)：AI 也可以根據實際教學狀況，結合專家教學資料庫，給台上的老師提供即時的反饋跟建議，像是當下合適的幾個引導問句等。

教學後反饋 (Post-teaching feedback)：AI 可以產生課後分析報告，總結這堂課的整體動態。像是：學生的發言時間、辨別出引發最多參與的問題等。

更新專業知識 (Refreshing expertise)：AI 可以幫助教師跟上專業領域的最新進展。例如，生物老師可以讓 AI 幫忙補充他們對最新癌症研究的了解，或利用 AI 來更新課程內容。

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如何用 HMW 打開設計的空間跟方向感

[大衛選讀] How might we (HMW) 提問法，是UX體驗設計上常用的一項工具。儘管如此，我還是常常在作品集跟設計提案裡，看到很匪夷所思的 HMW問句。有些設計師會把「我們如何」當做一個神奇的發語詞，好像只要念出這幾個字，就能冒出神奇的設計創新。

事實上，HMW是很好的設計提問工具。用得好的話，可以在專案早期，透過一連串的好問題，跟團隊一起釐清設計方向，並且打開設計的空間，帶出創新的各種可能性。這個方向感，正是 HMW 有用而且好玩的地方。

本文參考了How Might We Statements: Asking the Right Questions這篇文章，但內容已經融入我的個人經驗，相當幅度地改寫過。

重點摘要整理如下，全文連結：https://www.viima.com/blog/how-might-we

How might we: 如何問對問題

「How might we (HMW)」提問法，是設計思考當中，應用於問題定義階段的一種設計工具。這個工具讓你能夠透過同理心步驟的研究，在一狗票頑固且刁鑽的設計問題中，篩選出真正值得投入的核心議題，並幫助定義出實際可解的問題 (solvable problems)。

設計思考 (design thinking) 是一種以人為本的問題解決方法。它包含5個明確的階段：同理、定義、發想、原型和測試。

同理 (empathy) 是整個設計思考流程的起點。在這一步，你試著理解目標使用者是誰，以及他們的感受和需求。只有在掌握目標使用者之後，才有機會真正開始定義你的問題。

定義 (define) 則是設計思考流程的第二步。在這一步，你運用手頭上所有的研究數據，以及各種問題定義的方法，試著去找出最底層的東西。也就是，撇開一大堆的抱怨跟期待，到底什麼才是你真正需要解決的問題？

有些設計師會一開始就試著拼命去做「設計」，想辦法做點什麼東西出來給大家看。但這是沒有用的，就像有了一台計算機，手邊卻沒有沒有任何數學問題跟假設，那什麼也算不出來。只有先掌握了正確的問題，才可能產生有用的答案。

在問題定義的階段，有很多不同的方法可以運用，像是：5個為什麼 (5 whys)，問題框架 (problem framing) 等。在這當中， HMW 是一種創新、有趣，而且相當簡單的方式，來面對各種設計挑戰。

H、M、W 背後的魔法

How might we (HMW) 提供了我們思考問題的新視角。包含了Why 為什麼要做這件事、為什麼要創新、為什麼要改變；同時也拉出了 How 的討論，讓團隊開始去思考我們可以從什麼角度切入，去解決眼前的問題。

為什麼要用 might, 而不是can 或是 should? 如果一開始就用「可以」和「應該」這樣的字，人的腦袋裡面就會不自覺地開始進入一連串的批判跟評估：我們真的可以做得到嗎，這是一定得要做的嗎？改用「可能, might」這個字，則有助於延遲判斷，讓人們有機會打開更多可能性，自由地創造出更多的選擇。

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人工智能會導致內容的超級通膨 (content hyperinflation) 嗎？

[大衛選讀] 這是一個最近經常聽到，但是眾說紛紜的議題。

2010年以前，關於資訊與內容，大家關心的是資訊過載 (information overload) 的問題。電子郵件、內容農場、社群媒體等應用加在一起，造成了資訊量過大，超過人們認知負荷，而有一波焦慮跟反思。

2022年以後，生成式人工智慧，則是帶來另外一波大浪。AI 生成的內容，開始可以大量無限制的產出，而且跟人類撰寫的內容已經開始不分軒輊。這就不只是閱讀接收端的問題了，而是會大幅影響到內容生產端。

Will AI Lead to Content Hyperinflation? 這一篇文章從網路創業者的角度來看，試著去思考：如果內容是網路出版的「貨幣」，那麼開始進入「通貨膨脹」時期的我們，又該如何面對，甚至善用這場大劇變？

我很喜歡他的結論，最終還是回到，大家為什麼要買你的內容。消費者真的是買一本書、訂閱一個頻道嗎；還是為了「信任」、「參與」和「影響力」而付費？

重點摘要整理如下，全文連結：https://copymatic.ai/will-ai-lead-to-content-hyperinflation/

人工智能會導致內容的超級通膨嗎？

ChatGPT 已經證明是 AI 的關鍵突破，它讓大眾為之著迷；同時也讓理解其連鎖影響的人，感到深刻的憂慮。

對於一般大學生或自由撰稿人來說，透過簡單的文字提示，就可以在 30 秒內生出一篇獨特且看起來可信的文章，這聽起來簡直像是天堂一樣。

直到你開始去想像往後的情境，並開始意識到，這最終將走向何方。未來還是天堂嗎，這就是個問題了。

無論如何，看起來我們最終將不可避免地，得面對 AI 內容的海嘯。讓我們更深入地去想一下，這意味著什麼。到底是挑戰，還是機會。

首先，圖靈測試將會被突破, Passing the Turing Test

Alan Turing 在1950年設計了圖靈測試的思想實驗，用來看機器是否能真正展現出與人類無法區分的行為與溝通。70年後的今天，無論 GPT-4 或其他 LLM 是否能正式通過圖靈測試，我們基本上已經打開了潘多拉的盒子。

AI 創建優質內容的能力，將達到一個難以想像的規模。這樣的內容閱讀起來，就像人類親手寫的一樣。這個現實，已經近在咫尺。

再來，不祥的預兆已經出現, The Writing on the Wall

ChatGPT 推出後只花了兩個月，用戶數就從零增長到1億，成為歷史上成長最快的單一應用。

這成就非常驚人，但同樣令人驚訝的是，大型科技公司如何迅速地面對現實，棄械投降。這當中最引人注目的是 Google 對「自動化內容, automated content」，在態度上的明顯急轉彎。這是讓 SEO領域和出版業界難以接受的事情，因為這跟 Google 先前十幾年來的規範指引，明顯是互相矛盾的。過往這些搜尋相關的規範，明顯地反對任何形式的內容自動化。

這對於網站經營者、SEO產業，甚至對於一般的Google搜尋用戶都有巨大的影響。其中最明顯的影響，就是內容量的問題。

如果 GPT-4 真的可以透過簡單的文字提示，就寫出一本 60,000頁的小說；那麼有什麼可以阻止它在幾分鐘內，就建立起一個真正有用的 60,000 頁權威網站呢？這是一個極端的例子，但確實也是非常可能發生的狀況。

即使出版商很克制地只使用 AI 進行概念發想、內容延伸，或者只使用在頁面的某些區域；其結果仍然會是，每一個利基市場的內容量，以及其中的競爭，將會因此增加好幾個數量級，而且幾乎不需要額外的成本。

我們已經看到像 Red Ventures 這樣的大型出版商，公開揭露他們所發佈的內容，有採用「內容自動化」技術。很確定的是，如果他們的競爭對手，看到他們使用這種策略可以獲得成功，其他出版商將會盡可能快地啟動 AI 引擎。

如果內容是網路出版的「貨幣」，那麼我們確實開始進入「通貨膨脹」時期。

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如何有效探索一個體驗設計的極限

[大衛選讀] 想太多 vs. 想太少，這常常是我跟設計師對談的時候，會遇到的兩種極端狀況。

要看一個設計師有沒有實務經驗，通常我會問一個問題：「你覺得一個功能流程，如果正向順著走的流程要寫5頁UX規劃文件，那負向流程大該需要幾頁？」

沒有實務經驗的設計師，大概會猜0.5~1倍左右；而身經百戰 (被磨到會怕) 的設計師，則多半會猜5~10倍。我個人經驗是約3~10倍，端看個別功能的複雜度。

How to find and deal with edge cases in UX design 這篇文章，很有系統地說明了，如何區分主要路徑、延伸案例、邊緣案例。同時也分享了實務上如何找到邊緣案例、如何評估跟排解。更重要的是，要知道什麼時候得放手，專注在真正重要的價值上。

重點摘要整理如下，全文連結：https://uxplanet.org/how-to-find-and-deal-with-edge-cases-in-ux-design-6852ab508205

我們經常在設計完產品解決方案，並認為所有事情都搞定之後，然後產品團隊中的一個開發者問我們：

「你們是否有考慮過，要如何處理用戶的這種情況？」

有時我們會說是；更多的時候，我們會說：

「我們之前沒有考慮到這種情況，好吧，我們得回去繼續工作，設法解決它。」

當設計師突然意識到，設計中存在一些邊界案例 (edge cases) 需要被解決，以便能夠發佈產品時；這總是使產品設計工作變得更加複雜，並且需要更長時間來解決。

在這篇文章中，我會說明如何找到邊界案例，如何處理它們，以及為什麼我傾向不去解決所有的邊界案例。

首先讓我們理解「快樂路徑」、「不同的案例」，和「邊緣案例」之間的區別

快樂路徑 (happy path) 是指用戶採取行動之後，沒有遇到任何困難就能實現目標的情況。這是最常見的情況，也是大多數用戶會走的路徑。

以登入流程為例，快樂路徑大概會是：用戶打開應用程式 > 輸入電子郵件地址 > 輸入密碼 > 點擊登入按鈕 > 登入成功。

不同的案例 (different cases)，有些設計師叫它做錯誤案例 (error cases)。也行，就是多了一點設計師的個人價值判斷。最常見的例子是“忘記密碼”的功能，點擊後，會發送一封包含更改密碼指示的電子郵件。大多數情況下，除了透過信件重設密碼外，應該有不止一個流程路徑；而且權限越多層、資安層級越高的產品，重設密碼的流程會更加複雜。這樣的案例很常見，所以我們預設應該要解決它們。

邊緣案例 (edge cases)。假如用戶不僅忘記密碼，還忘記了電子郵件的密碼，這就是一個邊緣案例。在這狀況下，用戶會把我們的系統推到了極限。這是一種可能發生在少數用戶身上的極端情況，不常見，但確實可能發生，也就是它被稱為邊緣案例的原因。

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Don Norman談人工智能與設計

[大衛選讀] Don Norman是認知科學與使用者體驗設計的重要人物。他是「情感設計」和「使用者中心設計」概念的主要推動者，對設計思維、使用者體驗、人機互動等領域產生了深遠影響。

在這個課程影片裡，Don Norman談到人工智能在設計中的應用，以及在人人都可以做設計的年代，專業設計師所需肩負的重責大任。

重點摘要整理如下，全文連結：https://www.interaction-design.org/literature/topics/ai

現在的互動設計師正以各種方式，使用人工智能技術。人工智能改進了網路搜尋、串流服務和其他平台的搜尋演算法。AI 能幫助分析上兆位元組的數據，找出人類大腦無法找出的模式。

毫無疑問的，人工智能將改變用戶與產品和服務的互動方式。

人工智能語音助手和聊天機器人，就是能針對用戶的輸入，做出即時反應的介面範例。使用經驗設計師 (UX Designer) 透過設計語音助手的聲音表徵，以及功能特性，以進一步吸引用戶。儘管聊天機器人僅是以文字呈現，但它們仍然需要在產品使用情境中，貼近人們能感知的常理。就像任何介面一樣，設計師希望創造出，用戶信賴而且喜歡使用的使用者體驗。

「有一個非常簡單的公式，可靠度加上專業度，等於最後感知到的可信賴度 (perceived trustworthiness plus perceived expertise will lead to perceived credibility)。由於人工智能是為了服務人類，我無法想像在哪種情況下，用戶體驗設計會不重要… 如果搞砸了用戶體驗設計，不管你的人工智能技術有多厲害，都是沒有意義的。」- Dan Rosenberg, UX Professor at San Jose University

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人工智能已經入侵了人類文明的操作系統

[大衛選讀] 這一期經濟學人當中，有一篇文章吸引了我的注意。標題是：「人工智能已經入侵了人類文明的操作系統」。

近期 AI 工具一波波導入，大家開心擁抱各種研討會新知的時候，我覺得是值得靜下心來去思考的觀點。

重點摘要整理如下，全文連結：https://www.economist.com/by-invitation/2023/04/28/yuval-noah-harari-argues-that-ai-has-hacked-the-operating-system-of-human-civilisation

Yuval Noah Harari 認為，人工智能已經入侵了人類文明的操作系統。這位歷史學家和哲學家指出，會講故事的電腦，將徹底改變人類歷史的進程。

自從計算機時代以來，人工智能(AI) 的發展一直困擾著人類。迄今為止，這些恐懼主要集中在機器通過物理手段殺掉、奴役或取代人類。但在過去幾年中，出現了新的人工智能工具，從意想不到的方向威脅著人類文明的生存。人工智能已經取得了一些驚人的語言操作和生成能力，無論是文字、聲音還是圖像。

人工智能因此入侵了我們文明的操作系統。

語言是幾乎所有人類文化的基石。例如，人權並未刻在我們的DNA上。相反地，人權是我們通過講故事，和制定法律時，所創造的文化產物。上帝神佛也並非物質現實，而是我們通過創造神話，和撰寫經文時，所創造出的文化產物。

貨幣也是一種文化產物。紙幣只是五顏六色的紙張，而目前超過 90% 的貨幣甚至不是紙幣，它只是電腦計算機裡頭的一串數字。賦予貨幣價值的是故事，是銀行家、財政部長和加密貨幣大師們，所告訴我們的故事。Sam Bankman-Fried、Elizabeth Holmes 和 Bernie Madoff 在創造真實價值這方面並不擅長，但他們都是極具說服力的說故事者。

一旦 AI 比普通人更擅長講故事、譜曲、繪圖，以及撰寫法律和經文，那將會發生什麼事呢？

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