當(dāng)我們一次次被AI技術(shù)帶來的變革所驚艷，當(dāng)ChatGPT一次次宣布其能力已經(jīng)突破了人類的想象，你是否注意到現(xiàn)有產(chǎn)品與AI融合的新趨勢？值得注意的是，新技術(shù)的出現(xiàn)也一定帶來了新的交互體驗(yàn)。本文將以多種產(chǎn)品場景為例，梳理PC端多種主流的AI融合形態(tài)，希望能給大家?guī)韱l(fā)。
目前主流AI產(chǎn)品有如下3種主要形態(tài)，分別為沉浸式的AI智能體(Agent)、伴隨式的AI副駕駛(Co-pilot)、嵌入式的AI場景化嵌入(Embedding)。這3種形態(tài)在能力、界面、操作體驗(yàn)和適用場景都上存在顯著差異。
一個(gè)富有主動(dòng)性的獨(dú)立伙伴，輸出的結(jié)果不完全依賴用戶的輸入，啟動(dòng)AI問詢后有2種主流的形態(tài)：
①「對話智能體」 以對話流的形式展示信息，用戶通過在當(dāng)前語境下進(jìn)行追問獲取最終結(jié)果；
②「目標(biāo)智能體」用戶輸入指令后，一次性給予用戶“靠譜”的結(jié)果，配有側(cè)邊欄可進(jìn)行多種輔助操作。
以谷歌Gemini產(chǎn)品為例，其作為對話流的智能體，為滿足搜索場景，具有以下特征：
相較于2023年初Gemini冷啟時(shí)的樣式，最近改版中冷啟的Prompt卡片變得形象化，當(dāng)然我們也在其他Agent產(chǎn)品中觀察到了這一變化。
理解用戶的文字意圖，依據(jù)要求自主生成多模態(tài)卡片是對話智能體的主要特征之一，該功能可以極大地豐富AI反饋的多樣性，并能提高信息傳達(dá)的效率。
信息索引的展示是提升AI回答權(quán)威性和透明度的關(guān)鍵因素。然而，直接在閱讀內(nèi)容中嵌入索引標(biāo)簽，可能在某些情況下影響用戶的閱讀連貫性。以Gemini為例，當(dāng)前的設(shè)計(jì)允許用戶在卡片下方手動(dòng)啟用索引信息，這種靈活性平衡了信息的可信度和閱讀體驗(yàn)，適合多數(shù)日常場景。
當(dāng)然，從設(shè)計(jì)角度考慮，某些情況下默認(rèn)收起索引并非最佳選擇。在用戶高度依賴信息準(zhǔn)確性的場景中，如金融或醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，索引的可見性將會直接影響信任感。對于深入研究或延展閱讀需求較高的用戶，即時(shí)查看索引能更高效地獲取信息來源。
與之類似，在涉及多方信息傳播的業(yè)務(wù)分發(fā)場景，清晰可見的索引有助于減少誤解，提高效率。在這些情況下，索引的默認(rèn)展開不僅強(qiáng)化了內(nèi)容的可靠性，也更好地支持了用戶的深入需求。
Perplexity作為最近廣受好評的AI搜索工具，相較于Gemini，它更注重給予用戶最精準(zhǔn)的答案?；赗AG技術(shù)的Perplexity為用戶提供了一種新的“確定性”，而鑒于這種特征，Perplexity擁有雙面板的形態(tài)，可以對當(dāng)前確定性的信息進(jìn)行深化處理。
相較于Gemini等對話智能體產(chǎn)品，AI Agent用戶需要反復(fù)追問結(jié)果，而在體驗(yàn)Perplexity時(shí)的無對話場景感，更傾向于一次性給予用戶“靠譜”的答案。
因?yàn)镻erplexity一次就可以給予用戶最“準(zhǔn)確”的信息，用戶可能沒有追問的必要，但可能會有對于當(dāng)前問答進(jìn)行深度搜索的需求，這時(shí)會有右側(cè)GUI分欄的出現(xiàn)，以便用戶進(jìn)行輔助搜索。
在使用體驗(yàn)上，Gemini與Perplexity雖然走向兩個(gè)不同的流派，但目的都是為了給用戶呈現(xiàn)最佳的搜索結(jié)果。Gemini就像一位富有想象力的對話者，用戶在對話中通過不斷地追問來獲得最佳的結(jié)果，而Perplexity更像一個(gè)AI版的知乎，它堅(jiān)持“用戶不會犯錯(cuò)”原則，冷靜客觀地為用戶提供最精準(zhǔn)的答案。
這種形態(tài)下的AI更多扮演“副駕駛”的角色，為用戶提供建議和幫助，依賴用戶精準(zhǔn)的指令對當(dāng)前內(nèi)容窗口進(jìn)行操作，一般以側(cè)邊欄形式展示，目前的Office文檔類產(chǎn)品多采用此類形態(tài)。
在近年的開發(fā)者大會中，微軟提到最多的詞就是“Copilot”，力推將AI技術(shù)快速融入到旗下應(yīng)用中。其中，Office軟件就融入了AI副駕駛的理念，該形態(tài)下的AI主要為用戶提供產(chǎn)品的創(chuàng)作輔助、信息的查詢總結(jié)等功能。
AI的能力默認(rèn)被限定在當(dāng)前場景下，滿足用戶問詢、信息檢索、創(chuàng)作輔助等操作。
Copilot無法自動(dòng)執(zhí)行操作去修改當(dāng)前頁面內(nèi)容，需要用戶確認(rèn)后才可執(zhí)行，用戶執(zhí)行操作后會在側(cè)邊欄內(nèi)顯示操作記錄與撤銷操作的入口。
由于AI副駕駛的特性，常常需要準(zhǔn)確的Prompt才能執(zhí)行符合預(yù)期的操作，這對大部分用戶來說門檻較高，因此在使用時(shí)需要及時(shí)給予用戶合理的聯(lián)想Prompt，輔助用戶決策。
作為被動(dòng)性AI助手，用戶即使不使用也不會影響其在整體頁面中的操作，AI更多承擔(dān)的是提升用戶工作效率過程中的輔助角色。
嵌入式AI主要聚焦特定場景的AI輔助，如AI即時(shí)性地生成對當(dāng)前評論的回復(fù)，此類交互無固定形態(tài)，AI會在用戶進(jìn)行高頻重要操作時(shí)即時(shí)觸發(fā)。
在多元化場景中，嵌入式AI的設(shè)計(jì)相較于前兩類更加靈活和輕量，通常以LGUI(輕量化用戶界面)為核心，強(qiáng)調(diào)用戶與AI之間的無縫銜接與高效互動(dòng)。
與對話式或結(jié)構(gòu)化阿拉丁模式相比，嵌入式AI的設(shè)計(jì)思路更加通暢，摒棄了復(fù)雜的交互流程，更注重場景中的引導(dǎo)性和即時(shí)反饋，幫助用戶在合適的時(shí)機(jī)獲取所需信息。
以微軟One Drive為例，嵌入式AI不僅會在用戶整理文件時(shí)提供智能建議，還能在用戶分享文件時(shí)根據(jù)歷史記錄和內(nèi)容精準(zhǔn)推薦分享對象。這種場景化的嵌入，展現(xiàn)了如何通過LGUI設(shè)計(jì)最大化提高效率，而非依賴傳統(tǒng)對話或復(fù)雜交互。
在AI為相關(guān)文件創(chuàng)建新文件夾的情境中，執(zhí)行完成后，它會主動(dòng)詢問用戶是否需要將其他可能相關(guān)的文件一并移入到新建的文件夾中，以幫助用戶進(jìn)一步整理文件。AI能夠基于文件內(nèi)容的上下文，敏銳地判斷出哪些文件可能屬于同一類別，進(jìn)而為用戶提供便捷的一鍵整理服務(wù)。
當(dāng)用戶準(zhǔn)備在One Drive中分享文件時(shí)，AI助手會根據(jù)文件內(nèi)容和用戶的歷史分享記錄，預(yù)測出最可能需要分享的對象名單，為用戶精準(zhǔn)推薦受眾人員。智能分享建議可以極大地節(jié)省用戶挑選分享對象的時(shí)間。
基于上述2個(gè)例子，我們可以對嵌入式AI有進(jìn)一步的思考：
合理的嵌入式AI操作只在用戶進(jìn)行重要操作時(shí)被“激活”，能夠在當(dāng)前場景下即時(shí)給予用戶建議；
嵌入式AI一般情況下點(diǎn)擊大于錄入，方便用戶快速做出決定；
設(shè)計(jì)此類交互時(shí)，需要深度理解用戶使用場景，AI的喚起不應(yīng)干擾用戶對于主流程的操作體驗(yàn)。
對于普通設(shè)計(jì)師來說，容易在純對話交互和結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)兩端搖擺，可能忽視了效率也是設(shè)計(jì)的重要原則。嵌入式AI的設(shè)計(jì)啟示在于“什么合適用什么”，既不過度依賴復(fù)雜的對話式設(shè)計(jì)，也不拘泥于結(jié)構(gòu)化方案。關(guān)鍵在于聚焦場景需求，以最簡便和有效的方式幫助用戶完成任務(wù)。因此，在嵌入式AI的設(shè)計(jì)中，保持界面的簡潔與流暢，同時(shí)結(jié)合輕量化的LGUI原則，才是提升用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵。最終目標(biāo)始終是“效率”，無論采用何種形式，選擇最適合當(dāng)前場景的交互模式才是設(shè)計(jì)的核心。
隨著AI技術(shù)的迅速發(fā)展，各種AI形態(tài)在不同場景中不斷涌現(xiàn)，如上述討論的沉浸式、伴隨式、嵌入式等設(shè)計(jì)形態(tài)。無論是主動(dòng)性強(qiáng)的智能體、輔助型的副駕駛，還是輕量化的嵌入式方案，每一種設(shè)計(jì)都展現(xiàn)出其獨(dú)特的價(jià)值。
然而，在這些多樣化的形態(tài)背后，我們?nèi)孕杌貧w一個(gè)核心問題：什么樣的AI設(shè)計(jì)才是理想的？
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首先，沒有一種AI形態(tài)能夠完美適用所有場景，真正成功的AI設(shè)計(jì)應(yīng)始終圍繞需求展開。在效率為先的原則下，設(shè)計(jì)師需要深刻理解用戶在不同情境下的核心需求，并選擇最適合的交互形態(tài)。復(fù)雜的對話式和高度結(jié)構(gòu)化的設(shè)計(jì)并非萬能，嵌入式AI的靈活性和輕量化設(shè)計(jì)則為平衡提供了啟發(fā)—服務(wù)于效率與體驗(yàn)，簡化不必要的交互，專注于解決用戶的實(shí)際問題。
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其次，AI設(shè)計(jì)的多樣性并不意味著割裂，而是指向共生與融合。未來，AI技術(shù)將進(jìn)一步打破不同形態(tài)之間的界限，形成更加靈活、動(dòng)態(tài)的交互模式。這種融合不僅依賴更智能的技術(shù)，還要求設(shè)計(jì)師在實(shí)際應(yīng)用中敏銳捕捉用戶需求，提供真正有價(jià)值的解決方案。
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最后，設(shè)計(jì)的核心原則是以用戶為中心，強(qiáng)調(diào)合適性，而非追求炫技。無論是大型智能體的復(fù)雜場景處理，還是嵌入式AI的場景化介入，優(yōu)秀的設(shè)計(jì)應(yīng)始終聚焦用戶需求，在不同場景中找到最優(yōu)平衡點(diǎn)。隨著技術(shù)的進(jìn)化，設(shè)計(jì)師需要更加專注于如何將AI技術(shù)自然、無縫地融入用戶的工作與生活，使每一次交互都變得更加高效和愉快。
在未來，AI的形態(tài)將會更加多元，但不變的仍是設(shè)計(jì)師對效率、用戶價(jià)值和場景適配的持續(xù)探索。希望設(shè)計(jì)師在面對AI設(shè)計(jì)時(shí)，始終尋求既符合用戶需求又能提升效率的最佳方案。
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