[研討會記錄] 2023 AI for better UX 實務研討：不只因為趨勢而導入 AI，更要透過質性研究來理解使用者行為背後的價值

1 講座提要

在 2023 年末，參與了 UserXper 悠識學院 舉辦的《2023 AI for better UX 實務研討》，並獲選擔任此次講座的筆記手一同記錄難得可貴活動。

分享情感，聯繫朋友與家人關係

本文記錄講題「在 AI 時代設計愉悅的使用者體驗」，講者為陳偉仁 Chris（ Cardinal Blue Product Design Manager），以及陳儷元 Katherine（Cardinal Blue Sr. Product Designer）。

PicCollage 拼貼趣 是一款來自矽谷的新創團隊開發設計，影像編輯拼貼工具。不僅有豐富模板、貼紙。近期透過 Generative AI 和 ML 技術打造使用者體驗更佳的產品。主要使用者來自美國、英國及日本等國家。目前全球下載量已突破 2.6 億，每個月用戶量持續穩定增長中。

2 透過痛點分析，定義 AI 價值

不只為了 AI 而做 AI ，更是要尋找使用者需求的核心。

• 挑戰：使用者想把自己照片變得更有趣並分享，卻不想花時間。
• 機會：如何運用 AI 技術，降低照片編輯的強度，更輕鬆做出想要的拼貼創作。

團隊借助線上協作白板工具 Figjam AI 來總結訪談摘要

PicCollage 產品核心在於「分享情感，聯繫朋友與家人關係。」使用者年紀偏大偏向小型商家，會使用社群軟體來做視覺設計溝通。在生成式 AI 下促使越來越多數位產品導入運用 AI 技術，團隊透過量化和質化研究，分析使用者旅程地圖釐清現有的創作流程，和使用者訪談了解使用者操作編輯過程的體驗和痛點，借助 Figjam AI 的總結功能，來整理訪談摘要重點：

使用者痛點

1. 編輯過程中重複性高繁瑣的行為數據。
2. AI 自動化編輯對於年長使用者操作上需要幫助。
3. 素材選擇花時間。
4. 需要整體拼貼的設計。

研究洞見

1. 製作過程是個人體驗，使用者想要有控制和選擇的權利。
2. 使用者需要靈感和推薦，從零開始編輯是痛苦的。
3. 兩種使用者有不同 AI 協助的需求（echance vs automation）。第一種使用者需要 echance 在慢慢尋找素材的過程中，感到療癒；第二種使用者需要 automation 更快得到創作的結果。

3 如何維持 IKEA Effet，找到編輯的樂趣和 AI 協助的交叉點？

IKEA Effect : 自己親手做的，更有價值。

引用自 John Maeda: Design and AI Talk 所提到餅乾和洗衣 Rule

• 餅乾：喜歡的事想要更多（enjoy / consume）思考如何利用人工智慧來擺脫那些你真的不想做的事情。
• 洗衣：麻煩的事想要更少（work / transform）以便你有更多時間做更多你喜歡的事情。

人們對於喜歡的事想要更多；麻煩的事希望更少，利用 AI 來選素材或配色，讓人們更有時間在構思拼貼排版的體驗。

4 探索 AI 所扮演的角色，定義體驗原則

回到產品設計的核心，以往設計師定義產品 UI 和 Flow 如今可進一步探索 AI 在我們生活中扮演的角色。

Strategy, Type of Assistance, Execution

• 策略（Strategy）：提供多少和什麼樣的協助？協助程度、使用者場景、使用者旅程時機、可見度。
• 協助類型（Type of Assistance）：在什麼方面協助使用者？提供靈感、創作幫助、決策幫助、情緒價值。
• 執行（Execution）：我們如何實現和協助？使用者體驗流程、Algorithms、人工智能、自動化。

5 AI 協助的強度（Levels of AI Assistance）

講者分享團隊從 Google ML 的 Levels of Automation 框架獲得啟發，藉此進一步修改為團隊使用的框架版本。在整體編輯和創作上 AI 從低到高自動化的協助強度，讓團隊溝通上更有共識。從最底層 Level 1 沒有 AI 使用者完全自己選擇素材和編輯；Level 3 提供簡易 AI 推薦照片色彩、文字；到最高層 Level 5 就是完全藉由 AI 生成拼貼。但是最高層 Level 5 並非最終目標，而是要呼應使用者需求，有些功能其實到 Level 3 就夠了。最後將 AI 協助的等級對應到使用者旅程，更明確 AI 應用可行性和在哪個情境下運用怎樣類型的 AI 做出哪些協助，並分配給不同團隊來進行。

• Level 1 無任何協助（No assistance）：完全由人工操作完成，依賴使用者執行任務。
• Level 2 一點協助（A little assistance）：PicCollage 透過選項來提供協助，減少一些人工操作。
• Level 3 中等程度的協助使用者決策（Moderate assistance with user decision-making）：PicCollage 提供有助決定的建議選項。使用者可以選擇是否遵循建議。
• Level 4 中等程度的協助使用者，並具有靈活性（Moderate assistance with flexibility for user override）：PicCollage 確定並選擇動作，使用者決定是否應該執行。
• Level 5 自動化協助（Automated assistance）：PicCollage 為使用者執行動作。考慮協助的可見性。可能會或可能不會通知使用者已執行的操作。

6 三個案例探討

案例 1：PhotoCard Wizard 實驗如何透過照片資訊，快速產出對使用者有意義的節慶卡片的服務。
@ Level 3 : Collage Level, Provide Inspiration, UX Flow, Automation.

講者以聖誕節全家福照片為例，運用 AI 技術標註照片裡人物或物件的關鍵字，將關鍵字丟給大型模型，再生成不同相關的祝賀詞和排版方式，快速地給使用者挑選使用，體驗產品的核心價值。導入 AI 從核心價值出發，藉由 AI 給使用者更好的體驗。

案例 2：Photo Style Transfer 照片風格轉換，讓照片變成更有情感的圖畫。
@ Level 5 : Feature Level, Creation help, AI.

在生成式 AI 出現時候很多人將照片做風格的轉換，各種繪畫風格開始出現。而團隊也掌握了其中技術，但是與其匆忙跟風開發功能，不如花時間，好好探討這樣應用是否適合使用者。後來團隊透過使用者訪談，發現在節慶期間，使用者會將自己的家庭照片付費請畫家，額外畫成繪畫作品形式，使其更有意義，賦予出照片本身無法傳遞的情感，團隊透過訪談理解了使用者行為背後的價值。

在探索 AI 技術過程中，團隊發現不是單純把照片給 AI 再藉由 AI 重新繪圖。對於使用者來說需要維持原本照片的熟悉度，例如原本在節慶場景卻變成完全陌生的環境。所以團隊做了更多參數上的調整，試著讓使用者感受到這仍然是原本的照片，只是用不同繪圖風格去詮釋。也降低了對人臉的破壞處理，避免使用者有詭異谷（Uncanny Valley）的不良感受。將 AI 技術適度包裝，創造屬於他們能夠理解的話語與價值。讓使用者不需要額外學習就能使用，讓使用者更能夠接受 AI 功能。

案例 3：Adaptive Assisted Picker 適應性編輯，千變萬化的素材。透過生成式 AI 技術，一鍵式的直接轉換自己喜愛風格。
@ Level 4 : Collage Level, Decision making, Provide Inspiration, AI, Algorithms.

用簡化方式讓 AI 像是小幫手般協助使用者，將畫面中不同素材，調整轉換相同的繪畫風格。以往面對上千百種不同風格組合，系統程式難以轉換解決，如今可以透過 AI 技術，讓內容服務更客製化，更滿足需求符合人心。

7 總結

在 AI 時代設計愉悅的使用者體驗

• 清楚理解使用者旅程，從中找到突破點。
• 有意識的設計 AI 在旅程中所扮演的角色。
• 將 AI 包裝成使用者能夠理解語言與價值。
• 理解您的產品核心價值，讓AI放大該價值。

As a Product designer for AI

• 更專注在互動設計，更少介面設計。
• 需要高度關注 AI 發展，將會擴充您對解決辦法的想像。
• 說故事（產品設計）的核心永遠都一樣，但説（設計）的方式或許會改變。
• 嚴謹的技術，友善的設計。Serious Tech, Friendly Design.

講者在結語分享團隊導入 AI 後心得。AI 大幅度改變了整個團隊討論的內容，不再討論放更多按鈕，讓使用者快速達成目的，而是不同 AI 模型之間如何溝通串接，讓使用者更直覺操作，甚至一個簡單的動作就能創作。高度關注 AI 發展，AI 可能會顛覆你原本的知識和認知，並增加不同設計觀點。

科技的進步說故事的方式都不一樣，或許產品設計核心是一樣的，但設計的方式或許會改變。團隊也是經歷了從未知到驚訝到恐慌，最後才是面對。這週研究的技術，可能在下週就被更新的技術顛覆而就變得不重要。把更友善設計帶到使用者生活中，是團隊努力研究的議題。

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