导语
在当今数字化迅速发展的时代，生成式人工智能（GAI）已成为用户体验设计（UXD）领域的重要推动力。随着AI技术的不断进步，设计师们逐渐将其应用于产品设计、界面优化和用户交互等多个方面，以提升设计效率和用户满意度。然而，GAI的应用并非没有挑战。
一、GAI 应用于用户体验设计的信任困境
在当前用户体验设计与AI技术深度融合的背景下，面临着一些亟待解决的关键问题。一方面，用户对AI决策的信任度存在明显不足，虽然AI技术已然在该领域发挥了重要作用，然而由于用户大多缺乏对AI工作原理的透彻理解，致使他们常常对AI所给出的推荐抱有怀疑态度，尤其在关乎敏感信息以及重要决策的情境之中，这种不信任表现得更为突出。以金融投资APP为例，鉴于用户难以明晰AI是怎样推导出相应投资建议的，所以他们往往不太愿意全然依靠AI来做投资决策。
另一方面，信息准确性与可信度也构成了严峻挑战。尽管生成式AI具备提供个性化服务的能力，但就实际情况来看，像文心一言在应对某些复杂问题时，其回答的准确性还有待进一步提高。要知道，一旦信息的准确性和可信度无法得到有效保障，极有可能致使用户对整个系统的信任度大打折扣，进而对用户体验产生负面影响。比如，当用户查询“全球气候变暖的原因”这类问题时，如果系统反馈的信息呈现出片面性或者存在不准确之处，那么用户不仅可能会因此产生误解，更会导致其对AI系统的信任程度下降。基于此，设计者肩负着重要责任，他们需要审慎地处理信息的来源，并构建起完善的验证机制，以此确保系统能够稳定地为用户提供经过严格验证的可靠信息，从而提升用户对AI系统的信任度，优化整体的用户体验。
二、用户体验设计中 AI 应用的法律伦理雷区
在生成式人工智能技术迅猛发展的背景下，其在用户体验设计领域的应用逐渐引发了一系列法律与伦理问题，尤其是版权和知识产权问题，这些问题对设计师的创作自由和法律责任构成了潜在威胁。在用户体验设计流程中，当设计师利用生成式人工智能工具进行创作元素的构建或创意拓展时，涉及原创作品的使用及其归属判定，往往容易陷入法律困境。
具体而言，许多生成式人工智能工具在生成界面素材或交互元素时，通常依赖于大量互联网上的图像和文本作为训练数据。这种做法可能在未获得授权的情况下侵犯原作者的版权。例如，设计师在使用生成式人工智能工具时，生成的内容可能与现有作品高度相似，从而引发版权纠纷。此外，2023年发生的某些集体诉讼案例表明，生成式人工智能工具可能对创作者的版权造成直接侵犯，这一事件突显了此类法律风险的严重性。
另外，生成式人工智能在创作过程中面临的作品归属问题同样值得关注。由于生成内容的复杂性和多样性，难以明确最终作品的版权归属，设计师和用户可能会面临对作品归属的争议。这种不确定性不仅可能导致法律纠纷，还可能影响设计师的职业声誉和市场竞争力。
伦理层面的问题也不可忽视。生成式人工智能在用户体验设计中可能无意中复制和传播具有文化或社会敏感性的内容，导致不当使用或误导性信息的传播。这不仅损害了创作者的权益，也可能对社会公众造成负面影响。因此，在用户体验设计中，法律与伦理的雷区需要引起设计师的高度重视，以避免潜在的法律责任和伦理争议。
三、过度依赖AI的风险：忽视用户需求与情感连接
在用户体验设计的演进过程中，智能化与个性化已成为显著趋势，但过度依赖技术，尤其是人工智能，带来的风险不容忽视，这对高质量的发展构成严峻挑战。
部分设计者在追求智能化与个性化目标时，容易忽视用户的基本需求与核心体验。例如，非专业用户在使用文心一言进行信息查询时，由于AI系统在直观性和易理解性方面的不足，用户往往无法直接获取有效信息，需借助外部渠道进行二次验证。这一现象清晰地揭示了过度依赖技术对用户体验设计的负面影响。特别是在交互环节，如果AI生成的提示信息充满专业术语或表述生硬，用户在操作过程中将面临理解障碍，进而影响交互流畅性，甚至可能导致用户放弃使用该产品或服务，严重损害整体用户体验。
在用户体验设计领域，AI 工具的应用日益广泛。然而，过度依赖 AI 存在显著危害。尽管其在设计流程中可显著提升效率，例如能快速产出设计草图与初步布局方案，但这也致使设计师面临创造力严重衰退以及设计思维狭隘局限的风险。究其根源，在于 AI 无法精准复刻人类独有的直觉判断与情感共鸣能力。以用户界面设计为例，若设计师全然依赖 AI 生成的色彩搭配和图标样式方案，而未融入自身对用户情感偏好与品牌文化内涵的深刻理解，那么设计作品往往会显得机械生硬、缺乏温度与个性，难以在情感层面与用户构建深度连接，进而偏离用户体验设计以用户为中心、着重情感体验的核心要旨。
四、GAI 助力下用户体验设计的内生性局限
生成式 AI 在用户体验设计中的信息处理环节虽有一定效能发挥，能对海量数据进行快速整合与初步分析，为设计方案的前期规划提供基础参考。然而，当深入到艺术创作及科学研究等对人类独特创造力和深度主观性极度依赖的关键领域时，其短板效应便显著暴露。以用户体验设计中的艺术创作板块为例，无论是打造具有强烈视觉冲击力与情感感染力的宣传海报，还是构建沉浸式、富有想象力的交互界面艺术元素，用户往往满怀期待地渴望 AI 能生成契合项目独特定位与受众心理预期的风格化作品。但实际情况却是，文心一言在这类场景下的创作生成能力难以达到预期标准，致使在诸如为创新型科技产品定制专属宣传物料、设计引领潮流的 APP 交互艺术风格等用户体验设计任务中，无法充分满足用户对创新性与独特性的严苛需求，进而导致用户对整体设计成果的满意度大打折扣，产生负面情绪反馈，严重影响用户体验设计的最终成效。
此外，设计同质化的风险也在生成式AI的广泛应用中愈发突出。当多个设计师使用相同的AI工具和数据输入时，容易导致设计作品的同质化现象。这种现象使得市场上的设计作品趋于单一，缺乏个性和创意。例如，设计师在使用AI生成的模板和样式时，可能会产生大量相似的界面设计，进而导致用户在不同产品之间感到乏味和困惑。这不仅削弱了产品的市场竞争力，也可能影响用户的使用体验。因此，缺乏创造性与设计同质化的风险在生成式人工智能的应用中亟需引起重视。
结语
生成式人工智能（GAI）在用户体验设计（UXD）中的应用展现出巨大潜力，但也面临信任困境、法律伦理问题、过度依赖AI的风险以及内生性局限等挑战。设计师需提升用户对AI系统的信任，通过建立信息验证机制，确保信息的准确性和可靠性。同时，关注版权和知识产权，避免侵犯他人权益，并保持敏感的伦理意识，防止生成敏感内容。设计师应警惕过度依赖AI，始终将用户需求和情感体验放在首位，融入人类的直觉和情感，创造出更具温度和个性的设计作品。此外，设计师需不断提升创造力，避免设计同质化现象，通过创新方法满足用户对独特性的需求。在这个充满挑战与机遇的时代，设计师应积极应对GAI带来的问题，推动用户体验设计的持续发展，为用户创造更优质的体验。
发文单位：深圳大学管理学院
参考文献
[1]雷宏振,刘超,兰娟丽.论生成式人工智能的技术创新伦理周期——以ChatGPT为例[J].陕西师范大学学报（哲学社会科学版）,2024,53(1):97-107.
[2]孙守迁,曹磊磊,王松,刘杰汉,于卓玉,殷敏,柴春雷.生成式人工智能大模型在设计领域的应用[J].家具与室内装饰,2024,31(4):1-8+I0005.
[3]张妍,赵宇翔,吴大伟,朱庆华.人智交互情境中用户对生成式人工智能的心智感知及反应研究[J].情报理论与实践,2024,47(8):140-149.
[4]董艳,陈辉.生成式人工智能赋能跨学科创新思维培养:内在机理与模式构建[J].现代教育技术,2024,34(4):5-15.
[5]张素华,李凯.生成式人工智能虚假信息风险与治理研究[J].学术探索,2024(7):129-140.
[6]何炜.生成式人工智能技术的伦理风险及负责任创新治理研究[J].世界科技研究与发展,2024,46(4):548-559.
[7]李世瑾,顾小清.创新本位的AI-STEM融合新生态:模式构建与实践范例[J].远程教育杂志,2021,39(6):30-38.
[8]Tianyu Wu,Shizhu He,Jingping Liu,Siqi Sun,Kang Liu,Qing-Long Han,Yang Tang.A Brief Overview of ChatGPT:The History,Status Quo and Potential Future Development[J].IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica,2023,10(5):1122-1136.
[9]张海,刘畅,王东波,赵志枭.ChatGPT用户使用意愿影响因素研究[J].情报理论与实践,2023,46(4):15-22.返回搜狐，查看更多
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