待审核AI如潮水，GC将你我包围——AIGC引发的产品&设计讨论

AIGC对用户体验设计师的工作有什么影响？我们应该如何应对？AI是我们的竞争对手还是合作伙伴？今天，让我们一起探索一下AIGC给用户体验设计师带来的挑战和机遇吧。

由于本次分享邀请了4位嘉宾，每位嘉宾会挑选1-2个主要场景为大家详细解读，本篇文章仅分享【工作】场景，后续将会继续连载其他场景的文章。完整视频版👇

让我们先观看一个短片，还原用户的视角——未来体验设计师YOYO在拥有AI助理后的一天工作情景。

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视频详情

大家可以猜一下刚才这个短片我花了多久制作？2小时还是一天？实际上借助AI工具，从脚本到视频剪辑，我只用了不到20分钟。意不意外？

视频脚本用到的AI工具是“new Bing”，在我给了一个简单的背景设定后，new Bing迅速帮我整理了脚本。同步我也对比了chatGPT，一样的背景设定，但是生成的脚本内容没有new Bing自然连贯。不过new Bing目前生成的脚本有字数限制，不过2000字以内的脚本对于一个1分钟左右的视频足够用了。

生成视频工具用的是目前还在内测阶段的腾讯出品的“玩句“，需要邀请才可以使用。如果有需要的小伙伴可以关注微信公众号发邀请码体验。这个工具需要先创建人物角色，目前内置的有几十个角色，可以直接用，也可以自定义角色。有了角色后，拿着刚才的脚本生成分镜。不同的分镜需要手动编辑，这个步骤需要耗费一些时间去设定人物的动作和手动添加台词。最后添加了不同的分镜后即可生成如刚才短片一样的视频啦。

介绍完前菜，接下来开始进入正题～

这里值得隆重介绍一下chatGPT：

作为一款基于深度学习的语言模型，能够快速地从大量的数据中学习知识，并且不断地优化和提高自身的表现。相较于人类，可以在极短的时间内处理和记忆大量的信息和知识，并且不会出现疲劳和遗忘等问题。

优势：

自然语言处理：可以识别和处理用户输入的自然语言，理解用户意图，生成自然流畅的回复。

知识储备：拥有广泛的知识储备，能够回答用户的问题，并提供相关的知识和信息。

智能推荐：基于用户的需求和兴趣，为用户提供相关的推荐和建议。

自适应学习：学习和适应新的领域和需求，不断提升他自己的能力和服务水平。

短板：

学习能力和数据存储能力与人类相比具有很大的优势，但是也存在一些限制。eg: 学习和处理能力仅仅局限于语言和文本领域，而在其他领域的知识和技能方面;

无法像人类一样进行情感和情绪上的交流和理解

在做需求分析或者行业研究、竞品调研之前，通常UX会通过搜索引擎去查找相关资料，耗时且低效。有了chatGPT，把之前耗费几个小时搜索资料的时间直接压缩成几分钟。

除了查资料，chatGPT还能帮助UX做哪些事情呢？让我们一起问一下它自己吧！

以前不久做的项目为例，UX*1+SA*1+2*BA的配置做了6周的探索调研，我们才有了较为完整关于——查找新能源汽车充电桩的产品相关的访谈脚本、竞品分析、信息架构、故事列表、需求文档和大致的工作量评估等产出。而现在有了chatGPT, 只需要2分钟我就能把这些产出的内容框架和基本内容全都搞定，细思极恐！虽说chatGPT的数据还停留在2021年之前，可是目前它产出的内容精准度和实用性足够了。作为咨询公司的用户体验设计师，经过这2分钟的AI吊打，说没有危机感是假的。

然而还没等我缓过来压压惊，没过几天，new Bing又横空出世。

ChatGPT最明显的“缺陷”之一，是只能获取截至2021年的知识。而搭载了ChatGPT同源技术的new Bing弥补了这方面的不足，它提供的信息更加“新鲜”。与ChatGPT相比，new Bing的反应更快，回复耗时更短；

此外，新版必应还更加“人性化”，不仅会为用户提供问题选项，还会在回复中使用表情符号；

同时，new Bing更加“严谨”，会在回复中标注所引用的来源，并列出对应网站。new Bing的聊天必须通过微软Edge浏览器才可以访问，用户根据提醒直接下载安装，登录账号通过审核后就可体验。

有了前面这两个智能搜索利器的加持下，对我们项目前期的行业研究、竞品分析这两个场景有很大的帮助。接下来会继续给大家分享下用户调研和原型设计相关的AI产品。

synthetic users是一款帮助用户快速且廉价地验证产品假设的应用程序。相信大多数公司或者团队在项目初期/上线前都需要用户验证去测试产品对用户来说是否有用，但是由于经费、时间成本或多方面因素的限制，往往会省略掉这一环节。

数据表明，64%的团队没有充分的时间做用户验证

46%的团队做用户验证的预算有限

31%招募到的受访者有局限性不是很匹配

这款产品完美解决了上述的痛点，我们现在正在进入一个模拟加速的新时代，从需求到洞察力和想法的实施设计变得人人都可以负担得起，相对快速和节省企业成本。

主要功能介绍：

1、用户验证的期望：

找到产品设计理念并快速验证市场契合度。通过填写用户特征了解客户的喜好、习惯，得到一些有启发的洞察

2、通过微调设置参与者的用户特征：

将您的产品定位到非常特定的受众并获得有意义的反馈

产品优势：

采访用户并探讨问题，对产品初期的假设做初步验证与利益相关者进行头脑风暴会议，共创产品需求使用swot优劣势研究和分析竞品对受访者发送问卷并确定优先级高的问题

Galileo AI

是一款致力于通过简单的文本描述快速生成美观、交互友好的、可在figma里面编辑点UI界面。

官网描述的优势：1.借鉴了数以千计的顶级用户体验设计2.有精美的插画和配图来丰富界面的风格和产品定位3.通过大型语言模型能够理解复杂的上下文并填充到产品设计中4.生成的界不只是图片而是可以导入figma编辑的，这点也是最恐怖的现状：目前只有内测阶段的早期用户可以使用，内测需要排队，我前面还有十几万人···除了官网的介绍的运营demo外，目前没看到任何实际案例，他们团队目前还在招兵买马阶段，正式面世还需要时间。引发的思考：设计师即将面临前所未有的挑战，我们应该早点警醒，未来如何不被AI取代？简单的页面生成和风格匹配AI都可以轻松实现，那我们是不是应该早点学习AI掌握它、利用它？展望：这款工具与无代码建站的结合将是未来各种微小企业自研产品的最佳选择

UI Zard通常被描述为“非设计师的 Figma”,,是一款适用于所有人和任何人的线框图和原型设计软件。与figma共性：1、可访问性和可获得性：Uizard 和 Figma 基于浏览器，与操作系统无关，因此可以在任何操作系统上运行。2、全面、实时的协作：实时协作功能可以轻松共享并方便地促进设计反馈循环差异点/特征：它尽可能易于使用，不需要任何人遵循教程即可开始使用。Uizard 还内置了一个AI 设计助手，可以做一些神奇的事情来帮助用户快速 到 B

将粗略的草图转换为可编辑的屏幕

在高保真模型和低保真线框之间切换

将任何灵感来源变成可定制的主题

Midjourney是一个基于AI和人工智能辅助的生成算图工具，可以通过输入关键词或上传图片，快速生成图像或相关提示词。该工具目前已经部署在Discord频道上，需要Discord账号并付费才能使用。相比传统的设计工具，如Figma、Photoshop、C4D等，Midjourney的学习门槛很低，即使非设计出身的用户也可以在极短的时间内快速生成出色的设计图。该工具的优势在于使用方便、学习成本低、生成速度快，能够满足用户的快速生成需求。

Midjourney的Community Feed里面有非常棒的作品和关键词，只要少花心思去总结学习下感兴趣的作品，通过优秀作品的关键词，我们也可以站在巨人的肩膀上快速达到心仪的效果。下面是我总结的一些常见风格分类和关键词总结，不过在不同的软件里面，即使一模一样的关键词生成的图片有时候也迥然不同。试了不同的aI设计工具，目前还是Midjourney比较友好。

近期，Midjourney新推出的上传图片生成图片描述关键词的功能“/describe”备受关注。该功能可以减少关键词的实验和试错环节，直接给予生成的关键词稍作调整就可用。AI技术的发展速度日新月异，每几周都会有新的惊喜。

Midjourney可以在运营插画、图标设计、插画设计、海报设计、建筑设计、服装设计、IP设计、UI设计等设计场景中提供辅助，其设计水平毫不逊色一个有5年设计经验的设计师，甚至超过。在一定程度上，Midjourney弥补了设计师的短板，提供了明确、具象的设计方向和灵感。然而，AI工具也是一把悬在设计师头顶的达摩克利斯之剑。其惊人的学习能力和高质量产出将加速行业的竞争。

因此，设计师需要提高自己的设计技能和创新能力，以在竞争激烈的市场中脱颖而出。尽早成为会驾驭和使用AI的设计师是必要的。虽然技能的学习和应用难以赶超AI的速度，但好好利用AI技术能够让我们的工作事半功倍，提高效率。

尽管Midjourney已经很厉害了，但横空出世的大模型Controlnet更是让人叹为观止，能打败AI的只有更高级的AI！

Midjourney即使厉害但是有一个缺陷，就是生成的图过于随机，无法精准控制图片里面的位置、姿势等信息，而Controlnet正好完美弥补了这一点。

不管是手绘轮廓图、色块图、火柴人骨骼图、简单的手稿草图它都能立马生成精确的结果。最重要的是，Controlnet竟然是免费的！不需要科学上网不需要付费本地离线也可以使用，简直太棒了。可是目前对MAC系统不够友好，还有软件的部署安装门槛有些高。不过这些问题解决之后，就能打开新世界的大门······

不过Controlnet更适合CG插画师、原画设计师、游戏设计师等角色，目前UI和UX的应用场景还比较少，暂时没观察到。用C站模型生成的图做个壁纸还是挺棒的，暂时我还没找到更好的应用场景，主要是我电脑太卡了，生成速度太慢且安装包太占内存了。

Midjourney平台的出现，将引领设计行业的创新和变革这种新的工作方式。那具体应该怎么做才能从容应对AI带来的冲击和挑战呢？

首先，需要了解和熟悉Midjourney平台的各项功能和操作，掌握如何使用AI工具辅助设计工作。其次，需要将Midjourney作为自己的设计工具之一，用其生成的关键词、图像和色彩等信息作为设计的参考和灵感，加速设计思路的生成和设计效果的提高。同时，设计师也要学习如何驾驭和使用AI工具，通过自己的创新和创意加以巧妙运用，形成独特的设计风格和思路，从而提高自身的设计技能和创新能力。设计师要不断学习、积累经验，不断挑战自己，才能在竞争激烈的设计市场中脱颖而出，成为行业佼佼者。

举个例子，UX设计师需要设计一个手机应用的登录界面，传统的做法是先根据产品需求和设计要求画出初步的草图，然后根据草图逐渐完善设计方案，最后进行设计实现。在这个过程中，设计师需要根据自己的经验和感觉调整设计细节，不断修改和打磨，直到满足客户要求。

现在有了A工具的加持，UX设计师可以利用Chat GPT生成应用的信息架构和需求说明文档，基于需求文档和产品设计说明对即将设计的应用有了一个大致轮廓的勾画，接下来用UI Zard生成一些初步的设计草图，然后根据这些草图进行修改和优化，可以大大节省时间和精力。如果涉及到运营插画设计，Midjourney还可以帮助设计师从大量的设计素材中提取出关键词和灵感，让设计师更快地进入设计状态，提高设计效率和创新能力。

而对于Controlnet这样的大模型，设计师可以直接输入所需的设计元素，比如色彩、线条、形状等，就能够得到高质量的设计成果，可以用来作为初始设计方案的灵感来源。这种方式让设计师更加关注创意和创新，而不是花费大量时间在细节方面的修改和打磨。

当然，这并不是说设计师可以完全依赖AI工具来完成工作，设计师仍然需要拥有自己的创造力和设计能力，才能将AI生成的草图或者设计元素融入到自己的设计中，打造出更具有创新性和差异化的设计作品。

总结一下，不管是前期的用户研究、原型设计还是视觉设计和用户验证，产品从0-1的每个环节，AI工具都已经无孔不入渗透并参与到我们的工作中。在AI的帮助下我们缩短了设计周期和交付时间，节省了大量搜集想法和不断验证的环境。那我们可以把更多时间和精力投入在提升自己竞争力和创新能力上面，不断探索和尝试新的设计思路和方法，在这个变革的时代中保持竞争力。提高自身的设计技能和创新能力，才能在这个数字化和多元化的时代中脱颖而出。