用戶體驗(yàn) (UX) 領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場令人眼花繚亂的人工智能 (genAI) 接管。
簡而言之：今年是人工智能 (AI) 接管用戶體驗(yàn) (UX) 的一年。在本文中，我將解釋其中的原因，并更新我使用人工智能進(jìn)行用戶體驗(yàn)研究的方法，重點(diǎn)介紹 ChatGPT 的深度研究功能如何顯著加速定性研究分析。
（注意： 我將使用術(shù)語“AI”、“genAI”和“model”作為“生成性 AI”的簡寫，主要指大型語言模型 (LLM)，即創(chuàng)建文本的特定類型的生成性 AI。）
十個月前，我在 Medium 上發(fā)表了一篇關(guān)于AI 用戶體驗(yàn) 的原創(chuàng)文章 ，之后它迅速躥紅，閱讀量達(dá)數(shù)千次，遠(yuǎn)超本博客迄今為止的任何其他文章。但在生成式人工智能領(lǐng)域，十個月就像十年狗年；日新月異的變化速度已經(jīng)讓那篇文章的部分內(nèi)容顯得過時(shí)。
因此，當(dāng)我的母校 倫敦大學(xué)城市圣喬治學(xué)院人機(jī)交互設(shè)計(jì)系聯(lián)系我，邀請我在他們的 年度會議 上發(fā)言時(shí)，我抓住了這個機(jī)會，重新開始我對這個學(xué)科的興趣，尤其是當(dāng)我的老教授透露他們聯(lián)系我的部分原因是我的 Medium 文章很受歡迎時(shí)。
這是我對 UX 的 AI 的 第二次看法，已更新至 2025 年，并涵蓋了我 在 HCID 2025 會議上的演講 （即使是我自己這么說，這次演講也進(jìn)行得相當(dāng)順利）。
這已經(jīng)發(fā)生了。2025年，人工智能將接管用戶體驗(yàn)
人工智能會搶走你的工作嗎？這是我關(guān)于 HCID 2025 演講的幻燈片。（圖片來源：我的）
2024年初，當(dāng)我開始在工作中使用人工智能時(shí)，我感覺自己就像一位勇敢的探險(xiǎn)家，踏入了陌生的領(lǐng)域。誠然，人工智能已經(jīng)存在了一段時(shí)間，我們大多數(shù)人也只是在家里用它來制作儲藏室菜譜或視覺效果圖。但我們中很少有人有機(jī)會讓人工智能真正地重塑我們的工作，這主要是因?yàn)?ldquo;人工智能會以你給它的任何東西為食”的數(shù)據(jù)隱私問題，以及由此產(chǎn)生的對人工智能用于工作的嚴(yán)格禁令。
數(shù)據(jù)隱私的胡扯。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
但2024年是私有AI的黎明。 最終，像OpenAI和Anthropic這樣的提供商“封鎖”了他們的法學(xué)碩士課程，以確保其數(shù)據(jù)不會泄露，從而為像我這樣的機(jī)構(gòu)打開了以訂閱方式使用私有AI的大門。
2025年即將到來， 尼爾森諾曼集團(tuán)的一項(xiàng)研究 告訴我，用戶體驗(yàn)專業(yè)人士是有史以來最重度的人工智能用戶之一。這項(xiàng)研究得出的一項(xiàng)關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，如今用戶體驗(yàn)專業(yè)人士使用法學(xué)碩士（LLM）的比例是其他樣本職業(yè)的 750倍之多！
為什么用戶體驗(yàn)師如此熱愛人工智能？ 你有一把錘子，但你看到的并非都是釘子。從學(xué)習(xí)作業(yè)作弊（說實(shí)話，正在讀這篇文章的HCID/UX學(xué)生，如果你嘗試過用AI生成用戶訪談記錄——請 停止 吧），到一位不幸的音樂愛好者向Nick Cave發(fā)送了一首“模仿Nick Cave風(fēng)格”的ChatGPT歌曲，激怒了他，在很多情況下，使用AI都不是 好 主意。
正如 Nick Cave 所說，GenAI 在很多方面并不出色。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
媒體喜歡夸大此類故事，隨著時(shí)間的推移，這在時(shí)代精神中形成了一種層次化的“感覺”，即無論人工智能應(yīng)用于何處， 它都是無用或有害的。
我不同意。
用戶體驗(yàn) (UX) 和 genAI 是絕配。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
因?yàn)槲覀?/span>可以 用這把錘子敲出 一些 釘子。GenAI 的局限性和功能與某些類型的用戶體驗(yàn)研究的局限性和要求非常匹配。具體來說 ：
GenAI 擅長總結(jié)文本數(shù)據(jù)→UX 研究創(chuàng)建了大量文本數(shù)據(jù)。 在 GenAI 中，幻覺是必然的 → 傳統(tǒng)的用戶體驗(yàn)研究通常可以應(yīng)對一定程度的“模糊性”。（但如果你的工作涉及高度精確的領(lǐng)域，禁止使用人工智能是明智之舉。） GenAI 本質(zhì)上只能創(chuàng)造衍生輸出 → UX 開發(fā)者很少能創(chuàng)造出完全原創(chuàng)的輸出。相反，我們的優(yōu)勢在于對已有內(nèi)容的改編。
女士們、先生們、朋友們，這就是用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師們熱愛人工智能的原因。它與我們完美契合，并且是真正有用的工具。除了數(shù)據(jù)隱私限制（現(xiàn)已基本解決）之外，業(yè)界對使用人工智能沒有任何爭議*。只要你的研究報(bào)告寫得好，并且提供了所需的數(shù)據(jù)，沒有人會在意它是否由人工智能生成。
*然而，關(guān)于人工智能的倫理問題 絕對 應(yīng)該 引發(fā)更多爭議 。我個人對用戶體驗(yàn)行業(yè)對此的關(guān)注如此之少感到困惑， 并將繼續(xù) 通過強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)過去和現(xiàn)在的倫理缺陷來引發(fā)爭議。
它的本質(zhì)
ChatGPT Enterprise 深度研究的屏幕截圖
無論如何，繼續(xù)介紹菜譜。
我給你舉一個真實(shí)案例，關(guān)于一個用戶體驗(yàn)研究，我最近在一個項(xiàng)目中用到了人工智能來分析用戶數(shù)據(jù)。所有身份信息都是匿名的。
我正在使用 ChatGPT Enterprise——一個私密的“隔離”版本，配備了最新的 深度研究 功能。這是 OpenAI 于 2025 年 2 月推出的 一款專業(yè) AI“代理” ，號稱“ 非常適合從事高強(qiáng)度知識工作的人 ”。
深度研究與傳統(tǒng)模型的比較。這是我在 HCID 2025 演講中的幻燈片。（圖片來源：我的）
如果您無法訪問 Enterprise，您可以通過 20 美元的 ChatGPT Plus 訂閱獲得 Deep Research（不過，據(jù)我所知，您的數(shù)據(jù)不會被“隔離”）。
我的 2025 方法與之前的方法相同，分為三個步驟：
方法。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
Feed： 輸入內(nèi)容。現(xiàn)在，您可以輸入的內(nèi)容種類大大擴(kuò)展：海量數(shù)據(jù)集、JSON 文件、屏幕截圖、網(wǎng)頁鏈接、PDF 文件，等等。ChatGPT Enterprise 尤其擅長讀取 PNG 格式的圖片，并且可以輕松理解屏幕截圖中的文本。 指示： 告訴它該做什么。這仍然遵循我在原文中概述的“提示牌組”規(guī)則。 收獲： 從中獲取所需的信息并根據(jù)需要使用，例如，為組織的高層領(lǐng)導(dǎo)創(chuàng)建報(bào)告。
步驟 1：飼料 Deep Research 的優(yōu)點(diǎn)在于它可以處理大量數(shù)據(jù)，并且比大多數(shù)傳統(tǒng)模型（如 4o、Claude 3.7 Sonnet 等）具有 更高的準(zhǔn)確度。 正如我所發(fā)現(xiàn)的，雖然你可以向其輸入諸如訪談記錄和原型截圖之類的文檔，但你也可以告訴它錨定到一個特定的文檔，并讓該文檔決定模型思考和分析的方向。
在我的案例研究中，該文檔是 討論指南/研究計(jì)劃 。
討論指南/研究計(jì)劃的重要性。這是我在HCID 2025演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
討論指南通常由用戶體驗(yàn)師與產(chǎn)品經(jīng)理合作創(chuàng)建，通常包含以下內(nèi)容：
研究背景： 研究項(xiàng)目是什么？它的目的是什么？為什么要進(jìn)行這項(xiàng)研究？ 研究目標(biāo)和假設(shè)： 您想通過這項(xiàng)研究證明或反駁什么？ 關(guān)于訪談參與者/用戶的信息： 他們是誰？招募標(biāo)準(zhǔn)是什么？如果他們（就像我的情況一樣）是某個特定狹窄領(lǐng)域的專業(yè)人士，那么具體是什么？ 訪談結(jié)構(gòu) ，包括訪談主題和問題類型，都與研究目標(biāo)和假設(shè)相關(guān)。
第 2 步：指導(dǎo) 那么，你把訪談記錄、截圖和討論指南輸入到了模型中。你該如何告訴模型如何處理這些內(nèi)容呢？
不再冗長的聊天 深度研究與傳統(tǒng)模型的一個關(guān)鍵區(qū)別在于，深度研究消除了大量的反復(fù)溝通。您只需進(jìn)行一次操作，在回答幾個澄清問題后，模型就會開始執(zhí)行其“任務(wù)”，根據(jù)您的指示生成一份高度詳細(xì)的報(bào)告。您只有一次提示機(jī)會，因此最好確保您的提示符合要求。
我的演講題目全文。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
我的提示方法與我在2024年的文章 中基本相同：使用便捷的提示卡組來構(gòu)建提示。我不會在這里再次介紹所有提示技巧，但您可以參考那篇文章來了解更多詳情。
提示卡。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
然而，一些提示“卡片”與其他卡片的權(quán)重發(fā)生了變化。以下是目前為止最有用的“卡片”：
提示卡：設(shè)置場景
“場景設(shè)定”提示卡。（圖片來源：我的）
解釋研究目的、針對哪家公司和產(chǎn)品、用戶是誰、模型將收到哪些文檔；如果有的話，將其錨定到您的關(guān)鍵文檔上（在本例中為討論指南）。
提示卡：角色
“Persona”提示卡。（圖片來源：我的）
描述你希望模型扮演的角色，例如“ 在一家科技公司（X 公司）工作的世界領(lǐng)先的用戶體驗(yàn)研究員，為英國的一家數(shù)字信息和分析產(chǎn)品公司工作[職業(yè)]。 ”
提示卡的實(shí)際應(yīng)用。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
提示卡：模板
“模板”提示卡。（圖片來源：我的）
告訴AI如何構(gòu)建其輸出仍然是關(guān)鍵技術(shù)之一。您可以告訴它遵循討論指南的結(jié)構(gòu)（如果相關(guān)），或者給它一個包含所有標(biāo)題的示例模板。
提示卡的實(shí)際應(yīng)用。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
提示卡：思維鏈
“思維鏈”提示卡。（圖片來源：我的）
這項(xiàng)極其實(shí)用的技術(shù)如今已被人工智能工程師廣泛應(yīng)用。簡單來說，如果你讓人工智能解釋它為什么得出某個結(jié)論， 它得出的結(jié)論的準(zhǔn)確性就會提高 。
提示卡：Wild Card（新）
“外卡”提示卡。（圖片來源：我的）
一位同事想出了這個主意。在我公司的許多用戶研究中，包括這個例子，我們已經(jīng)預(yù)設(shè)了想要從用戶那里發(fā)現(xiàn)什么的框架。但是，如果用戶說了一些我們意想不到的話怎么辦？如果你不要求模型發(fā)現(xiàn)意想不到的事情，它就找不到。你應(yīng)該自己尋找這些異常，但為什么不也讓模型思考一下呢？
提示卡的實(shí)際應(yīng)用。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
**這讓我想起了 OpenAI 發(fā)布的一段搞笑又令人毛骨悚然的視頻 ：兩個視覺/語音 AI 助手正在與一位人類主持人交談，而另一個人則走到他身后，露出兔耳朵。兩位助手都無視兔耳朵，直到明確提示。
OpenAI 的“兔耳朵”視頻。（圖片來源：OpenAI）
步驟3：收獲 輸入你的題目和文檔后，選擇“深度研究”并按下“提交”按鈕，然后給自己倒杯咖啡。根據(jù)“任務(wù)”的復(fù)雜程度，AI 生成所需的報(bào)告可能需要長達(dá)一小時(shí)。在我的案例研究中，這大約需要 30 分鐘。
等待 Deep Research 生成報(bào)告時(shí)，可以喝杯咖啡。這是我關(guān)于 HCID 2025 演講的幻燈片。（圖片來源：我的）
太棒了，你拿到了報(bào)告，足足50頁！以下是整個過程中最無聊的部分：
!檢查!每一個!字!!!
雖然深度研究的準(zhǔn)確率高于大多數(shù)模型，但遠(yuǎn)未達(dá)到 100%，而且它產(chǎn)生的幻覺看起來尤其令人信服。所以，不要相信它。人工智能至今仍是一個熱切但缺乏經(jīng)驗(yàn)的助手，其工作必須接受審核。只有 你 ，作為“知情人”，才擁有專業(yè)知識和解讀能力，能夠理解用戶訪談中的真實(shí)情況，否決人工智能的錯誤結(jié)論，并發(fā)現(xiàn)任何“兔子耳朵”，即使你設(shè)置了“萬能牌”，人工智能也可能遺漏了。
深度研究的一個巧妙功能是右側(cè)面板，你可以在那里看到它是如何一步步得出結(jié)論的。最奇怪的幻覺可能會在這里出現(xiàn)，而且很搞笑。我注意到，這類幻覺很少出現(xiàn)在最終報(bào)告中，因?yàn)樯疃妊芯抗δ苤幸呀?jīng)內(nèi)置了“思維鏈”流程。
奇怪的幻覺：“塔斯馬尼亞的鮭魚養(yǎng)殖”。這是我在HCID 2025大會上的演講幻燈片。（圖片來源：我的）
重要提示： 由于深度研究每次只允許執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)，而不是來回對話，因此您無法在與AI對話時(shí)進(jìn)行更正。請使用傳統(tǒng)方法，將報(bào)告下載到Word中。
修改完成后，您可以將 Word 報(bào)告上傳回 ChatGPT，讓它將 50 頁的文檔精簡成簡潔的 PowerPoint 風(fēng)格演示文稿。這是最簡單的步驟：只需使用“模板”提示技術(shù)，并結(jié)合傳統(tǒng)的 AI 模型（例如 4o、o3 等）即可。
關(guān)于用戶引言的說明 根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，傳統(tǒng)的人工智能模型在從訪談記錄中提取用戶原話方面表現(xiàn)糟糕，它們只會選擇進(jìn)行解釋。相信我，我什么方法都試過了！相比之下，Deep Research 的引文直接引用了原文，因此用戶引文更容易進(jìn)行交叉核對。我仍然建議手動檢查，尤其是那些最終報(bào)告會用到的內(nèi)容。
深度用戶體驗(yàn)研究：內(nèi)幕
關(guān)鍵在于誰揮舞著錘子。這是我在HCID 2025演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
因此，深度研究花了大約 30 分鐘來編寫分析報(bào)告。即使考慮到人工參與快速撰寫、文檔準(zhǔn)備、檢查和修改的時(shí)間，這也比手動完成整個分析過程要快——而且絕對比我之前依賴傳統(tǒng) AI 模型的方法要快。
需要注意的是： 你可能很容易將分析工作完全外包給深度研究，而跳過檢查步驟。這將是一個大錯誤。最終，如果深度研究出錯，承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的是你，而不是人工智能。即使模型越來越先進(jìn)，保持警惕并在出錯的地方進(jìn)行干預(yù)仍然至關(guān)重要。
忘記我告訴你的一切
把我說過的話全忘掉吧。這是我在 HCID 2025 演講中的一張幻燈片。（圖片來源：我的）
在我的HCID會議演講中，這是我最喜歡的幻燈片。告訴聽眾一堆有用、可操作的信息，然后讓他們把它們?nèi)舆M(jìn)垃圾桶，這其中有一種令人愉悅的反常之處。
但這就是人工智能領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)。事物每周都在變化，跟上潮流的唯一方法就是與時(shí)俱進(jìn)。例如，我的演講中還沒有提到代理人工智能 (Agentic AI)，但在撰寫本文時(shí)，它是 2025 年規(guī)模最大（也是最模糊的概念！）的人工智能盛事。如果我在 為 UX v3.0 撰寫人工智能文章 時(shí)，很可能會談?wù)摯砣斯ぶ悄堋?/span>
或許不是！誰知道呢！
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