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AI：60 年来第一个新 UI 范式
Jakob Nielsen 在他最近发表的一篇文章中指出，ChatGPT 和其他生成文本人工智能模型为人机交互引入了一种新范式，即基于意图的结果规范。
基于意图的结果规范 Intent-Based Outcome Specification 强调在设计和开发过程中，设计人员将重点放在系统的目标和意图上，而不是过程或方法。将其转化为具体的、可操作的指标和要求，使其明确地反映系统或产品的目标和意图。
文本生成人工智能模型当前存在的显著可用性问题是，用户必须知道如何组织语言文本，即我们常说的 Prompt，来让模型生成满足我们要求的结果。这对于一般用户来说是微弱但同时也显著的门槛，同时，也给一些在文本认知、表述上存在障碍的群体带去了新的可用性问题。以至于我们现在需要设立”提示工程师“这样的职位，来帮助我们更好地完成日常工作。
这就带来我们对于人工智能时代人机交互范式的一些思考。
自计算机诞生以来，首个人机交互范式是批处理。在批处理模式下，用户事先编写好一系列指令或任务，将它们保存在文件中，然后提交给计算机。计算机会按照用户提交的顺序依次执行指令或任务，并输出结果（通常是第二天）。
在这种交互范式下，用户等待计算器使用有限的资源完成批量工作，如存在一些差异或问题，豆浆需要耗费同样长的时间来再进行一次微调处理，直到产生最终结果。
20 世纪 60 年代，分时技术（多个用户通过连接的终端共享一台大型计算机）的出现催生了第二种人机交互范式：基于命令行（CLI）的交互。在命令行模式下，用户与计算机轮流行动：用户输入特定的命令和参数，计算机执行任务或操作。
基于命令的交互范式让用户能够在执行每个命令后，重新评估情况并修改进一步命令，相比批处理获得了更大的实用性与可用性。这让它成为贯穿命令行、基于文本的终端机，以及图形用户界面等三代用户界面的基本范式。
自 1984 年 Macintosh 推出，最近这 40 多年，我们通过图形用户界面准确地掌握系统状态、查看错误信息，并通过系统所展示出来的所有状态来实时调整我们的操作策略。
直到它可能被人工智能时代的新范式所取代。
在与生成文本或生成图像模型的交互中，用户不再直接操作计算器去完成具体的命令，而是告诉计算机自己想要什么结果，并查看由系统生成的文本，或图像内容。
在步骤上，这有点类似我们通常认知的命令行操作，但在产出内容可控性上，这又与我们所认知的所有交互范式都有所差异（可能与批处理有些类似）。由于我们当前并未完全了解大语言模型是如何工作的，也因为被广泛认知的大语言模型存在的“幻觉”或“偏见”，我们在评估和对齐内容产出结果上还存在一些问题。
在这种情况下，Jakob Nielsen 认为一种混合范式可能是在很长一段时间内主导我们与计算机交互的主要方法，即混合了基于意图和基于命令的界面，同时能够让用户通过我们已知或未知的 GUI 元素来辅助完成任务。
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Norman的设计原则是什么？
跟着以上话题，展开说下 Nielsen Norman Group 的另一位创始人，Donald Norman。
**Donald Norman（唐纳德·诺曼）**是人机交互领域的先驱之一，他在《The Psychology of Everyday Things》（中文《设计心理学》）一书中提出了“用户中心设计”（user-centered design）概念，强调设计应该以用户的需求和期望为出发点，这对之后的人机交互和用户体验设计产生深远影响。
Donald Norman 提出了著名的设计界面六项原则，帮助人们设计出正常运行、直观且易用的计算机、系统设备和交互界面：
Visibility 可见性。用户只需查看界面就应该知道有那些可操作元素，并知道如何使用他们。比如在移动界面设计中，妥善地处理所有页面内容以展示哪些关键、直接的信息或操作；或是在登录页面只展示与登录或注册的相关信息。
Feedback 反馈。用户执行每个操作后都必须收到反馈，让他们知道操作是否成功。
Affordance 可供性。具有良好可供性的界面元素能够让用户直观地理解其功能和用途，并能够引导用户正确操作。如咖啡杯具有很高的可供性，任何人看到咖啡杯都能够知道如何握住它。
Mapping 映射。用户动作与系统反馈之间的对应关系。良好的映射可以让用户更容易地理解界面元素的功能。比如方向键的控制光标的上下左右，或者控制音量的滑动、旋钮控件等。
Constraints 限制因素。对用户行为的限制或者规定。良好的限制设计能帮助用户更容易地理解和掌握界面的使用规则，减少用户的迷惑和错误操作。如在纯数字规则的输入字段中，禁止用户输入字母、符号等字符。
Consistency 一致性。一致性是用户学习和掌握新事物模式的关键因素，如果看似相似的元素无法产生相似的输出结果，用户必然感到不知所措。比如网站上所有确定按钮都应该具备相同样式；一个显示为“了解更多”的按钮不会发出“打印当前页面”命令。
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边缘用例 与 Poka-Yoke 防呆原则
假设你的团队将客户满意度放在第一位，当客户反馈甚至是抱怨你的产品或系统中存在一些基础错误，接下来你会做些什么？提升反馈优先级，排期、更新版本并修复问题。但忙活一阵下来，客户仍然可能因为这些不好的经历而选择远离的产品。
发生了什么？当追究至问题根源时，你很可能听到一句熟悉的话：“没有人会这样操作。”
但一个有趣且深刻的见解是，任何可能出错的事情都会出错。
在产品设计与用户体验领域，出现这类问题的原因可能有两种：在必然存在的极端参数操作中，出于某些原因的考虑，或缺乏经验，团队成员没有做好用户提醒、引导或限制；二是哪些在最初不被视作是问题的参数或决策，在时间与数据量双重积累的情况下，逐渐形成引起关注的大问题。
解决这些问题的最佳办法，就是找到问题的源头，从根本上解决产生错误的土壤；或是降低不同复杂参数之间的耦合性，来避免因为时间推移产生的不可知问题。
对于前者，我们通常使用 Poka-Yoke 防呆原则来解决问题。
“Poka-yoke”一词源于日本，原为“围棋或将棋中，不小心下错的棋子”，引申为一般生活中不小心造成的错误，中文译为防呆原则。其目标是从源头发现并消除错误来防止缺陷。
软件产品中的 Poka-yoke 有这些应用方式：
在操作银行转账时，让用户输入两次账号来核对转账对象信息；
限制用户使用复制、粘贴等操作来完成输入，避免出现用户重复输入两次错误信息的情况；
在上传文件控件中，提示用户上传功能支持的文档格式、文档大小限制等信息；
考虑到更好的用户体验，可以在上传文件控件中设定仅允许读取制定格式的文档；
在用户输入较长字段时（如邮箱、视频链接、网盘链接等），使用实时验证用户输入；
在人工智能时代，新的 AI 产品不仅带来了新的交互范式，也对产品设计和研发人员在开发相关产品时提出了更多需要考虑的问题，而无论时代与范式如何变化，确保产品能够满足用户期待与需求，是不会改变的事情。
延展阅读：
（完）