随着人工智能（AI）技术的飞速发展，用户体验（UX）设计领域正迎来一场深刻的变革。AI不仅能够提升设计效率，还能在创意生成、问题解决和用户体验创新等方面发挥重要作用。本文将探讨AI如何助力UX设计师的创造力，包括AI作为创意伙伴、激发创意想法、促进人类-AI协作等多方面的应用。

人工智能（AI）🤖 时代已经来临，我所担忧的事情最终还是发生了。

突然想起2018 年，我在科大讯飞 1024 大会分享有关人工智能助力创意设计的案例和心得。如今还是历历在目。

我作为一名 UED 团队负责人，带领团队试图使用人工智能工具 🛠️ 提升团队整体设计效率，经过近 6 年的研究、探索和尝试，至今仍未达到预期效果。但是，我们沉淀多年并引以为傲的工作方式和赖以生存的技能，已经受到人工智能的影响。

其中，人工智能的【创造力】超出我的想象。

我相信，AI 将在不久的将来，会更加深入我们的日常工作和生活。最近，我还看到一份最新报告，有关 AI 如何影响创造力的研究，促使我再次反思用户体验设计（UX）的意义和价值。

与此同时，我不得不为设计团队的未来产生一些担忧，这个作为企业最具【创造力】的部门将面临人工智能的挑战。

接下来，结合最新的研究报告，进一步探索人工智能在创造力方面的表现。

01 使用 DALL-E 和 ChatGPT 生成的图像

1999 年，Sternberg 和 Lubart 将【创造力】定义为【创造既新颖又恰当的事物。】在用户体验（UX）这个领域，我们将创造力运用在多个生产环节：

1、框定问题：2001 年，Dorst 和 Cross 研究有关设计师是如何处理问题的。他们发现，富有创造力的设计师不仅能够【解决既定问题】，还能够【重新定义问题】。往往重新框定问题会带来更具创新性的解决方案。为此，他们邀请了 9 位经验丰富的工业设计师配合研究，据多次观察，就在设计师不断完善问题的过程中，最具创造性的解决方案孕育而生。

2、产生想法：在设计初期，需要设计师不断的发散，以便获得大量的想法，这一过程至关重要。2007 年，Buxton 提出一个观点：想要找到出色的设计方案，其关键在于：首先，就是创造大量的想法，然后，从中进行选择最优想法💡。同时，他还建议设计师使用快速草图和并行原型等技术来加速⏩制作多样化的设计概念。这种方法使我们能够在确定方向之前探索更广泛的可能性。

3、整合想法：设计师通过组合看似不相关的概念来创造新颖的解决方案。【整合】是一个重塑的过程，即理解研究数据并将其转化为可行的设计洞察。例如，我们会将用户访谈的见解与新兴技术的趋势相结合，从而创造出独特的界面概念。这恰恰也是产生最具创新性想法的源泉。

4、创新用户体验：2014 年，Norman 和 Verganti 针对设计中的【渐进式创新】和【突破性创新】进行了区分。他们认为，以用户为中心的设计更适合渐进式创新，然而，突破性创新往往来自于引入新技术或新含义。例如，从按键式手机到触屏智能手机的转变，这代表了用户体验的一次突破性创新。真正具有创新性的 UX 设计通常需要涉及重新思考用户与技术交互的基本方式。

【创造力】对于设计的重要性不言而喻。在 UX 设计过程中，【创造力】能够帮助我们打造用户喜爱的、能解决实际问题的，并且能从其他设计中脱颖而出的体验。

02 AI 与创造力的前期研究

早在 ChatGPT 发布之前，那些先行者们就一直在研究 AI 工具能够如何帮助人类发挥创造力，并且明确了一些潜在的用途：

1. AI 作为创意伙伴

2015 年， Lubart 提出了 AI 增强人类创造力的 4 种方式：

a) 作为管家，管理和培育创意过程

b) 作为笔友，从不同文化视角提供新的观点

c) 作为教练，提供定制的练习来提升设计技能

d) 作为同事，积极为创意过程贡献想法。

这项研究表明了在创意过程中，AI 不仅仅是一个工具，还是一位协作伙伴，就此也奠定了 AI 在工作中的基本地位。

2. AI 生成的创意激发

2018 年，Han 等专家进行了一项研究，招募了 119 名参与者，要求他们完成一系列创意任务。他们分别提供人类制作的材料、AI 生成的材料和随机生成的材料，对比这三种材料在激发创意想法方面的效果。

令人惊讶的是，他们发现 AI 生成的材料所激发的想法更具原创性。

换言之，看到人类制作的材料，参与者会按照类似的思路去思考，然而，看到 AI 生成的“奇怪”的材料，反而会激发参与者“哎，还可以这样想呀”。

研究人员认为，AI 生成内容的往往出人意料，不按常规出牌，这种【意外性】反而能会刺激人类跳出固有思维模式，向新的方向发展。

3. 人类-AI 协作创造力

2018 年，Oh 等专家，开展了一系列设计工作坊，让参与者和 AI 共同完成创意任务。他们发现 AI 可以通过多种方式补充人类的创造力：

a) 快速提供多样化的参考材料

b) 生成意想不到的设计元素组合

c) 帮助打破固定思维模式并鼓励发散思维。然而，他们也发现参与者需要面对一些挑战，比如设计师需要培养提示工程和 AI 输出内容筛选的新技能。

以上研究都指出了，AI 在 UX（及其他领域）中具有显著提升人类创造力的潜力。然而，这些研究都是在 ChatGPT 等流行工具出现之前进行的。

03 ChatGPT 研究发现

2024 年，Doshi 和 Hauser 招募 293 名作家和 600 名读者进行了一项实验，研究 AI 生成的想法如何影响短篇写作。如下，他们主要发现的总结和探讨：

• 更好的个人创造力：在 AI 帮助下，撰写的故事更具新颖性和实用性。
• 帮助创造力较弱的作者：AI 对那些个人创造力较弱的作者特别有帮助。
• 更专业的结果：AI 辅助创作的故事看起来水平更高，也更令人愉悦。
• 整体多样性降低：尽管单个故事有所改进，但 AI 辅助创作的故事之间更加相似。

04 在 UX 任务中使用 AI 创意

借助这些研究发现，我们尝试将 AI 应用到日常的创意实践中。以下，提供一些我们小小的使用心得：

• 将 AI 作为创意伙伴：我们使用 AI 来帮助生成初步想法，就像研究中的作者使用 AI 获取写作灵感一样。但是，要切记，AI 生成的想法只是一个起点，而并非是最终的方案。
• 避免让所有内容过于相似：我们也发现 AI 辅助创作的内容会比较相似。在日常 UX 中注意避免这种情况出现：
• 将 AI 的想法作为灵感来源，而不是最终设计。
• 尝试突破 AI 的建议范围。
• 融入不同的人类视角以确保独特性。
• 使用 AI 进行学习和技能提升：那些创造力相对较薄弱的作者能够从 AI 中获益更多。在团队里，新手设计师可以通过使用 AI 来学习和生成初步想法，而资深设计师则就可以专注于改进这些想法。
• 平衡速度和原创性：AI 可以加快创意生成的速度，然而，我们不会为了速度而牺牲【原创性】。我们构建一个新的标准流程，为了鼓励设计师对 AI 生成的想法进行批判性评估和改进。
• 促进人类-AI 协作：培养一种团队【文化】，即将 AI 视为辅助人类创造力，而非为了取代人类。这一点，符合 2019 年，Dellermann 等专家所提出的【混合智能】理念，即人类智能和人工智能协同工作。

05 结论

这些研究提供了关于 AI 如何影响人类创造力的重要见解。对用户体验（UX）设计师而言，能够了解在创意工作中使用 AI 的优势。通过将 AI 作为协作工具，避免让所有内容过于相似，并保持【以人为本】的设计理念，我们可以利用 AI 来改进我们的工作。

你怎么看？以下是一些值得思考的问题：

• 你认为 AI 会如何改变你的工作流程吗？试着在下一次头脑风暴中引入 AI 工具，并记录 TA 如何改变你的工作方式。
• 在使用 AI 时，你是否注意到设计或想法趋于同质化的情况吗？分享你的经历，你在保持原创性方面有什么好的策略吗？
• 在设计中，你最喜欢用什么方式激发创意？考虑尝试混合使用 AI 生成和非 AI 的方法，看看哪种方式能产生最好的结果。

为了进一步探索，试着在你的下一个项目中同时尝试 AI 辅助和手动工作流程，并比较各自的结果。AI 是否能够带来独特的东西？还是相似的内容？我很想在评论中听到你的经历和见解！…

我希望这篇文章能够为你提供一些小小的启发。