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AI驅動的用戶體驗及用戶界面設計:現代應用程序設計的創新突破

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人工智能
Stitch 是一個可依據簡單提示或一張圖片創建用戶界面(UI)的平臺。它誕生于“氛圍編程”逐漸興起的背景下。“氛圍編程” 是一種借助AI模型,僅通過簡單提示就能生成代碼的開發過程。

譯者 | 劉濤

審校 | 重樓

2025年谷歌I/O開發者大會成果豐碩。會上,谷歌推出了 Stitch——一款由AI驅動的用戶體驗/用戶界面(UX/UI)設計工具。

什么是 Stitch

Stitch 是一個可依據簡單提示或一張圖片創建用戶界面(UI)的平臺。它誕生于“氛圍編程”逐漸興起的背景下。

什么是“氛圍編程”

“氛圍編程” 是一種借助AI模型,僅通過簡單提示就能生成代碼的開發過程。

Stitch 并非市場上唯一的AI驅動的應用程序設計工具。CognitionWindsurf Codex 是市場上頗受歡迎的同類工具。微軟還在 2025 Build 大會啟動活動中推出了 GitHub Copilot 代碼編寫輔助工具。

由此可見,AI在用戶體驗/用戶界面設計領域正占據主導地位。

AI對設計師而言:是朋友還是敵人?

在《終結者》電影中,天網(Skynet)和泰坦(Titan)給人留下深刻印象。當然,并非指AI會發展成類似的存在,但不可否認,AI正給設計行業帶來變革。

AI是否會對設計師構成威脅,答案并非簡單明了,存在兩種不同觀點。

AI是朋友

AI系統可幫助設計師更高效地了解受眾,從而打造出能在企業與目標受眾之間建立更緊密聯系的數字產品。

其實現方式為:借助AI,設計師能夠快速收集并評估大量有關目標受眾的數據,進而打造出引發用戶共鳴的產品。

除上述重要優勢外,AI還能提供:

  • 創新洞見
  • 個性化交互
  • 關聯性
  • 快速處理
  • 直觀用戶體驗

AI是敵人

部分行業專家認為,AI會搶占設計師的工作崗位。然而,這一問題可從另一視角審視,AI并非設計師的對立面。

若要判斷AI是否具備足夠的創造力來理解用戶的情感,能否真正體察人類所處的復雜多樣情境,并據此創造出引發情感共鳴的設計成果,短期內的答案顯然是否定的。

盡管AI能夠自動化處理重復性任務,但其無法復制人類的創造力與同理心。因此,認為AI會完全取代設計師的觀點缺乏現實依據。

相較于擔憂被AI取代,設計師更應關注如何借助AI打造卓越設計。

當下,多數設計師在用戶界面/用戶體驗(UI/UX)設計流程中使用AI,該技術在設計師群體中頗受歡迎。諸如 Adobe FireflyIllustrator Photoshop AI工具,正簡化著圖像編輯、色彩調整和生成等工作。基于這些因素,預計到 2030 年,AI市場將為美國國內生產總值帶來約 21% 的凈增長,設計市場在其中貢獻顯著。

由此引出當下的關鍵問題:如何在 UI/UX 設計流程中應用AI和機器學習?接下來將對此展開探討。

AI與機器學習如何助力 UI/UX 設計流程?

AI驅動的用戶體驗/用戶界面(UX/UI)設計有助于在用戶與品牌之間建立更緊密的聯系,其中涉及機器學習驅動的策略以提升用戶體驗。盡管部分設計師對采用這一方法尚存顧慮,但也認識到其具有巨大潛力。

AI與機器學習究竟如何在 UI/UX 設計流程中發揮作用,以下將進行詳細探討。

AI在打造卓越用戶體驗設計中的關鍵作用

62%的設計師認為,AI對設計流程具有積極的推動作用。AI能夠通過智能感知用戶行為與其產生交互,并作出自動化響應,有效改善用戶體驗;同時,它還能在短時間內生成多樣化的設計方案,大幅提升設計效率與創新可能性,從而進一步增強產品的用戶吸引力與使用滿意度。

此外,AI算法能夠通過深度分析用戶行為模式與交互習慣,精準識別用戶需求,從而簡化操作流程,提升用戶體驗。將AI融入智能用戶界面設計,不僅可實現交互過程的智能化與個性化,還能有效優化用戶旅程,減少使用中的摩擦與挫敗感,讓用戶更加高效、便捷地獲取所需信息,真正實現以用戶為中心的設計理念。

機器學習在打造智能的AI驅動型 UX/UI 設計中的作用

在設計過程中,傳統方式評估大量數據集以了解受眾既耗時又繁瑣。雖然評估用戶行為在個性化設計中至關重要,但機器學習算法能夠快速完成這一評估,甚至能實時發現人眼難以察覺的模式。

因此,AI驅動的UX/UI設計流程能夠幫助設計師打造出更貼合用戶需求的用戶界面。

借助AI驅動的 UX/UI 設計提升用戶體驗的 5 種方法

在了解了AI和機器學習(ML)在AI驅動的 UX/UI 設計流程中的作用后,接下來探討提升用戶體驗的 5 種方法。

優化設計測試與原型制作

此前已探討過AI和機器學習在用戶研究方面的助力。用戶行為研究是有效 UX/UI 設計流程的基礎,而設計測試與原型制作同樣關鍵。

AI正借助先進的用戶交互模擬改變原型制作和測試過程,使設計原型和測試流程能更有效地反映現實世界中用戶的偏好和行為。

提高設計的可訪問性

在設計用戶界面(UI)時,產品對殘障人士的可訪問性往往容易被忽視。一項研究表明,在 100 萬個網頁中,共報告了 50,960,288 個可訪問性錯誤,平均每頁 51 個錯誤。

通過整合AI,可以提升產品的可訪問性。在AI驅動的 UX/UI 設計中融入語音指令、文本大小調整、圖像替代文本以及顏色調整等功能,不僅體現了道德與同理心,還能讓用戶感受到被理解和重視。

個性化客戶旅程

定制化且響應迅速的設計具有顯著優勢。自適應的用戶界面和精心規劃的內容交付對于吸引潛在客戶和留住現有客戶至關重要,尤其在設計面向更廣泛受眾的數字產品時。

AI驅動的 UX/UI 設計工具可助力優化這一過程,使設計師能夠輕松識別并規劃定制化的客戶旅程。個性化的旅程有助于提高用戶參與度并增加收益。

減少設計偏差

設計偏差可能隨時出現,設計師甚至可能并未察覺。然而,設計偏差會扭曲設計產品的可用性和吸引力,甚至可能延續刻板印象。

例如,設計師可能在無意識的情況下設計出僅吸引某一目標群體的產品,從而錯過其他受眾,導致產品對部分人有吸引力,而對另一部分人毫無用處。

AI驅動的 UX/UI 設計系統能夠精準定位這些傾向,識別選擇和交互中的偏差設計模式,從而解決問題,設計出平衡且包容的數字產品。

增強界面設計

用戶體驗依賴于數字產品的 UI 設計,界面需兼具功能性與美觀性,才能持續給用戶留下深刻印象并使其滿意。

AI工具可根據用戶數據洞察創建用戶界面,幫助設計師更高效地工作,使其能夠創建流暢且吸引人的用戶界面。

這種由AI驅動的 UI 設計能夠打造出既符合品牌形象,又能提供卓越AI驅動用戶體驗的界面。

AI驅動的UX/UI設計中值得關注的現代 UX/UI 趨勢

AI驅動的 UX/UI 設計正給設計行業帶來革命性變革,因此,及時跟進最新趨勢尤為重要。

設計師緊跟這些前沿趨勢,有助于在設計中為用戶提供卓越、人性化的體驗。當下值得關注的部分趨勢如下:

超個性化

AI通過深度分析個體用戶的偏好、行為路徑與使用情境,能夠動態構建實時自適應的界面體驗。這種高度定制化的設計不僅精準契合用戶需求,更能預判用戶意圖,在滿足期望的同時超越預期,帶來更具沉浸感與吸引力的交互體驗。

情感智能設計

隨著AI技術的進步,具備情感感知能力的AI驅動型UX/UI設計正逐步興起。通過識別用戶的情緒狀態(如語音語調、面部表情或交互節奏),AI可預測用戶心理與行為傾向,并實時調整界面反饋、內容推薦或交互流程,實現更自然、共情且響應靈敏的用戶體驗。

AI強化的可訪問性

AI正在推動包容性設計邁向新高度。它能自動檢測并修正視覺對比度不足、文本可讀性差、操作邏輯混亂等常被忽視的設計偏差,同時提供語音導航、圖像描述生成、認知輔助等功能,幫助殘障用戶或特殊情境下的用戶更平等、便捷地使用數字產品,真正踐行人人可用的設計理念。

語音用戶界面(VUI

語音交互(VUI)雖非全新概念,但AI的深度融合使其迎來革命性升級。AI賦能的VUI不僅能理解自然語言、上下文語義和多輪對話,還顯著提升了語音識別的準確性與響應智能化水平。這一趨勢不僅優化了人機溝通效率,也極大增強了移動場景與無障礙環境中的操作便利性,持續提升整體用戶體驗。例如,蘋果公司已將SiriOpenAI技術進行整合,標志著語音助手向更智能、更人性化的方向邁進。

AI驅動的設計系統

設計系統作為提升設計流程的工具,在融入AI后,顯著增強了跨平臺的可擴展性與一致性。通過智能化的組件生成、規則匹配與狀態管理,AI賦能的設計系統有助于設計與開發團隊高效協作,確保設計語言與交互體驗的高度統一。

適用工具推薦

AI驅動的 UX/UI 設計流程中,選擇合適的工具仍是一個備受關注的問題。

以下是目前市場上部分廣受認可的AI工具,它們通過 AI 技術有效支持 UI/UX 設計流程:

  • Uizard利用機器學習技術,根據用戶行為模式與設計趨勢,將手繪草圖快速轉化為功能原型。
  • Fronty:通過AI將靜態圖像自動轉換為 HTML CSS 代碼,實現從靜態模型轉化為交互式網站。
  • AccessiBe基于AI優化網頁可訪問性,確保內容兼容屏幕閱讀器并便于導航,提升包容性用戶體驗。
  • Khroma利用算法生成符合可讀性標準的配色方案,幫助視障用戶更便捷地使用數字產品。
  • Pendo AI通過機器學習分析用戶行為,為不同用戶群體提供個性化的產品引導與支持設計。
  • Dynamic Yield根據用戶偏好動態調整菜單、按鈕布局和內容排列,實現界面的個性化呈現。
  • Fairness Indicator谷歌推出的 AI 工具,用于檢測機器學習算法在設計應用中可能存在的偏差。
  • AcrolinxAI驅動的內容檢查工具,可檢測設計、文案或內容中的設計偏差。
  • Adobe Sensei:基于AI預測,從海量字體、圖標和標志中智能推薦匹配品牌風格的設計元素。
  • Colormind通過分析用戶數據與行為模式,可選擇與目標受眾相匹配且能提高用戶參與度的調色板。
  • Figma Make支持“從提示生成應用”,用戶只需輸入自然語言描述,即可自動生成交互式原型和應用程序。

這些工具正逐步融入現代設計工作流,助力設計師提升效率、增強一致性,并推動更具個性與包容性的用戶體驗設計。

AI:引領卓越設計新時代的伙伴

世間無完美之物,AI也不例外。然而,通過成熟的AI驅動的 UX/UI 設計流程,能夠打造出用戶體驗流暢、響應智能的高品質強大產品。

關鍵在于,AI不僅優化了用戶旅程,還幫助設計師更深入地理解目標受眾。借助數據洞察與行為預測,設計師可實現設計的實時調整,創造出能預見并滿足用戶未來需求的數字產品。

若仍在質疑AI對設計師而言是威脅還是助力,答案已然清晰:只要合理運用,它便是提升效率、激發創意、實現以用戶為中心設計的得力伙伴。

譯者介紹

劉濤,51CTO社區編輯,某大型央企系統上線檢測管控負責人。

原文標題:AI-Powered UX/UI Design: A Breakthrough in Modern App Design,作者:Atanu Sarkar

責任編輯:姜華 來源: 51CTO
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