AI 正在重塑我们所认知的交互方式，推动全新的 UI 发展范式。让我们来解析一下。
Tetiana Sydorenko
再见命令，你好意图!
我们与软件的交互方式从来不是一成不变的。有时候，它是温和的演进，而有时候，它是剧烈的飞跃。如今，一群不断涌现的设计先锋，包括 Vitaly Friedman、Emily Campbell 和 Greg Nudelman，正在剖析 AI 应用中出现的新模式，勾勒出这个从不静止的领域。
乍一看，这可能只是又一次的炒作周期，就像每次新技术趋势出现时伴随的那种狂热。但如果退一步看，一个更深层次的转变正在浮现：我们与数字系统的交互不仅仅是在变化，而是在本质上发生着转变。
想象一下，从胶片相机过渡到数码摄影的过程——突然之间，用户不再需要理解曝光时间，也不必再仔细计算胶卷的使用。只需按下快门，设备就能处理剩下的事情。
AI 正在为 UI 设计带来类似的转变，让我们从僵化的、逐步执行的流程，走向流畅的、直观的工作方式。交互的本质正在改变，正如 Jakob Nielsen 最近在他的文章中强调的那样，这种演变值得我们高度关注。他阐述了一个关键的见解：
“在新的 AI 系统中，用户不再告诉计算机该做什么，而是告诉计算机他们想要什么结果。”
这不仅仅是技术上的演进——更是一种哲学上的变革。它挑战了我们长期以来对控制、决策权和人机协作的固有认知。过去，我们会精细地指挥每一个步骤，而现在，我们只需定义意图，让 AI 决定最优路径。这种转变就像从命令行界面（CLI）过渡到图形用户界面（GUI）一样深远，对 UI 设计师来说，这既是机遇，也是挑战。
轻触、滑动、询问：交互如何进化
在深入探讨 AI 如何重塑交互方式之前，我们先回顾一下，是什么定义了我们至今最直观的界面。
1985 年，Edwin Hutchins、James Hollan 和 Don Norman 发表了一篇关于直接操作（Direct Manipulation）界面的开创性论文。后来，Norman 在《日常事物的设计》中定义了广为接受的设计原则，而 Hutchins 则开创了分布式认知（Distributed Cognition）的概念。但早在 1985 年，他们三人与 Hollan 一起捕捉到了设计历史上的一个关键时刻——直接操作正在崛起，成为主导策略。
直接操作是一种交互风格，在这种交互方式下，用户可以直接对屏幕上的对象进行操作，通过物理动作来逐步、可逆地操控对象，而这些操作的效果能够立刻在屏幕上看到。（来源：NN/g）
用简单的话来说，这意味着什么？
举个例子，你需要把一个文件从一个文件夹移动到另一个文件夹——这是一个典型的直接操作案例——你看到文件，抓住它，然后拖到目标位置。
• 你先识别出你的目标（1）。
• 然后，你在当前文件夹中找到这个文件，并决定拖动它到新位置（2）。
• 你点击并按住文件，将它拖动到屏幕上的新位置，最后放开鼠标，将它放入目标文件夹（3）。
如果你不小心放错了位置，你立刻就能看到结果，调整你的操作，然后重新拖动，直到它落在正确的位置。这种交互方式之所以直观，是因为它减少了认知负荷——系统会实时反馈你的操作，增强了直接控制和沉浸感。
这个过程越流畅，交互就越自然、越让人满意。
在 macOS 上移动一个文件的直接操作方式，就是将该文件从源文件夹拖动到目标文件夹。（来源）
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虽然减少交互的距离可以提升可用性，但真正定义直接操作的是“参与感”。作者写道：
“最能体现直接操作的系统，都能让人感觉自己直接在操控目标对象——不是在操控程序，不是在操控计算机，而是在直接操控自己的目标和意图。”
直接操作几十年来一直是 UI 设计的核心原则。然而，随着我们迈入 AI 驱动的系统，我们必须思考这些原则如何演化——以及它们何时会让位于“目标导向型”交互。
现在，想象一下 Windows Photos 的 AI“擦除”功能。假设你拍了一张狗狗的照片，但画面里有一根不想要的狗绳。十年前，你可能需要手动选择像素，精细地一点点擦除。而现在，你只需选中狗绳，让 AI 处理剩下的工作。系统理解你的目标——移除狗绳——并执行最佳解决方案。
虽然这种交互仍然涉及一定程度的操作（你需要指明要擦除的对象），但不同之处在于，你是在“优化请求”，而不是直接修改像素。你不再需要精细调整每一个细节，而是与系统协作，共同实现预期结果。这种转变标志着 UI 设计的根本性演进。
Desolda 及其研究团队基于 Norman 的“执行鸿沟”和“评估鸿沟”模型，捕捉到了这种动态变化。与直接操作不同的是——比如拖动文件到文件夹，操作是逐步展开的——AI 交互需要更加流畅、迭代的过程。用户提出目标，而不是逐步执行每个操作，而是与系统协作，优化输入，引导 AI 动态解读、调整和响应。
直接操作仍然重要
AI 可能正在改变我们与技术的交互方式，但直接操作不会消失。即使在以意图为导向的界面中，用户仍然需要与 AI 系统交互，通过正确的输入，引导 AI 将人类目标转化为计算机可理解的指令。AI 体验的设计并不是要取代直接操作，而是要增强它——在成熟的交互模式上叠加新的交互方式，让交互变得更流畅、更直观、更强大。
想要设计无缝的 AI 体验，我们需要识别并构建在熟悉的模式之上。
比如，在许多 AI 应用中，一个开放式的输入框可以充当“破冰者”，帮助用户开启对话。这种方式建立在已有的输入框模式上，而输入框本身已经是 UI 组件中的标准元素。但现在，它承担了新的角色——无论是 ChatGPT 的问答框，还是设计工具中的布局指令，这种方式既提供了灵活性，又能引导用户的意图，使交互更加直观。
开放式输入框示例（来源）
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这种方法不仅仅适用于交互模式，还扩展到了 UX 设计框架中。比如，Evan Sunwall 提出了“Promptframes”概念，将提示词编写和生成式 AI 融入设计流程，以增强内容的真实感，并加速用户测试。这个概念建立在传统线框图的基础上，说明了理解传统 UX 结构对于 AI 体验设计仍然至关重要。
最终想法
最好的界面体验是让用户几乎察觉不到它的存在。它不会占用你的注意力，也不会让你思考如何使用——它只是顺畅地运作，让用户专注于他们想做的事情。
真正优秀的 AI 也是如此。它不需要高调地标明“由 AI 提供支持”，而应该悄然融入用户旅程，让它成为意图的自然延伸。
当我们迈向以意图为核心的系统，这就是 UI 设计师应追求的目标：AI 应该减少摩擦，而不是增加复杂度。它应该赋能用户，而不是让他们陷入无尽的选项之中。最好的 AI 不是引人注目的功能，而是隐藏在用户所追求目标背后的无形助手。
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
照妖镜
