标签： #产品设计 #LLM
创建时间：2023-04-23 21:14:59
笔记
LLM看似没有UI界面，但却带来了新的UI范式。新的方式需要有新的应用程序设计思路。
自动完成，作为一种典型的能力，应用到了自定义新闻订阅、电子邮件等场景。
我们（微软）的立场是：技术是为人类服务的，技术应该协助人类完成不同的事项。
新范式下需要在产品设计中，创建敏捷、灵活的设计和工程流程。
微软将产品和LLM进行深度结合，将文字转化为生产力工具——文字是这里的关键。
“对话式”是LLM技术驱动下的产物，就像“触摸屏”曾经带来的一轮交互范式。
在一些科幻电影和书里面AI给我们的印象都是全知全能的，但这至少不是现在AI的样子。现在的AI的重点应该是“增强人类的能力”，这也是我们（微软）将产品命名为“Copilot”的原因。
人与AI之间的来回交互，可以确保人是主导者。AI是为实现个人目标服务。
而作为设计师，则需要将这种理念和用户设计进行结合来设计用户体验——强调人的位置和控制权，让AI发挥其潜力来帮助人类完成个人目标。要让人在这个新的用户体验中，学会采用新的思维模式。
LLM技术至少目前还有其天然的缺陷，我们要在用户体验中让人类保持清醒，始终保持警惕，对AI持有“适当信任”的态度。而这个观念我们需要通过用户体验的设计来传达。
而且可以通过用户体验的设计来帮助用户“更好地和AI进行沟通”。
LLM之所以广受欢迎的原因在于人们所面临的挑战经常超出了他们的知识范围，而LLM能将人们从这种压力和焦虑中解放出来。
我们（微软）提出的这套适应于LLM的产品框架包括：沉浸式、辅助式和嵌入式。
沉浸式：在跨工具场景下，LLM可以帮我们整合流程、数据等，结合上下文为我们提供帮助，至少减少了你需要跳出当前思维去查询、整理的概率。
辅助式和嵌入式：能够帮助你更快更高效的完成当前任务，它能够提供创意、分析建议、表达形式建议。集合你的上下文会自动出现，自适应组件或模块，你可以直接使用也可以用指令的方式指挥AI为你工作。
虽然可以用LLM能直接完成的事情很多，比如直接生成大段的文字以直接写博客，但是我们希望能够始终体现人类的行为道德，因此我们希望设计的时候有所取舍——即我们到底给用户多少控制权最合理，是仅仅给一个“总结”按钮，还是我们提供一个输入框并把建议的结果放在里面。
如果我们希望让用户多参与到结果中，我们就需要在设计的时候考虑让用户也理解模型是如何工作的。
过去大量的设计都是“确定性，条件一样结果都一样”的，但是LLM天然是“不确定性，条件一样但结果可能会变”的，而且也没有办法对模型进行硬编码。
设计带有LLM的产品，需要关注：
零状态设计：一个人在执行任何类型的交互之前在屏幕上看到的内容；
告知用户它易犯错误：产品天然会有出错风险；
共享预期用例：展示一些正确或错误的使用范例，避免LLM产生潜在错误；
提示词建议：怎么问问题才能得到期望的结果；
AI徽章：一个可以随时点开了解AI在怎么工作； 随着用户对于如何更好地使用AI越来越熟悉，我们可以不断调整产品设计，但是现阶段我们更倾向于引导用户了解如何正确使用LLM。
LLM的原理导致了它生成内容是需要时间的（但是短暂的等待可能会减少用户额外的一小时），我们要优化等待时间的用户体验：
让用户更好地熟悉了解产品以及它潜在的使用建议。
检查生成的内容并确保AI没有犯错。
琢磨一下AI是怎么生成这些内容的。
我们可以利用这个短暂的等待时间，用一种愉快的方式让用户认识到模型的局限性。
我们期望通过设计用户体验，让用户不仅仅是简单等待，而是充满期待。
创建一些摩擦点来参与到人和AI的交互之中，以确保人不会过度依赖AI：
在结果中保留原始内容的引用，以方便人检查。
在人分享结果的时候，我们询问用户是否已经检查过内容。
通过来回交互，不断纠正LLM的错误。
用视觉的方式让用户了解到AI正在为你工作：
统一的设计风格和设计语言。
交互时候的一些动态效果。
现在是LLM技术刚刚诞生的时候，所有的产品都需要重新设计，默认设置应该怎样、设计原则、UX框架、如何使用LLM的流程，都至关重要。
通过体验版和用户、客户互动并调整设计，才可能把产品设计得越来越好，而不是闭门造车。
启发
LLM带来了全新的交互范式。
新的交互范式需要重新设计整套产品逻辑。
现阶段我们需要通过产品设计来引导用户如何正确地发挥AI潜能。
AI目前的阶段更适合作为副驾驶增强人类的能力。