[回應文章] AI 生成 Persona：UX 專業人員的實用指南與警示
[Response Article] AI-Generated Personas: A Practical Guide and Warnings for UX Professionals
作者序: 此篇為讀者發來的詢問前文:
1.我進行了訪談和調查，將收集到的所有數據放在一個 NotebookLM 文件夾中，並附上了詳細的項目描述，然後基於這些信息構建了用戶畫像（personas），這是一個可持續並有效的方法嗎？
2.當使用像 UXpilot 或 Theydo 這樣的 AI 輔助調研工具來使用生成 Persona 資料時，需要特別注意什麼？
結合原文觀點，針對讀者問題做進一步詳細解釋。進一步提出給 UX 專業人員的行動建議。關鍵在於強化驗證流程，無論如何生成 Persona，驗證都不可或缺，尤其對於 AI 生成 Persona 更需加強驗證，例如行為數據比對、小樣本定性驗證、交叉參考現有研究等。最後是原則：透明度與侷限性溝通，若使用 AI 工具，務必對團隊和利害關係人保持透明，記錄 AI 使用方法、模型侷限性和潛在偏差，教育團隊理解 AI 輔助 Persona 的適用範圍和風險，方法論的透明度是維護研究嚴謹性和決策品質的關鍵。
AI Persona 的誘惑與現實
AI 生成 Persona（使用者畫像）聽起來很誘人：快速、便宜，而且似乎可以提供詳盡的使用者描述。對於講求效率的 UX 團隊來說，這簡直是夢寐以求的工具。然而，在我們擁抱 AI 驅動的 Persona 之前，必須先問一個關鍵問題：這些 AI Persona 真的能代表我們的使用者嗎？
最近由 Li 及其同事 (2025) 進行的研究給出了警訊。研究表明，過度依賴 AI 生成 Persona 可能會產生誤導，反而讓產品設計偏離正確方向。這篇文章的目的，是為身為 UX 研究員和產品設計師的你，提供一個清晰的框架，幫助你理解 AI Persona 的侷限性。更重要的是，我們會提供一些實用建議，讓你能在工作流程中負責任地運用 AI 工具，在效率與品質之間取得平衡。
為何需要謹慎？AI Persona 的潛在風險
核心問題一：代表性偏差 (The Representational Gap)
研究指出，大型語言模型 (LLM) 在生成 Persona 時，可能傾向於創造出「理想化」、主流，或帶有正面偏見的形象 (Li et al., 2025; Kosch & Feger, 2024)。 這是因為 LLM 的訓練資料可能本身就存在偏差，或是模型在設計上為了避免爭議，而傾向於產生更「安全」的回應。
對 UX 的影響： 這種代表性偏差會導致我們在設計產品和服務時，不自覺地忽略了邊緣使用者群體的需求。例如，如果 AI Persona 總是將使用者描繪成精通科技、重視環保、喜愛藝文活動，我們可能會因此忽略了其他使用者群體，像是對科技不熟悉、有預算限制，或是偏好實用性功能的使用者。基於這些不夠全面的 Persona 進行設計，很可能導致產品功能錯位、可用性不佳，最終影響產品的成功。
核心問題二：驗證的挑戰 (Challenge of Validating Them)
即使 AI 生成的 Persona 看起來很合理，敘述也頭頭是道，但研究顯示，它們的行為模擬與真實世界的使用者行為之間，可能存在顯著差距 (Li et al., 2025)。更棘手的是，傳統的 Persona 驗證方法，可能不足以偵測出這些潛在的偏差。
對 UX 的影響： 當我們難以驗證 AI Persona 的準確性時，就增加了研究結論被誤讀的風險。如果我們誤以為這些 Persona 真實反映了使用者，並以此為基礎做出設計決策，很可能會導致嚴重的錯誤。
核心問題三：內建偏見與敏感性
除了代表性偏差，AI Persona 還可能受到其他形式的偏見影響。LLM 的訓練資料 (Argyle et al., 2023)、為了安全而進行的模型對齊 (Li et al., 2025)，以及提示詞的細微變化 (Hu & Collier, 2024; Salewski et al., 2023)，都可能在 Persona 生成過程中引入偏見。研究也發現，LLM 傾向於產生帶有「正面偏誤」(positivity bias) 的 Persona，將他們描繪得過於成功、適應力強、且具有社會意識。
對 UX 的影響： 在某些特定領域，例如政治、環境、文化、教育等，AI Persona 的偏見問題可能會更加嚴重。此外，AI 生成 Persona 也可能被用於創造具有欺騙性的設計模式 (Agnew et al., 2024; Krauß et al., 2024)，進一步損害使用者體驗。
研究證據：AI 參與度越高，風險越大
關鍵研究摘要 (Li et al., 2025)
為了更系統性地評估 AI Persona 的風險，Li 及其同事 (2025) 設計了一項嚴謹的研究。他們將 Persona 根據 AI 參與程度分為四種類型：
Persona (Meta Personas): 僅基於人口普查數據，完全沒有 LLM 參與。
客觀表格 Persona (Objective Tabular Personas): 以真實使用者 Persona 為基礎，使用 LLM 補充職業、收入等客觀屬性。
主觀表格 Persona (Subjective Tabular Personas): 在客觀表格 Persona 的基礎上，進一步通過 LLM 加入個性特徵、價值觀等主觀屬性。
描述性 Persona (Descriptive Personas): 完全由 LLM 生成，包含完整敘事描述的 Persona。
研究人員使用六種不同的語言模型，生成了約一百萬個 Persona，並測試這些 Persona 在模擬各種主題的意見時的「行為」。測試主題包括政治選舉，以及 OpinionQA 資料集中的數百個問題，涵蓋從氣候政策到娛樂偏好等廣泛議題。
這項研究揭示了一個明確且令人擔憂的模式：Persona 中包含的 LLM 生成內容越多，其模擬的意見與真實世界數據的偏差就越大。
具體發現：
美國總統大選模擬： 最基礎的元 Persona (LLM 影響最小) 產生的模擬結果，與實際選舉結果最為接近。然而，完全由 LLM 生成的描述性 Persona，卻預測民主黨會在所有州獲勝，與現實情況明顯不符。
普遍的偏好傾向： 研究人員在多數領域都觀察到類似的偏差模式。LLM 生成的 Persona 一致地表現出以下偏好：
環境考量優先於經濟因素
人文藝術教育優先於 STEM 領域
藝術性娛樂優先於主流選項
情感分析： 對 Persona 描述本身進行情感分析後發現，隨著 LLM 參與程度增加，Persona 描述的情感傾向越來越正面、主觀性也越高。這些 Persona 往往被描繪成具有強烈社群價值觀、生活順遂的理想化個體，與真實使用者研究中遇到的複雜、有時甚至矛盾的人性樣貌大相逕庭。
其他佐證研究
除了 Li 及其同事的研究，其他研究也呼應了 AI Persona 的局限性。早期的研究 (Gupta et al., 2023; Park et al., 2023) 主要在驗證 LLM 生成 Persona 的可行性。但後續研究開始將焦點轉向這些方法的局限性與潛在偏見 (Hu & Collier, 2024; Salewski et al., 2023)。
使用者研究也顯示，人們其實可以區分人類製作和 AI 生成的 Persona (Schuller et al., 2024; Salminen et al., 2024)。這表示 AI 雖然能生成看似合理的 Persona，但仍未完全掌握人類行為和特質的複雜性。
此外，對於不熟悉 Persona 建立或對研究主題不熟悉的使用者來說，AI Persona 看似合理的輸出，可能會導致確認偏誤 (Nickerson, 1998)。他們可能會過度相信 AI Persona，而忽略了其他可能更重要的使用者洞察。
前進之路：給 UX 專業人員的行動建議
面對 AI Persona 的潛在風險，我們並不是要完全拒絕使用 AI 工具。相反地，我們需要採取更成熟、更負責任的方法，善用 AI 的優勢，同時避免其陷阱。以下是一些具體的行動建議：
1. 基石：真實研究優先 (Foundation: Prioritize Real Research)
沒有任何工具可以取代直接與使用者互動、觀察他們的行為、深入理解他們的脈絡。 使用者研究是 UX 設計的基石。在任何情況下，都不要完全依賴 AI 生成的 Persona。即使你決定使用 AI 工具，也務必從真實的使用者研究開始，例如使用者訪談、問卷調查、田野調查等等。透過真實的研究，我們可以獲得第一手的資料，了解使用者的真實需求、痛點和行為模式。
2. 策略：謹慎運用 AI 作為輔助工具 (Strategy: Use AI Carefully as Augmentation)
AI 可以作為使用者研究的輔助工具，但必須謹慎使用，並將其定位為輔助而非取代。以下是兩種建議的 AI 應用情境：
情境一：輔助真實數據分析 (Assisting Real Data Analysis): 若使用 AI 工具 (例如 NotebookLM) 來協助整理、分析和綜合 真實的 訪談逐字稿、問卷調查回覆等資料，從中歸納出 Persona 的雛形。在這個情境下，AI 的角色是資料分析助手，而不是 Persona 的創造者。重點是，輸入 AI 的必須是真實的使用者資料。
情境二：校準方法 (Calibration Approach): 你可以先基於真實的使用者研究數據，建立 Persona 的基本框架 (例如人口統計特徵、關鍵行為模式)。然後，謹慎地 使用 AI 工具來補充 Persona 的細節，例如生活方式、價值觀、興趣等等。但即使是補充細節，也應該盡可能以可驗證的資訊為基礎，並限制 AI 的自由發揮空間。目標是最小化 AI 的創造性貢獻，並確保 AI 的輸出是可控和可驗證的。
3. 關鍵：強化驗證流程 (Critical: Enhance Validation Processes)
無論你如何使用 AI 工具生成 Persona，驗證都是不可或缺的步驟。 對於包含 AI 生成元素的 Persona，更需要加強驗證流程。以下是一些建議的驗證方法：
行為數據比對： 將 AI Persona 的行為模式，與網站分析、App 分析等工具收集到的真實使用者行為數據進行比對，檢驗 Persona 的行為假設是否符合實際情況。
小樣本定性驗證： 透過使用者訪談、可用性測試等小樣本的定性研究方法，快速驗證 AI Persona 的核心假設是否合理。
交叉參考現有研究： 將 AI Persona 與現有的市場調查報告、學術研究文獻等進行交叉比對，確認 Persona 的描述是否與其他研究發現一致。
4. 原則：透明度與侷限性溝通 (Principle: Transparency and Communicating Limitations)
如果你在 Persona 建立過程中使用了 AI 工具，務必在團隊內部和對利害關係人保持透明。 清楚記錄 AI 的使用方法、模型的侷限性、以及潛在的偏差來源。教育你的團隊和利害關係人，讓他們理解這些 AI 輔助 Persona 的適用範圍和潛在風險。方法論的透明度，是維護研究嚴謹性和確保決策品質的關鍵。
回答讀者問題：
我進行了訪談和調查，將收集到的所有數據放在一個 NotebookLM 文件夾中，並附上了詳細的項目描述，然後基於這些信息構建了用戶畫像（personas），這是一個可持續並有效的方法嗎？
使用 AI 的方法與純粹依賴 AI 生成 Persona 的方法有所不同，這聽起來更合理，也更符合文章中討論的建議方向。將收集到的真實用戶數據（訪談和調查）作為基礎，然後利用 NotebookLM 來輔助 Persona 的構建，可以有效地結合 AI 的優勢和真實用戶洞察的價值。 這種方法的主要優點在於：
數據基礎扎實: 你的 Persona 是基於真實的用戶研究數據構建的，而不是完全由 AI 捏造的，這大大提高了 Persona 的真實性和代表性。
AI 的輔助作用: NotebookLM 可以幫助你整理、分析和綜合大量的數據，從而更高效地構建 Persona，並可能發現人工分析難以察覺的模式和關聯。
減輕偏差風險: 雖然 AI 仍然參與 Persona 的構建過程，但由於其輸入是真實的用戶數據，因此可以減輕純 AI 生成 Persona 中可能存在的偏差和不準確性。
不過，即使採用了這種方法，仍然需要注意以下幾點，以確保 Persona 的質量和有效性：
數據質量: 確保訪談和調查數據的質量，包括樣本的代表性、問題的設計、以及數據收集和分析的嚴謹性。
NotebookLM 的使用: 理解 NotebookLM 的工作原理和局限性，確保 AI 的分析和綜合過程是透明和可控的。例如，檢查 NotebookLM 是否過度概括或錯誤解釋了某些數據。
驗證和迭代: 即使 Persona 是基於真實數據構建的，也仍然需要進行驗證。可以採用文章中提到的一些方法，例如行為數據分析、小樣本定性研究等，來驗證 Persona 的準確性和實用性。並根據驗證結果進行迭代和優化。
記錄局限性: 如同文章建議，清晰地記錄這種混合方法的局限性，以及潛在的偏差領域，對於使用者理解 Persona 的適用範圍和局限性至關重要。
總而言之，你使用 AI 的方法，將真實用戶研究與 AI 工具相結合，是一種更嚴謹、更有效的方式來構建 Persona。 只要注意數據質量、AI 工具的使用、驗證和局限性記錄，這種方法很有潛力在 UX 設計實踐中發揮重要作用。
當使用像 UXpilot 或 Theydo 這樣的 AI 輔助調研工具來使用生成 Persona 資料時，需要特別注意什麼？
代表性差距 (The representational gap): AI 生成的 Persona 可能會系統性地低估某些觀點和使用者群體，特別是那些非主流或不符合理想化敘述的群體。這可能會導致產品和服務無法滿足所有使用者的需求。因此，要警惕 AI 生成的 Persona 可能無法充分代表所有類型的使用者，尤其是邊緣群體。
驗證的挑戰 (Challenge of validating them): 即使 AI 生成的 Persona 看起來合理，但它們的行為可能與真實使用者有顯著差異。傳統的驗證方法可能不足以確認其準確性。你需要採用更複雜的驗證方法，例如將 AI Persona 的觀點與實際使用者數據進行比較。
特定領域的考量 (Domain-specific considerations): 某些領域更容易受到 AI Persona 偏差的影響，例如政治、環境、教育和文化偏好相關的產品。在這些領域，你需要對 AI 生成的 Persona 進行更嚴格的審查。
如果你必須使用 AI 生成的 Persona，務必清楚記錄其局限性和潛在的偏差，讓所有相關人員都理解這些 Persona 的適用範圍和局限性。要對 AI Persona 的局限性保持透明，並告知所有利益相關者。
總之，在使用 UXpilot 或 Theydo 等 AI 工具生成 Persona 的時候，別完全依賴 AI 生成的結果，而是要將其視為輔助工具，並且結合真實的使用者研究資料，進行充分的驗證和批判性評估，同時也要隨時注意潛在的偏見和侷限性。 這樣才能更有效地利用 AI 工具，同時確保 Persona 的品質和精確度（Li et al., 2025）。
對 UX 實踐的啟示
作為 UX 專業人士，這些發現挑戰我們批判性地思考如何將 AI 生成的 Persona（及洞察）整合到我們的工作中。
代表性差距 (The representational gap): LLM 生成的 Persona 可能系統性地低估某些觀點和使用者群體，特別是那些偏離主流或理想化敘事的群體。這會產生代表性差距，可能導致產品和服務無法滿足重要使用者群體的需求。例如，如果 Persona 一致地將使用者呈現為精通技術、具有環保意識並傾向於藝術體驗，我們可能會忽略為具有不同優先事項和限制的使用者進行設計。
驗證的挑戰 (Challenge of validating them): 我們如何知道 AI 生成的 Persona 是否準確？研究表明，傳統的驗證方法可能不足夠，因為這些 Persona 可能看起來內部一致且合理，但其行為仍與真實世界顯著不同。這需要開發更複雜的驗證方法，將合成 Persona 的觀點與來自實際使用者群體的經驗數據進行比較。
特定領域的考量 (Domain-specific considerations): 研究顯示，某些領域特別容易出現偏差。在開發與政治選擇、環境決策、教育內容或文化偏好相關的產品時，需要對 AI 生成的 Persona 進行額外審查。例如，基於 AI Persona 設計的金融應用程式可能會過分強調永續性功能，而低估了真實使用者可能優先考慮的成本節約功能。
許多 UX 專業人士對 AI 生成 Persona 所表達的懷疑，不僅僅是對變革的抗拒，而是植根於對真正使用者研究所需內容的深刻理解。這項研究證實，創建準確的使用者代表仍然是一項根本上的人類活動，需要同理心、觀察力和方法論的嚴謹性。隨著採用 AI 工具的壓力持續增加，UX 專業人士現在可以拿出具體的證據，支持一種更審慎的方法。
參考文獻
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Park, J. S., O'Brien, A., Cai, C. J., Morris, M. R., Liang, P., & Bernstein, M. S. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. In Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (pp. 1-16).
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Schuller, B., Salewski, L., & Lenz, J. (2024). The Devil is in the Details: How Users Discriminate Between Human- and AI-Generated Personas. arXiv preprint arXiv:2401.17734.
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關於本刊作者
Gainshin Hsiao 是 Agentic UX（代理式使用者體驗）的先驅，在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念，於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問，積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前，他亦擔任社交 AI 首席策略官（2022-2024），專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。
Agentic UX 理論建構與實踐
AI 隱私保護設計準則
負責任 AI 體驗設計
在 Cyphant Group 設計研究院負責人任內（2021-2023），他探索了 AI 系統隱私保護準則，為行業標準做出貢獻。更早於 2015 至 2018 年，帶領阿里巴巴集團數位營銷平台體驗設計團隊（杭州、北京、上海、廣州）、淘寶用戶研究中心並創立設計大學，從零開始負責大學的運營與發展，不僅規劃了全面的課程體系，更確立了創新設計教育理念，旨在為阿里巴巴集團培育具備前瞻視野與實戰能力的設計人才。其課程體系涵蓋使用者中心設計、使用者體驗研究、數據驅動設計、生成設計等多個面向應用。
活躍於國際設計社群，在全球分享 Agentic UX 和 AI 隱私保護的創新理念。他的工作為建立更負責任的 AI 生態系統提供了重要的理論基礎和實踐指導。
學術背景
Mcgill - Infomation study/HCI -Agentic UX, Canada
Aalto Executive MBA-策略品牌與服務設計, Singapore
台灣科技大學：資訊設計碩士- HCI, Taiwan
中原大學：商業設計學士- Media and marketing design, Taiwan