UX 新手包/懶人包的陷阱：從「AI 優先」到「AI/UX 範本」，創新者該如何思考？
AI/UX: The Template Trap, Waking Rigor from its Nap
引言：一場關於「智識嚴謹性」的危機
在當前的科技領域，無論是人工智慧的應用，還是使用者體驗的設計，都出現了一個令人不安的共同趨勢：對現成方案 (premade solutions) 的過度依賴，正在侵蝕我們解決問題的核心能力——批判性思考 (critical thinking)。
Tim O'Reilly < AI First Puts Humans First > 文章中警告，對「AI 優先 (AI First)」的膚淺解讀，正使其淪為削減成本的藉口；而 Nielsen Norman Group (NN/g) 則直指，UX 領域的「範本陷阱 (The Template Trap)」，正在「讓我們的產業變得愚蠢 (dumbing down our industry)」。
這兩篇文章，如同從不同病房傳來的診斷書，卻驚人地指向了同一種病因：我們正在陷入一種「即插即用 (plug-and-play)」的思維惰性，而其代價，是我們專業領域的「智識嚴謹性 (intellectual rigor)」。
人物
Tim O'Reilly
身份：矽谷思想領袖 / O'Reilly Media 創辦人 / AI 倫理先驅
影響力：
科技出版革命：1984 年創立 O'Reilly Media，定義《Web 2.0》概念，其技術手冊風格影響全球開發者。
AI 治理倡議：主張建立類會計準則的演算法審計框架。
平台經濟批判：最早指出「演算法地租」現象，主張用新指標監管科技巨頭。
關鍵設計主張：
「增強優先」哲學：在《WTF?》一書中提出「用 AI 做人類做不到的事」的設計準則。
透明性即信任：主張 AI 系統應像財報般揭露風險與決策依據。
生態系思維：借鏡演化生物學，主張平台設計應促進多層次協同演化。
Nielsen Norman Group (NN/g)
身份：使用者體驗研究權威 / UX 方法論塑造者 / 設計顧問巨擘
影響力：
UX 方法論奠基者：由 Don Norman (命名「使用者體驗」) 和 Jakob Nielsen (「尼爾森十大可用性原則」) 共同創立，是全球 UX 領域的基石。
證據導向設計：開創了基於嚴謹研究和數據的 UX 設計方法，反對僅憑直覺或美學。
專業教育與認證：透過其文章、報告和訓練營，為全球數代 UX 從業者提供了知識體系和專業標準。
關鍵設計主張：
使用者中心設計：堅持所有設計決策都必須回歸到對使用者真實需求的深刻理解。
智識的嚴謹性：強調從業者需具備批判性思考，以對抗範本和流程帶來的思維惰性。
可用性工程：提倡系統化、可衡量的流程來提升產品的易用性。
診斷：同一種病的兩種症狀
症狀一：被誤解的「AI 優先」——取代人類而非增強
Tim O'Reilly 對於「AI first」一詞在媒體和業界被曲解為「用 AI 取代人力」感到震驚與沮喪。他認為這種將人類視為可被消除成本的觀念，無論在道德還是實務上都是錯誤的，與他 2017 年著作《WTF? What's the Future and Why It's Up to Us》中一貫強調的「增強人類」核心理念完全相悖。O'Reilly 偏好使用「AI native」來描述真正以 AI 為中心的產品開發方法，其核心目標是 增強 (augment) 人類的能力，讓他們能夠完成過去不可能實現的任務，而非僅僅為了削減成本或替換現有工作者。他明確指出，那些僅僅追求用 AI 降低成本和取代員工的公司，最終將會被那些更懂得善用 AI 擴展自身能力 (expand their capabilities)、開創全新可能性的競爭對手所淘汰。
O'Reilly Media 自身的實踐就是一個例子：過去只能翻譯最受歡迎的少數內容，現在藉助 AI，能將幾乎所有內容翻譯成數十種語言，讓知識在全球更多地方變得可及且負擔得起。另一個例子是利用 AI 評估程式設計師的技能，或在線上課程中追蹤學員進度，提供更深入、更個人化的回饋，創造遠比傳統方式優越的使用者體驗。
他認為，真正的「AI first」或「AI native」思維，是將人類的需求和潛力放在首位，利用 AI 作為強大的新工具箱，解決更複雜、更有意義的問題，創造過去無法想像的可能性，並精心編排（orchestrating）AI 與傳統系統的優勢，讓機器系統能更自然、更豐富地服務於人類。這呼喚的是一種更進階、更具情境意識、更注重協作的專業技能組合，而非簡單的自動化或套用範本。
"Those that use AI simply to reduce costs and replace workers will be outcompeted by those that use it to expand their capabilities." — Tim O'Reilly
症狀二：UX 的「範本陷阱」——遵循流程而非思考
NN/g 指出，UX 領域充斥著「終極工具包」和「完整設計範本」，從業者（特別是新手）誤以為下載最新的框架就能解決所有設計挑戰。
NN/g 指出，UX 領域充斥著「終極工具包」和「完整設計範本」，從業者（特別是新手）誤以為下載最新的框架就能解決所有設計挑戰。他們強調，範本與框架的設計初衷，是作為「可調整的起點 (adaptable starting points)」，而非「普遍適用的解決方案 (universal solutions)」。
使用者體驗工作本質上是混亂、模糊且高度情境化的，每一個設計挑戰都有其獨特性，無法用一刀切的方式解決。然而，在快速發展的產業環境中，尤其對於經驗較少的新手而言，面對快速交付價值的壓力，很容易落入「範本陷阱 (The Template Trap)」——誤以為下載最新的框架或清單就能解決所有問題。
這種對現成方案的過度依賴，導致從業者直接套用範本，因而「繞過了根據獨特情境和目標進行調整所必需的批判性思考 (bypassing the critical thinking necessary to adapt them)」。
NN/g 指出，諷刺的是，即使是他們自己也會發布框架和範本，但總是伴隨著詳細的使用指南，強調何時、為何以及如何運用，並期望使用者能運用專業知識和批判性思考去適應和修改這些起點，以滿足特定的策略需求。真正的價值並非存在於範本的原始形式，而是在於如何針對特定情境進行深思熟慮的「轉化過程 (transformation process)」。社群媒體的傳播特性更放大了這個問題，許多轉發範本的人並非原創者，他們傳遞的是被剝離了原始研究、意圖和應用情境的空殼，進一步助長了去脈絡化的套用行為。這種「即插即用」的心態，不僅錯失了學習和創造價值的機會，更嚴重的是，它正在「讓我們的產業變得愚蠢 (dumbing down our industry)」，削弱了領域的智識基礎，導致解決方案被強行套用到不適合的問題上，忽略了關鍵的細節和情境差異，最終拉低了專業 UX 工作的整體水準。有意義的 UX 工作與「表演性的勾選清單練習 (performative checkbox exercises)」的根本區別，就在於從業者是否具備批判性思考和應變能力。
"The template trap is dumbing down our industry. When practitioners reach for premade solutions rather than thinking through problems, they're not just being lazy — they're actively degrading the intellectual foundation of our field." — NN/g
病因分析：我們為何會掉入思維陷阱？
我們之所以容易陷入這些思維陷阱，原因錯綜複雜。除了外部的效率壓力，更深層的原因來自我們內在的認知慣性。
對新範式的誤解與「新酒裝舊瓶」：正如 Tim O'Reilly 借鏡「行動優先 (Mobile First)」的歷史所指出的，當新技術或新概念出現時，人們常犯的錯誤是將其視為舊問題的新工具，而非重新構想問題本身。這是一種「新酒裝舊瓶 (new wine in old bottles)」的心態，例如僅僅用 AI 來自動化現有流程，而不是思考 AI 如何能實現過去不可能的全新能力。這種思維限制了我們對新範式潛力的理解與應用。
效率、速度的壓力與「認知隧道」：NN/g 深入分析了 UX 領域的「範本陷阱 (The Template Trap)」。在快速發展的產業環境中，從業者面臨著快速交付價值的巨大壓力。這種壓力會觸發一種「認知隧道效應」，讓我們的注意力頻寬變窄，傾向於尋找眼前最直接、最簡單的路徑，也就是現成的範本和框架。我們誤以為下載這些資源就能解決所有設計挑戰，而忽略了使用者體驗工作的本質是混亂、模糊且高度情境化的，無法用一刀切的方式處理。
工具的去脈絡化與「預設路徑依賴」：NN/g 強調，社群媒體極大地加劇了此問題。許多轉發範本的人並非創作者，他們傳遞的是被剝離了原始研究、意圖和應用情境的「空殼」。這種傳播方式助長了一種「即插即用 (plug-and-play)」的心態。當一個工具或範本被呈現為一個看似完整的解決方案時，它就創造了一條「預設路徑」。人類心智有依賴預設路徑的傾向，因為這能降低認知負荷。我們誤以為可以直接套用範本而無需深入理解其背後的原理，這不僅錯失了在「轉化過程 (transformation process)」中學習和創造價值的機會，更嚴重的是，它正在「讓我們的產業變得愚蠢 (dumbing down our industry)」。
解方：回歸智識嚴謹性的三大原則
兩位專家提出的解方，與許多設計前沿的思考不謀而合，可以歸納為一套共同的專業心法。
原則一：從「第一性原理」出發，而非從「工具」出發
NN/g：「從你的目標開始，而不是範本 (Start with Your Goal, Not the Template)」。
O'Reilly：「先原型化 AI 互動，再考慮用什麼介面包裹它」。
綜合觀點：這就是回歸「第一性原理 (First Principles Thinking)」。在被工具或範本定義「如何做」之前，先回到問題的本質，問自己「為什麼做」和「做什麼」。我們應該將工具視為實現目標的手段，而非思考的起點。先定義核心問題，再去選擇、改造或創造工具，而不是讓工具限制你的思考邊界。
原則二：建立「多元思維模型」，增強思考而非取代思考
O'Reilly：AI 的核心價值是 增強 (augment) 人類，這呼喚的是一種「更進階、更具情境意識」的技能組合。
NN/g：有意義的 UX 工作與「表演性的勾選清單練習」的區別，在於從業者 批判性思考和適應的能力 (capacity for critical thinking and adaptation)。
綜合觀點：對抗單一範本陷阱的最好方法，是在腦中建立「多元思維模型 (Multiple Mental Models)」的工具箱。我們應將 AI 或範本視為一個可以對話、可以激發新觀點的「思考夥伴」，而不是一個只需服從的權威。真正的價值產生於「轉化過程 (transformation process)」，我們利用自身的專業判斷，去挑戰、修改、融合這些外部工具，從而深化自己的思考。
原則三：擁抱「有控制的混亂」，在複雜性中尋找答案
O'Reilly：「AI native」不等於「AI only」。每個 AI 應用都是混合體，需要人類精心編排 (orchestrating) 不同系統的優勢。
NN/g：UX 工作本質上是「混亂、模糊且高度情境化的 (messy, ambiguous, and heavily contextual)」。
綜合觀告：真正的設計挑戰，從來不是在清晰的道路上行走，而是在複雜的、充滿不確定性的系統中找到前進的路徑。專業工作者必須有勇氣擁抱這種「有控制的混亂」，承認沒有簡單答案，並投入到細緻的改造與適應工作中，即使「複製貼上」僅在一鍵之遙。我們的工作不是消除複雜性，而是駕馭它。
結論：從駕馭範本到設計 Agentic AI，我們如何贏回思考的勇氣？
無論是 Tim O'Reilly 還是 Nielsen Norman Group，他們的論點最終都指向一個共同的核心：專業的立場，來自於一種智識的嚴謹性 (intellectual rigor)，以及在捷徑唾手可得時，依然選擇深度思考的勇氣。
工具本身——無論是 AI 還是範本——都不會自動創造價值。真正的價值，源於使用工具的人類，以及他們所具備的深度思考、情境感知和勇敢創新的能力。
而這個挑戰，在 Agentic AI（自主代理） 的時代，將變得更加嚴峻與迫切。
如果說 UX 範本的陷阱，是讓我們在相對靜態的問題上放棄思考；那麼，在設計能自主規劃、執行任務的 Agentic AI 時，盲目套用範本或簡化問題，其後果將是災難性的。Agentic AI 的三大核心設計挑戰——錯誤處理、上下文管理與延遲管理——每一個都充滿了不確定性，每一個都無法用簡單的 Checkbox-list 來解決。
這正是 AIPET 實踐框架（代理能力、互動模式、隱私增強、體驗連續性、信任建立）所要應對的。AIPET 本身並非又一個需要被盲目遵循的「範本」，恰恰相反，它是對抗範本陷阱的思維武器。它提供了一個系統性的框架，強迫我們去思考那些相互關聯的複雜問題：
我們如何誠實地界定並溝通代理的能力 (A)，以管理用戶期望，而非製造完美幻象？
我們該如何設計一種協作式的互動模式 (I)，讓用戶能與不完美的 AI 共同修正錯誤，而非單向地下達指令？
我們如何將隱私 (P) 控制權無縫地融入互動，而不是將其藏在設定頁面？
我們如何保障用戶的體驗連續性 (E)，讓 AI 的局部失敗不至於毀掉用戶的全部心力？
最終，我們如何透過這一切，來建立用戶對系統的信任 (T)？
我們面臨的選擇，已經不僅僅是成為一個範本的追隨者，還是堅持解決複雜問題的UX專業人士。隨著 AI 越來越深地融入我們的生活，這個選擇變成了：我們是要草率地創造出一批批脆弱、不可靠、無法預測的數位代理，還是要嚴謹地、勇敢地去設計那些真正能與人類建立信任、協同演化的智慧夥伴？
答案，就在我們今天是否選擇了那條更難，但卻是唯一通往真正價值創造的道路。
"AI first puts humans first." — Tim O'Reilly
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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