[ 讀者回函] Zero UI 是 AI/UX 未來典範？
Designing Better Users, or More Helpless Dependents?
AI 正在重塑我們與軟體互動的模式，但這場變革的核心，不僅僅是 UI 的演進，更是我們對「產品」定義的根本轉變。真正的產品是使用者獲得的新能力 (The real product is the user's new ability)。本文將探討，我們如何從「設計更好的介面」走向「設計更好的生成式 UI 」，並分析對話式 UI 在這場典範轉移中的角色。
場景故事
深夜，資深 UX 設計師 Alex 凝視著螢幕，一行程式碼也沒寫，但他感覺到整個世界的地基正在動搖。螢幕上不是他熟悉的 Figma 或 Sketch，而是一個簡潔的 AI 提示框。
今天下午，一位剛畢業的後輩，用這個工具在 15 分鐘內生成了一個品質驚人地高的原型。Alex 自己評估，同樣的任務，他需要一週的訪談、線框圖繪製和反覆修改。他引以為傲的、打磨了十五年的精湛手藝——那些關於使用者流程、互動細節的「肌肉記憶」——在此刻顯得如此笨重且過時。
他腦中響起了 UX 大神 Jakob Nielsen 的疾呼，像是從未來傳來的警鐘：「放棄你那些獵捕長毛象的技巧！」
一股「GUI 恐慌」式的焦慮攫住了他。他打開徵才網站，搜尋結果被「AI 互動設計師」、「提示詞工程師」等陌生職位佔據，發布者多是些他聞所未聞的「AI 原生」新創。相比之下，自己所在的公司最多算是「AI 前瞻」，管理層開明地為團隊訂閱了 ChatGPT Pro，僅此而已。Nielsen 的建議在他耳邊迴盪：「不計代價，也要擠進那樣的公司。」
Alex 關掉螢幕，第一次清晰地意識到，他未來的價值，或許不再是創造介面的能力，而是否決 AI 建議的判斷力；不是從 AI 給出的選項中擇優，而是質疑這些選項背後預設的前提；不是推銷 AI 的產出，而是說服團隊為什麼要選擇那個最大膽、最反直覺的方案。
他不再是工匠，而必須成為一名懷疑論者、一名策略家、一名人類心智在演算法洪流中的最後守門人。這場從業者到「批判性存有」的轉型，已無退路。
與此同時，那位後輩設計師，我們叫她 Chloe 好了，正感受著另一種截然不同的焦慮。AI 工具像一根魔杖，瞬間就能變出精美的設計，這讓她感覺自己像個騙子。她沒有經歷過繪製線框圖的掙扎，也沒有反覆推敲過使用者流程的細節。「正確答案」來得太輕易了。 她不確定自己究竟是在學習設計這門手藝，還是只在學習如何對機器下達指令。
她看著 Alex 在白板上那些混亂卻充滿思辨痕跡的草圖，心中湧起一股難以名狀的渴望——那是一種對艱難而人性化的創造過程的嚮往。這台機器能給她「什麼」，但能教會她「為什麼」嗎？
革命的核心：AI 成為軟體的使用者
正如史丹佛李飛飛教授所洞察的，「AI 正在從觀察者轉變為與人類協作的行動者」。這個轉變的深刻含義是：AI 不再只是處理數據的工具，而是成為了軟體的「使用者」，替我們消化複雜的介面與數據。我們正在從一個操作工具的世界，轉向一個下達指令的世界。
典範轉移：從「操作工具」到「下達指令」——「為我代勞」(Do It For Me, DIFM) 經濟的崛起
「AI代理將自主執行金融交易、選擇產品，改變傳統金融業競爭格局」。這不僅僅是從金融領域的變革，而是整個面向所有行業軟體互動模式的根本轉變。
以點外賣為例，現在需要至少 10+ 次點擊，只為了解決「我餓了」這個簡單需求。但在 AI 時代，你只需要說「點餐」，一鍵確認就完成。關鍵洞察來自 Lovable 的 Felix Haas：這種從10步變1步的效率提升，本質不是UI技術的進步，而是 AI 意圖理解能力的突破。
同樣的趨勢也發生在開發領域。微軟最新推出的 Researcher 和 Analyst 等 AI Agent 標誌著「AI 同事時代」的來臨。正如我們過去分析的：「企業將由人類與 AI 組成的混合團隊驅動，以『隨選智能』重構工作模式」。開發者的角色從「操作工具來寫程式」更多轉向「指導 AI 夥伴解決問題」。
對話式介面的結構性限制：不是技術問題，是輸入效率問題
Julian Digital 在《The case against conversational interfaces》中提出了關鍵觀點：問題不是AI不夠聰明，而是輸入方式效率問題。
具體數據顯示：
思考速度：1000-3000 字/分鐘
說話速度：150 字/分鐘
打字速度：60 字/分鐘
為什麼 ⌘C、⌘V 這些快捷鍵這麼受歡迎？因為它們是「資料壓縮」—— 按 ⌘C 只需 0.1 秒，說「複製這段文字」需要 3 秒，效率提升 30 倍。
這呼應了「表達障礙」的根本問題：約 95% 的人口缺乏出色的寫作技能，這種『表達障礙』成為 AI 技術普及的最大瓶頸。Alexa 和 Siri 沒有完全成功，核心問題不是 AI 能力不足，而是對話式輸入在多數場景下比直接操作慢。
但對話式介面有其不可替代的價值：適合探索性思考、複雜需求描述，不適合簡單重複操作。未來應該是融合模式：LLM 處理高層次指令，滑鼠鍵盤處理精細操作——互補而非替代。
這正是克服「表達障礙」的關鍵所在。與其要求使用者成為提示詞專家，不如讓設計來彌補鴻溝。我們可以透過多種設計模式來增強提示詞，例如將複雜參數視覺化（用滑塊取代抽象詞彙）、提供多樣化的範本、或實現協作式重寫（讓使用者編輯 AI 生成的初稿，因為研究顯示「編輯比從零創作容易」）。這些方法的核心是將設計焦點從「訓練使用者」轉向「輔助使用者」，讓系統主動適應人，而非反之。
突破性觀點：Jakob Nielsen的生成式UI革命
可用性教父 Jakob Nielsen 2024 年已提出了更大膽的觀點：傳統的無障礙設計已然失敗。他認為，試圖用一套準則滿足所有身心障礙類型的作法，註定無法為任何人提供最佳體驗。
真正的解方在於生成式 UI (Generative UI)：
第一代（2024 現況）：AI 輔助設計師產出 UI 草稿，但最終產品對所有用戶來說都是固定的。
第二代（未來 5 年）：AI 會在執行時 (runtime)，根據每一位使用者的個人特質與當下需求，即時生成一個完全客製化的 UI。
這代表盲人使用者得到的將不再是「GUI 的聽覺翻譯版」，而是一個從頭就為聽覺最佳化的介面。健忘的用戶會得到一個極簡化的介面，而專家用戶則會看到更多進階功能。UI 不再是靜態的，而是為每個人動態生成的。
正如過去所討論的 代理式用戶體驗 (Agentic UX) 概念，設計師需要重新定義人機協作模式，設計面向 AI 代理 (Agent) 的交互界面。設計師的工作將更像是產品策略家，專注於定義使用者的「待辦任務」(Jobs-to-be-Done)。他們不再設計「功能 (Features)」，而是設計達成目標的「能力 (Capabilities)」。
這也意味著 UX 從業者的角色必須進化。我們將從傳統由設計師主導的「使用者中心設計」(User-Centered Design, UCD)，轉向由使用者和領域專家直接參與的「使用者驅動設計」(User-Driven Design, UDD)，讓領域專家可以直接透過 AI 表達意圖。UX 專業人士不再只是執行者，而是轉型為策略引導者、品質把關者與倫理守護者。我們設計的不再是靜態的流程，而是能與使用者協作、分擔認知負擔的「智慧夥伴」。
Zero UI 的技術基礎與「前沿企業」的三階段演進
根據微軟的研究，前沿企業的演進遵循三個階段：
這個演進路徑為所謂的「無介面」(Zero UI) 提供了清晰的實現路徑，其核心並非完全消除介面，而是消除操作的體感：
技術/原則 說明 對應階段 語音辨識/NLP 理解自然語言，讓用戶用說話方式與系統互動 階段1 情境感知/預測 利用過往行為、位置、時間等資料預測用戶需求 階段2 動態生成UI AI 根據用戶需求即時產生專屬介面 階段2 代理間協作 多個AI代理自主溝通協調，處理複雜任務 階段3 多模態互動 語音、手勢、觸控、鍵盤滑鼠等多種輸入方式靈活切換 全階段
未來挑戰與發展：
正如 Google 的完美展示與新創公司 iyo 的殘酷現實所揭示的「AI代理人的信任悖論」，AI 系統的可靠性和透明度仍是關鍵挑戰。Zero UI 的發展方向不是讓「介面消失」，而是讓「操作感消失」，讓用戶能專注於目標本身，而非技術細節。
結論：從設計工具到設計使用者
正如我們多次討論的人機協作未來：「保持人類的批判性思維、主體性和創造力」將是關鍵。最終，這場變革的終點，不是讓 AI 成為一個更聰明的「工具」，甚至不是讓 AI 模仿「使用者」。
而是讓 AI 成為使用者的延伸，賦予每個人在特定情境下成為「超級使用者」的能力。我們賣的不再是更好的相機，而是更好的攝影師。下一代 UX 設計師的終極目標，是設計出能夠不斷成長、適應性更強的使用者。
這才是生成式 UI 帶來的、最深刻的典範轉移：從設計更好的工具，到設計更好的人類能力。
反思與挑戰：當賦能走向失能
然而，這條通往「超級使用者」的道路並非坦途。當我們將越來越多的認知任務外包給 AI 時，必須警惕幾個根本性的風險。
能力的賦予，還是能力的租借？
我們賣的不再是更好的相機，而是「更好的攝影師」。但我們真的在「創造」攝影師，還是在「租借」攝影技巧給一個不會攝影的人？這兩者有本質區別。
當使用者完全依賴 AI 完成任務時，他們是否真的獲得了「新能力」？或者，一旦拿掉 AI 這個拐杖，他們會比過去更加無助？這可能導致大規模的「技能退化」(Skill Regression)，讓我們在享受便利的同時，也失去了獨立解決問題的能力。當我們將思考外包給機器時，我們可能也正一步步外包自己的獨立思考能力。
個人化的代價：數位巴別塔與過濾氣泡
生成式 UI 承諾為每個人提供完美的個人化體驗，但這也可能打開潘朵拉的盒子。如果每個人的 UI 都是獨一無二的，我們如何形成對軟體的「共同知識」？客服如何協助？教學如何進行？
更危險的是，這種極致的個人化可能被用於更隱蔽的行為操縱。AI 可以根據你的弱點，為你「生成」一個最容易讓你衝動消費、沉迷或憤怒的介面，打造一個前所未有的「過濾氣泡」。我們追求的個人化，最終可能讓我們活在一個個無法相互理解的數位巴別塔中。
信任的脆弱性：從 DIFM 到 DITM
「為我代勞」(Do It For Me, DIFM) 經濟的誘人之處在於效率，但其背後是將決策權完全交給一個黑盒子。當點餐的例子從10步變1步時，這一步的代價，就是放棄了對中間9步的知情與控制。
在高風險領域，如金融、醫療，當 AI 代理出錯，責任誰屬？是使用者、開發者，還是 AI 本身？屆時，DIFM 可能會變成 「對我下手」(Do It To Me, DITM)，讓使用者在不知不覺中，為 AI 的錯誤承受災難性後果。
真正的終局：在 AI 恐慌中，重新鞏固人類的核心價值
面對上述挑戰，我們必須重新定義人類在環節中的角色。這不是要我們去學習那些即將被自動化的傳統技能，而是要「拋棄舊地圖」，專注於那些演算法無法複製的核心能力。這三大價值堡壘是：
主動性 (Agency)：AI 無法定義一個它從未被告知要解決的問題。定義問題、設定目標、辨識機會的主動性，是人類價值的起點。
判斷力 (Judgment)：在充滿不確定性、資訊不完整、涉及複雜價值權衡的情境下，AI 難以做出真正明智的判斷。這種融合了經驗、直覺與倫理的決策能力，是人類的專屬領域。
說服力 (Persuasion)：要推動一個偉大的想法，光有數據和邏輯是不夠的。與利益相關者建立信任、溝通願景、凝聚共識的說服力，是推動變革的關鍵。在這種新的人機協作模式下，人類的角色不再是執行者，而是鑑賞家、提問者與策略家。
逆轉創意流程：一種新興的工作模式是利用 AI 的「不精確性」，先大量生成內容，再從中反向發掘靈感。AI 成為「創意催化劑」，而人類的判斷力則負責從雜訊中發現信號。
重新平衡「預測」與「探索」：未來的可用性工作可能分為兩類：由 AI 主導、基於大數據的「預測性」評估，以及由人類專家主導、挖掘深層動機的「探索性」研究。人類的主動性體現在設計這些探索性實驗，挖掘 AI 看不到的行為動機。
成為反思的鏡子：AI 的價值甚至不在於提供答案，而在於作為一面「反思的鏡子」。透過與 AI 對話，我們可以跳出思維定勢，從更富人文關懷的維度重新審視核心概念，這本身就是一種創造性判斷。
最終，這場變革的終點，不是設計出更聰明的工具，也不是設計出更「好用」的使用者，而是設計一個能促使人類進行更深度思考、做出更明智決策的協作系統。AI 應該是激發我們潛能的催化劑，而不是讓我們心安理得待在舒適圈的麻醉劑。
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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