近日，脑机接口公司 Neuralink 宣告，其植入式脑机接口设备初次人体临床研究已被准许启动。遐想当年，咱们还嘲讽罗教师「动嘴做 PPT」，谁曾想不久后咱们或许连嘴都不必动。
脑机接口何时会引爆人机交互革新尚未可知，可是 ChatGPT 已然掀起了咱们对「软件交互革新」的火热讨论；乃至有些观念以为，ChatGPT 强壮的自然语言处理才能会颠覆现有的图形交互，带来更智能、体会更好的软件体系。
作为时间冲在人工智能吃瓜第一线的 LigaAI，咱们也了解了许多朋友对这件事情的看法。大部分人以为，对话式交互是现在归纳才能更好、更快捷的交互方法，也很有或许成为未来软件交互的干流。
可是，当咱们分别和几位 UX 规划师朋友聊起此事，他们却不约而同地提出了反对定见；乃至口出暴论⚡「现在的对话式交互太智障了」。
「你觉得 ChatGPT 一类的 AI 东西对产品交互规划有啥影响吗？」
「没啥影响……乃至在看到 Mid Journey 魔咒后，还有一种倒退回命令行年代的感觉。♀️」
专业的 UX 规划师为什么「唱衰」对话式交互？被黄仁勋称为「AI 的 iPhone 时间」的 ChatGPT 在 B 端场景里或许存在哪些时机或缺陷？当下这波 AGI 浪潮会给 To B 产品带来多大的影响？
咱们和前华为、腾讯留英规划师、用户体会专家、大众号「体会进阶」主办人 ZoeYZ 聊了许多。
01 ChatGPT = AI + 对话式交互
LigaAI：作为 UX 规划师，你怎样看待这波由 ChatGPT 引发的全职业大震动？
ZoeYZ：ChatGPT 能够拆成 AI 和对话式交互两个部分来看。它的呈现肯定是一个很大的革新，这种革新性首要来自于 AI 而不是对话式交互。对话式交互并不是一个新鲜的东西，Siri、智能语音帮手、机器人客服都是相当老练的产品，但过去它们并没有带来很大的影响。
在我看来，ChatGPT 之所以爆火，是由于它让许多人第一次真实感受到了 AI 对自己的价值。虽然 AI 已经开展了许多年，也早就被字节跳动、百度等企业使用在各种产品中，但普通用户模糊知道它的存在，却不能明晰感知其价值；
而 ChatGPT 展现出的生成式 AI 或许 AGI 的才能，让 AI 成为了一个平价亲民、易感知的东西——这是它能够引起轩然大波的原因。
LigaAI：现在 ChatGPT 的才能集中体现在内容生成方面，比如文字和图片的生成；也有人会用它完结语义的剖析和查询。对于 LigaAI 这样面向开发者的 SaaS 东西，它或许会带来怎样的时机？
ZoeYZ：ToB SaaS 产品之前在信息生成方面做的没那么多。LigaAI 作为一个项目协作渠道，能够测验的方向包含无需用户装备直接生成周报/作业报告，或许供给一些产品文档方面的信息安排和校验才能等等。
LigaAI：前者会有助于产品的冷启动吗？用户无需学习或习惯产品，直接输出自己的诉求就能快速运用功用，例如我跟 AI 说「创建一个 Tech Lead 适用的仪表盘」，然后它会为我生成合适的面板。
ZoeYZ：「直接告知 AI 我想要什么」，这其实是一个非常大的问题。现在的对话式交互最大的问题便是它要让用户自动说，可是用户在表达时，则会想「AI 终究能不能够做到」。
一方面，用户很或许不知道该怎样让 AI 作业（难以找到准确的 prompt）；另一方面，大都用户对 AI 的才能鸿沟是没有感知的。他不知道产品能做什么、不能做什么、能做到什么程度。哪怕 ChatGPT 现在这么火爆，咱们也还处在探索阶段；面临不确定的输出成果，咱们一直需求不断地试错、调优，才能得到好的内容。
并且许多时分，咱们只要在得到 ChatGPT 的答案后，才会发现遗漏了一些要害信息，然后自己再加进去从头生成。这也是对话式交互不太擅长的，它没办法像真实的智能帮手相同诘问你、提示你，而是只能依据你的内容机械地给出回应。
虽然对话式交互看上去很抱负，但在实际运用中存在许多问题。一旦咱们将一个大模型真实落地到一款 To B 东西内，上述问题会更明晰地展现出来。
02 对话式交互不是全能的
LigaAI：在 B 端产品的运用场景里，对话式交互还有哪些缺陷或许优点？
ZoeYZ：对话式交互本质是一种一维交互，比如你看文字、看图表仍是看动画。信息量不大或许选择比较少的状况，用对话式交互处理会比较轻松。
它的缺陷也很明显：假如没有一个类似图表的可视化载体，用户想要了解到产品的全体布局或许全貌，就需求将所有东西都对话一遍。
举个比如，你去奶茶店点奶茶，对话式交互相当于你同店员来回的沟通：
你：“你好，要一杯波霸奶茶。”
店员：“请问是大杯仍是中杯？”
你：“大杯。” 店员：“糖度需求调整吗？”
你：“少甜吧。” 店员：“那冰度正常吗？”
你：“嗯，规范冰就能够。”
店员：“还需求加其他小料吗？”
……
你发现在处理许多信息的时分，自己或许更愿意看图表。但对于那些特别简略的场景，比如在飞机上点饮品——只要可乐、果汁、咖啡、牛奶这几个选项，也没有其他糖度、冰度、小料等等复杂装备，那直接告知空乘「我想要什么」便是最快的。
所以对话式交互并不像许多人想得那么酷炫，那么方便。仅仅之前 B 端产品更多地把对话式交互抛在一边，而现在 ChatGPT 的才能呈现又将它拉回到咱们的视野之中。
LigaAI：对话式交互复兴的本质是自然语言处理（NLP）才能的前进。现在蛮多人会畅想一个能够直接用母语支配产品的交互新年代。
在你看来，现在这个由图形界面主导的产品世界或许被对话式交互或许自然语言交互颠覆吗？
ZoeYZ：我觉得语言是一门很难的学识。假如 AI 能把自然语言处理得很好，那肯定会有很大的影响，但现在哪怕是 ChatGPT 也没有能够把自然语言处理得很好。网上也有许多的点评说它生成的内容缺少重点、满是车轱辘话，让人很抓狂。
之前为了防止这种状况，咱们会发明各式各样支撑自定义的模板和图表，自然语言也能够被模板化，仅仅相对会更难一些。但我以为：未来的优秀 B 端产品不应过度依靠自然语言交互这种方法，AI 才能也不一定非要经过对话式交互来体现。
对话式交互不是全能的。怎么安排信息让用户一眼看懂？不同方法的内容在展现时应该遵循哪些规范？这些都要详细状况详细剖析。
LigaAI：能够举几个比如吗？比方说，哪些状况选用自然语言交互会更好？哪些状况应该用其他的数据呈现方法？
ZoeYZ：对话式交互或许更适用于信息满足简略的场景。由于不管是做 PPT 仍是做界面规划，但凡要写字的当地，咱们都要求它一定要简略，要控制在两到三行以内。
B 端产品需求培养一些内容判别的才能，这也是现在许多产品所短缺的。拿生成周报举比如，抱负的状况是产品能够依照给定的规范，结合实际状况自动判别应该使用文字仍是图表，然后智能整兼并配比信息，让数据呈现最好的效果。
假如能够完成这个效果，那将会带来很大的价值，但现在的东西在信息可用性、可读性方面其实没有兼顾得很好。
LigaAI：你前面讲到，B 端产品很喜欢用模板。这是不是是一种比自然语言交互和图形界面交互都要更简略、更快速的交互方法？由于不管是点击，仍是对话，都不会比套模板，改改装备来得更快。
ZoeYZ：是的。我乃至觉得在 AI 落地的前期，B 端产品会依靠模板和经历剖析更多一些。这里跟 To C 的场景不太相同，C 端产品面向的用户种类和数量非常庞大，很难依靠模板完结剖析，所以它们在 AI 大数据剖析的赛道上切换得特别快。
B 端产品面向的场景和用户会愈加清晰，简直所有企业服务商都会供给一套根据职业理解的处理方案，而这正是现在 AI 所缺少的笔直范畴的经历。AI 的才能优势在于它能够快速剖析许多信息，而 B 端产品很或许会在模板和经历的根底上，使用 AI 添加助力。
03 AI 供给的 B 端产品规划新思路
LigaAI：讲到 AI 助力，你觉得当下 AGI 或许 AIGC 的才能或许会给 B 端产品带来哪些中心改变？
ZoeYZ：它很或许会改变 To B 做产品的思路。曾经咱们总在想「产品怎么辅佐员工」，但现在尖刻一点说，咱们能够考虑「产品怎么代替员工」。比如写文档，前者会给员工供给更精准的素材，而后者能够直接帮他完结部分文档作业。
另外，在才能范围之外，还有一种新的产品形态上的思路：不要把产品当做东西或许机器。B 端产品完全能够使用 AI 的才能，用愈加有创意、愈加意想不到的方法赋能客户，处理他们更高维度的企业问题。
就像《钢铁侠》里的 J.A.R.V.I.S 相同，它能够是有智商、有情商、全能的智能助理，也能够是笔直范畴里经历丰富的真人帮手。
LigaAI：在详细的运用场景里，类真人的智能助理是怎样作业的？
ZoeYZ：真人顾问在给企业供给服务或许主张时，首先会调查安排的架构、成员状况、作业流程，了解安排的作业方法，然后发现问题，剖析问题，终究处理问题。产品定位往真人助理的方向上靠拢意味着，它能够像真人相同结合实际状况，提早预测客户的需求并供给协助。
以 LigaAI 为例。客户在体系里规划了许多作业，可是咱们根据对他的了解，率先判别出他当前的规划存在问题，乃至或许导致目标无法达成。所以，咱们自动向他供给了更好的规划主张，或许使命拆分的指导；进阶一点，还能够结合已知的作业量和优先级，直接帮他把使命规划的结构搭建好，使命拆分和指派也一并到位。
我觉得没有人天然生成便是合格又老练的办理者，特别在开发者圈子里，咱们都是从办理小白逐步生长蜕变成办理大佬的。过去，这个过程更多依靠自己的摸索、学习和经历总结，可是现在结合 AGI 的才能，产品能够告知我「应该做什么」以及「怎么更好地作业」。换句话说，AI 能够协助企业培养技术办理者。
LigaAI：这个观念特别好，并且跟 LigaAI 的想法不约而同。咱们自己在回答「LigaAI 往后该往哪走」时，也是期望能够经过 AI，协助新晋的技术办理者更好地完成个人生长。
从负责三五个人的技术组长，到领军百千的技术总监，再到独立自主的 CTO，咱们期望协助他们和企业辨认数据反映的问题和瓶颈、理解数据剖析和决议计划背后的方法，并在尽或许前期的阶段，将这套方法论使用到企业中，进而促进整个安排的革新，完成更快、更好地作业。
这或许是 AI 和各种其他才能归纳在一同的成果。但不管是根据规矩的 AI，仍是生成式 AI，咱们一直要回答——怎么更快地沉淀数据、剖析数据，并为企业供给能够推动决议计划的主张——它会敦促咱们完结产品才能的变更。
ZoeYZ：是的。B 端产品终究都应该清晰「要为用户供给什么价值」。不管是生长指导，仍是决议计划辅佐，又或许其他，详细的完成方法能够很灵活，但终究产品都要以交互的方法展现给用户。
所以，假如产品才能呈现了巨大的革新，那么交互的革新自然也就来了。
彩蛋：为什么把 AI 和交互分开聊？
LigaAI：咱们今天一上来就把 ChatGPT 拆成了 AI 才能和对话式交互两部分在聊。但现在许多使用了 AIGC 或许 GPT 才能的产品，它们简直都是对话式的。如同现在做 AI，假如不做自然语言交互或许不是对话式的，就完全 Out 了。
ZoeYZ：对人类来说，语言交互的确是最直白、最简略的方法，所以在创造新产品时，咱们或许第一反响便是要做成对话式交互的，由于它最简略。
就像当初计算机体系也被命令行界面的 DOS 统治了许多年，但终究仍是慢慢地演变成了现在的图形界面。AI 的开展很有或许也是这条老路。
LigaAI：的确是的。回顾之前的几回交互形态革新，从 CLI 到 GUI、从 PC 端到移动端、从键盘交互到触控交互，咱们一直在见证更好的交互方法随同技术老练呈现后，逐步代替旧干流，引领年代革新。
或许接下来咱们也会在 AI 的身上看到人类逐步将 AI 才能使用得更好的过程。可是，最适合的人机交互范式是怎样的？这远没有到能够下结论的时分。
ZoeYZ：对。AI 的开展肯定会超乎咱们的幻想，很有或许今后都没有人会再提 AI，就像咱们现在不提 DOS 相同。未来 B 端产品的 AI 才能很或许就像水煤电相同往常，每个功用的根底装备便是 AI，任何表单最少要支撑 AI 自动填写、智能剖析、一键查询等等才行。
乃至今后的产品交互起点便是对话式交互，当然还会有其他各式各样的交互方法分别适配不同的场景。这些都或许变成产品的根底才能。
LigaAI：没准哪天咱们都具有脑机接口了。
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