AIGC时代下的GUI与LUI该何去何从

人工智能技术时代在火速发展，随着用户界面设计也在不断演变。随着AIGC的应用，传统的GUI将会向CUI。所以设计师需要更多地了解用户的各种行为。对于这个问题，我们一起来看看作者的思考。

随着人工智能技术的迅速发展，用户界面设计也在不断演变。虽然现在传统的GUI（图形用户界面，Graphical User Interface）还是我们日常生活中使用数字产品的标配，但随着AIGC的应用，传统的GUI将会向CUI（对话式用户界面，Conversational User Interface）演变。

一、GUI vs LUI

GUI界面在过去几十年里一直是数字产品的主流用户界面。GUI通过图形、图标、按钮和菜单等元素，使用户可以通过鼠标、键盘或触摸屏等方式与计算机进行交互。然而，随着数字产品功能的不断增加，GUI界面在某些情况下变得越来越复杂，需要用户记住很多功能的入口位置和操作方式，导致学习成本越来越高。

而LUI则采用了更加自然和直观的语言交互方式，用户可以通过语音或文字与系统进行对话，无需记住复杂的图标和操作。AI技术的发展使得LUI在语音识别、自然语言处理和对话生成等方面取得了显著的突破，使得LUI在多个领域得到了广泛应用。

随着数字产品的功能和复杂性不断增加，GUI界面通常需要包含更多的功能和选项。比如早期的操作系统和软件界面通常只包含简单的菜单、按钮和对话框等基本元素，而现在的数字产品界面可能需要包含更多的功能按钮、选项卡、工具栏、复杂的数据展示和操作控件等。这使得界面设计师需要在有限的屏幕空间内合理安排各种功能和选项，使用户能够方便地访问和使用这些功能，这可能导致界面变得更加复杂。

纯LUI与纯GUI共同解决的问题是如何让能力更容易被充分表达。

因此，我们可以从更直观的角度理解，即-

• GUI：考虑 GUI 的时候，脑子里隐喻其实更像是操作一台机器，什么交互和功能都是固定的很不灵活，但约束和指引清晰
• LUI：考虑 LUI 的时候，脑子里隐喻其实更像是和一个顾问或者助理在沟通，约束和指引模糊，但非常灵活。

二、目前会有纯LUI吗

应该不会。如果只是纯对话的形式，用户不知道应该输入什么，这里需要明确的引导，但这种引导单从对话的方式看起来是有限制的，且效率不会很高。GUI和LUI是不会相互替代的，一定要做融合；且场景区分其实很明确。那么，CUI就此出现，CUI包含两种情况，即GUI包含LUI的，以及LUI包含GUI的设计方向。而对话式的交互方式可以被理解为是CUI的表现。

1. GUI包含LUI

GUI-base的交互，就是让用户重新学习使用一双新的手，本质上通过建立用户的意图和屏幕效果之间的映射，从各个维度延伸用户的能力，特点是：

• 规则明确，顺直觉，学习成本高
• 输出质量稳定，准确率几乎100%
• 限制性强，只能完成标准化程度高的动作

而GUI包含LUI，只是在满足了以上特点的同时，提供更自由的输入命令的方式。

2. LUI包含GUI

如果说GUI本质是给用户和“新的手”做交互，那么LUI本质是给用户和“新的助理”做交互。本质上解决的是“沟通成本”问题，特点是：

• 非标、灵活、能力边界无限远
• 成本低，解放劳动力
• 沟通成本高，输出质量不稳定

而LUI包含GUI，把产品功能做到模型里不外显，然后让AI了解需求之后，使用这个工具完成需求。这里也要区分两种可能性，GUI是被设计出来的，以及GUI也可以是AI实时生成的。

如果GUI是被设计出来的，那么它的作用就是弥补LUI的缺点，实现限制、输出质量稳定等。如果GUI是AI实时生成的，本质上应用场景可以是降低沟通成本，自然语言的prompt存在理解成本大、信息不稳定甚至缺失的问题，那么就应该把让AI直接将prompt做成GUI，变成一个稳定输入来给LUI更好地理解需求。

3. CUI更应该是LUI包含GUI，这将改变数字产品设计的信息架构。

可见CUI的明显优势在于：使用更加自然和直观的语言交互方式，用户可以通过语音或文字与系统进行对话，无需记住复杂的图标和操作。此外，CUI可以通过上下文记忆和智能化回应，为用户提供个性化和智能化的交互体验。随着AI技术的不断推进，CUI有望在未来成为数字产品界面设计的重要趋势，为用户提供更加智能和便捷的交互方式。

那么理论上应该实现的能力包括：

• 意图理解（单次需求满足）
• 上下文理解（关联需求满足）
• 内容/服务匹配（需求交付物）
• 清晰引导（降低沟通成本，稳定输入）
• 个性化推荐（基于多次沟通的个性化内容/服务匹配）「长期可能成为壁垒」

其中，“意图理解”和“上下文理解”是GUI做不到的，应该是LUI做；“内容/服务匹配”、“清晰引导”理论上LUI和GUI都可以，但GUI效率更高更稳定，这里GUI既包括被设计的，也可以包括AI直接生成的；个性化推荐是需要经历多次任务沟通实现的，其背后的特征应该是像真人一样提供解决方案，存在性格。

CUI的发展，会促使数字产品设计从功能导向转向任务导向。在传统的GUI中，用户通常需要通过一系列的点击、选择和操作来完成特定的功能，而在CUI中，用户通过对话来表达自己的需求和意图，系统则根据用户的需求和意图来为其提供相应的服务和响应。这种任务导向的设计思维，将使信息架构更加注重用户的目标和任务，而不仅仅是功能和内容的展示。

三、为什么「个性化推荐」可能成为AI产品的壁垒？

除了LUI包含GUI的优势价值之外，也应该思考AI产品的killing feature应该是什么？

文心一言 vs Character.ai

其中两种模式中，像文心一言有不同的角色帮助，以及也有不同的功能属性。大家会以为LLM改变的是人机交互模式，将原本的Database和Code都变成Model，将GUI变成LUI。但是从用户视角看，实际上产品是从Tool （功能）转变为Character + Tool （角色+功能）– 即原本我要借助工具完成的任务，现在可以交给一个人来做了，人最主要能够做到的就是联系上下文并给出个性化推荐。

短期看，不同的功能可能会成为壁垒，但当功能都做的差不多了，即通过把GUI转变为LUI包含GUI后，功能是有限的，但是个性化即性格，长期来看，可能成为壁垒，因为角色中可以包含功能，因为LUI中的角色/个性化满足的是非标的服务性需求，人们在挑选服务的时候往往不止注重功能性，还考虑与对方的契合度。

传统的GUI设计通常由UI设计师、交互设计师和视觉设计师等专业人员组成，而CUI的设计则需要跨学科的合作，包括语言学、心理学、人机交互等多个领域的知识和技能。因此，设计师需要更多地了解用户的语言行为、意图和心理特征，以更好地设计对话流程、生成回应和处理用户输入。

这意味着设计师需要更加注重语言逻辑和用户体验，而不仅仅是界面的外观和布局。设计师需要跨学科合作，深入理解用户的语言行为和需求，以更好地设计和构建CUI，从而为用户提供更加直观、便捷和个性化的数字产品体验。我们相信，通过这种方式，我们能够打造出更好的数字产品，为用户带来更多的价值和便利。