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這篇文章結(jié)合作者在倫敦大學(xué) HCID 會(huì)議的演講內(nèi)容，拆解 AI 驅(qū)動(dòng) UX 設(shè)計(jì) 2.0 的核心玩法：從 “輸入 - 指令 - 收獲” 的實(shí)操三步法，到 “設(shè)定場景、思維鏈、百搭卡” 等高效提示詞技巧，更強(qiáng)調(diào) AI 輸出需人工核查的關(guān)鍵原則。

簡而言之：今年 AI 主導(dǎo)了用戶體驗(yàn)（UX）領(lǐng)域。在本文中，我會(huì)解釋原因，并介紹我將 AI 用于用戶體驗(yàn)研究的最新方法，重點(diǎn)講講 ChatGPT 的深度研究功能如何大幅加快定性研究分析。

更新 —— 2025 年 8 月 10 日：OpenAI 推出了最新的旗艦?zāi)Ｐ?ChatGPT 5，并停用了包括 4-o、o3 等在內(nèi)的多個(gè)舊模型。不過，深度研究功能仍可在提示欄左側(cè)的工具列表中找到 —— 點(diǎn)擊圖片圖標(biāo)可查看完整列表。

2025 年 8 月 ChatGPT 5 中深度研究功能的位置

（注：我將使用 “AI”“genAI” 和 “模型” 作為 “生成式 AI” 的簡寫，主要指大語言模型（LLMs），這是生成式 AI 中專門用于生成文本的特定類型。）

十個(gè)月前，我在 Medium 上發(fā)表了關(guān)于 AI 在用戶體驗(yàn)領(lǐng)域應(yīng)用的文章，沒想到成了 “爆款”，閱讀量達(dá)數(shù)千次，遠(yuǎn)超博客上的其他文章。但在生成式 AI 領(lǐng)域，十個(gè)月就像過了很久，變化太快，那篇文章有些內(nèi)容已經(jīng)過時(shí)了。

后來，我的母校 —— 倫敦大學(xué)城市學(xué)院圣喬治分校的人機(jī)交互設(shè)計(jì)系聯(lián)系我，邀請我在他們的年會(huì)上發(fā)言，我欣然接受了這個(gè)機(jī)會(huì)，想重新探討這個(gè)話題，尤其是得知老教授說他們聯(lián)系我部分原因是那篇文章很受歡迎之后。

以下是我對 AI 在用戶體驗(yàn)領(lǐng)域應(yīng)用的新見解，這是為 2025 年更新的內(nèi)容，也包含了我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心（HCID）會(huì)議上的發(fā)言內(nèi)容（我覺得講得還挺不錯(cuò)的）。

終于成真——2025年，AI徹底接管了 UX

AI 會(huì)取代你的工作嗎？這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

2024 年初，我剛開始在工作中使用 AI 時(shí)，感覺自己就像一個(gè)勇敢的探險(xiǎn)家，闖入了一片陌生的領(lǐng)域。誠然，AI 已經(jīng)存在有一段時(shí)間了，我們大多數(shù)人都曾在家里用它來生成一些家常菜食譜或粗制濫造的視覺內(nèi)容。但我們中很少有人有機(jī)會(huì)讓 AI 真正重塑自己的工作，這主要是因?yàn)榇嬖?“AI 會(huì)吞噬任何輸入數(shù)據(jù)” 的數(shù)據(jù)隱私問題，以及由此導(dǎo)致的對在工作中使用 AI 的嚴(yán)格禁令。

數(shù)據(jù)隱私問題。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

但 2024 年是私有 AI 的開端。最終，像 OpenAI 和 Anthropic 這樣的供應(yīng)商對其大語言模型（LLMs）進(jìn)行了 “隔離”，以確保數(shù)據(jù)無泄露風(fēng)險(xiǎn)，這也為像我們這樣的機(jī)構(gòu)開啟了以訂閱方式使用私有 AI 的大門。

時(shí)間來到 2025 年，尼爾森諾曼集團(tuán)的一項(xiàng)研究表明，用戶體驗(yàn)（UX）專業(yè)人員是使用 AI 最為頻繁的群體之一。該研究揭示的一個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)顯示，如今普通的 UX 從業(yè)者使用大語言模型的頻率，比其他抽樣職業(yè)高出驚人的 750 倍！

為什么 UX 從業(yè)者如此喜愛 AI？

你有一把錘子，但并非看到的所有東西都是釘子。從在學(xué)習(xí)作業(yè)中作弊（說真的，正在讀這篇文章的人機(jī)交互設(shè)計(jì) / 用戶體驗(yàn)專業(yè)的學(xué)生們，要是你們嘗試過讓 AI 生成用戶訪談?dòng)涗洠s緊收手吧），到有個(gè)倒霉的樂迷惹惱尼克?凱夫（Nick Cave）—— 給他發(fā)了一首 ChatGPT 生成的 “尼克?凱夫風(fēng)格” 的歌，有很多情況都表明使用 AI 并非明智之舉。

正如尼克?凱夫（Nick Cave）所說，生成式 AI（GenAI）并非在所有方面都出色。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

媒體熱衷于渲染此類故事，久而久之，這就在時(shí)代精神中營造出一種普遍 “感覺”，仿佛無論在什么應(yīng)用場景下，AI 都一無是處或有害無益。

但我不這么認(rèn)為。

用戶體驗(yàn)（UX）與生成式 AI 很契合。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

因?yàn)槲覀兡苡眠@把錘子釘一些釘子。生成式 AI 的局限性與能力，和特定類型用戶體驗(yàn)研究的局限與需求很匹配。具體來說：

1. 生成式 AI 擅長總結(jié)文本數(shù)據(jù)，而用戶體驗(yàn)研究恰恰會(huì)產(chǎn)生大量文本數(shù)據(jù)。
2. 生成式 AI 必然會(huì)出現(xiàn) “幻覺”（生成虛假信息）現(xiàn)象，而傳統(tǒng)用戶體驗(yàn)研究通常能應(yīng)對一定程度的 “模糊性”。（但如果你的工作涉及高度精確的領(lǐng)域，禁止使用 AI 是明智的。）
3. 生成式 AI 本質(zhì)上只能生成衍生性的輸出，而用戶體驗(yàn)從業(yè)者很少創(chuàng)造出完全原創(chuàng)的成果。相反，我們的優(yōu)勢在于對現(xiàn)有內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整。

各位，這就是用戶體驗(yàn)從業(yè)者喜愛 AI 的原因。它與我們的工作很匹配，對我們來說是真正有用的工具。除了（如今基本已解決的）數(shù)據(jù)隱私限制外，行業(yè)內(nèi)對于使用 AI 并無爭議。只要研究報(bào)告寫得好，提供了所需數(shù)據(jù)，沒人會(huì)在意它是否由 AI 生成。

不過，關(guān)于 AI 的倫理問題絕對應(yīng)該有更多爭議。就我而言，我很困惑用戶體驗(yàn)行業(yè)對此討論得如此之少，我會(huì)繼續(xù)強(qiáng)調(diào) AI 技術(shù)過去和現(xiàn)在存在的倫理缺陷，以引發(fā)更多關(guān)注。

關(guān)鍵內(nèi)容

ChatGPT 企業(yè)版深度研究功能的截圖

言歸正傳，說說具體做法。

我給大家舉個(gè)用戶體驗(yàn)研究的真實(shí)例子，在最近一個(gè)項(xiàng)目里，我用 AI 分析了用戶數(shù)據(jù)。所有識別性信息都已匿名處理。

我用的是 ChatGPT 企業(yè)版，也就是經(jīng)過 “隔離” 的私有版本，具備最新的深度研究功能。這是 OpenAI 在 2025 年 2 月推出的一款專門的 AI “智能體”，號稱 “非常適合從事高強(qiáng)度知識工作的人”。

深度研究功能與傳統(tǒng)模型的對比。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

要是你沒辦法使用企業(yè)版，花 20 美元訂閱 ChatGPT Plus 也能用上深度研究功能（不過據(jù)我所知，這樣你的數(shù)據(jù)不會(huì)經(jīng)過 “隔離” 處理）。

我 2025 年的方法和之前一樣，都從這三個(gè)步驟開始：

該方法。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

1. 輸入：提供素材。如今你能提供給它的 “素材” 種類大大增加了：龐大的數(shù)據(jù)集、JSON 文件、截圖、網(wǎng)頁鏈接、PDF 文件等等。ChatGPT 企業(yè)版在讀取 PNG 格式文件方面特別出色，能輕松識別截圖中的文字。
2. 指令：告訴它要做什么。這依然遵循我在原文章中提到的提示詞框架規(guī)則。
3. 獲取：從它那里得到所需信息，并按需使用，比如為你所在機(jī)構(gòu)的高層領(lǐng)導(dǎo)撰寫報(bào)告。

步驟 1：輸入

深度研究功能的優(yōu)勢在于，它能夠處理大量數(shù)據(jù)，且比大多數(shù)傳統(tǒng)模型（如 4o、Claude 3.7 Sonnet 等）具有更高的準(zhǔn)確性。據(jù)我發(fā)現(xiàn)，你不僅可以向它輸入諸如訪談?dòng)涗?、原型截圖之類的文檔，還能指定讓它以某一份特定文檔為依據(jù)，使該文檔主導(dǎo)模型的思考與分析方向。

在我的案例研究中，這份文檔就是討論指南 / 研究計(jì)劃。

討論指南 / 研究計(jì)劃的重要性。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

討論指南通常由用戶體驗(yàn)從業(yè)者與產(chǎn)品經(jīng)理共同制定，一般包含以下內(nèi)容：

1. 研究背景：這是個(gè)怎樣的研究項(xiàng)目？針對什么產(chǎn)品開展？為什么要做這項(xiàng)研究？
2. 研究目標(biāo)與假設(shè)：通過這項(xiàng)研究，你試圖證明或證偽什么？
3. 訪談參與者 / 用戶信息：他們是誰？招募標(biāo)準(zhǔn)是什么？如果（像我的案例中那樣）他們是某個(gè)特定細(xì)分領(lǐng)域的專業(yè)人士，那具體是什么領(lǐng)域？
4. 訪談結(jié)構(gòu)，包括訪談主題與所提問題類型，所有這些都與研究目標(biāo)和假設(shè)相關(guān)聯(lián)。

步驟 2：指令

好了，你已經(jīng)把訪談?dòng)涗洝⒔貓D和討論指南輸入給模型了。那要怎么告訴模型該怎么處理這些內(nèi)容呢？

無需冗長對話

深度研究功能與傳統(tǒng)模型的一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別在于，深度研究功能無需大量來回溝通。相反，你一次性說明要求，在回答幾個(gè)澄清問題后，模型就會(huì)開始 “執(zhí)行任務(wù)”，根據(jù)你的指令生成一份詳盡的報(bào)告。你只有一次輸入提示詞的機(jī)會(huì)，所以必須確保提示詞能切中要點(diǎn)。

我完整的提示詞。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

我使用提示詞的方法與 2024 年文章中的基本一致，即借助實(shí)用的提示詞框架來構(gòu)建提示詞。這里我就不再贅述每種提示詞技巧了，大家可參考那篇文章獲取詳細(xì)內(nèi)容。

提示詞框架。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

不過，某些提示詞 “卡片” 的重要程度相比其他有所變化。目前以下這些 “卡片” 最為有用：

提示詞卡片：設(shè)定場景

“設(shè)定場景” 提示詞卡片。（圖片來源：Tania Ostanina）

解釋研究目的、針對的公司與產(chǎn)品、用戶是誰，以及模型將會(huì)接收哪些文檔；如果有關(guān)鍵文檔（在此例中即討論指南），要以其為依據(jù)進(jìn)行設(shè)定。

提示詞卡片：用戶角色

“用戶角色” 提示詞卡片。（圖片來源：Tania Ostanina）

描述你希望模型扮演的角色，例如 “就職于一家科技公司（X 公司）的全球頂尖用戶體驗(yàn)研究員，該公司為英國的 [某職業(yè)] 提供數(shù)字信息與分析產(chǎn)品”。

提示詞卡片應(yīng)用示例。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

提示詞卡片：模板

“模板” 提示詞卡片。（圖片來源：Tania Ostanina）

告訴 AI 如何組織輸出內(nèi)容，這仍是一項(xiàng)關(guān)鍵技巧。你可以讓它依照討論指南的結(jié)構(gòu)（如果適用的話），或者給它一個(gè)包含所有標(biāo)題的示例模板。

提示詞卡片應(yīng)用示例。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

提示詞卡片：思維鏈

“思維鏈” 提示詞卡片。（圖片來源：Tania Ostanina）

如今，這項(xiàng)極為有用的技巧被 AI 提示詞工程師廣泛運(yùn)用。簡單來說，如果你讓 AI 解釋得出某個(gè)特定結(jié)論的原因，其結(jié)論的準(zhǔn)確性就會(huì)提高。

提示詞卡片：百搭卡（新增）

“百搭卡” 提示詞卡片。（圖片來源：Tania Ostanina）

這是一位同事想出來的。在我們公司的許多用戶研究中，包括這個(gè)例子，我們對想從用戶那里了解的內(nèi)容已有預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)。但要是用戶說了些我們沒預(yù)料到的東西呢？如果你不要求模型去發(fā)現(xiàn)這些意外情況，它就不會(huì)去做。你自己本就該留意這些異常，但為何不讓模型也思考一下呢？

提示詞卡片應(yīng)用示例。這是我在 2025 年人機(jī)交互設(shè)計(jì)中心會(huì)議演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

這讓我想起 OpenAI 那個(gè)特別搞笑又有點(diǎn)詭異的視頻：兩個(gè)兼具視覺與語音功能的 AI 助手，與一位人類主持人對話時(shí)，有個(gè)人在主持人身后比出兔耳朵的手勢。這倆 AI 助手完全無視這個(gè)兔耳朵手勢，直到被明確提醒才注意到。

步驟 3：收獲成果

輸入提示詞和相關(guān)文檔后，選擇 “深度研究” 并點(diǎn)擊 “提交” 按鈕，然后不妨給自己倒杯咖啡。AI 生成所需報(bào)告的時(shí)間，取決于 “任務(wù)” 的復(fù)雜程度，最長可能需要一小時(shí)。在我的案例研究中，這一步大約耗時(shí) 30 分鐘。

在等待 “深度研究” 生成報(bào)告時(shí)，不妨去喝杯咖啡。這是我 2025 年演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

不錯(cuò)，報(bào)告生成了，長達(dá) 50 頁！但這也是整個(gè)流程里最無趣的部分：

逐字逐句仔細(xì)檢查！

雖說 “深度研究” 的準(zhǔn)確率比大多數(shù)模型都高，但離 100% 還差得遠(yuǎn)，而且它生成的錯(cuò)誤內(nèi)容看起來可能極具說服力。所以，千萬別輕信。直至今日，AI 依舊像個(gè)熱情但經(jīng)驗(yàn)不足的助手，其成果必須經(jīng)過核查。只有你，作為整個(gè)流程中的專業(yè)人員，才具備專業(yè)知識和解讀能力，能夠真正理解用戶訪談中發(fā)生的情況，否決 AI 的錯(cuò)誤結(jié)論，并且發(fā)現(xiàn)即便你用了 “百搭卡” 提示，AI 仍可能遺漏的任何 “兔耳朵”（意外情況）。

“深度研究” 有個(gè)貼心的功能，就是在右側(cè)面板你能看到它得出結(jié)論所采取的步驟。這里可能出現(xiàn)最離奇的錯(cuò)誤內(nèi)容，看著還挺逗。我注意到，由于 “深度研究” 功能本身已內(nèi)置 “思維鏈” 流程，這類錯(cuò)誤內(nèi)容很少會(huì)出現(xiàn)在最終報(bào)告里。

離奇的錯(cuò)誤內(nèi)容：“塔斯馬尼亞的三文魚養(yǎng)殖”。這是我 2025 年演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

重要提示：由于 “深度研究” 一次僅允許執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)，而非來回對話模式，所以你無法在與 AI 交流時(shí)進(jìn)行修正。得用傳統(tǒng)方法，將報(bào)告下載到 Word 文檔里修改。

完成修正后，你可以把 Word 報(bào)告重新上傳到 ChatGPT，讓它將這 50 頁內(nèi)容濃縮成簡潔的、類似 PPT 風(fēng)格的展示文稿。這是最容易的一步：只需對常規(guī) AI 模型（如 4o、o3 等）運(yùn)用 “模板” 提示技巧就行。

關(guān)于用戶原話引用的說明

以我的經(jīng)驗(yàn)，常規(guī) AI 模型從訪談?dòng)涗浿刑崛∮脩粼挼哪芰懿?，它們往往選擇意譯。相信我，我什么方法都試過了！相比之下，“深度研究” 的引用會(huì)直接標(biāo)注原始材料來源，所以用戶原話更容易交叉核對。不過我還是建議手動(dòng)檢查，尤其是你打算在最終報(bào)告里使用的那些原話。

用戶體驗(yàn)中的 “深度研究”：要點(diǎn)速覽

關(guān)鍵在于誰掌控著主導(dǎo)權(quán)。這是我 2025 年演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

所以，“深度研究” 花了約 30 分鐘完成分析。即便算上人工撰寫提示詞、準(zhǔn)備文檔、檢查和修正的時(shí)間，這也比手動(dòng)完成整個(gè)分析要快，肯定也比我之前依賴常規(guī) AI 模型的方法快。

需要提醒一句：可能會(huì)有人想把分析工作完全交給 “深度研究”，跳過檢查這一步，這可就大錯(cuò)特錯(cuò)了。說到底，如果 “深度研究” 出了錯(cuò)，擔(dān)責(zé)任的是你，而不是 AI。即便模型越來越先進(jìn)，時(shí)刻保持警惕、在它們出錯(cuò)時(shí)加以干預(yù)，依舊至關(guān)重要。

忘掉我跟你說的一切

忘掉我跟你說的所有內(nèi)容。這是我 2025 年演講中的一張幻燈片。（圖片來源：Tania Ostanina）

在我于 HCID 會(huì)議的演講里，這是我最喜歡的一張幻燈片。先是給聽眾講一堆有用且可操作的信息，接著又讓他們把這些都拋諸腦后，這有種特別的快意。

但這就是 AI 領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)。情況每周都在變，跟上節(jié)奏的唯一辦法就是與之共同發(fā)展。比如說，我那次演講還沒提到智能體 AI（agentic AI），但寫這篇內(nèi)容的時(shí)候，它已然是 2025 年最重大（同時(shí)也是最模糊不清?。┑?AI 事件。很有可能，要是我寫《用戶體驗(yàn)中的 AI 3.0》，就會(huì)談到智能體 AI。

不過也說不定！誰知道呢！

原文標(biāo)題：How I use generative AI for research in 2025

原文鏈接：https://uxdesign.cc/an-ai-for-ux-v2-0-how-i-used-ai-for-research-in-2025-d4a0d652714b