生成式用户界面（Gen UI）是什么？它重要吗？

解析生成式用户界面（Gen UI）的基本原理及其成功条件

什么是生成式用户界面？

尼尔森诺曼集团（Nielsen Norman Group）近期发表了关于生成式用户界面的定义性文章，虽然信息丰富，但我们希望对此话题进行更深入探讨。

生成式用户界面（Gen UI）是一种未来可能通过人工智能自动创建和调整网站或应用程序等数字界面布局与设计的技术。它能基于对每个用户偏好和需求的学习，动态改变界面，使每个用户体验更加个性化和响应式。

这项结合人工智能与机器学习的技术，使界面能够实时进化——不仅响应广泛的用户趋势，还能对个体交互作出反应。例如，当系统发现用户偏好大字号文字或频繁使用特定功能时，可以自动调整显示设置并记忆这些偏好。这种程度的定制化旨在提升数字平台的易用性和愉悦度，优化整体用户体验。

未来，生成式用户界面将实现实时动态创建定制化界面。这种转变将推动以结果为导向的设计方式：设计师将优先关注用户目标并定义约束条件（供AI操作范围），而非设计独立界面元素。

来源：尼尔森诺曼集团

成功的必要条件是什么？

明确定义后，我们认为生成式用户界面的成功实施与运作，取决于企业是否具备扎实的内容、信息和技术架构基础，以及设计与代码无缝对接的清晰设计系统。这些要素对Gen UI系统的高效运行至关重要，确保用户界面具备动态性、响应性并能满足个体需求。值得注意的是，当前对Gen UI运作方式的描述更依赖企业和技术，而非由用户定义、控制并阐明其对增强体验的偏好。

Gen UI的关键特性有哪些？

凭借从用户交互中学习并做出智能设计决策的能力，Gen UI可实现跨平台的可扩展性和一致性。该技术创建的界面不仅直观响应，更聚焦用户需求。让我们细数Gen UI的核心特性：

动态个性化

Gen UI根据每个人的行为、偏好和具体场景调整界面，告别"一刀切"的体验模式，为每个用户提供更友好相关的界面。

实时响应性

即时响应用户操作，在用户与界面交互的瞬间调整视觉效果、界面布局及行动号召按钮的呈现方式。

数据驱动设计

通过实时分析用户交互数据，Gen UI识别趋势与偏好，做出更智能的设计决策。

一致性

自动化机制确保Gen UI在不同设备和平台上保持统一的外观风格与功能，提供无缝衔接的用户体验。

学习与适应

Gen UI系统从每次用户交互中学习，持续优化界面以满足用户需求的演变。

Gen UI的优势

在数字化优先的世界中，实时响应能力使Gen UI成为企业保持竞争力的关键领域，确保每次用户交互在个体层面都高效有用。让我们看看Gen UI的潜在优势：

可扩展性

无需为每个设备重新设计，即可轻松扩展和调整用户界面，使其适配智能手机、平板电脑和计算机等多种设备。这意味着无论使用何种设备，体验都能保持熟悉一致，同时实现1:1的用户行为适配。

成本降低

Gen UI结合AI辅助设计，可大幅减少界面设计耗时，使设计工作聚焦于信息架构、技术架构、内容架构，并通过强大的视觉设计创造愉悦体验。

数据驱动决策

基于强大数据架构支撑的用户交互数据，可反馈并指导未来设计、内容和架构决策，加速根据使用场景迭代优化。

增强可访问性

自动为情境性障碍或长期残障用户调整界面，提供高对比度模式、语音导航等个性化功能。但需注意，这不应取代现有的无障碍设计努力。

现实世界的Gen UI应用

以下是三个行业的潜在应用场景：

汽车行业

在车辆中，Gen UI可根据驾驶习惯、偏好及不同驾驶条件（如昼夜差异）定制仪表盘显示和控制界面。随着特斯拉、宝马等主要汽车制造商加速数字化进程，将Gen UI应用于车载仪表盘和信息娱乐系统将是合理演进。

金融服务

银行可利用Gen UI个性化银行应用和网站，根据用户历史行为和当前财务状况显示金融信息或建议操作。例如突出显示高频访问信息，或基于用户操作困难时推荐可能需要的帮助选项。

媒体娱乐

流媒体服务可通过Gen UI实时调整界面，根据用户观看内容、时间及设备类型推荐内容。Netflix、Spotify和Hulu等注重个性化内容推送的平台，可借此基于用户偏好和实时观看/收听习惯动态优化界面。

但且慢，Gen UI是如何诞生的？

我们对其起源的解读与无障碍设计的困境不同。随着数字化进程加速，在线服务人群扩大，个性化对体验的影响日益增强。然而现有个性化常被诟病为"令人不适"、"不够精准"或"过度营销导向"，且鲜少涉及基于实时数据、聚合数据及变更记忆的深度界面调整。与此同时，系统化设计兴起，品牌正从静态模式库转向覆盖整个数字生态的工程化设计系统。长期积累的使用数据、更优工具及数据与设计的深度结合，为训练特定人类行为和交互模型奠定了基础。

支撑这些数据的是前端框架、技术架构、内容架构，以及支持界面实时调整的工具，确保界面与用户交互模式最佳匹配。当然，计算能力和云技术的进步也是不可或缺的基石。

技术解析：Gen UI的理论运作流程

第一步：数据收集与预处理

• 系统首先收集用户点击、滚动行为、界面停留时长等交互数据，经标准化和结构化处理后供分析使用。

第二步：机器学习与模型训练

• 使用预处理数据训练监督学习模型，通过决策树、神经网络和聚类算法识别用户行为模式与偏好预测。特征工程提取反映用户偏好的关键数据点，历史数据训练模型理解数据点与偏好的关联。需使用独立数据集验证模型性能，并邀请非常规浏览模式用户及辅助技术使用者参与测试。

第三步：动态界面生成

基于设计资源库和用户偏好，通过以下方式动态生成界面组件：

• 生成算法：根据模型输出创建布局、色彩、字体等元素的变体

• 规则系统：设定可用性标准和设计规范，确保生成的界面既个性化又符合品牌系统

第四步：实时适配

通过监控用户与新生成界面的交互获取反馈，持续优化算法改进界面。

第五步：部署与集成

通过API和微服务部署Gen UI组件，确保与现有软件架构的兼容性。采用响应式设计原则和多设备自动化测试保障跨平台兼容性，特别是辅助技术设备的适配。鉴于Gen UI高度依赖用户数据，需实施加密存储、GDPR合规等安全措施，并透明化数据使用方式以建立信任。

Gen UI将走向何方？

虽然尚未完全实现，但这场以用户微观交互为核心（而非营销主导）的真正个性化变革势不可挡。要实现这种基于持续学习的精准界面推送，需要从内容、设计、技术到数据的全方位架构支持。如何平衡用户直接控制与交互推断，如何在生成式界面中融入品牌与创造力，仍是需要深思的重要议题。