Patrick Neeman提出将AI视为设计材料并建议通过采样代码评估模型行为
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UX Collective 作者 Patrick Neeman 提出，设计师应将 AI 视为一种新的“设计材料”，其核心挑战在于输出的不确定性。他主张设计师需深入底层逻辑，通过编写临时采样代码来理解模型的行为边界，而非仅依赖隐藏逻辑的传统工具或静态原型。 Neeman 建议的具体实践方法是：对同一提示词重复运行数十次（如50次），按长度、语气和准确性排序结果，并针对最坏情况（最长、最错误）而非典型情况进行界面设计。此外，他提倡建立共享的失败案例评估集，记录导致布局溢出或误导用户的输出，以便在模型更新时进行回归测试。尽管有观点认为编码会侵蚀设计思维，但 Neeman 称这种用于探索材料的临时代码无需进入生产环境，其价值在于揭示被画布掩盖的行为模式。
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- UX CollectivePatrick Neeman：AI是新的设计材料，设计师应通过采样代码理解模型行为
人工智能正成为设计师必须亲手操作的新材料，其核心挑战在于输出的不确定性，而非视觉呈现的静态完美。传统设计工具如Figma往往隐藏了底层逻辑，导致设计师难以把握模型的真实表现。正如包豪斯强调通过接触木材、金属等原材料来掌握工艺，以及早期网页设计依赖直接编写HTML/CSS一样，现代AI产品设计要求设计师深入“最后一英里”，通过运行模型来理解其行为边界。 静态原型仅展示单一理想结果，而真实产品面对的是分布式的输出变化。设计师应编写简单的采样代码，对同一提示词重复运行数十次，记录长度、语气和准确性的差异，从而针对最坏情况而非典型情况进行界面设计。这种实践不仅有助于识别布局溢出或事实错误等用户最先注意到的失败案例，还能建立共享的评估集，确保在模型更新时能迅速回归测试。尽管部分观点认为编码会侵蚀设计思维，但用于探索材料的临时采样代码无需进入生产环境，其价值在于揭示被画布掩盖的行为模式，使团队能在评审中共同决定界面必须承受的极端输入。
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