# 講者座談

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↓↓↓以下開始共筆 🙌 ↓↓↓

### Q1:在你帶領的產品團隊情境下，你會如何 「出題或設計作業」給應徵者，來評估應徵者的 AI 產品設計的能力？

Hans：互動設計能力
- 會先從公司題目出，優化公司產品
- 產品經理還需要多多學習，設計師也需要多研究，而互動設計能力太重要
- 比如：作業裡提出計畫，哪邊可以用 AI 優化，哪部分不能用 AI，能否提出裡面有沒有包含互動細節、理不理解 AI Agent 結構

健興：
- 易用性評估，並從幾個主要場景中，比如隱私、社交、電商、學習事情上找一個命題性，是否能用現有的手段解決，不要用太多的技術名詞做包裝，並考核實際落地方法
- 從綜合來考慮合理性和產出

毓修：
- 用戶體驗在AI 產品和一般產品，設計流程並沒有太多改變
- 解決問題、思維模式、與企業是否能吻合、適應力（在不同場景間，在最短時間內 pick up knowledge）
- 產品設計能力：自選題（怎麼挑、怎麼解決、決策），幫助我們理解整個思考範疇
扁平化組織，看怎麼適應挑戰，從挑戰中學習到什麼，因這幾年是微軟人才培養的方式

### Q2:在既有產品設計流程導入 AI 技術之後，你預估產品設計團隊 & 跨團隊的工作流程，哪些工作項目或角色會有所消長？

毓修：
在我們的團隊PM、Design 的界線越來越不清楚
PM 已經會畫 figma 了，頂多色彩沒有像設計師那樣有足夠的經驗
Designer 有 product thinking 了
更重要的會變成 Product making 有好的體驗並把客戶留著
在這個時代，這個界線只會越模糊

在新創小團隊，對的消長只會在實作的過程
要有一個人跟大模型溝通～

有很多工程師是省字一哥
但毓修認為問題要有結構、角色、目標，當一個人來溝通才會有結果
要有一個好的翻譯官，從提示詞的寫作到落地，測試多模型
提示詞到不同的模型，找到最好的提示詞在哪個模型發生
在從哪個模型比較厲害去產出

工程實作階段會角色有增長
不會講話的 AI 不會理你

健興：
Figma 大家圖面、流程、階段性
設計文件是非常混亂的，這些有經過幾個版本的測試？Pattern 運用？
未來可能思考能力和寫作能力可能會大大衰退
但在嚴謹的寫作上過渡到跟 AI 溝通是快速的
引導 AI 去協助做重複、可自動化的工作，將它作為輔助的角色
> 回到基本的語言文字能力

持續對人的行為感興趣只依賴機器的輸出
避免被帶入到慣性裡，在產品體驗上是相當受限的
帶有自主邏輯性、寫作能力提升上，能更快的進入到工作狀況上
適應性會成為有跨專業能力上極大的決勝點

Hans：
1. QA會不會工作量變少，變成AI 測試
企業內部有很多資料
產品有很多開發文件
整理起來餵給AI，讓他們更好的做 Rag（幫剛接觸的朋友補充，這是 AI 的某個技術） 的話，須要有一個人來處理，讓 AI 更好的處裡，因 AI 文件量會更大
➡️ 會寫文章的人會很有優勢，了解字詞上的差異，可以有更好的發揮

2. PM 可能會讓 AI 多寫一點程式

比較危險的是 Junior，沒有跟著學習的話容易錯失很多學習的機會，可以會導致企業不聘用這些jr，若是不重視學習的 Junior 會非常弱勢，因為 AI 是需要專業性的監督

Young:
老闆會帶取代掉（？）
或者取代老闆
> 筆記手：一條龍產生的世界，踏上偉大的航道吧！！！（下面圖好帥哦）

現自動化和科技都能把 routine 的事情取代掉，多數職位已 overlap（pm,pd），所以可能變成互補
不要去焦慮誰可以取代誰，而是誰可以 cover 誰

接觸產品經理的 spec，或接手前端部分的切版，並不會悲觀覺得誰會被取代或不見

適應題：會在面試從開場直接進入 QA 環節

不被取代？不落後於潮流？
最終要回歸自己：知道自己是誰(定位)、tag 抽象出來、MBTI⋯⋯etc
➡️ 要自己想清楚！

當釐清楚後，不是世界選擇你，而是選擇要加入哪個世界，也不容易被 Why考倒

不要為了 AI 而 AI
➡️ 問題最終還是回到：Why

Richard:
要有成長型心態（Growth Mindset）

Max:
時間點很重要，你想要如何看？看 3 個月？ 3 年？ 20 年？
近期科技大進展對科技很有幫助，像電腦的出現、手機的應用
有經歷過任何一個階段，都知道從變動混亂趨向穩定
以電腦來說：不會電腦的人被淘汰了嗎？不一定
現在變動非常大，可能半年之後這些東西就都沒用了，手機剛出也是很混亂，後來慢慢聚焦，從各種不同的應用，不管是哪個 app 和平台，需要有完整的概念跟技術能力

冷靜！
冷靜！
冷靜MAX！

要找到你喜歡的東西，真的想要做什麼，將抽象化程度提高，去想哪部分是 AI 可以幫忙的，去創造

更喜歡說：你喜歡的工作都還沒出現(eco Young)

UX 出現也是這 20年的事情而已，這些朋友可能過去也被放在一個不太開心的地方，但到現在也是找到了他們的容身之所，所以大家有點耐心，去好好想想自己想要什麼
把自己的特質展現，能力、專長可找到發揮的地方


### Slido QA 環節

#### Q1:在執行GAI過程中通常是單一工作者與模型互動，想請問講師是否有多人協作的經驗，如果有，是否有建議的執行方法或工具，以及在多人協作時是否有任何誤區應提前準備或避免

毓修：
是一個產品還是開發的過程？
如果已經是一個產品他可以用到我剛剛說的產品，get started 之前，要知道有個 AI 會在當中，Group dynamic 會比較多

健興（同步回答1,2題）：
產品描述的文檔會做 prd、Spec、figma⋯⋯
因為現在用的插件都是設計師用 Cursor 自己寫
AI 可以直接列舉

想要將流程簡化、需要過產品評審、設計評審
需要適當的 Figma 插件做相當的演繹，在程式上是否可以形成？
Figma 裡面會有設計師的產出，不同 prd 的留存、prototype 展示
Figma, Figjam board，兩邊結合效益非常大～
這部分要做訊息管理，當忘記時，很好做re-produce，像團隊會先看左邊的訊息結構，按照命名規範找到對應的 use case，多人協作，但我們比較激進一點，會用 cursor 協作

Young：
最近嘗試 code review，若變成 3 個 senior 去看 review 會很奢侈（以人力成本來說）

最近在想有沒有機會在把東西丟進 slack ，然後有沒有可能用 chatbot，
或哪個工程師去問問題，找到對的答案，讓 chatbot 找到答案（rag 文件或 slack 的對話中，去補足多人對話中的盲點，可以 enhance 的地方）
實際上場景是多人聊不下去，就讓 chatbot 出來，問問看答案是否正確，或是換人來問問看可不可以更好
場景：一群學生在班上上課，助教隨時被召喚
但以上不確定是不是跟目前討論為同樣場景

Richard：有在測試 AI 作為輔助、提問或是引導

#### Q2:請問健興老師，您提到的Figma搜索功能，特別是指用在哪部份呢，謝謝！

#### Q3:[行前提問搬運] 生成式 AI 多少還會有幻覺，要如何控制、管理面向顧客端的chatbot 的回覆內容與互動品質？

Hans：

要如何避免幻覺，幻覺產生是目前正常機制，但要如何控制？
目前 LLM 有提供如何控制的方法，也有讓他生成品質更好、關鍵字審查，都有多一層檢查，但這些都跟成本有關

目前覺得選擇場景好一點，可以選擇不怕錯的，有幻覺也沒關係
因如果不小心踩到重大事件，後果會變嚴重

Richard:想請建興回答，如果不是文字式，是以圖片式的呢？

建興：

跟客戶對接標準，會從他購買的商業圖庫看標準，以天生圖，以文生文，這個循環是跑不掉的
看 AI 在理解的狀況下是如何產生

除夕與跨年的差異：除夕要有團圓飯；跨年要有煙火，就會將這些內容包裝到場景中
這樣一般 user 在輸入的時候產出就會有差異

AI 分辨不出：元宵、湯圓；北方粽、南方粽（文化差異）
會有分粗條根細條⋯⋯等，所以寫實掌握好，就能更好的產出
訓練者的本身對抽象的詞彙描述太多，訓練出來就會不太好
所以除了能夠看也要會解釋為什麼

#### Q4:[行前提問搬運] AI 工作汰換速度之快，訪談依然是必要的嗎？或是切角因該著重哪個面向呢？

AI 時代做產品

***均認為訪談是很必要的

Hans:

LLM 經過訓練後的模型
人跟AI之間的互動並沒有存在LLM

當作受訪者做 persona，會非常的不準確
人機互動，不同的人vs 機器、形式、功能這些都沒有資料
不訪談是不會知道的
商業應用場景很重視公司與消費者之間的關係和連結
不得不訪談客戶
到底如何設計產品
訪談非常必要
除非要等到 AGI出現，能理解萬事萬物，才可能會降低這樣的訪談

Young:

從團隊切角來說
對主管來說其實產品就是你的團隊
團隊成員就是你的用戶

以個人經驗來說
黃仁勳說過他從來不做 1 on 1 ，但我經常做對我來說很重要，因如果沒有做我衝很快，團隊很容易會出現代溝，回到產品上 (所以後來就維持每週一次1on1)

與用戶訪談的時候，如何辨識出回饋的內容的真實性，這部分就需要經年累月的訪談經驗，或是回歸到問卷設計（是否去意去設計和引導？）

對員工或向上的主管，就是去訪談讓他們去經驗
ChatGPT為什麼要用"chat"這個字，可能chat是人類最大的發明和演進，不互相對話，文明不會演進
如不去做訪談，那可能也是相同的

建興：
在社交產品裡做了很多，可以去預測他的，像是 IG 上的顯示的 MBTI、拍照地點和喜歡的品牌，這些都是基於用戶的生活型態或價值觀上的改變，

當他需要一個所謂的 AI agent 的時候，他的需求面向 AI 是不可能理解的，比如同時需要跟 10 個朋友約會
有惰性和慣性，適應性這件事是AI 沒有辦法預測的，身體語言會讓你得到更多

所以不要放棄訪談！

毓修：
因為淘汰快，我做訪談速度會不會慢
訪談有兩種：有產品跟沒產品
產品上市後還是要觀察其價值
對於用戶的黏性在哪，下一個階段產品要往下走還有際需的可能性

#### Q5:大家好，訪談這題我有一個延伸提問！之前我曾經聽到一個廣告代理商說，他們用 LLM model 做了一個 persona 系統 ，覺得可以用這個 persona 系統一定程度取代產品消費者分析。想問問各位講者大大對於這樣的系統有什麼想法嗎？

Richard:
各位講者們也有提到人百百種，他不會只有一個樣子，他回答你也是基於他的訓練資料，並不是真的使用者

最後感謝 Richard、贊助和支持單位、諸位講者們、神秘嘉賓們、悠識的羽婷＆Iris、筆記手們，還有來參與的朋友們。
今天相信大家收穫滿滿，期待未來的各種活動和資訊交流～

### 補充
(有太多神秘嘉賓）
- Yihsiu：問問題的能力
- 振維：希望能聽到更多AI在UXUI上的業界實例
- Beatrice Hu：祝大家都有獲得很多幸福！！

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💬 聊天區

文科畢業表示：我的時代來了嗎？（真的是文科畢業的
感謝各位打字快手，你們好神！
以前寫小說或是有特別練聽打和盲打XD
哇！有特訓過！！！
不會說是有上課還是經過什麼專業的訓練，但比較像是滿足自己，想要省時間，以前寫小說可能要打上萬字，靈感一來只想越來越快，把靈感寫下來，不然太久會忘記XD
太強了！
狂
可以找我哦！！！！我是文科生，很喜歡學習和看資料XDDD

文化還是有差。尤其是台灣團隊，真的是需要1vs1才能去更了解雙方想法。大家很害怕在群內溝通
在遠距合作工作的時候，常lost掉很多資訊 不易了解對方的想法
常遇到在線上回答很客氣或是很nice，但坐在他旁邊，本人在罵人 XD

是的，真的要多溝通和多表達！
另外以前跟海外溝通的經驗真的會有不同的用詞和應對、看法