<p>用户體驗研究的格局正在經歷根本性的轉變，這一轉變是由人工智能的快速整合推動的。研究者不再侷限於研究靜態界面，而是準備成為複雜人機協作的架構師，積極塑造技術的未來，而不僅僅是對其做出反應。這一轉變重新定義了整個人工智能用户體驗研究學科的核心能力和價值主張。</p>
<p>當前，人工智能投資存在嚴重的不匹配，41% 的資金流向工人不希望自動化的領域，而關鍵的人類需求卻未得到滿足。根據公告，這種技術可行性與真正人類願望之間的差距突顯了人工智能用户體驗研究的重要性。研究者在這些複雜的社會技術交叉點中獨具優勢，確保技術發展優先考慮工人的自主權，並解決現實世界的問題。這要求在理解研究領域自身如何演變方面採取積極的態度。</p>
<p>傳統的研究範式，專注於靜態產品的人物角色和用户旅程，正迅速變得過時。今天的產品生態系統需要持續的、嵌入式的洞察，以適應實時預測用户需求的人機系統。產品生命週期正在壓縮，推動利益相關者尋求始終在線的學習系統和實時儀器，而不是冗長、延遲的報告。這要求人工智能用户體驗研究的開展和交付方式發生深刻的演變，向更敏捷和集成的方法轉變。</p>
<h2>人工智能用户體驗研究的變遷</h2>
<p>人工智能用户體驗研究的未來遠比簡單的工作替代敍事更為複雜；它涉及在各種人機協作模式中重新整合技能。這些模式從輔助協作（人工智能為人類分析總結數據）到合作伙伴關係（共同制定研究計劃）不等。更高級的模式包括監督自動化（人工智能在人工監督下執行研究）和開創性領域（如協調感知），在數據流中架構反饋系統。這一演變已經在新的職位類別中顯現，融合了研究與產品實驗和人工智能系統學習，突顯了角色的動態重新定義。</p>
<p>隨着人工智能在其 “崎嶇的邊界” 中導航，一些任務容易被自動化，而另一些則依然頑固地以人為中心，最具影響力的人工智能用户體驗研究者將傾向於發揮明顯的人類優勢。跨界工作至關重要，涉及連接組織孤島並從客户支持和銷售電話等多樣數據源中綜合意義的廣泛工作。框架創新使研究者能夠重新構建問題，並想象超越人工智能定義參數的可能性，通過上下文和文化理解為現有數據賦予新意義。最後，成為組織催化劑意味着掌握結果，動員注意力，並協調那些常常不被注意的工作，將洞察轉化為實際成果。</p>
<p>研究職能本身可能經歷一種分裂，演變為多個專業職能。一種可能性是 “學習架構”，研究者設計和利用人機系統，整合分佈式數據流並提供及時、有意義的洞察。另一種是 “人機系統設計與評估”，擴展角色以包括複雜生態系統的動手原型和實驗設計。“具身智能” 強調研究者作為主要工具的角色，與參與者共同生成洞察，並吸收推動實時決策和創新的背景。這些潛在的未來為人工智能用户體驗研究社區提供了積極的機會。</p>
<p>這種轉變雖然可能具有挑戰性，甚至在專業界限變化時引發 “悲傷”，但為人工智能用户體驗研究提供了無與倫比的機會。研究者不再被動地對變化做出反應，而是獨特地處於主動重新構想和塑造自身未來的位置。通過作為深思熟慮的人機協作架構師貢獻自己的聲音，人工智能驅動的產品和服務的未來將本質上設計得更好，更符合真正的人類需求。</p>

<p>人工智能用户體驗研究領域正在發展，從靜態界面研究轉向促進人機協作。研究人員現在的任務是解決技術能力與人類需求之間的差距，強調持續洞察對於自適應系統的重要性。新的職位角色正在出現，專注於整合人機系統和增強組織協作。這一轉變為研究人員提供了重新定義自身角色的機會，積極塑造以人工智能驅動的產品的未來，確保它們滿足真實的人類需求</p>

<p>The landscape of UX research is undergoing a fundamental transformation, driven by the rapid integration of artificial intelligence. No longer confined to studying static interfaces, researchers are now poised to become architects of intricate human-AI collaboration, actively shaping the future of technology rather than merely reacting to it. This shift redefines the core competencies and value proposition of the entire AI UX research discipline.</p>
<div class="lb-trans"><p>用户體驗研究的格局正在經歷根本性的轉變，這一轉變是由人工智能的快速整合推動的。研究者不再侷限於研究靜態界面，而是準備成為複雜人機協作的架構師，積極塑造技術的未來，而不僅僅是對其做出反應。這一轉變重新定義了整個人工智能用户體驗研究學科的核心能力和價值主張。</p>
</div><p>A critical misalignment currently plagues AI investment, with 41% flowing into areas workers do not want automated, while crucial human needs remain underserved. According to the announcement, this gap between technical feasibility and genuine human desire highlights where AI UX research becomes indispensable. Researchers are uniquely positioned to navigate these complex sociotechnical crosshairs, ensuring technology development prioritizes worker agency and addresses real-world problems. This demands a proactive stance in understanding how the research field itself is evolving.</p>
<div class="lb-trans"><p>當前，人工智能投資存在嚴重的不匹配，41% 的資金流向工人不希望自動化的領域，而關鍵的人類需求卻未得到滿足。根據公告，這種技術可行性與真正人類願望之間的差距突顯了人工智能用户體驗研究的重要性。研究者在這些複雜的社會技術交叉點中獨具優勢，確保技術發展優先考慮工人的自主權，並解決現實世界的問題。這要求在理解研究領域自身如何演變方面採取積極的態度。</p>
</div><p>The traditional research paradigm, focused on personas and user journeys for static products, is rapidly becoming obsolete. Today’s product ecosystems demand continuous, embedded insights for adaptive human-AI systems that anticipate user needs in real-time. Product lifecycles are compressing, pushing stakeholders to seek always-on learning systems and real-time instrumentation over lengthy, delayed reports. This necessitates a profound evolution in how AI UX research is conducted and delivered, moving towards more agile and integrated approaches.</p>
<div class="lb-trans"><p>傳統的研究範式，專注於靜態產品的人物角色和用户旅程，正迅速變得過時。今天的產品生態系統需要持續的、嵌入式的洞察，以適應實時預測用户需求的人機系統。產品生命週期正在壓縮，推動利益相關者尋求始終在線的學習系統和實時儀器，而不是冗長、延遲的報告。這要求人工智能用户體驗研究的開展和交付方式發生深刻的演變，向更敏捷和集成的方法轉變。</p>
</div><h2>The Shifting Sands of AI UX Research</h2>
<div class="lb-trans"><h2>人工智能用户體驗研究的變遷</h2>
</div><p>The future of work in AI UX research is far more nuanced than simple job replacement narratives suggest; it’s about skill rebundling across a spectrum of human-AI collaboration modes. These modes range from assistive collaboration, where AI summarizes data for human analysis, to cooperative partnerships in drafting research plans. More advanced modes include supervised automation, where AI executes studies under human oversight, and pioneering areas like orchestrated sensemaking, which architects feedback systems across data streams. This evolution is already manifesting in new job categories, merging research with product experimentation and AI system learning, underscoring a dynamic redefinition of roles.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能用户體驗研究的未來遠比簡單的工作替代敍事更為複雜；它涉及在各種人機協作模式中重新整合技能。這些模式從輔助協作（人工智能為人類分析總結數據）到合作伙伴關係（共同制定研究計劃）不等。更高級的模式包括監督自動化（人工智能在人工監督下執行研究）和開創性領域（如協調感知），在數據流中架構反饋系統。這一演變已經在新的職位類別中顯現，融合了研究與產品實驗和人工智能系統學習，突顯了角色的動態重新定義。</p>
</div><p>As AI navigates its “jagged frontier,” where some tasks are easily automated while others remain stubbornly human-centric, the most impactful AI UX researchers will lean into distinctly human strengths. Boundary spanning is crucial, involving expansive work that connects organizational silos and synthesizes meaning from diverse data sources like customer support and sales calls. Framing innovation allows researchers to reframe problems and imagine possibilities beyond AI’s defined parameters, assigning new meaning to existing data through contextual and cultural understanding. Finally, becoming an organizational catalyst means owning outcomes, mobilizing attention, and orchestrating the often-invisible work that transforms insights into shipped realities.</p>
<div class="lb-trans"><p>隨着人工智能在其 “崎嶇的邊界” 中導航，一些任務容易被自動化，而另一些則依然頑固地以人為中心，最具影響力的人工智能用户體驗研究者將傾向於發揮明顯的人類優勢。跨界工作至關重要，涉及連接組織孤島並從客户支持和銷售電話等多樣數據源中綜合意義的廣泛工作。框架創新使研究者能夠重新構建問題，並想象超越人工智能定義參數的可能性，通過上下文和文化理解為現有數據賦予新意義。最後，成為組織催化劑意味着掌握結果，動員注意力，並協調那些常常不被注意的工作，將洞察轉化為實際成果。</p>
</div><p>The research function itself may undergo a kind of mitosis, evolving into multiple specialized functions. One possibility is “learning architecture,” where researchers design and leverage human-AI systems that integrate distributed data streams and deliver timely, meaningful insights. Another is “human-AI systems design and evaluation,” expanding roles to include hands-on prototyping and experimental design for complex ecosystems. “Embodied intelligence” emphasizes the researcher’s role as a primary instrument, co-producing insights with participants and absorbing context that fuels real-time decision-making and innovation. These potential futures underscore a proactive opportunity for the AI UX research community.</p>
<div class="lb-trans"><p>研究職能本身可能經歷一種分裂，演變為多個專業職能。一種可能性是 “學習架構”，研究者設計和利用人機系統，整合分佈式數據流並提供及時、有意義的洞察。另一種是 “人機系統設計與評估”，擴展角色以包括複雜生態系統的動手原型和實驗設計。“具身智能” 強調研究者作為主要工具的角色，與參與者共同生成洞察，並吸收推動實時決策和創新的背景。這些潛在的未來為人工智能用户體驗研究社區提供了積極的機會。</p>
</div><p>This transformation, while potentially challenging and even “grief-inducing” as professional boundaries shift, presents an unparalleled opportunity for AI UX research. Rather than passively reacting to change, researchers are uniquely positioned to intentionally reimagine and shape their own future. By contributing their voices as architects of thoughtful human-AI collaboration, the emerging world of AI-driven products and services will be inherently better designed and more aligned with genuine human needs.</p>
<div class="lb-trans"><p>這種轉變雖然可能具有挑戰性，甚至在專業界限變化時引發 “悲傷”，但為人工智能用户體驗研究提供了無與倫比的機會。研究者不再被動地對變化做出反應，而是獨特地處於主動重新構想和塑造自身未來的位置。通過作為深思熟慮的人機協作架構師貢獻自己的聲音，人工智能驅動的產品和服務的未來將本質上設計得更好，更符合真正的人類需求。</p>
</div>

AI UX Research: Architects of Human-AI Collaboration

- UX 研究正因人工智能的快速整合而轉型，重塑核心競爭力和價值。  
- 當前 AI 投資存在錯位，41% 流向員工不願自動化的領域。  
- 研究者需積極應對，促進人機協作以應對真實需求，推動領域演變。

AI 用户體驗研究：人類與 AI 協作的設計者