為 AI 建設者而設的設計思維

這是一個像設計師一樣思考的框架——不只是做出漂亮的東西，而是為你正在為其構建的人創造真正有價值的東西。

這比以往任何時候都更重要。Vibe coding 讓非編程人員獲得了真正的力量——你可以在一個下午內將一個想法變成一個可運行的網站或應用程式，無需編程背景。快速構建確實很酷。但單憑速度並不能回答真正的問題：一旦你將它呈現給一個真實的人，它對他們來說有意義嗎？

這就是設計思維的全部目的。它不是你速度的制動器。它能讓你的下一個專案始終指向值得構建的東西，從頭到尾直到交付——這是快速發佈和發佈真正成功的東西之間的區別。

本課程適用於任何即將構建東西的人，無論是個人專案還是工作中的下一個專案，他們希望獲得 AI 的速度並始終指向真正重要的東西：你正在為其構建的人——我們採用的框架是設計思維。

你可能會在項目開始時，認為自己知道用戶想要甚麼。但你真的知道嗎？

實際的痛點是甚麼？你如何向用戶描述該痛點，讓他們點頭而不是聳肩？你可以用哪些不同的方法來緩解它？你選擇的方法真的是最好的嗎？為甚麼？現在你已經建構了它——它真的從用戶的角度，而不僅僅是你的角度，緩解了痛點嗎？

聽起來很熟悉嗎？

設計思維是一個框架，它會一步一步地引導你完成這個過程——從發現問題、定義問題到解決問題。它有四個階段，通常被繪製成一個「雙鑽石」——擴展、收窄、再次擴展、再次收窄：

• 發現——擴展。了解問題以及遇到問題的人。通常有許多問題糾纏在一起，例如，新聞太多，不知道甚麼是真正相關的，或者那種令人不安的感覺，覺得自己落後了，而其他人似乎都在提升 AI 技能。

• 定義——收窄。將你所學到的轉化為一個明確的問題陳述。對於一種特定的用戶類型，甚麼問題會讓他們深有共鳴？

• 發展——再次擴展。產生並塑造可能的解決方案。這是你發揮創意的地方——你可以用哪些不同的方法來實際解決你剛剛定義的問題？

• 交付——再次收窄。決定一個解決方案。建構它、測試它、發布它。然後詢問你的用戶：問題真的解決了嗎？如果沒有完全解決，那不是失敗——這是一個回到上一個階段的信號。

人們錯過的一個關鍵點：這不是一條你只走一次的直線。這是一個你不斷循環的迴圈——你的項目每個版本都應該讓你帶著更尖銳的問題回到「發現」階段。

這兩者能良好配合並非巧合，背後有兩個真正原因：

1. AI 需要人類參與其中，而設計思維本身就以此為基礎。AI 可以產生想法、草擬人物誌或總結訪談，但除非人類根據真實用戶進行驗證，否則這些都毫無意義。設計思維在每個階段都堅持這個驗證步驟，這自然地制衡了 AI 最大的弱點：自信地生成聽起來正確但實際上並非如此的內容。

2. AI 專為發散性思維而設計，而設計思維需要大量發散性思維。「發展」階段的運作方式是產生遠超你實際會使用的想法，這正是獨立開發者會遇到的瓶頸。一個人單獨腦力激盪很快就會用盡角度。AI 不會疲倦，不會被其第一個想法所束縛，並且可以產生你單獨無法達到的數量——這是供你塑造的原始材料，而非最終答案。

總而言之：AI 擴展了你的廣度，而設計思維確保你仍然能落實到真實的成果。

既然您已了解這個框架，問題在於您在建構專案時，如何將設計思維融入其中。以下是當 AI 加入成為工作夥伴後，每個階段的樣貌，並對應到相同的雙鑽石模型。

探索，超強化。請記住，這個階段是關於探索特定類型的人實際面臨的問題——這可能是您自己的經驗、您認識的人，或是您閱讀到的內容。但如果您有疑問，或者本週無法接觸到真實用戶，這就是 AI 作為排練夥伴發揮作用的地方。

「扮演一位 [特定目標用戶]。我將就 [問題領域] 採訪您——請以該用戶的身份回答。」
或者使用具備研究能力的 AI 工具，快速提取關於您受眾的現有研究。

定義，超強化。假設您已鎖定目標用戶，並列出他們面臨的一系列問題——現在是時候將焦點集中在最能引起共鳴的問題上。請記住：您無法建構一個解決所有問題的產品。

「這是我的原始筆記和訪談記錄：[貼上]。請將重複出現的痛點歸類，並從中草擬三個可能的痛點陳述。」
您仍然決定哪個草稿是正確的——AI 只是更快地清除迷霧。

發展，超強化。手頭有了明確的問題後，是時候集思廣益，尋找真正的解決方案了。

「您是 [產品/想法] 的懷疑型高階用戶。請為 [問題] 生成 15 個可能的解決方案，包括那些一開始看起來不切實際的方案。」
一個角色、一個限制或一個範例會推動您超越最初的十個想法，進入接下來的五十個。然後透過快速的 PESTLE 分析（第 9 節）來擴大視野，捕捉狹窄的腦力激盪所遺漏的外部力量。

交付，超強化。在您生成的所有內容中，您現在必須決定哪個解決方案實際上是最好的。如何決定？設定您自己的標準，並根據這些標準為每個想法評分——AI 可以幫助您快速完成這項工作。一旦您做出選擇，將那個粗略的想法轉化為簡報、故事板或工作模型，所需時間就像過去打開一份空白文件一樣，將數天的製作時間壓縮到一個下午。現在您已準備好將其呈現給真實用戶。

每個階段都因 AI 而加速。但沒有一個階段可以跳過——如果您認真對待這個專案的話。

需要澄清的是：我們並非要取代真實的用戶互動，而是要加快其周邊的一切，並讓這些實際對話更具影響力，尤其當您涉足一個尚不熟悉的領域時。
速度是陷阱。當每個階段只需數分鐘而非數天時，人們很容易尋找捷徑——而對於獨立開發者而言，三種失敗模式會迅速浮現。請留意：

1. 過度依賴即時答案。在幾秒鐘內獲得一個看似合理的答案，可能會悄悄地取代較慢、較困難的實際思考問題的工作——而真正的洞察力往往在此時出現。

2. 創造力減弱。過度依賴 AI 會讓您的產出看起來與其他人無異。AI 傾向於反映現有事物的平均值，而非大膽的異類想法。

3. 錯失真實用戶連結。人們很容易讓 AI 模擬用戶取代真實用戶。這是一個有用的排練，但絕非替代品——當您停止與真實用戶驗證時，您的專案就會開始偏離其旨在解決的問題。

這些都不是說「少用 AI」。它們的意思是：保持您是掌舵者。

無論您正在開發什麼，三個簡單的習慣能讓循環保持誠實：

保持回應性。刻意將設計思維視為混亂且非線性的。對 AI 輸出保持批判性：檢查其偏見、驗證它，並將其與您自己的判斷進行比較，而不是照單全收。

保持相關性。將每個 AI 輔助步驟錨定在一個真實的專案中，而非假設性的專案。留意現實世界的限制——技術、道德、物流——這些是快速的 AI 草稿不會自然考慮到的。

保持反思性。定期問自己：這裡實際奏效的是什麼，沒有奏效的是什麼，以及為什麼？您自己與 AI 協作的理解，一個月後應該比今天有明顯的進步。

對於仍然跟隨我們的學員 — 如果您正計劃將項目商業化，這裡有一個關於將您的解決方案與大局聯繫起來的額外部分。

獨立開發者傾向於專注於用戶並停留在該處。這很有用，但可能會錯過一旦項目進入現實世界後，真正決定其成敗的更大力量。

PESTLE 是一種快速檢查六個外部因素的方法，讓您在確定方向之前進行評估：

• 政治（Political） — 規例、政策、政府立場。是否存在限制？您正在構建的內容是否與政府支持的方向一致，還是與之背道而馳 — 這會影響您日後獲得資助、合作夥伴關係或協同效應的機會？

• 經濟（Economic） — 成本、資金、市場狀況。目前的資金環境是否熱絡，對您這類型的論文有真正的風險偏好 — 還是保守，意味著您可能需要更長時間地自籌資金才能維持運營？

• 社會（Social） — 文化轉變、受眾行為。您的用戶實際生活在哪裡 — 流動裝置還是桌面電腦，社交優先還是其他？這會影響關於格式的實際決策。

• 科技（Technological） — 新興的可能性，或已過時的技術。今天存在許多 AI 包裝器，僅僅是因為底層模型本身還無法完成該任務 — 直到它能夠完成，包裝器便會一夜之間變得無關緊要。

• 法律（Legal） — 合規性、知識產權、數據規則。適用哪些私隱政策？年齡限制？任何涉及虛擬資產或受規管數據的事項？

• 環境（Environmental） — 可持續性、資源影響。能源使用、與聯合國等公認目標的一致性、對現實世界問題的真正影響 — 這可能直接影響以 ESG 為重點的組織及其參與的意願。

您不需要深入了解所有六個因素。 將其視為一次全面的健康檢查 — 您提出的方案是否面臨任何真正的逆風？嘗試這個提示：

「請從 PESTLE 角度分析這個問題陳述：[貼上您的問題陳述和解決方案]。指出對這個項目真正具有決定性的 1–2 個因素 — 我只會深入探討這些因素。」

將自己歸入以下四種情況之一，並立即採取相應行動：

「我只有一個粗略的想法，沒有其他。」 → 你處於探索階段。嘗試這樣做：開啟與AI的對話，要求它扮演你的目標用戶，並在與任何真實人物交談之前，先採訪它10分鐘。

「我有研究或筆記，但沒有清晰的問題陳述。」 → 你處於定義階段。嘗試這樣做：將你的筆記貼到AI中，要求它草擬三個可能的問題陳述，然後選擇讓你感到不安的那一個。它通常是最精闢的。

「我有一個問題陳述，但想法不夠多。」 → 你處於發展階段。嘗試這樣做：要求AI以一個與你截然不同的人格來產生想法，例如一個懷疑論者、一個競爭對手、一個10歲小孩，以打破你的固有思維。

「我有一個想法，需要展示給某人。」 → 你處於交付階段。嘗試這樣做：利用AI將你的想法轉化為一頁投影片，然後在進一步構建任何東西之前，先展示給一個真實的人看。

四個步驟能將平淡的AI腦力激盪轉化為真正有用的成果，請採取這些方法，而不是只輸入「給我一些想法」：

1. 整理背景資訊。 不要只陳述問題，要給AI提供問題背後的背景、限制和利害關係。

2. 指定角色。 「你是一個[角色]。為[問題]產生解決方案。」 — 角色能快速銳化AI的視角。

3. 鼓勵大膽想法。 明確要求非傳統的選項：「無需考慮可行性，也給我一些有趣、出乎意料的想法。」

4. 透過提示迭代。 將其視為對話，而非一次性請求：「很好，現在更專注於[特定角度]。」

最快的方式來界定問題本身 — 「我們如何能」（HMW）公式：

公式： 我們如何能[幫助/使特定用戶]去[做他們需要做的事情]，鑑於[真實的限制]？

範例： 我們如何能幫助一位獨立創辦人在一個週末內驗證產品概念，鑑於他們沒有用戶研究預算？

將設計思維與 AI 結合並非一次性練習，而是獨自建構的營運節奏。每次發佈版本後，你都應該帶著更清晰的問題回到「探索」階段。

本週要做的三件事：

1. 選擇你目前的階段（第 9 節），並立即執行相應的微提示，不是最終，而是今天。

2. 在以此為基礎進行建構之前，先與真人驗證一個 AI 輸出，無論是人物誌、想法還是草稿。

3. 為你接下來要建構的任何事物撰寫你自己的 HMW 陳述（第 10 節），並在工作時保持其可見性。它是你的方向盤。

Nexa 的評語：該框架本身比 AI 早了數十年；新穎之處在於，在 AI 的幫助下，每個階段現在的推進速度都快得多。

鳴謝與延伸閱讀
本課程借鑒了香港科技大學 AI 素養中心主任梁家榮博士所開發的設計思維概念。他更完整的框架——包括本課程刻意省略的以課堂為導向的材料——可在該中心的頁面查閱：AI for Design Thinking — HKUST AI Literacy Hub