译自：AI: First New UI Paradigm in 60 Years
摘要：人工智能正在引入计算机历史上的第三种用户界面范式，从而转向一种新的交互范式。在这种范式中，用户告诉计算机他们想要什么，而不是如何做，这翻转了控制的角色。
ChatGPT和其他人工智能系统，正在塑造计算史上第三种用户界面范式，这是近60年以来首次出现的新交互范式。
前两种交互范式
范式一：批处理
从1945年计算机诞生开始，第一种用户界面范式是批处理。在这个范式中，用户指定他们希望计算机完成的全部工作流程。这样的一批指令（往往是一叠打好孔的卡片）被提交给数据中心，不知道要等到什么时候开始运行，通常是晚上。
然后，一般在第二天早上，用户能拿到他们批处理的输出结果：通常是一叠厚厚的打印的输出，也可能是一叠新的打孔卡片。原来的批处理中哪怕有一丁点错误，就不会有输出，或者输出的结果毫无意义。
从用户界面的角度来看，批处理不涉及用户和计算机之间的任何交互。用户界面，也就是唯一有连接的地方是：那叠打孔卡片。这样导致系统的可用性极差，通常要花很多天来调整批处理的卡片，确保这叠卡片能够产生想要的最终结果。
范式二：基于命令的交互设计
大约在1964年，分时操作系统（多个用户通过终端连接共享一台大型计算机）的出现引入了第二种用户界面范式：基于命令的交互。在这种范式中，用户和计算机会有来有回，一次执行一条命令。这种范式非常强大，从它诞生以来一直主导着计算机领域，到今天已经超过60年。
基于命令的交互设计，一直是近三代用户界面技术的底层逻辑：命令行界面（如DOS和Unix）、全屏文本终端（在IBM大型计算机上更常见）和图形用户界面（GUI：Mac、Windows和当前的所有智能手机等）。可以说是一种非常强大且持久的范式。
和批处理相比，基于命令交互的优点非常明显：每执行完一条命令，用户都可以重新评估情况，修改后续的命令，朝着期望的目标前进。
事实上，用户甚至不需要预先定好目标。随着计算机提供更多信息，用户看到命令执行的结果后，可以随时调整解决问题的方法（至少重视状态可见性的系统设计是这样的）。早期的命令行系统一般不会展示当前状态，这使得可用性很差。比如在Unix中，没有消息才是好消息，只有当你的命令执行出错时，你才会收到反馈。没有出错的话，计算机就不会反馈状态，这让用户很难确定接下来的操作。
图形用户界面（如果设计的没问题），会在每个命令后反馈状态。从1984年Macintosh面世以来，图形用户界面统治了用户体验设计将近40年。不过现在可能被下一代用户界面技术代替：以人工智能形式呈现的交互范式。
新范式
范式三：基于意图的结果范式
我觉得当下流行的这套生成式AI工具（ChatGPT，Bard等）不能代表我们将来会使用的用户界面。因为它们的可用性还有一些明显的问题。这些问题似乎还造就了一个新职业：提示工程师。提示工程师的职责是引导gpt走到正确的路上，给出正确的答案。
这种新职业让我想到了过去，我们曾经需要一些经过特殊培训的搜索专家，搜索大量的医学研究或者法律案例的数据库。之后谷歌出现，所有人都能搜索了。当下流行的这些AI工具需要做到类似的可用性提升，高可用性应该是一个核心竞争点（如果你想成为一名提示工程师，小心你的职业生涯不会太长）。
现在这种基于聊天的交互方式，需要用户把问题清清楚楚的写出来。根据最近的文化水平研究，我认为发达水平国家至少有一半的人表达能力有限，不能从这些AI工具中得到正确的结果。
尽管如此，这种AI用户界面代表了一种全新的人机交互范式，一种充满前景的交互范式。
正如上面提到的，在基于命令的交互中，用户依次向计算机发出命令，逐渐产生所需的结果（如果系统可用性够好，用户能理解每一步应该发出什么指令）。计算机会100%服从，按照指令执行，缺点是低可用性可能会让用户发出的命令和自己的真实想法不符。
而对于新的AI交互范式，用户不需要告诉计算机如何做，只需要告诉计算机需要什么结果。可以说，当前这种生成式AI所代表的第三种交互范式，是基于意图的结果范式。
一句简单的AI提示语：
为我画一幅科幻杂志封面的插图，图上有一个穿着太空服的牛仔，在一个没有大气层的星球上，天空中有两个红色的月亮。
如果用2021年左右的Photoshop去做，你要操作成百上千个步骤，才能逐步生成这副插图。但在今天，Bing图像创作工具可以在几秒钟内提供四幅建议图像。
在当前这种由生成式AI所代表的新范式当中，用户告诉计算机想要的结果，但不需要指定如何实现这个结果。与传统的基于命令的交互相比，这种范式翻转了控制的角色。我甚至怀疑应不应该称之为交互，因为里面没有你来我往，也没有渐进的过程。
话虽如此，在上面的科幻插图中，我觉得太空服画的不够好，我可以再和AI交互一轮解决这个问题。这种逐步完善的流程目前的可用性很一般，AI厂商们有很大的提升空间，来改进他们产品的可用性，帮助普通人更好地使用AI系统。
“按我的意思去做，而不是按我说的去做”，这是一种非常吸引人的交互范式。正如前文所说，用户有时候会发出错误的指令。不过，把控制权完全转交给计算机也有问题，特别是现在的AI系统，因为它们的结果不一定正确。当用户不知道一件事是怎么做的，他们很难发现结果中的问题，更别说纠正了。
目前这种基于意图的范式，并没有达到我在1993年设想的非命令系统的水准。在真正的非命令系统中，用户甚至不需要指定意图，因为计算机的行动是
是伴随着用户的操作的。
比如说，老式汽车是通过明确的指令，插入钥匙并旋转来开门的。与之对比，通过语音操作的汽车，用户说：“我要开门”，然后车门自动打开，这就是基于意图的结果范式。然后，假如通过拉门把手你可以解锁汽车，这就是一种非命令的系统，因为无论车有没有锁，司机都会做相同的动作。
在这种基于意图的结果范式中，AI系统能实现高可用性吗？我对此抱有怀疑，因为我是图形用户界面的忠实粉丝。视觉信息一般比文本信息更容易理解，而且交互速度更快。你能通过和ChatGPT这样聪明的机器人聊天，来填写长表格吗（比如申请银行账户、预定酒店）？
在屏幕上点击、触摸，是一种非常直观且重要的交互方式，不应该被忽略。因此，我认为第二种交互范式将会继续存在下去，尽管可能不占主要地位。未来的AI系统可能会有一个多种范式混合的交互界面，将基于意图的、基于命令的融合，并且保留部分图形用户界面。