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2026年5月18日Masahiro TaimaResearchAGI解读

AGI实现后产品的UI/UX将如何变化？

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本文由日语原文自动翻译而成

开篇

虽然当今的AI（ChatGPT、Gemini、Claude等）已经拥有超越普通专家的知识能力，但当AGI（Artificial General Intelligence（通用人工智能））的性能进一步普遍化时，人们的生活预计将发生巨大变化。
本文将梳理产品的UIUX将会发生什么样的变化。

参考文献

关于AGI存在各种各样的信息，但我们仅限于以下作者等高度可信的文献来整理信息

  • 主要AI开发企业：OpenAI、Google等
  • 主要咨询公司：McKinsey & Company、BCG等
  • 主要证券投资公司：Goldman Sachs、Sequoia Capital等
  • 主要研究机构：Harvard University、Stanford University等
  • 主要学术期刊：Nature、Science等
  • 国际组织：World Economic Forum、OECD等

以下基于这些文献的内容进行整理。详细内容请参阅这些文献。

  • Amble, S. (2026). Is Software Losing Its Head? Andreessen Horowitz (a16z).
  • Butler, J., Jaffe, S., Janßen, R., Baym, N., Hecht, B., Hofman, J., Rintel, S., Sarrafzadeh, B., Sellen, A., Vorvoreanu, M., & Teevan, J. (Eds.). (2025). Microsoft New Future of Work Report 2025. Microsoft.
  • Cahn, D. (2024). AI's $600B Question. Sequoia Capital.
  • Flinders, M. (2025). What is AI product design? IBM.
  • IDC. (2025). Charting the Agentic Future: 10 Vision Statements for 2030. IDC.
  • Leviathan, Y., Valevski, D., Lumen, D., Kalman, M., Natchu, V., Nygaard, V., Manyika, J., Matias, Y., Segalis, E., Molad, E., Pasternak, S., & Venkatachary, S. (2025). Generative UI: LLMs are Effective UI Generators. Google Research.
  • Li, Y. (2025). Emerging Developer Patterns for the AI Era. Andreessen Horowitz (a16z).
  • Moran, K., & Gibbons, S. (2024). Outcome-Oriented Design: The Era of AI Design. Nielsen Norman Group.
  • Nielsen, J. (2026). 18 predictions for 2026. UX Tigers.
  • Patel, D. (2025). Dwarkesh Patel Podcast.
  • Schmidt, J. (2025). Trading Margin for Moat: Why the Forward Deployed Engineer Is the Hottest Job in Startups. Andreessen Horowitz (a16z).
  • Wobig, E., Kiral, B., Miller, M., Ribera, M., Kwon, Y., & Mishra, S. (2025). Farewell, SaaS: AI is the future of enterprise software. AlixPartners.

1. 生成式UI（GenUI）与"一次性"界面的兴起

  • 实时生成与消失：向所有用户提供相同固定界面的传统设计将过时。AI将读取用户当下的意图、文脉和历史记录，实时动态生成最优的UI，即"生成式UI（GenUI）"，将得到普及。任务完成后，生成的界面随之消失（Disposable）。
  • 从"平均"到"个体"的完全个性化：过去的UI设计是"大多数人易用"的折中方案，但GenUI使"为个人定制"的设计成为可能。例如，对于有阅读障碍的用户，系统会自动生成配备特殊字体和对比度的UI，无障碍性也会飞跃式提升。
  • 肌肉记忆的丧失：由于UI根据用户的文脉每次都会变化，用户"用身体记住按钮位置（肌肉记忆）"这样的体验将成为不可能。用户将开始信任AI总是能提供合适的UI，此时"即时性"和"恰当性"将优先于UI的固定一致性。

2. 从对话式UI（Conversational UI）向委托式UI（Delegative UI）的转变

  • 从"提问"到"目标委托"：与AI的互动方式将从仅向聊天机器人提出问题的"对话式UI"进化为向自主型AI代理交付最终目标并委托其规划和执行的"委托式UI（Delegative UI）"。
  • 用户角色的变化：用户将从细致操作软件的执行者转变为统筹多个代理、发出指令的"管理者（Vibe CEO）"般的角色。AI将自主处理日常工作的大部分，人类将专注于更高阶的战略性判断和方向性决策。

3. 审计界面（Audit Interface）与"审查疲劳"对策

  • 从"创建"到"确认"的转变：当AI代理自主完成复杂工作流时，人类的主要职责将转为对AI工作成果的"验证和批准"。
  • 审查疲劳（Review Fatigue）的风险：人类需要检查AI执行的数十个复杂思维过程和工作成果，其认知负荷远高于自己完成工作，容易引发"审查疲劳"。
  • 审计界面的重要性：为防止这一问题，设计"审计界面（Audit Interface）"——总结AI的行动逻辑，使人类能够一目了然地进行安全确认和决策，将成为今后UX设计中最大的课题。

4. 软件的"无头化"与竞争优势（Moat）的转移

  • 绕过UI的代理活动：传统上，软件需要UI供人类操作，但AI代理绕过浏览器UI，直接访问API或数据层执行处理。
  • 价值向后端迁移：这种"无头化"导致仪表板和UI的易用性本身价值相对下降。取而代之，独有的数据、闭合的执行循环、权限管理（Permission）、工作流逻辑等"后端机制"成为产品的防护力和价值源泉。

5. 向成果导向设计（Outcome-Oriented Design）的演进

  • 从"界面"设计到"约束"设计：UI/UX设计师的职责将从逐个放置按钮和布局，转变为定义AI动态生成界面时的"参数"和"约束（护栏）"。
  • 从流程到成果（Outcome）：由于AI能够略过用户实现目的的流程，设计师将从关注"用户如何操作（微交互）"转向强调"最终应该获得什么样的成果（Outcome）"的"成果导向设计"。

6. 动态仪表板与主动协作

  • 作为合成的仪表板：传统上数据和图表固定排列的仪表板，将进化为由AI动态合成的交互式界面。用户只需用自然语言提问"昨天错误的原因是？"，所需的数据和图表就会实时生成。
  • 作为队友的AI：AI不仅等待用户指令，还将主动监控系统状态，自发地介入和提议，如"错误率在上升。这是原因，建议的修复方案是……"，超越单纯工具的角色，成为"队友"。

7. 多模态整合与通用界面的崛起

  • 向Large World Model（LWM）的转变：能够将文本、语音、视觉、视频等作为一等对象无缝整合处理的AI模型将成为主流。这使用户能够一边用语音下指令，一边直接操作和编辑屏幕上的元素，实现直观交互。
  • 无障碍API的新用途：AI代理将利用无障碍API（为视觉和运动障碍者设计的操作辅助功能）作为"看待"现有软件的手段。这样，即使是没有提供AI专用API的遗留系统，代理也能像人类一样在语义上理解和操作UI。

结语

随着AI的进展，不仅产品功能，UIUX的需求也在发生变化。今后预计大部分系统都将配搭AI代理为前提，因此需要适应新形式的UIUX。

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