🎙️ 今天這幾集

一句話:工程師 10x 而設計沒有,卡在回饋迴圈;OpenAI 的解法是少做、公開試、系統思考。

Lenny 的科技業心情調查裡,設計師與使用者研究員每個面向都墊底:最不知所措、最焦慮、最累、最不樂觀,最不願推薦新人入行;約一半的人說現在是職涯最好的時候,另一半很痛苦,分水嶺是有沒有感覺被 AI 放大。OpenAI 產品設計負責人 Ian Silber 的對照是:工程師生產力翻了 10 倍甚至 100 倍,設計團隊沒有。設計流程還是要花時間,試了很爛、再試還是爛,給使用者看又是錯的;被壓縮的只有出想法的速度,回饋迴圈與大公司拉齊多方的成本都還在。他認為壓力真正來自期待不明:要不要每天出 code、原本受的訓練是不是要全丟。OpenAI 的緩衝是研究實驗室的 DNA,招人明講不要求 AI 背景,只要求高好奇心;願意把想法直接丟進 Codex 或別的 agent 試的人壓力反而小。他去年底休陪產假時試 coding agent 一直卡,一個月後 Codex 出來再試就通了。

Marc Andreessen 在同節目形容 PM、工程、設計三方對峙,各自都覺得別人會消失。Ian 認為界線本來就模糊、現在更模糊,但大公司仍要分工:一個人同時設計、拉齊全公司、調度資源又寫程式,很難找;若自己創業他會直接找通才。配比也在變:過去他看到 1 個設計師配 15 個工程師,最近有朋友創業打算用 2 個設計師配 1 個工程師,那 1 個顧工程底子。問 AI 會不會是很好的產品設計師,他答「它已經是了」,但不見得最擅長視覺設計、資訊層級、排版或互動設計。人類留下的是搞懂人要什麼、看人實際使用,以及對這件事有觀點。Codex 的 PM 給過兩個理由:訓練資料是現有網站,學到的就不會新;AI 研究員不是設計出身,不見得知道怎麼訓。Ian 舉沒有訓練資料的案例回應:iPhone 的多點觸控、Instagram 對上手機普及、Snapchat 當年被視為古怪的互動,都是先有未被滿足的需求;現在怎麼用語音跟 AI 講話、怎麼讓 agent 辦事,同樣沒有前例。

Claude Code 設計負責人 Jenny Wen 在同節目說傳統流程(原型、視覺稿、測試、研究、迭代)已經沒時間跑,設計的角色移到大方向規劃。Ian 說他們確實這樣做,但分兩種:ChatGPT 有些地方會鑽,像 composer 每天都在改,試 100 個丟掉 99 個才出一個;Codex、super app 則直接公開做、快速拿內外部回饋,有的從想法到出貨只要 4 小時。判準是會不會被技術變動作廢:延遲、能力、模型一變,某個設定或互動就不必存在;確定不會被翻掉才做到最好。他對團隊最常講「少做一點」:能不設計就不設計,先看有沒有現成系統或元件,或根本不需要這功能。搭配的是系統性思考(Lenny 說這是連續第五集有人提到),他舉 Notion 早期的可組合積木,OpenAI 要蓋能互相疊加的底層原語,而不是各自為政的一次性體驗,模型才推理得出怎麼串。Lenny 補的背景是工程師一天出 5,000 個 PR。

Anthropic 設計負責人 Joel Lewenstein 出的題目是:怎麼同時照顧 ChatGPT 既有的 10 億月活與繼續發明。Ian 說使用者光譜寬到他沒遇過:有人問今晚食譜、下一個髮型,有人拿去自動化日本的農務;有人免費天天用,有人一個月付數百美元。框架是能力懸置(capability overhang),多數人只取到真實價值的一小片,不必然是壞事;做法是主體驗保持極簡,前沿功能先放桌面版與 Codex 給在意的人試,等到不必想著切換模式才收進主體驗。難題是那個空白輸入框:外界批評聊天介面是美化過的終端機,前產品長 Kevin Weil 的說法是講話本來就是橫跨不同智慧水準的好介面。兩條解法是幫使用者表達意圖(開放式問題改成可點選的追問),以及讓對話串不只純文字——寫作區塊可直接改那封信,圖像生成也有專屬模式。未來他點名主動性、語音,以及不必選模型的統一輸入。失敗那題他舉 IGTV:帶著錯誤假設與綁死的限制,慘敗後改成 Reels 才成;剛進 OpenAI 那段他每天覺得自己在失敗,問過帶大團隊的朋友才知道問題都一樣,呼應 Lovable 成長負責人 Elena Verna 那篇 Stop the AI confidence theater。更早的養分是 Groupon 的品牌性格(CEO Andrew Mason 養了一整組喜劇寫手,人們留著每日折扣信是因為好笑)與 Instagram 的「先做簡單的那件事」;每家公司 DNA 不同,進去不是要改它。