AI不再只是冰冷的工具，而是充满可能性的设计材料。本文颠覆性地提出将AI视为黏土、木材般可塑性极强的创作介质，从材料特性出发解析不确定性、生成性与响应性三大核心属性，并通过百度地图、良品铺子等真实案例，揭示错误使用AI材料的惨痛教训与创新设计方法论。

作为使用者你是不是希望能够一步的get到你的想法？给出一个完美的结论

但你发现总是很难一步到位，需要不断地追问不断地纠正, AI的各种使用手册中，也说明要不断地去纠正

作为产品设计者，你是不是希望AI他是一个很完美的工具或插件，用户提出一个要求就能够完整地解决

但事实是, 可能AI不能这么用

一、 什么叫AI作为设计材料

传统视角：AI 只是功能模块、工具、助手

我们可能把 AI 当成现成功能按钮：图像识别、语音转文字、推荐算法、生成图片；

思路是 “产品需要 XX 能力，接入一个 AI 接口”，AI 是固定、标准化的黑盒工具；

设计目标：适配、包裹这个现成功能，约束 AI 输出符合产品需求。

新范式：AI 是一种新型数字材料

把 AI 当作材料意味着设计师要像木匠理解木纹、玻璃工理解延展性一样,理解模型的能力边界、失败模式与不确定性。

类比传统设计材料：黏土、木材、颜料、布料、金属 —— 每种材料自带独有的物理、质感、行为属性，创作不是 “调用材料功能”，而是利用材料本身的特性去创造形态、体验。 AI（机器学习模型）作为材料，自带专属 “物质属性”：

• 不确定性、模糊性：同提示词每次输出不一样，存在随机、发散、不可完全精准控制的特质；
• 生成性、延展性：能凭空生成文本、图像、交互逻辑、对话流程，持续演化内容；
• 可塑性：通过数据、提示词、微调、模型组合，可改造它的性格、风格、判断标准；
• 响应性：能实时理解用户输入并动态反馈，材料本身具备 “感知 – 反馈” 的动态行为。

落地设计思维差异

• 传统思维：先定产品方案，再找 AI 实现；
• 材料思维：先吃透 AI 这种材料的特性，再基于它的特质去发明全新交互、体验、内容形态。

举例：

• 传统思路：做聊天客服，接入大模型，再写规则限制回答；
• 材料思路：把大模型当作可塑形的 “对话黏土”，利用它的联想、共情、发散能力，设计陪伴式叙事、动态分支剧情、个性化情绪陪伴这类传统软件无法实现的产品。

二、了解AI的材料属性为什么重要

如果把 AI 当成普通的”按钮背后的逻辑”来设计,就会做出过度承诺、缺乏容错、无法解释的体验。材料视角让团队提前规划:模型何时不可靠、如何让用户校准信任、错误如何优雅呈现。这是 Google PAIR、IDEO 等机构反复强调的核心心智模型。

我们看看忽视把AI当材料处理的失败案例

良品铺子花生海报 —— 无视 AI 材料「常识幻觉」，无边界直接商用

事件简述: 品牌做花生味压缩饼干宣传，设计师完全把 AI 当成自由创作材料，仅输入提示词 “花生田园背景”，没有设置事实约束模具、无人工常识审核，直接把 AI 生成图投放电商详情页。AI 幻觉生成 “花生长在树上” 的画面（现实花生地下结果），全网嘲讽后品牌紧急下架、公开致歉，包装物料报废，品牌公信力受损。

百度地图- 材料属性用错的案例

事件简述: 百度地图 V21 接入文心大模型推出 AI 副驾，产品团队直接把核心导航语音交互当作 AI 创作材料，未设置「主动闲聊限制」刚性约束：默认全程放开大模型发散能力，堵车主动讲段子、长途主动发起成语接龙，用户明确要求停止闲聊后 AI 仍持续输出冗余对话。大量车主投诉闲聊遮挡测速、转弯等关键安全播报，引发分心驾驶隐患；平台后续紧急上线「简洁播报」开关，限制 AI 主动闲聊，拆分主线导航与闲聊交互边界。

三、设计要点

• 先做”材料探索”：用真实数据原型化，感受模型在边缘情况下的表现。
• 为概率性而设计：界面要表达”可能”而非”一定”。
• 设计团队需与 ML 工程师早期协作，理解训练数据与指标。
• 把失败当作一等公民来设计，而非异常分支。

四、正面案例解析:

五、材料理念对设计师的实际价值

1. 跳出 “AI 只是插件” 的局限，主动利用模型随机性、生成能力做创新体验；
2. 将 Prompt、模型微调、数据约束都视作「材料加工工艺」，属于核心设计产出（而非后端附属工作）；
3. 接受 AI 的不完美，把不确定性转化为产品特色，而非一味用规则消除 AI 的 “不精准”；
4. 人机协作定位转变：设计师不再是 AI 的约束者，而是 AI 这种新材料的塑形师。

六、概念完整出处溯源

1. 最早学术源头（奠基） Lancaster 大学 Franziska Pilling 博士论文（2023） 标题《AI as a Material for Design》，是该短语完整系统化的第一篇学位论文，正式将 AI 定义为设计材料，研究语音助手、生成式 AI 作为创意创作介质。 同期配套会议论文《What’s it like to be Alexa? An exploration of Artificial Intelligence as a Material for Design》，在交互设计学界传播该观点。 前置理论铺垫（2017） Dove、Holmquist 等交互设计学者提出「机器学习不确定性是设计素材」，区分 ML 和传统固定代码的本质差异，为 “AI 是材料” 打下理论基础：《Machine Learning Uncertainty as a Design Material》（2021）专门把机器学习的不确定性作为材料核心属性讨论arXiv。

2. 行业普及传播关键节点 Haiyan Zhang（张海彦，微软剑桥交互设计师） 2024 年公开演讲普及该概念：提出 “AI 像黏土、木板一样是创作材料，而非工具”，大量海外设计师博客、设计媒体引用，包括 Roger Wong 知名设计博客 2025 年专题《AI as Design Material》，让短语在 UX / 产品设计圈流行。 哈佛设计杂志《Harvard Design Magazine》《AI as a Design Medium》（2026） 用 medium（媒介 / 材料）同义拓展理论，从建筑、数字设计视角论证 AI 作为创作介质重塑设计师思维，拔高学术影响力。

国内传播 国内 UX、AI 产品设计课程 / 分享里的本土化精炼翻译，多见于 AI4UX、大模型产品设计培训、设计师 PPT 课件。

注: AI 浪潮下产品交互与用户体验正处于持续重塑阶段，文中全部分析与案例仅作行业思辨交流，不作为权威标准与落地唯一准则。