背景與動機
許多生成式 AI 產品常將資料用途、模型幻覺與功能限制藏在灰階小字或深層條款中，導致使用者在面臨錯誤回答時缺乏求證與求助管道。挑選 2 款熱門 AI 工具（如對話搜尋或寫作輔助），拆解其現有告知盲點，並在 Figma 中重新設計符合情境的透明度互動元件與 UX 文案。
為什麼是現在
隨著歐盟《人工智慧法案（EU AI Act）》全面落實與各國 AI 治理規範推進，「透明度告知（AI Disclosure）」與「負責任 AI 設計（Responsible AI）」已成現代產品設計師、產品經理與 UX Writer 的前沿核心能力。本專案將抽象的法規原則落地為「微互動與文案設計」，展現產品倫理與體驗重構實力。
目標
完成 2 款主流 AI 產品之告知體驗健檢，在 Figma 中針對 3 個關鍵情境（資料使用授權、生成不確定性提示、求助與人工驗證）設計一組高保真互動元件原型，並完成 2 位使用者的易讀性易用測試報告。
成果產出
成果 012 款 AI 產品透明度體驗走查表（含資料隱私、限制揭露、免責盲點分析）UX 走查分析表
成果 02AI 信任與告知互動元件庫（Figma Prototype）與易讀性測試對照報告互動原型與測試報告
執行期程
- 第 1 週選定 2 款具代表性的 AI 應用（如搜尋型 Perplexity、創作型 Notion AI 或對話型 Copilot），制定「AI 透明度檢核架構」（包含：資料是否預設被拿去訓練、信心水準提示、限制警語能見度、查證來源便利性），建立走查指標。完成標準確認評估工具、完成指標維度表設計與 1 款工具的基準試填。佐證資料工具選定名單、走查指標定義表與初評筆記。
- 第 2 週完整走查兩款產品之首次上手、提問互動與生成結果介面，截圖並記錄告知資訊出現在哪裡（常態顯示、ToolTip、隱藏在深層條款），歸納出 3 大易導致使用者誤判的「暗黑模式（Dark Pattern）」或能見度痛點。完成標準完成 2 款產品全流程告知介面拆解，提煉 3 項核心痛點。佐證資料全流程去識別截圖走查板、痛點標記圖與現況分析筆記。
- 第 3 週使用 Figma 針對 3 個關鍵接觸點進行組件重構：設計「輸入前的資料授權微開關」、「生成時的信心度與引用資訊懸浮卡」、以及「出錯時的查證與救濟入口」，並撰寫清楚、不生硬的繁體中文 UX 微文案（Microcopy）。完成標準完成 Figma 高保真組件設計與點擊/懸浮微互動原型連線。佐證資料Figma 專案連結、組件規範圖與前後文案對照表。
- 第 4 週邀請 2 位同儕進行 Prototype 互動測試，盲測他們對「資料去向」與「生成錯誤時該怎麼辦」的理解速度與信任度，微調元件層級與文案，整理成一頁式產品重構案例（Case Study）。完成標準完成使用者測試修正、方法限制說明與作品集案例封裝。佐證資料使用者測試筆記、前後改版對照圖與作品集展示頁（Figma / Notion）。
需要的佐證資料
- AI 透明度體驗走查表與競品盲點分析。
- 2 款產品現況截圖與痛點分析圖板。
- Figma 高保真互動原型（包含 3 組情境告知元件）。
- 使用者易讀性測試回饋、修訂前後對照與 Case Study 總結。
核心實作技能
使用者研究互動設計文案寫作Figma
建議具備的基礎技能
Figma 基礎操作（Auto Layout、Components、簡易 Prototype 連線）基礎 UX 文案思維與產品流程邏輯
特別適合這樣的你
對產品設計（Product Design）、UI/UX 設計、UX 寫作（UX Writing）、負責任 AI（Responsible AI）感興趣的自學者與學生。
建議規模與分工
AI 草擬 · 已人工審閱建議人數個人或 2–3 人每人每週投入4 小時
一人做時，能全面鍛鍊從體驗走查到 Figma 介面實作的全流程；若 2 人合作，一人可聚焦在競品走查與文案撰寫，另一人負責 Figma 互動原型搭建與測試主持。
| 成員 | 角色 | 負責的事 |
|---|---|---|
| A | 產品體驗設計師 (Product/UX Designer) | 負責透明度檢核架構擬定、流程走查、Figma 互動組件建置、Prototype 連線與設計定稿。 |
| B | UX 文案與研究員 (UX Writer / Researcher)選填 | 負責競品條款拆解、微文案（Microcopy）打磨、易用性測試主持、使用者反饋整理與案例複盤。 |
人數與分工可於建立時調整
執行條件
地區與建議使用語言
- 地區
- 通用議題
- 主要建議語言
- 繁體中文
- 其他建議語言
- 語言使用說明
- 以繁體中文撰寫 UX 微文案與設計案例；專有名詞（如 In-context Disclosure, Microcopy, Prompt, Fallback）建議中英並列以符合業界規格。
建議語言非參與條件
- 語言與資料獲取
- 具備合法免費用戶權限之 AI 工具，僅分析公開產品介面，不需存取付費或企業後台。
- 實施邊界
- 為產品介面之使用者體驗與告知透明度重構練習，不構成法律合規背書，亦非對特定 AI 廠商進行法律訴訟或誹謗。
- 場域／資料權限
- 線上開發環境（Figma、瀏覽器）。
- 預估費用
- 約 NT$ 0（使用既有電腦與 Figma 免費方案）
- 工具設備
- Figma、瀏覽器、Notion / Google 文件、螢幕錄影工具。
不在範圍內
- 不輸入機密個資、敏感商業資料或他人受保護之創作
- 不進行底層機器學習模型演算法研發或微調
- 不宣稱提供法律合規之法務審查保證
參考資料
- 歐盟，Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence（Artificial Intelligence Act），2024，https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
- Google PAIR（People + AI Research），People + AI Guidebook，https://pair.withgoogle.com/guidebook/
- Nielsen Norman Group，When Should You Disclose AI Use? The PACED Framework，2026，https://www.nngroup.com/articles/disclose-ai-paced/
- Nielsen Norman Group，AI Hallucinations: What Designers Need to Know，2025，https://www.nngroup.com/articles/ai-hallucinations/
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