蘋果正在重新思考「扁平化」,開發者應該注意什麼?
蘋果正在重新思考「扁平化」,開發者應該注意什麼?
2014.01.09 | 科技

2014年1月8日,蘋果發布了iOS7.1 beta3。開發者已經可以通過OTA升級下載這一新版本的iOS系統。除了修補一些bug並進一步加強語音輔助功能之外,新版的用戶界面(UI)體系發生的變化更引人注目。經歷了iOS 7發布之初人們對其風格迥異的「扁平化」設計毀譽參半的爭論,這半年來,iOS7的每次升級,都體現了蘋果的UI設計團隊對「扁平化」的理解持續深入。

新版iOS7.1 beta 3首先對鍵盤作出了調整:字體增粗,「刪除」和「大小寫」等按鍵進一步增灰,FaceTime和下欄應用也有了不同程度的變深:

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為什麼調整成這樣?因為所謂扁平化的設計風格,並非直接把UI一刀切去肌理。它的設計理念,源於設計者希望人們的注意力從過分聚焦在界面元素的狀態,回歸為重視內容本身,而複雜的肌理只會干擾內容的條理。

但扁平化的設計的前提是:對內容的訊息架構有所要求。確保扁平界面的可用性,首先需要梳理清楚內容的層級結構,讓用戶找對交互對象,這一點基本功做好的前提下,所謂「擬真化」與「扁平化」的爭論反而不重要了。

從上圖的鍵盤變化我們可以看出,蘋果正把過於「扁平」以至影響視線掃描的部分加強。iOS 7.1 beta3由「純扁平」改良至略有肌理,便是一個印證,也是一次對徹底「扁平化」的反動。

反面的例子,可參考中國某家科技部落格最近改版得接近「純扁平」的主頁設計,你可以發現,層級結構沒有做好便「追求極致」的後果——訊息分散,模塊之間互相產生了排斥。

再來一張iOS 7 Beta 3的圖。同樣的道理,在確保了訊息結構後,蘋果進一步嘗試透過提升對比度來增強交互元素的表現力:配色、字號、位置佈局等等都是可以改變的元素,為交互提供必要的視覺線索及反饋效果,幫助用戶建立認知。 iOS 7的三大設計宗旨:依從、清晰、縱深都得到了很好的詮釋:

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iOS 7.1 beta3對「扁平化」的調整和改動,並不僅僅是UI的問題。它可以延伸至另一個思考:如何讓內容更直接呈現,功能以更低成本完成。

我想到了之前PingWest剛報導的一款圖片社交產品Civo,Civo在iOS 7發布之前便是採用扁平設計,理念上已十分貼合,但這並不是重點。在新版裡,我們可以發現這款產品在同一個feed流界面上作了大幅度的改良,把內容(圖片)從頭像中「提取」出來。簡而言之,它採取更直接的內容呈現方式,減少操作層級,這又是一例。(下圖左側為原版)

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「突出內容」,同樣可體現在功能模塊位置的設置上。以下是三款金融訊息類應用,我們可以發現,同樣是行情交易軟體,騰訊的「自選股」(iOS/Android)進入主頁首先顯示的是股票報價,而專業從事證券訊息服務多年的「同花順」(iOS/Android),卻把用戶帶進設有16個選項的個人主頁面,對於一款需要用戶爭分奪秒,以行情交易的瞬息變化為操作需求的產品而言,效率高下立斷。

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同樣地,金融訊息工具「雪球財經」(iOS/Android)的客戶端也反映了上述問題:在沒有做好訊息架構(提供了過多且不重要的選項)分類的基礎上,跟風使用扁平化設計,在選項上也沒有做視覺的優化,底下的毛玻璃肌理還對內容產生進一步干擾,這些,無疑都提升了用戶的交互和認知成本。

相對於視覺風格,iOS 7的本質更關注交互層面的內容,「擬真化」與「扁平化」的衝突與中和,背後是一整套完整的設計邏輯。如何用這套設計邏輯為用戶帶來最恰當的體驗才是最關鍵的。當對設計理念有足夠認知時,它留下的是一套嚴謹的生產標準,而不僅是對潮流的跟隨。

出自:Pingwest

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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