Color scheme / 配色方案
如何幫助使用者快速識別 AI 功能或內容是一個核心設計問題。顏色作為視覺訊號，已成為幫助使用者區分 AI 和人工輸入的重要工具。雖然尚無統一的顏色標準，但目前紫色和綠色已經成為主流選擇，且漸變色也被廣泛應用。
現有趨勢
紫色是目前使用最廣泛的 AI 功能標識顏色，主要原因包括：
- 現代設計趨勢：受歡迎的美學風格推動了紫色的使用。
- 設計工具影響：早期以設計為中心的 AI 工具（如 Figma 的 Magician 外掛）採用了紫色。
- 色彩差異性：紫色不常見於其他介面元素，但又與常用的藍色相似，帶來熟悉感。
綠色的崛起
綠色作為 ChatGPT 的主要品牌色，也在逐步佔據市場。視覺搭配：綠色和紫色在色輪上是互補色，GitHub 的 AICopilot 就採用了綠色、紫色和藍色的調色盤。
品牌獨立性
部分公司選擇突破主流配色方案，堅持品牌的專屬顏色。
ReWord：其產品中大量使用品牌主色橙色，即便在 AI 功能中也保持一致。
Grammarly：延續品牌的綠色，但結合豐富的圖示設計，使其 AI 功能更顯獨特。
次要趨勢
- 漸變色:漸變色廣泛用於許多 AI 產品中，這不僅與追求現代感的設計趨勢相關，也使介面更具吸引力。
- 谷歌的色彩策略:在其 AI 生成搜尋結果中，不同對話的回答用不同的柔和色調區分。優勢：不僅在對話中提供了視覺分隔，還讓 AI 內容與其他搜尋結果形成對比。
設計細節與變體
- 主流顏色:
- 紫色：廣泛使用，有助於使用者快速識別 AI 功能。
- 綠色：逐步流行，特別適合品牌已有綠色元素的產品。
- 漸變：在吸引視覺關注的同時保持設計現代感。
- 品牌獨立性:在競爭激烈或完全依賴 AI 的產品中，可能需要開發獨特的配色方案，以提升品牌辨識度。
- 配色輔助:使用顏色搭配文字或圖示，進一步提升資訊來源的可辨識性，尤其對色盲使用者更友好。
優勢
- 模式統一:使用紫色等主流配色是向使用者傳達“這是 AI 技術”的簡單方式，有助於提高使用者對技術的信任感和理解度。
- 視覺對比:使用顏色區分 AI 內容和人工內容，或區分不同來源的資訊，可以提高資訊分類的清晰度。例如，谷歌的柔和色調有助於分離對話內容。
潛在風險
- 可訪問性問題:僅靠顏色作為區分訊號可能無法滿足所有使用者，尤其是色盲或有認知障礙的使用者。建議：結合文字或圖示標識，以增強可讀性。
- AI 分級的複雜性:隨著技術的快速發展，僅使用單一顏色可能不足以區分不同型別或階段的 AI。建議：為 Beta 模型或敏感資料生成的結果設計獨特的視覺標識。
- 過度飽和:如果所有產品都採用相同顏色，使用者可能難以區分不同品牌的產品。建議：探索其他配色，同時結合其他 AI 標識元素（如圖示或動畫）。
建議與未來方向
- 增強可識別性:在保持主流顏色的基礎上，結合品牌調性探索新的配色方案。提供清晰的視覺層次，如不同顏色或風格來標識 AI 內容的來源、型別或準確度。
- 多維標識:顏色以外，結合文字提示、動態效果或圖示設計，提升對 AI 功能的識別度。對於高度依賴 AI 的品牌，建立獨特的視覺語言以增強市場差異性。
- 保持使用者友好:保證顏色對不同使用者群體的可訪問性，避免因設計而疏遠部分使用者。定期研究使用者對配色的反應，調整方案以滿足新興需求。
