瞧瞧海外大厂B端设计系统的AI组件，真的不太一样

主要观点总结

文章介绍了三个开源设计系统GitLab-Pajamas、IBM-Carbon和Twilio-Paste在AI设计组件方面的实践。文章还讨论了这些设计系统在帮助用户理解和信任AI功能方面的努力，并指出了其存在的问题和改进空间。此外，文章还提到了微软和谷歌的产品中越来越多的集成AI功能，但相应的设计模式尚未体现在其设计系统中。

关键观点总结

关键观点1: GitLab-Pajamas的设计系统通过名为 “GitLab Duo” 的视觉标识来传达AI功能的存在及其边界，并强调伦理性与透明性。

该设计系统使用 “由 AI ” 的格式来标记AI生成的内容，帮助用户理解和信任AI系统。

关键观点2: IBM-Carbon拥有一个完善的AI使用文档，包括面向AI的部分——“Carbon for AI”，它涵盖了组件、设计模式和指南，帮助用户识别AI生成的内容。

Carbon for AI为相关组件添加了蓝色光晕和渐变效果以突出AI的存在。

关键观点3: Twilio-Paste提供了关于在用户体验中使用AI的通用文档和一些可用的组件，强调允许用户比较AI输出和当前体验，并处理潜在的错误和风险。

Paste建议赋予用户审查、撤销AI输出，控制数据来源以及提供反馈的能力。

关键观点4: 目前微软和谷歌的产品中集成了越来越多的AI功能，但相应的设计模式尚未体现在其设计系统Material和Fluent之中。

开源设计系统需要完善与AI的交互模式，以帮助用户理解和信任AI功能。

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