GreenZ：複雜數位系統的永續 UX 框架
arXiv - Computers and SocietyTrisha Solanki
提出 GreenZ 三層永續 UX 框架，包含數位廢棄分類與 AI 適用決策模型，以降低系統能源消耗與使用者負擔。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
AI Sufficiency Decision Model 先問 AI 是否必要，避免不必要的能源消耗。
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
此模型強調在投入 AI 前先評估其必要性，可顯著降低系統能源與水資源使用，改變設計者對 AI 部署的先入為主觀念。
AI 重點 2
數位廢棄分類揭示八種浪費類型，幫助設計者針對性優化。
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
透過明確分類，設計者能快速定位系統中無效或未被利用的功能，進而優化 UX 與資源配置，提升使用者體驗與永續性。
核心研究發現
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提出八類數位廢棄分類，協助辨識系統中未被使用或未被分析的功能與資料。
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設計 AI Sufficiency Decision Model，先判斷 AI 是否必要，再決定實作方式，避免不必要的能源與水資源消耗。
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框架分為哲學層、運營層與工具層，提供從原則到實務工具的完整導引。
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目前僅理論建構，尚未經驗驗證，已啟動實務專家評審研究以驗證效能。
對教育工作者的啟發
GreenZ 框架提供三層結構，實務工作者可先從哲學層確立永續原則，再利用運營層的五套系統落實具體流程，最後運用工具層的審核工具與決策模型進行持續評估。特別是 AI Sufficiency Decision Model，能在設計初期即判斷 AI 是否必要，避免不必要的資源浪費。數位廢棄分類則可協助團隊快速定位系統中未被使用的功能，針對性優化，減少能源與時間成本。透過這三層互補的方式，組織能在提升使用者體驗的同時，實現更高的永續性與成本效益。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- GreenZ: A Sustainable UX Framework for Complex Digital Systems
- 作者：
- Trisha Solanki
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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