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AI 浪尖上的設計師,會(huì )有什么影響?

最近參加了幾個(gè)關(guān)于A(yíng)IGC的設計交流活動(dòng),聽(tīng)到了一些不同領(lǐng)域、不同經(jīng)驗的設計師對AIGC這波浪潮的直接看法??赡艽蠹冶辉钪?、web 3.0這樣的概念玩壞了,還有不少人沒(méi)有真正意識到這次技術(shù)革新會(huì )給人類(lèi)世界帶來(lái)多大的影響和變化,也沒(méi)有意識到自己正處在這波技術(shù)浪潮的風(fēng)口浪尖。

于是我想著(zhù)先用這篇文章整理一下我目前了解到的一些信息,以及截止目前,我對AIGC與設計相關(guān)問(wèn)題的一些觀(guān)點(diǎn)和想法。

我認為在未來(lái)3-5年內,設計領(lǐng)域的工作方式、設計流程以及設計師的能力模型與職能劃分將會(huì )全部完成洗牌。 設計師的知識結構、學(xué)習設計知識的方式、設計分析與調研的方式、使用的設計工具、設計稿的形式以及與產(chǎn)品經(jīng)理和技術(shù)人員的協(xié)作方式,都會(huì )很快會(huì )發(fā)生變革。

一、AI會(huì )做設計嗎?AI什么時(shí)候學(xué)會(huì )做設計

“基于圖像智能生成技術(shù) ,改變傳統的設計模式,在短時(shí)間內完成大量banner圖、海報圖和會(huì )場(chǎng)圖的設計,提高工作效率。用戶(hù)只需任意輸入想達成的風(fēng)格、尺寸,就能代替人工完成素材分析、摳圖、配色等耗時(shí)耗力的設計項目,實(shí)時(shí)生成多套符合要求的設計解決方案?!?/p>

2023年的今天,我們讀到這段文字會(huì )很自然的想到,嗯,這就是AIGC的工作能力,Midjourney為代表的AI在未來(lái)完全可以做到這些。

實(shí)際上,上面這段文字來(lái)自阿里巴巴的一個(gè)名為“鹿班”的產(chǎn)品介紹。鹿班是由阿里巴巴智能設計實(shí)驗室自主研發(fā)的一款設計產(chǎn)品。最早,是阿里巴巴的一名設計師發(fā)起并領(lǐng)帶研發(fā),那時(shí)候是2015年。

“2016年“阿里智能設計平臺”首次服務(wù)雙11,制作了1.7億張商品展示廣告,如果全靠設計師人手來(lái)完成,假設每張圖需要耗時(shí)20分鐘,滿(mǎn)打滿(mǎn)算需要100個(gè)設計師連續做300年?!薄霸?017年雙11中,Luban每秒生成8000張海報,刷新了人們對AI創(chuàng )意能力的認知?!?/p>

那時(shí)候我想,未來(lái)有一天,AI會(huì )真正取代自己身邊的設計師去做banner的。但時(shí)至今日,全中國還有大約百萬(wàn)級別的視覺(jué)設計師在重復著(zhù)與鹿班非常相似的工作。

與鹿班相比,DALL·E 2、Stable Diffusion、 Midjourney三者都是AI圖像生成器??陀^(guān)一點(diǎn)說(shuō),他們是在畫(huà)圖,而鹿班是在做設計。而遺憾的是,2015年阿里“魯班”啟動(dòng)到現在,8年時(shí)間過(guò)去了。鹿班“開(kāi)放”之后并沒(méi)有成為大規模影響視覺(jué)設計產(chǎn)能的AI設計工具。阿里鹿班項目的內部具體細節不得而知,但就鹿班最后的產(chǎn)出物料來(lái)看,猜測可能有兩點(diǎn)問(wèn)題制約了它的進(jìn)一步發(fā)展。

1)品質(zhì)感低:鹿班具備超高效率生成淘寶商品宣傳物料的能力,但生成的結果還是沒(méi)有優(yōu)秀設計師做的好。所以有品質(zhì)要求的商家,或者商品價(jià)格更高的商家都會(huì )自己用自己的設計師來(lái)設計自己的品牌形象和商品宣傳物料。

2)同質(zhì)化:因為設計領(lǐng)域同質(zhì)化嚴重,鹿班從人類(lèi)設計師學(xué)到的東西也非常同質(zhì)化,所以產(chǎn)出的設計物料只能更加同質(zhì)化。這些同質(zhì)化的物料在電商平臺的投放效果會(huì )不斷打折扣。因為大規模同質(zhì)化的東西很難持續吸引用戶(hù)的注意力,也無(wú)法獲得更好的點(diǎn)擊率。

那么鹿班遇到的這兩個(gè)問(wèn)題,DALL·E 2、Stable Diffusion、 Midjourney他們三個(gè)能不能解決呢?

非常能。Midjourney學(xué)習了互聯(lián)網(wǎng)上更為海量的圖像數據,因此可以產(chǎn)出更加豐富多樣的內容。相比之下,鹿班學(xué)習的是視覺(jué)設計師們的產(chǎn)出,主要運用于banner和海報設計。鹿班的DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )將圖片分割成3×3像素的小塊,然后根據設計特征進(jìn)行圖像的識別與生成。而Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E 2學(xué)習的是設計師們的龐大的圖像靈感來(lái)源。這兩者從數據量上來(lái)看存在巨大差異。

Midjourney目前還不能算是“設計”工具。Midjourney的運行方式更像是在做圖像搜索,從龐大的圖像信息源中,不斷的給出我們可能想要的那個(gè)畫(huà)面。這個(gè)過(guò)程帶有很大的隨機性和不確定性。所以我們很難說(shuō)可以用Midjourney來(lái)替代photoshop做設計。這也是為什么美國版權局認為“通過(guò)ChatGPT、Midjourney等AI自動(dòng)生成的作品,不受版權法保護”。

Emad Mostaque是一位才華橫溢且富有的印度人,他開(kāi)源了Stable Diffusion,使任何人都可以下載它并使用模型訓練自己想要的AI。如果讓它學(xué)習二次元漫畫(huà),它就可以生成很好的二次元漫畫(huà)(比如NovelAI);如果讓它學(xué)習建筑效果圖,那么它就可以生成很好的建筑效果圖;如果讓它學(xué)習人類(lèi)歷史上所有的平面海報設計,那么它也就可以按照你的想法生成效果很棒的海報設計;如果我們讓它學(xué)習人類(lèi)歷史上所有優(yōu)秀的UI界面,包括人類(lèi)設計師也會(huì )學(xué)習的behance、Dribbble,以及所有大廠(chǎng)的App界面設計,那么它就可以生成超過(guò)大部分從業(yè)2年的UI設計師的設計作品。

在A(yíng)I的學(xué)習和訓練過(guò)程中,我相信,格式塔原理、平面構成、色彩原理、網(wǎng)格設計、圖標繪制規范以及Apple的HIG、安卓的Material Design、阿里的AntDesign這種系統級的設計規范,所有這些人類(lèi)設計師需要很長(cháng)時(shí)間才可以掌握的設計基礎知識,AI都可以學(xué)會(huì ),并且應用得比大部分設計師要好。

所以,你問(wèn)AI真正學(xué)會(huì )做設計的時(shí)間會(huì )在什么時(shí)候?我只能想到那個(gè)略顯老套的說(shuō)法:

未來(lái),已來(lái)。

二、No need to be a designer

當AI學(xué)會(huì )做設計之后,有一個(gè)顯而易見(jiàn)的問(wèn)題:如果非設計專(zhuān)業(yè)的人可以用AI來(lái)做設計,那么還要設計師做什么?

這個(gè)問(wèn)題的答案也許最早出現在游戲行業(yè):一位游戲開(kāi)發(fā)者表示,他們借助AIGC生成概念圖的時(shí)間,從開(kāi)始到結束,已經(jīng)從3周下降到1小時(shí):減少了120比1。那么利用midjourney來(lái)生成游戲概念圖的人是原畫(huà)師還是游戲策劃?如果原畫(huà)師用AI來(lái)畫(huà)畫(huà),那他還算原畫(huà)師嗎?

靈游坊CEO梁其偉表示,AI繪畫(huà)的真正價(jià)值在于它很可能對美術(shù)需求發(fā)起方的意義,超過(guò)了對美術(shù)執行方的意義?!癆I 能幫助決策者(或甲方)成為更好的決策者(甲方)”

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),騰訊ISUX最近在公眾號上分享了設計師們使用midjourney來(lái)完成運營(yíng)設計的案例。他們用AI生成畫(huà)面之后再稍作處理,配上運營(yíng)文案,設計就完成了。乍看上去好簡(jiǎn)單,設計師的勞動(dòng)被解放了。不過(guò)我們進(jìn)一步想一想,運營(yíng)設計師的核心工作其實(shí)就是那個(gè)“畫(huà)面”,如果這個(gè)畫(huà)面可以更加高效的低成本的生成,那還需要那么多設計師嗎?

如果運營(yíng)經(jīng)理可以用AI來(lái)生成運營(yíng)物料呢?如果產(chǎn)品經(jīng)理可以用AI設計工具來(lái)生成UI呢?那么可能他就不需要給設計團隊提需求,并等待設計師的需求排期了。如果他覺(jué)得哪里不是自己想要的,也不需要花時(shí)間去說(shuō)服固執的設計師,自己直接改了就好了。

2018年Canva正式面向中國市場(chǎng)推出了中文版產(chǎn)品“可畫(huà)”,同時(shí)國內也有“創(chuàng )客貼”這樣的產(chǎn)品上線(xiàn)。理論上,足夠多的、精致的模版是完全可以解決80%的視覺(jué)/平面設計問(wèn)題的,不需要設計師參與也可以完成。

Canva可畫(huà)上面設計模版的設計質(zhì)量已經(jīng)達到了大概70分的標準,創(chuàng )客貼可能質(zhì)量稍低一些,但也能滿(mǎn)足一些小企業(yè)的,或個(gè)人的常見(jiàn)的平面設計需求。

Galileo AI(www.usegalileo.ai )一個(gè)通過(guò)文本描述創(chuàng )建UI設計的智能設計工具,生成的UI設計文件支持 figma 編輯。如果對生成的結果不滿(mǎn)意,那可以在源文件上微調一下。

uizard是一個(gè)智能UI設計工具,在他的主頁(yè)上寫(xiě)著(zhù) “No design experience required!”、“No need to be a designer”、“Design like a pro” 這樣的宣傳語(yǔ)。這個(gè)產(chǎn)品在發(fā)布初期,就定位自己并非專(zhuān)業(yè)設計師的設計工具。用戶(hù)可以把自己手繪的看上去很不“專(zhuān)業(yè)”的線(xiàn)框圖上傳,幾秒鐘后得到一個(gè)規范的UI設計界面。

如果你是一個(gè)創(chuàng )業(yè)者,需要盡可能低成本的創(chuàng )建自己的在線(xiàn)網(wǎng)站或App,你會(huì )選擇將設計和開(kāi)發(fā)外包給乙方咨詢(xún)公司,還是會(huì )自己招聘設計師和程序員完成開(kāi)發(fā)?這兩個(gè)選擇似乎都太貴了,于是現在有了uizard這樣的選擇:也許,你完全可以自己來(lái)完成。

對于 Uizard、Galileo AI等工具生成的效果,許多 UI 設計師可能覺(jué)得并不盡如人意,自己使用 Figma 完全可以做出更好的效果。這沒(méi)錯,人也許可以比AI做的好。就像在東莞工廠(chǎng)打工的工人,得知要被機器人替代之時(shí),可能也會(huì )覺(jué)得機器人做的沒(méi)有自己做的好,這是一種本能的自我保護心態(tài)。

換個(gè)視角來(lái)看,如果你是一家企業(yè)的老板,人工智能的參與直接導致了設計工作效率的大幅提升,AI的工作效率是人類(lèi)設計師工作效率的100倍,但投入的成本大約是雇傭人類(lèi)設計師成本的10%,你會(huì )怎么選擇呢?

在很多公司中,設計師只是幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運營(yíng)經(jīng)理實(shí)現他們的想法的一群人,這種現象并不罕見(jiàn)。他們希望設計師為他們完成他們的想法,以便開(kāi)發(fā)人員可以按照預期的時(shí)間讓自己策劃的功能如期上線(xiàn)。

如果設計師在這種情況下工作,那么他們的工作本質(zhì)上就是工具化和機械化的。由此我們應該很容易理解為什么一種會(huì )出現情緒波動(dòng)、感到疲勞,并且不時(shí)會(huì )出現意外情況的工具,會(huì )被一種更穩定、更高效、更易于管理的工具所取代。就像幾年前人們找你修照片,而現在他們都使用美圖軟件自己修理一樣。這些工具的修圖效果比你之前用PS修理的還要好,而且速度更快。

這是一個(gè)不可阻擋、不可逆轉的趨勢。

未來(lái)會(huì )有更多的 AI 智能設計工具出現,而這些工具已經(jīng)不再只是為了專(zhuān)業(yè)設計師而設計,而是為了不再花錢(qián)雇傭設計師而設計,是為了取代設計師而設計。阿里的鹿班并不是為專(zhuān)業(yè)設計師設計的,而是為淘寶店主設計的。Canva 也不是為專(zhuān)業(yè)設計師設計的,而是為有設計需求但沒(méi)有足夠預算請設計師的人設計的。

雇主(或甲方)愿意花錢(qián)請設計師完成設計任務(wù)的原因是設計師可以幫助他們完成特定的任務(wù)。他們可能不認為在設計師身上的投入是非常值得的。

智能設計工具并非針對專(zhuān)業(yè)設計師而設計,而是為那些有設計需求但非專(zhuān)業(yè)設計師的人而開(kāi)發(fā)。AI 和智能工具并沒(méi)有直接搶設計師的飯碗,而是把一些所謂的“專(zhuān)業(yè)”的事情,變得更加大眾化。

在可見(jiàn)的未來(lái),可能會(huì )有今天提設計需求的人直接來(lái)?yè)寠Z設計師的飯碗。同時(shí),設計師也很有可能會(huì )成為今天提出“設計需求”的那個(gè)人。

三、設計師的哪些能力是AI無(wú)法替代的

1. 審美與品味

隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展,設計師作為“人”的審美與設計品味將更加突顯。

自去年DALL·E發(fā)布以來(lái),許多內容創(chuàng )作者早早地嘗試了它,并持續使用AIGC創(chuàng )作圖像。但我也看到,許多審美品味并不高的人,無(wú)論多么熟練地使用AI工具,創(chuàng )作出來(lái)的內容都帶著(zhù)一點(diǎn)low low的俗氣,即使它們多么精細逼真。審美品味問(wèn)題是無(wú)法掩蓋的,AI也無(wú)法替代他們做出品味更高的選擇,他只會(huì )給你四個(gè)不同的選項。

在A(yíng)I的幫助下,任何人都可以輕松的生成一個(gè)虛擬IP形象,但如何選擇這個(gè)形象的外貌特征,如何賦予這個(gè)IP形象以更動(dòng)人的人設,這就需要設計師們有更加深入的思考判斷和設計品味。

雖然技術(shù)能力在不斷提升,但是AI仍需要接受指令才能完成設計工作。就像整形醫生的手術(shù)技術(shù)再好,審美能力不行那也白搭。AI會(huì )不斷給出很多選項,設計師可以選出其中有較高審美品味的那個(gè)、與品牌氣質(zhì)更符合的那個(gè)。

AIGC出現之前,好的設計師就知道如何從圖庫中選擇合適的素材用到合適的地方,以此來(lái)完成自己的設計項目。AIGC出現之后,同樣還是需要有人來(lái)做正確以及更優(yōu)的設計選擇與設計決策。

2. 解決問(wèn)題的能力

在設計師的能力模型中,解決問(wèn)題是非常重要的一個(gè)方面。設計師通常需要與其他團隊密切合作,通過(guò)討論、調查和分析等方式了解用戶(hù)的需求,并提出解決方案。設計師需要通過(guò)對人類(lèi)行為和需求的深入理解,提出能夠解決實(shí)際問(wèn)題的解決方案。這是 AI 無(wú)法替代的。

3. 設計思維與洞察力

設計思維是指一種以用戶(hù)為中心的、通過(guò)設計解決問(wèn)題的方法。它是一種將設計方法應用于非設計領(lǐng)域的思考方式。

這種思維方式可以幫助設計師更好地理解用戶(hù)需求,提出更好的解決方案,以及更好地與其他團隊協(xié)作。AI 可以通過(guò)處理大量數據來(lái)幫助設計師了解用戶(hù)行為和需求,但是設計思維需要設計師的主觀(guān)能動(dòng)性和創(chuàng )造性,這是 AI 無(wú)法替代的。

AI智能工具可以解放設計師的雙手,同時(shí)更應該解放的是設計師的大腦。在職場(chǎng)中,太多設計師經(jīng)常抱怨自己太忙了太忙了,沒(méi)時(shí)間思考。那現在,AI 將會(huì )把設計師從機械化的工作中解放出來(lái),從而大幅突顯洞察力與創(chuàng )造力的真正價(jià)值。

4. 垂類(lèi)業(yè)務(wù)能力

我認為,設計師應該注重兩個(gè)方面的職業(yè)能力的培養。一方面是專(zhuān)業(yè)能力,另一方面是業(yè)務(wù)能力。很多設計師可能在早期有點(diǎn)偏科,只看重自己的專(zhuān)業(yè)能力提升,不太關(guān)注業(yè)務(wù)。如果持續這樣下去,這會(huì )在大約工作8年以上的時(shí)候,進(jìn)入職業(yè)迷茫期。

業(yè)務(wù)能力就是指設計師對公司所做的業(yè)務(wù)理解清晰,并且具備較全面的業(yè)務(wù)知識,也懂得如何運用設計的方式圍繞公司的業(yè)務(wù)目標來(lái)工作。比如你在一個(gè)O2O公司做了5年,那么對O2O業(yè)務(wù)的線(xiàn)上和線(xiàn)下的業(yè)務(wù)問(wèn)題,也應該有比較全面的信息以及比較深入的理解和思考。

業(yè)務(wù)能力強的設計師,會(huì )給自己建立起比較強的職業(yè)壁壘。也不會(huì )太擔心因為技術(shù)浪潮或者年齡危機之類(lèi)的問(wèn)題就會(huì )導致失業(yè)。

5. 創(chuàng )意和想象力

創(chuàng )意和想象力是設計師最重要的能力之一,這些能力是人工智能無(wú)法替代的。設計師需要在設計中發(fā)揮想象力和創(chuàng )造力,提出獨特的設計方案和創(chuàng )意,以滿(mǎn)足客戶(hù)的需求。

人工智能在設計中的作用是輔助設計師進(jìn)行創(chuàng )意和想象力的發(fā)揮。例如,通過(guò)自動(dòng)生成大量設計方案來(lái)激發(fā)設計師的靈感,或者使用機器學(xué)習技術(shù)來(lái)幫助設計師更好地理解用戶(hù)需求。

但是,真正的創(chuàng )意和想象力是需要人類(lèi)設計師來(lái)發(fā)揮的。設計師需要不斷挑戰自己的思維方式,創(chuàng )造出獨特的設計方案和創(chuàng )意,以滿(mǎn)足客戶(hù)的需求和創(chuàng )造出更好的用戶(hù)體驗。

四、AIGC會(huì )對數字產(chǎn)品設計有哪些影響?

1. 數據驅動(dòng)設計(Data Driven Design)會(huì )得到放大

我知道,很多設計師并不喜歡數據。但Ai可以讓設計方案的產(chǎn)出效率與開(kāi)發(fā)效率大幅提升,那也就意味著(zhù),產(chǎn)品的迭代速度可以變得更快,同時(shí)可以有更多的設計方案進(jìn)行測試。

在這樣的場(chǎng)景下,較多的設計方案中如何選擇一個(gè)更好的?用數據結果做判斷,將會(huì )繼續成為數字產(chǎn)品設計的主流價(jià)值觀(guān)。

2. 懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù),成為全鏈路數字產(chǎn)品設計師的基本要求

上文中提到,設計師的能力分兩個(gè)維度:專(zhuān)業(yè)維度、業(yè)務(wù)維度。業(yè)務(wù)思維和業(yè)務(wù)能力將會(huì )成為AI時(shí)代下設計師被看重的能力。如果不懂業(yè)務(wù),沒(méi)有對業(yè)務(wù)進(jìn)行深入思考的能力,那么對不起,再見(jiàn)。

設計師需要懂技術(shù)的,在15年前,那時(shí)候的網(wǎng)頁(yè)設計師都被要求需要會(huì )寫(xiě)html、CSS,甚至JS。后來(lái)設計職能被不斷細分,到最后,連UI設計師都不太懂前端的實(shí)現方式了,更別提交互設計師了,專(zhuān)職的交互設計師很有可能都沒(méi)有基本的研發(fā)工程與設計系統意識。

AI的介入,成就真正的全鏈路設計師。AI很有可能會(huì )讓事情變得更簡(jiǎn)單一些,公司里的職位變得更單純一些。與前端的協(xié)作變得更簡(jiǎn)單一些。這就需要設計師懂技術(shù)。

UX設計師懂技術(shù),就像平面設計師懂印刷工藝、室內設計師懂建材施工、服裝設計師懂布料剪裁是一樣的。我們有什么理由不懂技術(shù)呢?

3. 產(chǎn)品經(jīng)理與設計師職位的融合

很多有想法的、認真的設計師經(jīng)常與產(chǎn)品經(jīng)理“吵架”,因為在一些設計問(wèn)題上,設計師與產(chǎn)品經(jīng)理有時(shí)候難以達成一致。這倒不是說(shuō)設計師只關(guān)注體驗不關(guān)注業(yè)務(wù),而是同樣一個(gè)問(wèn)題,兩個(gè)職位的人在重復解決。

產(chǎn)品經(jīng)理也要求有交互設計、用戶(hù)研究、競品分析、數據分析等產(chǎn)品設計能力,UX設計師也同樣如此。這難道不是一種資源的重復和浪費嗎?畢竟大家都是在同一個(gè)工作流里工作。

這個(gè)現象已經(jīng)存在了至少10年之久,至今還是很少有公司可以大膽的做出職位改革。相信AI的發(fā)展會(huì )給這兩個(gè)職位的融合帶來(lái)一個(gè)助推力。

在上周 chatGPT-4 的發(fā)布會(huì )上,我們看到了一個(gè)頁(yè)面手繪草稿直接生成html的演示。GPT4這個(gè)超大的多模態(tài)模型,還在以人類(lèi)想象不到的速度進(jìn)化。

不用再懷疑,我們已經(jīng)迎來(lái)了一個(gè)全新的時(shí)代,AI的畫(huà)卷正在逐漸向我們展開(kāi)。

無(wú)論處于何種時(shí)代,設計師們總是不斷嘗試提出更好的方案,來(lái)改善這個(gè)世界大大小小的問(wèn)題。我相信你也是這樣的一位設計師。在A(yíng)IGC的技術(shù)浪潮中,設計師可能是受到影響較早的一群人,也將會(huì )是最早做出改變的一群人,未來(lái),真的需要我們自己去創(chuàng )造了。

所以AI時(shí)代將會(huì )是最好的時(shí)代,還是最壞的時(shí)代?

取決于你的選擇。

本文在Notion AI的幫助下完成。

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