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。
