文：文思敏、張司鈺、任思遠、徐弢、王傑夫、陶紫東、李敘瑾
來源：第一財經YiMagazine（ID：CBNweekly2008）
2023年3月，麻省理工學院媒體實驗室教授John Maeda在《技術中的設計報告》（Design in Tech Report）中提到，88%受訪的設計師認為，視覺設計師被AI取代至少還需要5年或更長時間。他在報告末尾給出的其中一個判斷是，在下一階段，真正地說好“人話”比說好“機器話”更重要。當人工智能、虛擬現實等技術不斷入侵設計，哪些會變，哪些不會？設計師們如何預判自己未來的職能？他們此刻又如何看待生成式AI工具？我們邀請了17位設計師來討論這些問題，並形成了以下10個觀點的總結。
無論如何稱呼這一代生成式AI輸出的作品，設計師們的共識是：它們對於設計師來說都還太初級，並不能成為最終的方案。幾乎所有受訪的設計師都認為，它是未來的大勢所趨，應該以開放的態度“擁抱”技術，但也有個別設計師謹慎觀望。在發明了“設計思維”一詞的美國創新和設計谘詢公司IDEO內部，他們戲稱用AI做出的概念為“犧牲概念”（sacrificial concepts）——更正式的稱呼是“炮灰方案”。從字麵意義就可看出，這些隻需要輸入一些關鍵詞就能生產出的概念不會是最終結果，更多是用在前期調研中。“當我們與目標消費者交談的時候，我們希望他們以更真實的方式做出反應。當他們看到這些概念圖，比如‘這就是你自行車未來的樣子’時，會以更真實的方式回複。否則，人們會傾向於用簡單的是或者否來回答。”IDEO資深交互設計師呂俊超對《第一財經》YiMagazine說。從效率上來講，人工智能大大減少了設計師從想法到執行的延遲。幾乎所有的設計師都同意，AIGC工具可以作為自己在工作中的輔助，除了提供靈感，還能做資料收集、文本處理等繁瑣的工作。在手機遊戲公司Veewo Games創始人楊迅看來，Stable Diffusion就像一個知識麵很廣、特別好用的“實習生”，盡管它目前還沒有太多行業經驗，所以有時候會“聽不懂你在說什麼”。設計師需要經曆多次調整，也就是向“實習生”灌輸盡可能多的行業經驗，最終才能得到想要的東西。楊迅用Stable Diffusion生成的肖像。楊迅用Stable Diffusion測試遊戲場景風 格。黑弓BLACKBOW是一家專門從事特效設計的公司，曾參與北京冬奧會的特效製作。其美術指導熊元昱對《第一財經》雜誌表示，在輔助作圖上，他們會用到一些AIgongju，zaichulediyipilinggantu，shejishinaozhongyoulesiweipengzhuanghouzaigenjulinggantushenhuasheji。biru，zaidongaohuikaimushidechuangzuozhong，shejishimenjiutongguojianlizhongguoshanshuihuadetuxiangkulaishengchengbutongdeshantitezhengheshuiliudongshi，bingyicizuoweichuangzuocankao。“從設計師的角度來講，這些工具的產出更多起到的是提高創作前期工作效率的作用，以更準確地表達創意，所以AI工具的功能更多是作為靈感的激發器。”熊元昱說。不喜歡AIGC的設計師會將它稱為“思維縫合垃圾”——當你輸入兩種不同風格或者場景的關鍵詞，AIGC所做的就是把兩種風格或者場景內容“縫合”在一起。有時候，不同風格之間甚至徹底背離，所以它看起來很“怪異”。但一些設計師會認為，這些縫合方式有時候反而很有意思，可以“刺激到腎上腺素”。設計師們喜歡在藝術世界之外的環境中找尋靈感，創造力的來源之一就在於不同經驗和知識的碰撞。寫生、查閱學術資料和典籍、翻看其他藝術家的作品，都是他們會采用的傳統方式。熊元昱把這些方式稱為“格物致知”，而現在，激發自身創造力的方式可以變成“格AI致知”。AIGC作圖的多變性和隨機性為“靈光乍現”提供了新的思路。藝術家簡明（James Jean）從前是商業畫家，在2008年轉做純藝術創作之前，他曾為美國DC漫畫描繪過多本封麵，近年也為諸如《瞬息全宇宙》這樣異想天開的電影製作海報。在20duosuigangkaishizuoshangyeyishuchuangzuoshi，tabudebuwangfanyuniuyuedegedagonggongtushuguanshoujitupianziliaozuoweicankao。danrujin，yishujiaheshejishixianranbuyongzairucifeijindiyicicitarutushuguandedamen，zaixiantukubianjieditidailezhegeguocheng。yubujiayushediliulantupian、獲取靈感的過程不同的是，簡明認為ChatGPT能在創作者已經知道自己想要什麼時幫忙演繹靈感，例如在自己已經完成繪畫創作、需要為作品寫一段文字描述的時候。服裝設計師方妍楠（Susan Fang）在2022年年底試驗了一張AIGC生sheng成cheng概gai念nian圖tu，在zai這zhe張zhang圖tu裏li，你ni可ke以yi看kan到dao設she計ji師shi新xin鮮xian點dian子zi的de視shi覺jiao呈cheng現xian，但dan如ru果guo仔zai細xi看kan，模mo特te有you著zhe不bu成cheng比bi例li的de身shen型xing，身shen後hou還hai多duo出chu了le一yi隻zhi手shou。這zhe正zheng是shi目mu前qianAIGC繪圖被詬病的地方，直到不久前，Midjourney還難以畫出“手”這樣的身體部位，並且畫麵中經常出現不合邏輯的拚貼組合。方妍楠在2022年年底試驗了一張AI生成概念 圖。第一財經視覺創意團隊曾嚐試了幾次使用AI工具來繪製封麵圖片的方式，在今年4月份的封麵中，為了製作出一個理想的三維機器人形象，設計師們不斷訓練AIGC工具，接近200次出圖後，最終的機器人才達到設計師想要的效果。“這些問題時至今日，絕大部分仍然存在，且因為擴散模型生成圖片原理的局限，多數問題並沒有在源頭上得以解決。”智能設計工具公司即時設計的聯合創始人周凝對《第一財經》YiMagazine說。但他樂觀地認為，一切隻是時間的問題。“通過各式各樣的間接或直接手段，已經有了不錯的綜合解決方案，或達到了近似解決的效果。”事實的確如此，在今年3月發布的Stable Diffusion Reimagine和Midjourney V5中zhong，手shou的de問wen題ti看kan似si已yi經jing被bei解jie決jue。隨sui著zhe數shu據ju量liang的de增zeng加jia，設she計ji師shi們men也ye感gan覺jiao到dao工gong具ju的de智zhi能neng性xing有you了le細xi微wei的de變bian化hua。方fang妍yan楠nan在zai近jin期qi的de合he作zuo項xiang目mu中zhong設she計ji了le一yi個ge秀xiu場chang裝zhuang置zhi。她ta畫hua了le一yi個ge草cao圖tu，並bing把ba描miao述shu詞ci寫xie進jin了le升sheng級ji後hou的deMidjourney，結果讓她感到非常驚喜，“完全按照要求畫出來的，且畫得非常詳細、真實。”這也就是為什麼，幾乎所有設計師都不敢低估未來AIGC的可能性。Gensler建(jian)築(zhu)設(she)計(ji)事(shi)務(wu)所(suo)副(fu)總(zong)裁(cai)兼(jian)上(shang)海(hai)辦(ban)公(gong)室(shi)工(gong)作(zuo)室(shi)總(zong)監(jian)秦(qin)振(zhen)暉(hui)認(ren)為(wei)，科(ke)技(ji)的(de)發(fa)展(zhan)很(hen)多(duo)時(shi)候(hou)是(shi)跳(tiao)躍(yue)式(shi)的(de)發(fa)展(zhan)，在(zai)一(yi)個(ge)階(jie)段(duan)之(zhi)後(hou)，科(ke)技(ji)會(hui)迎(ying)來(lai)一(yi)次(ci)突(tu)破(po)性(xing)的(de)進(jin)展(zhan)。正(zheng)如(ru)印(yin)刷(shua)術(shu)的(de)發(fa)明(ming)那(na)樣(yang)，AIGC也許到了這樣一個臨界點。AIGC工(gong)具(ju)出(chu)圖(tu)的(de)快(kuai)速(su)也(ye)讓(rang)方(fang)妍(yan)楠(nan)感(gan)覺(jiao)到(dao)，好(hao)像(xiang)突(tu)然(ran)不(bu)再(zai)需(xu)要(yao)一(yi)整(zheng)個(ge)團(tuan)隊(dui)的(de)設(she)計(ji)師(shi)，更(geng)多(duo)需(xu)要(yao)的(de)是(shi)可(ke)以(yi)把(ba)草(cao)圖(tu)做(zuo)成(cheng)實(shi)物(wu)的(de)手(shou)工(gong)藝(yi)人(ren)或(huo)者(zhe)在(zai)某(mou)些(xie)技(ji)術(shu)上(shang)更(geng)加(jia)擅(shan)長(chang)的(de)人(ren)。這(zhe)些(xie)人(ren)承(cheng)擔(dan)的(de)更(geng)多(duo)是(shi)把(ba)方(fang)妍(yan)楠(nan)想(xiang)要(yao)的(de)，諸(zhu)如(ru)把(ba)“有未來感的鞋子”做出來——要有能力找工廠，找特別的麵料。此前，方妍楠公司裏的一些外宣稿件都外包給自由撰稿人。在GPT4出來之後，方妍楠嚐試讓工具直接上手寫用於外宣的新聞稿件，比如要求它用時尚雜誌《Vogue》的基調寫作，結果發現它寫得很不錯。與此同時，AI工具也帶來信息分析和原型迭代效率上的提升。“AI可以讓我們在工作的時候從更多樣的視角出發，通過收集詳細的背景信息來解讀各種數據和趨勢，在IDEO，我們已經看到AI有潛力來幫助我們更快地迭代想法。”IDEO合夥人兼亞洲區執行總裁Charles Hayes說。楊迅近期觀察到行業在工作流程中使用AIGC工具的兩極分化態度，一部分公司開始激進地使用AIGC工具，另一部分公司發現暫時沒有工業化方麵的效益，便選擇了拒絕。在楊迅看來，使用AIGC工具是一個回不去的過程，它具有不可逆性。這個過程就像是從使用“小靈通”這樣的功能機跨越到習慣使用智能手機，對大多數人來講，再回到功能機時代會有些困難。“真正用過AIGCgongjushengchengneirong，nihuifaxian，taduinigerendeshengchanzengyishizhishujide，zheduixiaolvshikuayueshideliangjidetisheng。bingqiegenjudangqiandefazhansudu，gongjuyuelaiyuebianjie，xiaolvzengyihaizaibuduankuoda，meiyoushousuodejixiang，zhegeshengchanguochengdetiyanguochengyijingbukenile。”楊迅對《第一財經》YiMagazine說。楊迅判斷，這種變化也會很直觀地影響到未來的商業美術（與圖形設計），即模式化的商業美術（與圖形設計）未來會被AIGC工具取代。在電影製作的視覺效果領域，有AIGC的de強qiang參can與yu後hou，溝gou通tong仍reng然ran是shi非fei常chang重zhong要yao的de環huan節jie。數shu字zi王wang國guo視shi效xiao總zong監jian郭guo旺wang認ren為wei，如ru今jin，在zai理li解jie導dao演yan的de想xiang法fa後hou，視shi效xiao藝yi術shu家jia是shi否fou充chong分fen理li解jie，以yi及ji交jiao給geiAIGC工具作圖與繪製模型時使用的指示詞是否準確、合理將變成一項不可或缺的工作能力。這家公司的代表作包括電影《一步之遙》、美劇《怪奇物語》第四季，以及遊戲《王者榮耀》《和平精英》等。
在《怪奇物語》第四季中，數字王國製作了約350個視效鏡頭。數字王國通過虛擬人技術，將珍妮佛·蘇珊·沃爾特斯變為了綠色巨物。AIGC工具的加入將帶來視效工作流程上的改變。倘若Wonder Studio等軟件可以真正應用到實際工作中，視效藝術家製作部分鏡頭時或許不用再像從前那樣——從跟蹤相機、匹配、動畫、燈光、渲染到合成都一一處理——AIGCgongjujiukeyijiejuezheyiqie。bingqiezaipaisheshi，zhiyaotiqianzuohaozichan，paishexianchangdaoyanjiukeyishishikandaozuizhongdechengxianxiaoguo。zaihouqihuanjie，guowangyuji，gainianshejihuanjiederenyuanshuliangkenenghuixuejian。從cong業ye者zhe的de生sheng存cun狀zhuang態tai還hai與yu行xing業ye的de宏hong觀guan環huan境jing相xiang關guan，低di迷mi的de行xing業ye更geng有you動dong力li淘tao汰tai落luo後hou的de要yao素su。大da界jie機ji器qi人ren科ke技ji有you限xian公gong司si智zhi能neng建jian造zao事shi業ye部bu總zong監jian梁liang喆喆認ren為wei，在zai當dang今jin的de建jian築zhu行xing業ye環huan境jing下xia，提ti高gao設she計ji工gong作zuo能neng效xiao的de輔fu助zhu工gong具ju的de出chu現xian，可ke能neng會hui對dui建jian築zhu師shi就jiu業ye產chan生sheng進jin一yi步bu影ying響xiang。Veewo維持著一支精簡、少有初級崗位的團隊，楊迅稱，團隊成員都屬於技能“比較全能”的協作者。在楊迅看來，基於這種類似於“超級個體”的組織方式，工具的加持會對團隊增益明顯。而對於有人才冗餘機製的大公司來講，人員的調整優化將不可避免。“未來的趨勢是越來越傾向讓靈活的小團隊做更多的事情，比如Midjourney整個團隊一共才11人，OpenAI的團隊也很小。（有更好的工具，雇用更少的人）可能是未來公司的形態。”2023年3月27日，OpenAI與賓夕法尼亞大學共同發布了一篇題為《GPTs are GPTs: 一個關於大語言模型對勞動力市場影響的早期觀察》的論文，其中提到，“對於19%的崗位，至少50%的工作內容會被影響；對於80%的崗位，也至少有10%的工作內容或多或少地受到波及。”作為一位UX設計師，即時設計的王詩雲時刻關注著這些可能會影響到自己的變化。“這zhe篇pian論lun文wen對dui於yu設she計ji師shi的de結jie論lun，從cong反fan饋kui來lai看kan，相xiang差cha比bi較jiao大da，分fen析xi出chu來lai的de結jie果guo也ye相xiang差cha較jiao大da。我wo認ren為wei各ge位wei設she計ji師shi們men可ke以yi花hua更geng多duo的de時shi間jian冷leng靜jing思si考kao，如ru何he利li用yong輔fu助zhu人ren工gong智zhi能neng去qu提ti效xiao，彌mi補bu自zi己ji的de缺que陷xian。”她對《第一財經》YiMagazine說。藝術家之間的差異不僅體現在藝術創作上，還包括構建藝術體係、教學、創建品牌等方麵。當人人都可以成為5秒上手的初階設計師時，美學教育是否還重要？在采訪中，設計師們有不同的見解。在zai教jiao學xue上shang，人ren工gong智zhi能neng工gong具ju和he參can數shu化hua工gong具ju的de不bu斷duan增zeng加jia正zheng在zai倒dao逼bi學xue校xiao調tiao整zheng設she計ji課ke程cheng。數shu字zi藝yi術shu家jia張zhang周zhou捷jie創chuang辦ban了le自zi己ji的de工gong作zuo室shi，將jiang計ji算suan機ji生sheng成cheng設she計ji作zuo為wei探tan索suo方fang向xiang。他ta在zai同tong濟ji大da學xue設she計ji創chuang意yi學xue院yuan開kai設she了le一yi門men叫jiao“參數化設計”的課，其創作現在已經泛參數化，納入了包含數字設計、人工智能設計在內的更多工具。在給學生上課時，張周捷記得，有一個計算機背景的學生希望能選修課程，但擔心沒有繪畫背景會有課業壓力。張周捷給學生的回答是：不會繪畫沒有任何影響，隻要有判斷就行。在張周捷看來，繪畫成了一件不需要有美學和繪畫基礎的事，隻要盡情去創作就已足夠。“美學教育不再是核心能力。”張周捷對《第一財經》YiMagazine說。設計師們普遍認為，除了美學，設計教育還應該有其他的內容。其一，是讓初級設計師們能得出自己獨特的觀點。“剛(gang)開(kai)始(shi)，作(zuo)為(wei)一(yi)名(ming)初(chu)級(ji)設(she)計(ji)師(shi)，即(ji)使(shi)是(shi)在(zai)埃(ai)森(sen)哲(zhe)，公(gong)司(si)對(dui)你(ni)的(de)期(qi)待(dai)也(ye)不(bu)僅(jin)僅(jin)是(shi)項(xiang)目(mu)執(zhi)行(xing)。你(ni)還(hai)需(xu)要(yao)提(ti)煉(lian)出(chu)自(zi)己(ji)成(cheng)長(chang)經(jing)曆(li)中(zhong)獨(du)特(te)的(de)觀(guan)點(dian)，以(yi)及(ji)你(ni)作(zuo)為(wei)人(ren)類(lei)（而非AI或機器）的視角能帶來的獨特經驗。”Jussi Edlund對《第一財經》雜誌說。他是谘詢公司埃森哲Song事業部董事總經理和亞太地區設計負責人，這是一個通過創意和體驗設計來促成客戶業務增長的部門。其二，便是培養設計師的判斷力和決策力。大界智造作為長期與建築師合作的design-build團隊，梁喆總結出建築師與設計師共通的一點，是設計的決策能力。“我(wo)接(jie)觸(chu)到(dao)的(de)眾(zhong)多(duo)優(you)秀(xiu)的(de)建(jian)築(zhu)師(shi)與(yu)設(she)計(ji)師(shi)，他(ta)們(men)突(tu)出(chu)的(de)能(neng)力(li)還(hai)是(shi)在(zai)於(yu)對(dui)事(shi)物(wu)的(de)認(ren)知(zhi)和(he)設(she)計(ji)過(guo)程(cheng)中(zhong)的(de)判(pan)斷(duan)決(jue)策(ce)，並(bing)能(neng)把(ba)清(qing)晰(xi)的(de)且(qie)有(you)說(shuo)服(fu)力(li)的(de)想(xiang)法(fa)推(tui)出(chu)去(qu)。從(cong)設(she)計(ji)到(dao)落(luo)地(di)的(de)過(guo)程(cheng)，在(zai)我(wo)看(kan)來(lai)，還(hai)是(shi)一(yi)個(ge)不(bu)斷(duan)決(jue)策(ce)和(he)作(zuo)選(xuan)擇(ze)的(de)過(guo)程(cheng)。這(zhe)是(shi)AI無法取代的。”buguanzenmeyang，dangshejishimenhuisuzijidezhiyeshengya，jiangshuruhecongchujishejishichengchangweirujinjingyanfengfudeshejizheshi，tamendoutongyi，zhengshibuduanjinglihexuexideguochengzaojiuleziji。伴ban隨sui人ren工gong智zhi能neng成cheng長chang的de新xin一yi代dai設she計ji師shi會hui有you什shen麼me樣yang的de變bian化hua？方fang妍yan楠nan在zai比bi自zi己ji年nian輕qing的de工gong業ye設she計ji師shi朋peng友you身shen上shang看kan到dao了le一yi些xie苗miao頭tou。他ta的de研yan究jiu方fang式shi和he方fang妍yan楠nan不bu一yi樣yang。傳chuan統tong的de方fang式shi是shi大da量liang涉she獵lie知zhi識shi與yu書shu籍ji來lai獲huo取qu靈ling感gan，但dan他ta下xia載zai了le很hen多duo不bu同tong的deApp，甚至有一個專門的Instagram賬號，關注了800多人，大多是非常小眾的設計師。“我原來認為在Instagram上shang做zuo研yan究jiu會hui不bu太tai好hao，感gan覺jiao大da家jia都dou有you一yi樣yang的de審shen美mei。現xian在zai發fa現xian，創chuang意yi者zhe實shi在zai太tai多duo了le，有you一yi些xie創chuang意yi甚shen至zhi超chao乎hu我wo們men現xian實shi世shi界jie的de想xiang象xiang，所suo以yi也ye挺ting受shou啟qi發fa的de。”方妍楠對《第一財經》YiMagazine說。“感覺隨著大家發在網上的東西越來越多，這事也成為一種自然現象。”“如果我是伴隨著人工智能長大的，我的耐心會大大降低。”簡明說。因為一切變得如此簡單，人們可能會過度依賴這項技術。”zaixindegongjushidai，xinjiushejifangshidequbiezaiyu，jisuanjizuizhongyaodegongxianshituokuanleshejishimensuonengxiangdaodejieguo。weici，ouzhougaodengxueyuanshuzihuashejijiaoshou、建築師尼爾·林奇（Neil Leach）在2018年的一篇文章中提出反問，我們是否該重新思考“設計”這個術語？從這一角度來看，計算機給出的一係列潛在選項代替了設計師們給出的單一設計，設計師們所要做的是基於這一係列“結果”篩選、評估、調整。林奇提出的思考是，這一過程是否更應被稱為“搜索”，而非設計？所幸的是，目前，設計師主體性的流失還沒有林奇預想的那麼糟糕。設(she)計(ji)師(shi)的(de)角(jiao)色(se)一(yi)度(du)被(bei)認(ren)為(wei)是(shi)創(chuang)造(zao)者(zhe)，以(yi)創(chuang)造(zao)的(de)角(jiao)度(du)來(lai)構(gou)建(jian)產(chan)品(pin)或(huo)體(ti)驗(yan)的(de)底(di)層(ceng)邏(luo)輯(ji)。但(dan)在(zai)張(zhang)周(zhou)捷(jie)看(kan)來(lai)，他(ta)探(tan)索(suo)的(de)計(ji)算(suan)機(ji)生(sheng)成(cheng)設(she)計(ji)中(zhong)，計(ji)算(suan)機(ji)才(cai)是(shi)設(she)計(ji)師(shi)，自(zi)己(ji)則(ze)是(shi)訓(xun)練(lian)計(ji)算(suan)機(ji)設(she)計(ji)的(de)角(jiao)色(se)，也(ye)兼(jian)顧(gu)培(pei)育(yu)這(zhe)些(xie)計(ji)算(suan)機(ji)設(she)計(ji)成(cheng)果(guo)的(de)工(gong)作(zuo)。直(zhi)到(dao)2022年，計算機可以智能生成之後，他開始研究生物演化規律，調整了自己的角色，向整個創造體係中設定底層演化規則的“造物者”角色邁進，目標是創造新的造物體係。在張周捷看來，在這一邏輯下，設計就變成了“造物——（計算機）生成——培育”的過程。所謂的“培育”，即不斷賦予計算機人性——給一把椅子增加材質、增加內容、增加人文的關懷，讓它根據需要的應用場景強化某一特性，就像在土壤中培育出“無籽西瓜”。看看設計師們使用的詞吧，當說到AIGC工具的時候，他們想象的是自己在“投喂”什麼東西給它。產出的內容最終長成什麼樣子，取決於他們“喂”給AIGC工具什麼。部分設計師認為，AIGC工具的引入會讓他們越來越像“藝術家”一樣工作，這迫使設計師更像是“馴化者”。Midjourney這zhe些xie工gong具ju能neng用yong接jie收shou到dao的de文wen本ben生sheng成cheng圖tu像xiang，但dan它ta們men不bu像xiang人ren類lei那na樣yang理li解jie語yu言yan。在zai一yi些xie情qing況kuang下xia，它ta們men會hui誤wu解jie上shang下xia文wen。選xuan擇ze正zheng確que的de詞ci來lai創chuang造zao想xiang要yao的de東dong西xi是shi個ge技ji術shu活huo。在zai英ying文wen語yu料liao庫ku中zhong，數shu據ju集ji更geng多duo，因yin此ci設she計ji師shi們men會hui用yong英ying文wen來lai指zhi示shiAIGC工具給出想要的結果。在私人的筆記本裏，他們會隨手記錄下一些自己覺得好用的指示詞，比如，look down from above, ray tracing, animation lighting這樣的詞彙和短句。Alexandra Zenner在SPACE10從事創意和策劃工作，她更願意把未來的設計師稱為“策展人”。SPACE10是位於哥本哈根的未來生活實驗室，幾年前，它被瑞典家具公司宜家收購。無論是“藝術家”還是“策展人”，都意味著對概念的深化處理能力以及對創意管理能力的強調，核心原因是因為這些能力是無法被公式化的。在未來，如何才能體現出人類設計師的價值？Hayes認為，設計的價值並不在於對美學的練習，比如某件作品很酷、很高科技或者很美。當然，美學和產品外觀也是重要的，但“這不是一場選美比賽”。IDEO的設計師們認為，設計的價值遠遠超越了美學本身，關鍵在於提出更獨特的問題和更好的問題。“AI可(ke)以(yi)幫(bang)助(zhu)解(jie)決(jue)其(qi)中(zhong)部(bu)分(fen)問(wen)題(ti)，但(dan)不(bu)是(shi)所(suo)有(you)問(wen)題(ti)。設(she)計(ji)有(you)多(duo)個(ge)層(ceng)次(ci)，有(you)其(qi)複(fu)雜(za)性(xing)。如(ru)果(guo)要(yao)做(zuo)更(geng)深(shen)層(ceng)次(ci)的(de)設(she)計(ji)，就(jiu)要(yao)細(xi)致(zhi)地(di)了(le)解(jie)人(ren)們(men)的(de)行(xing)為(wei)方(fang)式(shi)，以(yi)及(ji)沒(mei)有(you)說(shuo)出(chu)來(lai)或(huo)未(wei)被(bei)察(cha)覺(jiao)的(de)需(xu)求(qiu)，那(na)就(jiu)不(bu)隻(zhi)是(shi)作(zuo)一(yi)堆(dui)不(bu)同(tong)的(de)選(xuan)擇(ze)那(na)麼(me)簡(jian)單(dan)。這(zhe)是(shi)AI目前無法做到的。”Hayes對《第一財經》YiMagazine說。Edlund同意Hayes的這一觀點，他認為，設計的本質是解決和創造新事物，理解人們的需求和行為方式，並為他們提供切實有效的解決方案。“這仍然是當前設計中最重要的能力之一。”Edlund說。而(er)要(yao)達(da)到(dao)這(zhe)一(yi)能(neng)力(li)，跨(kua)越(yue)學(xue)科(ke)的(de)能(neng)力(li)顯(xian)得(de)格(ge)外(wai)重(zhong)要(yao)。在(zai)采(cai)訪(fang)中(zhong)，梁(liang)喆(喆)提(ti)到(dao)的(de)另(ling)一(yi)個(ge)判(pan)斷(duan)是(shi)，隨(sui)著(zhe)學(xue)科(ke)邊(bian)界(jie)的(de)消(xiao)融(rong)，未(wei)來(lai)對(dui)複(fu)合(he)型(xing)人(ren)才(cai)的(de)要(yao)求(qiu)會(hui)越(yue)來(lai)越(yue)高(gao)。幾乎所有郭城的藝術作品都在使用技術或討論技術的概念。他認為，在AI的幫助下，設計師的未來可能會有兩種走向——成為AI工人，或者成為當代的“達·芬奇”。自工業革命之後，各個學科發展的速度不斷加快，學科之間的壁壘日益增高。而人的精力和壽命有限，這也使得當代人很難再達到達·芬奇那樣的高度，成為集藝術家、設計師、科學家、工程師多重身份於一身的大師。但在AIGC工具的加持下，情況可能會帶來新的轉機。
郭城在2016年和2017年的“靜物雕塑”“靜物麵具”兩個作品中，使用了早期AIGC算法Google Deepdream來討論創作者的主體性問題，即當AI作為創作者時，所有被觀察的客體都可被看作非人的靜物。在新的時代，鑒於創作的門檻已經大幅度降低，張周捷建議創作者要有自己的核心資產，也就是知識產權。“這需要IP足夠強勢，足夠有影響力，讓很多人都知道。就像一個人創作一件作品，會有人說，這不是模仿畢加索風格的作品嗎？”作為“設計思維”的傳承者，IDEO的設計師們一直以來都在向人們闡清，“設計思維不是一個簡單的線性過程，而是有一套特定的心態、思維和工作方式。”Hayes說。“當(dang)我(wo)們(men)實(shi)地(di)觀(guan)察(cha)人(ren)們(men)，並(bing)試(shi)圖(tu)了(le)解(jie)發(fa)生(sheng)了(le)什(shen)麼(me)的(de)時(shi)候(hou)，我(wo)們(men)不(bu)僅(jin)需(xu)要(yao)能(neng)夠(gou)收(shou)集(ji)數(shu)據(ju)，或(huo)者(zhe)問(wen)他(ta)們(men)問(wen)題(ti)，我(wo)們(men)還(hai)要(yao)真(zhen)正(zheng)看(kan)他(ta)們(men)具(ju)體(ti)如(ru)何(he)生(sheng)活(huo)。我(wo)們(men)的(de)手(shou)藝(yi)，或(huo)者(zhe)說(shuo)我(wo)們(men)工(gong)作(zuo)中(zhong)真(zhen)正(zheng)重(zhong)要(yao)的(de)一(yi)部(bu)分(fen)，其(qi)實(shi)是(shi)去(qu)了(le)解(jie)事(shi)情(qing)背(bei)後(hou)的(de)原(yuan)因(yin)，而(er)不(bu)僅(jin)僅(jin)是(shi)直(zhi)接(jie)呈(cheng)現(xian)聽(ting)到(dao)了(le)什(shen)麼(me)。”Hayes補充說道。設計師們所做的前期調研、分析和溝通工作就是人工智能難以替代的。在某個項目中，Gensler的客戶希望做出工業風的設計，但在長期的溝通後，設計師們發現客戶想要的事實上是“新中式”風格。隻要設計仍然是以人的需求為服務對象，那麼人的複雜性必然會帶來設計的複雜性。“很多時候人們講的話不能從表麵理解，你需要結合經驗，挖掘他們真實的訴求。”秦振暉說。即使是設計項目落地完成之後，設計師也需要回訪，在這個過程中，Gensler的設計師會發現項目在使用過程中發生的問題，並對其修正。比如在The North Face的原型店項目完成後，The North Face在內部安裝了很多感應器，用來做用戶調研，觀察原型店的店鋪設計對吸引消費者駐足能產生多大的影響力。Gensler設計的北京The North Face原型店，在後期回訪中，使用感應器收集數據，觀察原型店的店鋪設計對吸引消費者駐足能產生多大的影響力。“怎麼樣通過對空間的簡單調整提升用戶的體驗，以及空間的使用效率，也是我們設計師需要關注的。”秦振暉說，“設計閉環比以前更加寬泛，涵蓋的是項目的全生命周期，從調研需求，到設計，到施工，再到交付給用戶後看使用後的反饋。”2023年4月，SPACE10舉辦了一個名為“再生未來”（Regenerative Futures）的人工智能設計競賽，鼓勵設計師們用AIGC工具來開發和想象未來的家園。這項競賽的用意在於了解AIGC工具在建築設計領域的潛力。在SPACE10的設計師Georgina McDonald看來，使用建築設計中的生成式AI工具是一種可以加速概念開發的方式，能在不增加高清渲染成本的情況下，創造渲染和環境。Space10使用Midjourney生成的未來房屋的視覺呈現。“在建築和設計軟件中加入人工智能軟件作為插件，我們會看到一個全新的環境——你在設計時可以實時考慮可持續性、健康、安全、材料、所需空氣流動和通風等等因素。就像一個助手，在你設計時就幫你說出來。”McDonald說。這些工具無疑可以幫助設計師節省時間和金錢，但它仍然需要人類的幹預，才能轉化為工程師可使用的機械文件。“在(zai)效(xiao)果(guo)圖(tu)數(shu)字(zi)和(he)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)工(gong)具(ju)之(zhi)外(wai)，對(dui)手(shou)工(gong)藝(yi)和(he)材(cai)料(liao)的(de)調(tiao)查(zha)都(dou)是(shi)不(bu)可(ke)避(bi)免(mian)的(de)，也(ye)是(shi)必(bi)須(xu)的(de)。我(wo)認(ren)為(wei)這(zhe)些(xie)元(yuan)素(su)永(yong)遠(yuan)不(bu)會(hui)被(bei)移(yi)除(chu)，至(zhi)少(shao)在(zai)我(wo)的(de)一(yi)生(sheng)中(zhong)還(hai)不(bu)會(hui)。”梁喆同意McDonald的觀點，在建築業中，目前AIGC工具的應用仍處於以數字信息溝通為基礎的設計環節，到了行業中更複雜的建築生產和施工環節，核心變為實體的材料、工藝、精度、能效等內容，仍然需要投入大量的人力去完成，建築行業在製造端的工業化自動化程度仍然是低的。與生成式AI不同，大界基於人工智能技術開發了建築機器人工業軟件RoBIM，研究工業機器人在智能製造場景下的視覺感知（眼）、運動規劃（手）、場景理解（大腦）的協同閉環係統，以便在麵對建築行業大規模非標定製需求時，能夠實現柔性化的生產和工藝工序的自動優化。設計的終端是製造業，從這個角度來說，從概念設計到實體建築和產品的落地，需要一個漫長的周期。“設計端的數字化水平和BIM軟件使用程度已經較高，但是設計端的三維數據還是沒有辦法直接地驅動生產。”梁喆說。張周捷花費了3年多的時間，將他用計算機算法生成的椅子最終落地，期間，他需要不斷與工廠磨合、優化供應鏈，他還邀請了五六個汽車工業的工程師研究製造和焊接工藝，最終才將椅子做出來。即使是在軟件端，AIGC工具進化的背後也需要足夠前沿的硬件技術的支持。郭旺認為，鑒於專利壁壘在增加，如何彌補國內外硬件差距將麵臨更大的挑戰。時shi裝zhuang界jie長chang期qi苦ku於yu抄chao襲xi問wen題ti。方fang妍yan楠nan稱cheng她ta的de標biao誌zhi性xing設she計ji珠zhu珠zhu包bao等deng在zai互hu聯lian網wang上shang就jiu有you許xu多duo的de抄chao襲xi款kuan式shi，而er在zai大da型xing時shi裝zhuang周zhou上shang，通tong常chang在zai走zou秀xiu之zhi後hou網wang上shang就jiu會hui出chu現xian相xiang似si設she計ji的de產chan品pin。“很多品牌，一看就是某某設計師的風格，即使是AIGC工具操作的，它也隻是按照人的指令在做。這不應該怪罪於技術。”至於在商業設計領域，尤其是遊戲概念圖，由於更容易被算法學習，風格更加趨向一致。從這些例子可以看出，風格的同一性並不是從AIGC工具的興起開始的。事實上，家具設計、室內設計都使用過標準的“網紅風”設計風格。但通過同一設計風格的投喂，AIGC工具能以極其輕易的方式，生產出大量同類型作品。正因如此，風格的趨同性在議題以數量級增長的前提下，成為一個引起設計界重視的話題。設計師有理由擔心AIGC所呈現出的高同質性風格，將帶來大眾普遍的快速厭倦。除非工具本身能不斷地學習和變化。從文本到圖像，呂俊超認為，AIGC工具最大的問題之一是它們存在的“偏見”傾向。這是由於它們使用現有的網絡圖像數據集來產生新的可視化效果，可以說是某種“數據的局限性”。“Midjourney就是一個很好的例子，去年開放測試時我剛就使用它，當時，生成遊戲類畫麵更容易獲得更好的效果，所以圖普遍都是‘科幻小說’的風格。後來隨著版本的更替，我們開始看到很大進步。”呂俊超說，“同質性是一個問題，但隨著數據的增加，產出的內容在發生細微改變，我們在工具的使用上也會更熟練。”即時設計在嚐試用技術來解決風格趨同的問題。“我們在盡量規避用戶行為反饋導致的數據湧現帶來的信息繭房，簡單的說，我們一直都在竭力避免提供的方案陷入審美的同質化。”周凝說。但對大部分設計師來說，他們似乎不太擔心這一點。畢竟，風格隻是設計中很小的一部分，設計有著廣義的內涵，比如材質、創意、功能、技法，甚至個人品牌建設等等。本質來說，AIGC工具的設計的工作方式與人類的工作方式相反。傳chuan統tong工gong作zuo流liu是shi一yi個ge正zheng向xiang設she計ji過guo程cheng。設she計ji師shi解jie讀du需xu求qiu，用yong繪hui圖tu技ji能neng生sheng產chan出chu草cao圖tu來lai表biao達da這zhe些xie解jie讀du，經jing過guo數shu次ci嚐chang試shi並bing確que認ren方fang向xiang後hou，通tong過guo上shang色se增zeng加jia信xin息xi量liang，最zui後hou打da磨mo細xi節jie，生sheng成cheng成cheng品pin。中zhong間jian的de任ren何he一yi個ge步bu驟zhou出chu現xian問wen題ti，設she計ji師shi都dou可ke以yi插cha入ru修xiu改gai。AIGC工具的工作則逆向運轉。人是在不斷思考需求的過程中推進結果的產生，進而形成風格。但AIGC工具從需求（指示詞）中直接推測可能的結果，在人類的不斷反饋中驗證結果與需求的匹配，因而，很難判斷AI對於人類需求的理解是否準確。“它的‘腦子’liyongyousuoyounixiangyaodedongxi，dantabuzhidaonixiangyaodedaodishishenme。suoyi，tagenjunitigongdemohuxinxishuchuletongyongxingjiqiangdanmeiyourenheshijijiazhidejieguo。yangelaishuo，tageinidejieguodoushiduide。nizuihouqishishizaibuduanfansixuqiudetichufangshideguochengzhong，shaixuanchulexiangyaodebanben。”楊迅說，“在這個過程中，由於每個人的溝通能力和對AI原理的理解參差不齊，導致AIGC生產結果的可控性就會很差。就像不善於交流的領導大概率也無法發揮下屬的技能優勢，大概就是這種感覺。”也因此，AIGCkeyimofangxianchengdefengge，dantamuqianhaiwufachuangzaochuxindefengge。zhishijianyuruanjianrucikuaisudegengxinbianhua，weilaihuiruhe，yihoudefenggeheshejihuiruheyanbian，haimeiyourennenggeichudaan。一種可能是，設計的源起將變得更加難以追溯。“創意從哪裏來的？一種風格從哪裏開始？一場藝術運動又從何而來？”McDonald說。“tongchangqingkuangxia，zuixianbeirenmentingdaodeshinaxiezuixiangliangyouzuichijiudeshengyin，tamenzixinqiekuaisu，danzhexieshengyinbingbudaibiaojiushichuangyideqiyuan。zhebingbushiyigexinhuatile。zaimeiyouguiyuedeqingkuangxia，meiyourenkeyichengnuozhexiejishukeyibangzhushidenaxiezaianjingheguduzhongmomogongzuodeyouxiurencaichuwei。”“那(na)麼(me)問(wen)題(ti)就(jiu)變(bian)成(cheng)，一(yi)旦(dan)你(ni)的(de)作(zuo)品(pin)出(chu)現(xian)在(zai)算(suan)法(fa)中(zhong)，它(ta)會(hui)造(zao)就(jiu)你(ni)還(hai)是(shi)毀(hui)了(le)你(ni)？如(ru)果(guo)你(ni)還(hai)沒(mei)有(you)做(zuo)出(chu)成(cheng)績(ji)，或(huo)者(zhe)為(wei)人(ren)所(suo)知(zhi)，也(ye)許(xu)隱(yin)藏(zang)你(ni)的(de)作(zuo)品(pin)是(shi)保(bao)持(chi)獨(du)特(te)性(xing)的(de)唯(wei)一(yi)方(fang)法(fa)。”McDonald對《第一財經》YiMagazine說。
在郭城看來，隨著AIGC的普及，特別是圖像類AIGC的普及，許多“創意”會變得廉價。畢竟隻要動動手指，就可以生成無限多的不同圖像。當AIGC出現之後，機器的創造逼迫人類重新思考“創意”的內涵。網絡上一些“酷炫”作品的評論區會有大量稱讚“太有創意了！”的留言。郭城認為，大眾有一種把“創意”等同於“（創意的）表達”的傾向，而這有些片麵。“其實我們很難分辨‘太有創意了’這個評價，是指這個作品的概念邏輯、結構實現方式、造型語言、材料運用，還是僅僅關於眼前這張圖呈現出的效果。”郭城說。Hayes認為，答案是肯定的，因為在不同曆史階段，對於創造力的定義從來不是一成不變的，它一直在變化。“在英文詞源中，這個詞（creativity）的(de)詞(ci)源(yuan)原(yuan)先(xian)用(yong)於(yu)描(miao)述(shu)神(shen)的(de)屬(shu)性(xing)，到(dao)文(wen)藝(yi)複(fu)興(xing)時(shi)期(qi)，被(bei)賦(fu)予(yu)人(ren)類(lei)的(de)元(yuan)素(su)，意(yi)思(si)是(shi)人(ren)類(lei)可(ke)以(yi)產(chan)生(sheng)驚(jing)人(ren)的(de)想(xiang)法(fa)。再(zai)到(dao)後(hou)來(lai)有(you)了(le)更(geng)多(duo)民(min)主(zhu)化(hua)色(se)彩(cai)，每(mei)個(ge)人(ren)都(dou)可(ke)以(yi)擁(yong)有(you)創(chuang)造(zao)力(li)。”隨著“創意”變得廉價，郭城認為，“什麼是創意”這個問題的答案也逐漸變得清晰起來，“創造出新的關鍵詞，或組織關鍵詞的邏輯，新的未被AIGC數據集囊括的形式（視覺）語言，這些能力在內容生成邏輯同質化的情況下將會愈發重要。”簡明對此表示樂觀，“在任何領域，總會有一小部分人能夠成功，並且能夠完成令人驚歎的工作。也會有大量的人去做非常平庸的工作。我認為AIGC也會如此，因為即使每個人都在使用AIGC工具製作所有這些美麗的圖像，但隻有極少數人製作的圖像會非常棒，從人群中脫穎而出。”值得注意的是，AI繪畫有一個明顯短板，工具本身難以實現情緒遞進。熊元昱舉了藝術家羅斯科的例子。“當你用AI生成羅斯科風格的作品時，你會發現AI生成的畫是冰冷的，沒有情緒遞進的，”熊元昱說。也正是因為如此，我們很容易分辨出AI繪畫與人類創作的不同。“羅斯科的畫麵內容可能就是簡單的色塊，這樣的作品看似容易複刻，但作品的媒介、筆觸和肌理，甚至懸掛畫作的方式都會影響觀眾當下對作品情緒的理解。AI目前還很難搭建起藝術家和觀眾之間交流的橋梁。”在設計師們看來，創意的價值點仍然在商業上。其中，創意消費的內容將在可見的未來更加蓬勃。“創意消費市場也會變得更加多樣化和個性化，比如提示詞工程師、人工智能訓練師等專業性較強的職位成了近期招聘的熱門。”張詩雲說，“此外，AIGC工具也催生出一些普通人能夠勝任的新職業，如AI作圖家、AI敘事員等，接下來或許有更多的新職業將誕生。”“人們會消費更多，也創造更多。所以我們的精力需要轉移到不同的領域去。”簡明說，“就像攝影師擔心攝影毀掉繪畫一樣，而當Photoshop出現，人們認為這將摧毀攝影，它實際上是一種增強。”設計師們要做的，是精進自己的創造力和耐力。McDonald認(ren)為(wei)，創(chuang)造(zao)力(li)源(yuan)於(yu)對(dui)學(xue)習(xi)和(he)體(ti)驗(yan)持(chi)續(xu)的(de)好(hao)奇(qi)心(xin)，它(ta)是(shi)建(jian)立(li)想(xiang)象(xiang)力(li)的(de)基(ji)礎(chu)。每(mei)個(ge)人(ren)都(dou)有(you)創(chuang)造(zao)力(li)，但(dan)表(biao)達(da)的(de)自(zi)由(you)取(qu)決(jue)於(yu)是(shi)否(fou)有(you)發(fa)展(zhan)創(chuang)造(zao)力(li)的(de)環(huan)境(jing)。要(yao)完(wan)成(cheng)創(chuang)造(zao)，仍(reng)然(ran)需(xu)要(yao)研(yan)究(jiu)和(he)忍(ren)耐(nai)，它(ta)不(bu)意(yi)味(wei)著(zhe)按(an)下(xia)一(yi)個(ge)按(an)鈕(niu)就(jiu)大(da)功(gong)告(gao)成(cheng)。“你ni需xu要yao不bu斷duan地di回hui到dao這zhe些xie工gong具ju中zhong去qu，不bu斷duan試shi驗yan，看kan看kan以yi前qian沒mei有you嚐chang試shi過guo什shen麼me，是shi否fou能neng做zuo些xie什shen麼me達da成cheng一yi個ge新xin的de結jie果guo。大da量liang的de努nu力li和he試shi錯cuo仍reng然ran是shi必bi要yao的de，盡jin管guan這zhe些xie工gong具ju的de能neng力li很hen瘋feng狂kuang，我wo們men仍reng然ran需xu要yao毅yi力li和he想xiang象xiang力li來lai超chao越yue這zhe些xie表biao麵mian。畢bi竟jing每mei個ge人ren都dou在zai使shi用yong它ta。”
近期，在麵向侵權訴訟的一份聲明中，Stable Difussion辨駁稱AIGC藝術工具的基礎是數十億圖像的訓練。每張圖片並不是幾個標記，而是數百萬個像素，每個像素中又包含字節。“你無法將數百萬像素的圖像可逆地壓縮成一個字節的信息”，這家公司在聲明中說。其給出的辯詞是，人工智能生成的圖像可以被認為具有足夠的變革性，不會違反版權法。“版權保護是有明確界定的，即作品的相似度。隻不過在AIGC到來的時候，相似度的界限被模糊了，你可以說它‘從宏觀上看’非常不相似，但你也可以說它‘從微觀手法看’非常相似。這取決於AI的‘擬合程度’。”楊迅說。他表示自己對AIGCgongjudebanquanchizhonglitaidu，renweijishubenshenmeiyouwenti，danshifanduishiyongderenzaimeiyoushouquandeqingkuangxiasuiyiliyongbierenduyoudelaodongchengguolaichuangjianmoxing，yejiushixinghuashuode“煉丹”。他認為，“煉丹”本質上是一種對稀缺資源的無序擴產導致原始資源價值被稀釋的過程，“煉丹者”在其中受益，原作者的價值被稀釋。相較於“寡不敵眾”的藝術家們，圖庫公司似乎更有動力推動訴訟，它們受到的利益損害並不亞於創作者。實際上，庫存圖片網站Getty Images對Stable Difussion提出訴訟的指控就包括侵犯版權和違反網站服務條款。在接受媒體采訪時，Getty Images首席執行官Craig Peters稱，他們並不是在尋求經濟補償，也對阻止AIGC藝術工具的開發不感興趣，隻是希望能在法律上明確創作者和公司的權利，“創造一種新的法律現狀”。“大批量數據的產出，要解決版權問題就變得更難。之前沒解決的問題，現在AIGC出來就能解決了嗎？”戴喆駿說，他曾經有過一些封麵被抄襲的煩惱。不僅僅是侵犯數據集裏作品版權的問題，AIGC生產出來之後，它的知識產權保護又該怎麼算？“人工智能生成的東西不受專利保護，並且自我IP的建立也很難，既然不受專利保護，那相當於做了一場夢。”張周捷對《第一財經》YiMagazine說。目mu前qian創chuang作zuo者zhe們men麵mian臨lin的de狀zhuang況kuang是shi，立li法fa跟gen不bu上shang技ji術shu的de快kuai速su發fa展zhan。畢bi竟jing立li法fa者zhe和he監jian管guan者zhe很hen難nan在zai短duan時shi間jian內nei徹che底di弄nong明ming白bai新xin的de技ji術shu，企qi業ye也ye會hui以yi中zhong美mei技ji術shu競jing爭zheng為wei理li由you，拖tuo延yan監jian管guan的de到dao來lai時shi刻ke。除了立法跟不上生產力變更的節奏，版權保護背後涉及的各類金融、投資和政治問題也讓版權問題成為一團亂麻，短時間內難以厘清。“我們也許需要考慮如何管理、分組和保護。它實際上可能導致更少的共享和更多的私密性。”McDonald說。McDonald建議應該給編程者頒發許可證，就像司機應當取得駕照那樣。“當涉及數據和編程時，AIGCbeihouderenshishui？tamendejiazhiguanshishenme？wobushishuozheyinggaichengweizhengzhiwenti，ershiwojianxinshijieshangyinggaiyoubianchengxukezheng。naxiezhengzaiweiwomendeshenghuohejiaohubianchengderen，womenshenzhiwufageitamenyigeluliandejihui……那樣就成了烏托邦的現實了。”McDonald說。“就像駕駛要有駕駛執照，醫生有行醫執照，你的工作倫理和道德需要符合相關要求，將社區、健康和可持續性放在首位，這是真正承擔責任的方式。”2019年，IDEO就發布了一份AI道德指南，在文章中，他們稱是受到AI Now、Data&Society等組織的啟發。IDEO期望的是，不要等別人來製定規則，設計師應該成為有原則的設計實踐者。“認識到它的局限性，不要以為它能解決一切問題。要以道德和負責任的方式設計未來，這是我認為我們目前能做到的最好的事情。”IDEO的指南包含四條原則：數據不是真理、不要預設人工智能的可取性、尊重隱私和集體利益，以及人工智能的非預期後果會是設計的機會。在剛剛過去的米蘭設計周上，SPACE10舉辦了一場工作坊，主題是“生成式AI在設計中的潛力”。在研討中，他們向與會者拋出這樣一個問題：當算法不隻是生成的，而是就以這種方式思考，充當你的工具和創意合作夥伴，會怎麼樣？不過被問到生成式AI會對未來的居家設計產生什麼影響時，McDonald認為，現在談論這個問題還為時過早，因為一切都在變化之中，並且這個變化的進展如此之快。
在2023年米蘭設計周上，SPACE10使用宜家1970年代的目錄圖片，來訓練自定義人工智能模型，生成了一係列有新型功能的複古外觀產品。事實上，在這一批火熱的生成式AI之外，上一代人工智能設計仍然在以其精準性吸引toB的公司。門檻低、麵向大眾的AI生成並非唯一的人工智能通道。比如大界機器人正在試驗的機器人自動化；或者是Gensler考慮做的一個非正式的計算機輔助設計軟件，它可以幫助設計人員快速生成辦公空間的平麵，在輸入辦公桌長寬、人數等等參數之後，可以在軟件上迅速給出平麵的排布。“如果有人工智能，就可以監控所有辦公空間的使用狀況，它會告訴你，這個空間的使用效率是10%，如果租金是10塊錢一天，那麼每天有9塊錢是浪費的。這樣我們就能夠對空間作出更多調整。”秦振暉說。danwulunruhe，zhangzhoujierenwei，weirengongzhinengjianliyigetixishibiyaode。tajiangtixileibiweibitebichushifaxingshidebaipishu，jiuxiangzaowuzhuduishengwutixizuodesheding。“得有一個綱領，造出的物種是什麼東西，它的種群數量是什麼樣的，有沒有競爭力，它在未來的演化會是什麼樣的，等等。”
一切認為AI將擁有意識並提供更好的設計服務，又或者認為AI沒有意識，所以遠不能企及人類的設計水平的觀點，引領我們來到一個更終極的哲學問題。AI應該有意識嗎？如果它有，就會像科幻電影《2001太空漫遊》中的哈爾那樣。屆時我們該如何看待人類自身的存在呢？因此，《第一財經》YiMagazine拋給了采訪對象一個假設的思考題：不考慮任何其他的環境因素，當你是唯一一個知道AI智慧體的人類，你跟它待在一個封閉的房間裏時，你會怎麼做？“如果不以人類中心主義的方式來思考，那麼，我們是否可以僅通過相似的表現形式，就判定算法是否具有與人相近的‘意識’是不合邏輯的，也沒有必要。”郭城說。這也凸顯了人類自身的狂妄自大。不管是對AI還是對自然。王詩雲說她會像自己喜歡的電影《普羅米修斯》裏那樣，“就像巨人第一次看到人類、感受到人類的智慧，我會表現出一樣的驚歎。”秦振暉表示，“我突然反應出來的是《三體》裏的一句話，‘不要回答。’”Charles Hayes說：“我會告訴它讓大家都能用AI，否則我會威脅稱要拔掉它的電源。”
' fill='%23FFFFFF'%3E%3Crect x='249' y='126' width='1' height='1'%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
評論