前言

近半年，隨著 ChatGPT 的發(fā)布，人們開始熱議人工智能技術的發(fā)展。尤其是在科技、金融、教育、醫(yī)療等行業(yè)，人工智能的應用已經開始顯現。隨著技術的發(fā)展，人們逐漸認識到人工智能的重要性，越來越多的企業(yè)和機構開始加大對人工智能技術的研發(fā)和應用力度。

近年來，人工智能在創(chuàng)意領域的應用 AIGC 引起了廣泛關注。然而，并非所有人都對其充滿信心。在設計領域，一些人擔心 AIGC 會取代人類設計師的工作。這一擔憂甚至導致了“設計師將被 AI 取代”的流言。在這種情況下，許多設計師感到他們的職業(yè)生涯岌岌可危。

這一切的跡象都表明，如今的AI技術已經開始影響設計師的職場生涯。在這場AI技術與人的博弈中，我們需要思考哪些設計師會第一批受到AI技術的沖擊。同時，AIGC技術也會對設計職場帶來哪些影響？設計師應該如何應對AIGC技術的挑戰(zhàn)？” 我將從設計師的角度出發(fā)，談談AI技術對設計師的影響。

AIGC的定義

AIGC是AI(Generated Content)的縮寫，指利用人工智能技術生成的內容。它也被認為是繼PGC,UGC之后的新型內容生產方式。按照模態(tài)區(qū)分，AIGC又可分為音頻生成、文本生成、圖像生成、視頻生成及圖像、視頻、文本間的跨模態(tài)生成。AI繪畫、AI寫作等都屬于AIGC的具體形式。

AIGC的現狀

被設計界稱為”行業(yè)標準”的Adobe公司，也發(fā)布了對標 Midjourney、Dall-E 和 Stable Diffusion 的AI繪畫生成器 Firefly。

被稱為國內Figma的MasterGo，在2023年3月28日宣布成立 MasterGo AI 實驗室，計劃一期投入 1 億美金，將主要用于 AI 技術研發(fā)和產品升級。

AIGC在設計領域的應用

UI

用戶研究與競品分析

在產品設計初期，設計師往往需要對市場上同類產品進行競品分析，以了解當前設計趨勢和行業(yè)標準。確保設計方案符合最佳實踐，并為項目提供競爭優(yōu)勢。在這個階段，我們可以很好的利用AI，幫助我們提升工作效率。

使用ChatGPT進行了測試，讓它幫助我做一個旅游類app的競品分析，它基本可以整合到市面上的同類型產品，需要你給出分析的方向和內容（如圖所示是我在未經訓練下的提問結果）。

和傳統搜索提供多個相關結果不同，ChatGPT能夠根據多個搜索結果，提供整合后的內容。高效的內容整合能力可以幫助我們在需求理解、案頭研究、競品分析等環(huán)節(jié)更快速地獲得高價值的內容。但在此過程中，特別提醒，注意對ChatGPT答案的真實性和準確性進行判斷、交叉驗證。

產品圖片及圖標生成

當然，Midjourney也可以根據你的描述產品配圖，UI圖標，應用圖標，宣傳插畫等。生成滿意的圖片需要反復的嘗試，用于靈感激發(fā)和提高工作效率來說都是不錯的。

設計方案驗證

完成設計后，需要對設計進行測試和反饋，以確保設計符合用戶需求。這涉及用戶測試、焦點小組或其他形式的反饋機制。借助AIGC，設計師可以很好的用科學理性的方式驗證自己的設計。

visualeyes通過AI量化用戶的注意力，以熱力圖的方式反應當前視覺層次，供設計師判斷是否符合設計預期，以及如何優(yōu)化視覺信息結構。其中紅色區(qū)域代表吸引了最多的注意力，黑色/藍色代表區(qū)域吸引力最少。

向大家推薦一個優(yōu)秀的AIGC應用導航網站——HOTAIGC（https://hotaigc.cn/）。該網站收錄了眾多令人驚艷的AIGC應用，其中也包括了visualeyes網站。

平面設計領域

光線傳媒官宣推出的動畫電影《去你的島》，就是使用AI生成的宣傳海報，圖片的生成使用了Midjourney、Stable Diffusion，以及最新發(fā)行的GPT-4模型。

由設計師給出設計理念與關鍵詞，然后利用ChatGPT來完善指令，再把指令輸入到Midjourney中，生成圖片后根據效果不斷修改指令微調，最后再用Stable Diffusion調整局部效果，一張精美的海報就在設計師和人工智能的通力合作下完成了。

動畫領域

Netflix官方發(fā)布了名為《犬與少年》的動畫短片，整部短片的場景都是由AIGC技術完成，是AIGC技術輔助商業(yè)化動畫片的首支發(fā)行級別作品，具有教科書般的意義，這也代表著我們未來的動畫技術或將面臨著革命性的發(fā)展。

游戲領域

最近，哥本哈根信息技術大學等機構的研究者發(fā)表了一篇論文，介紹了他們如何應用名為 MarioGPT的語言模型從文本生成《超級馬里奧》游戲關卡。MarioGPT生成的關卡中，有很高的比例（88%）在實際中是可以玩的。

紐約大學坦登工程學院等機構的研究者也發(fā)布了一篇主題類似的論文，是利用AIGC生成《推箱子》游戲關卡。

漫畫領域

作者劉言飛語體驗了使用Midjourney生成漫畫《打魚記》，過程雖然有很多困難，但最終在沒有提供任何素材的前提下，完全靠AI生成了漫畫。

AIGC是否會取代設計師？

要回答這個問題，我們先從設計師本身的工作內容來分析。

在日常工作中，設計師的主要職責很大一部分比例是產出設計稿來解決團隊需求。過去制作一張精美的運營圖，往往需要設計師掌握手繪、3D 建模、渲染等多項技法，且通常要耗費幾天到幾周的時間，有些大型項目還需要團隊成員配合才能完成。如今 AI 制圖工具的出現，完全顛覆了傳統的工作方式，無需長年練習專業(yè)技法和學習軟件操作，即使是零基礎的設計師在短時間內也可以產出專業(yè)畫師水平的作品，且效率和內容風格上也有著難以跨越的優(yōu)勢。

可以預料的是，在如今效率為王的職場環(huán)境下，企業(yè)為了控制成本增加營收，勢必不會放過 AI技術帶來的市場紅利。就像工業(yè)時代機器奪走工人的飯碗一樣，未來必然有很大一部分設計工作會被 AIGC 所取代，像商業(yè)插畫、場景渲染、等這類人力和時間成本較高的工作，會更容易受到 AI 技術的影響。

既然終究會被取代，究竟哪些設計師會更容易被職場淘汰？

對于不了解互聯網工作模式的人，想象中的場景可能是：領導將整個設計團隊炒掉，直接讓程序員通過AI 繪圖產出設計稿。雖然不排除個別中小企業(yè)會出現這種情況，但是設計師這個崗位并不僅僅是靠單一的設計能力。

從前期的需求溝通到團隊內產品需求的方向拆解，設計師的護城河永遠不是單一的工具或技法，而是解決問題的能力。那么什么叫解決問題的能力？根據產品要求產出設計稿不叫解決問題，能分析用戶需求，配合團隊完成商業(yè)目標才叫解決問題。會操作軟件不叫解決問題，能利用工具提升效率完成工作才叫解決問題。

從實現目的的角度來看，Midjourney 這類繪圖軟件和其他軟件工具本質上并沒有區(qū)別，都是解決設計需求的手段，脫離了人為操控本身并不能提供價值。而那些優(yōu)先掌握 Midjourney 并應用在工作中的設計師，在完成需求的方法和效率上會遠遠超過其他人，會更容易被市場所接納。

我們再來看看 AI繪圖 的運作原理。目前 AIGC 的主流模型都是基于對抗生成網絡GAN模型和噪音擴散Diffusion模型，用來生成圖像。兩種模型在圖像生成的算法邏輯上有一定區(qū)別，但是都是基于樣本數量和深度學習來達到精準生成圖像的目的。這個過程中并沒有直接憑空創(chuàng)作全新的內容。而是在曾經的歷史數據里總結和提煉經驗，然后憑借概率計算得到最合適的答案，本質上還是在解決曾經已經被其他方式解決過的問題。

創(chuàng)新工場董事長兼首席執(zhí)行官李開復說過：“如果一項工作，它做決策的時間在 5 秒鐘以內，那么大概率是會被人工智能取代的”

AI繪畫技術本身并不能直接取代設計師的全部工作，它存在的意義更多是解決那些重復性高且機械的制圖過程。有了AIGC，我們只需要短時間的指令學習就可以產出高質量的設計作品，查找資料和學習軟件的時間都被省去了，我們可以有更多的時間和精力在設計創(chuàng)意性上去深挖。此外，AIGC還能夠幫助我們解決創(chuàng)意瓶頸，通過多種算法和模板我們可以快速驗證設計想法，產出更多可能性的作品。

AIGC時代下設計師的機會

相較 C4D、Blender 這類需要進行長時間學習和練習的專業(yè)制圖軟件，Midjourney 的使用門檻要低上許多，即使是零基礎的小白在掌握關鍵詞指令后短時間內就能產出大量專業(yè)畫師水平的作品。而這帶給我們設計師更多的啟發(fā)：

原先的技法和軟件的壁壘變得模糊，設計師的就業(yè)賽道被拓寬。對于此前需要經過長期學習、必須具備手繪基礎和熟悉軟件功能才能完成的設計工作，現在其他崗位的設計師同樣可以嘗試。職場上的設計師不必再被限制在創(chuàng)意技法和專業(yè)技能上，我們更多需要思考的是如何提升解決需求的底層能力。

而那些原先掌握專業(yè)技能的設計師可以通過 AIGC 來進一步提升自己的設計水平，從而更好地應對市場需求的變化。

例如原畫設計師可以先繪制線稿來確定作品方向，接著通過 AI 繪圖來刻畫細節(jié)等繁瑣的工作。3D 建模設計師可以使用 AIGC 快速生成模型，再根據項目需求用 C4D 等專業(yè)工具進行修飾。

如今當我們打開 BOSS等求職平臺 搜索 【AI繪畫】，已然多了許多關于 AI 技術的新崗位，這對于一些原本處在職場低谷的設計師來說，也提供了一次彎道超越的機會。每個時代下技術的發(fā)展，必定會對曾經的市場進行一次迭代，但同樣也會產生一批新的崗位。盡快掌握 AI繪畫的技術，可以在AIGC 的時代下更快站穩(wěn)腳跟。

脫離職場環(huán)境來看， AIGC 大大降低了內容制作的成本，給創(chuàng)作者更多發(fā)聲的機會，而作為本身具備傳播屬性的設計師來說，AIGC 的技術對提升個人品牌影響力更是一大助力。只需整理好核心的觀點和素材，通過 AI 技術可以快速生成大批的文章和短視頻內容創(chuàng)作，讓我們更好地傳達自己的品牌理念和思想。

設計師如何應對AIGC？

雖然AIGC在提高設計效率方面有很大的幫助，但它也有一些不足之處。首先，AIGC在生成內容時存在一定的隨機性和不可控性，這可能會導致一些無法預測的結果，需要設計師進行調整和優(yōu)化。其次，AIGC無法完全取代設計師的創(chuàng)意和設計能力，設計師仍需要具備專業(yè)知識和設計技能，才能將AIGC生成的內容進行合理運用和優(yōu)化。

AI無法取代的設計師能力

深入了解業(yè)務能力：設計師需要通過與客戶溝通，深入了解客戶的業(yè)務需求和目標，根據自身經驗及專業(yè)知識提供符合實際需求的設計方案。AI雖然可以通過大數據分析等方式提供一定的市場趨勢和用戶需求的信息，但對于客戶的具體業(yè)務情況，仍需要設計師進行深入的了解和分析。

創(chuàng)意和創(chuàng)新能力：設計師需要具備創(chuàng)意和創(chuàng)新的能力，以便為客戶提供具有針對性和價值的設計方案。創(chuàng)意和創(chuàng)新需要涉及多方面的知識和經驗，包括美學、文化、科技等方面的內容，而這些是AI目前難以完全掌握和應用的。

溝通和協調能力：設計師需要與客戶、項目團隊、開發(fā)人員等多方面進行溝通和合作，推進項目。及時了解客戶需求和反饋，以保證設計方案的實現和落地。

持續(xù)學習|善用工具

在AI時代，設計師需要具備持續(xù)學習的能力，不斷學習新的技術和工具，跟進設計行業(yè)和市場的最新動態(tài)和趨勢，以保持自己的競爭力和創(chuàng)新能力。AI可以取代大量重復性勞動，憑借其分析大量數據、自動執(zhí)行重復性任務和適應用戶行為的能力，讓設計人員能夠專注于更高層次的設計任務。

總結

身為設計師，我們必須適應人工智能輔助設計（AIGC）的出現，并學會與之合作。AIGC作為提高設計效率和質量的有力工具，能夠幫助我們擴展設計視野，創(chuàng)新設計思路。但是，在判斷力、直觀力和真正的創(chuàng)新能力方面，AI仍然無法替代設計師。因此，我們需要與AI緊密合作，保持對設計思考的深度和廣度，將作品提升到一個全新的水平。

AIGC已成為設計師的必備工具之一，它在設計領域的應用越來越廣泛，帶來的變化和影響也越來越明顯。隨著技術的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，我們可以期待更多更強大的AIGC工具的出現，為設計師帶來更多更好的幫助。

因此，我們應該積極掌握AIGC技能，將其運用于日常設計工作中，以提高設計效率和質量。同時，我們也應該不斷關注AIGC技術的發(fā)展動態(tài)，及時更新自己的技能和知識，以應對未來的挑戰(zhàn)。希望本文能夠幫助到廣大設計師朋友們，提高他們的設計水平，更好地應對未來的挑戰(zhàn)。