2024-11-1 藍(lán)藍(lán)小助手 行業(yè)趨勢
自2022年下半年開始，席卷而來的AIGC對設(shè)計工作者帶來不小的沖擊，設(shè)計本是一個“GC”生產(chǎn)內(nèi)容的崗位，AI生產(chǎn)內(nèi)容有什么不同？
如何理解一波浪潮的發(fā)生邏輯及影響，如何用好AI工具幫助我們生產(chǎn)內(nèi)容，是群核設(shè)計團(tuán)隊的新課題。目前有了一定的成果和觀點，今天跟大家一起分享與交流。
現(xiàn)如今AI火熱體現(xiàn)在3個方面：
（Gartner每年都會盤點新技術(shù)處在哪個階段，分起步、期望膨脹、破滅、發(fā)展幾個階段，以此幫助判斷科技產(chǎn)業(yè)未來走勢）
去年9月份，「Gartner」就預(yù)測生成式AI已經(jīng)進(jìn)入期望膨脹高位，到2023年8月「Gartner」剛發(fā)布人工智能技術(shù)成熟度曲線，生成式AI從技術(shù)萌芽期到技術(shù)膨脹期的頂峰，跟過去一段時間AI在學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、資本領(lǐng)域的爆火完全呼應(yīng)。
另一方面，Gartner預(yù)計AIGC未來5年會是預(yù)期破滅的時段，這是任何一項新技術(shù)成熟發(fā)展的必經(jīng)之路，也可以理解是AI技術(shù)融入現(xiàn)實的開始。
硬件、云平臺（模型層）、智能應(yīng)用、應(yīng)用分發(fā)構(gòu)成了AI整個產(chǎn)業(yè)鏈條，站在產(chǎn)業(yè)格局的角度看，算力很重要、硬件卻并非關(guān)鍵。
這輪變革最大的機(jī)會在應(yīng)用層面，所以大量涌現(xiàn)出智能應(yīng)用，比如ChatGPT、Midjourney；以及各行各業(yè)基于大模型對AI能力接入，提升自己產(chǎn)品力或服務(wù)能力。
生成式AI并不是剛出現(xiàn)，這一輪爆火，除了訓(xùn)練參數(shù)的質(zhì)變，還有一個原因是是“可控度”，即在多個應(yīng)用領(lǐng)域局部、初步思維上可控，AI可以從隨機(jī)到可控的生成，才有了更多可用的場景，也是這一輪技術(shù)變革關(guān)鍵原因。
從GPT-3.5到GPT-4，生成式AI的邏輯推理能力顯著提高。擁有強(qiáng)大的分析能力（如從文章中提取數(shù)據(jù)，總結(jié)趨勢），控制能力（如將人類語言轉(zhuǎn)化成復(fù)雜系統(tǒng)控制指令）和初步的邏輯推理能力（如解答簡單的數(shù)學(xué)、邏輯題）。可生成的文本內(nèi)容也擴(kuò)展到數(shù)據(jù)、表格、代碼、指令序列、工作流或工具鏈等結(jié)構(gòu)化文本。這直接引發(fā)一大批以Copilot為特征的新工具爆發(fā)。
內(nèi)容創(chuàng)建工具是生成式AI落地最直接也最快捷的場景。隨著生成式AI可控性的提升，內(nèi)容創(chuàng)建任務(wù)會從文本、圖片創(chuàng)建，過渡到視頻、3D、動畫等，讓設(shè)計從業(yè)者有了更多“創(chuàng)作團(tuán)隊”。
市場的期望膨脹、面向用戶的智能應(yīng)用爆發(fā)、內(nèi)容生成可控性的提升，在產(chǎn)業(yè)變革的漩渦中，以內(nèi)容生產(chǎn)謀生的設(shè)計師，我們需要了解AIGC到底對設(shè)計行業(yè)產(chǎn)生了什么影響，到底替代到什么程度了，設(shè)計師該如何應(yīng)對？下面重點聊下這幾個話題。
影響體現(xiàn)在3個方面：
設(shè)計越來越平民化，對設(shè)計要求不高的個人、團(tuán)隊、組織將可以靠自己“完成設(shè)計”，拿到產(chǎn)物，某種程度上講，這部分中低端設(shè)計需求工作被變少了。
自人工智能出現(xiàn)以來，替代的聲音一直是熱度話題，技術(shù)的變革都有兩面性，對于AIGC發(fā)展，到底是替代還是增強(qiáng)設(shè)計？
替代和增強(qiáng)是兩個不同概念， 以汽車市場為例：電車與油車市場是替代關(guān)系，但自動駕駛則是增強(qiáng)的作用，油車、電車都可以擁有自動駕駛，都可以起到增強(qiáng)的作用，之所以目前電車自動駕駛做的比較好是因為作為新的物種巔峰傳統(tǒng)市場需要多方位的優(yōu)勢。
有個有趣的現(xiàn)象，不管是什么崗位，外界對AI的應(yīng)用程度，總比行業(yè)從業(yè)者要“樂觀”很多，比如UI、前端崗位，感覺已經(jīng)不太需要他們參與了。
實際在真實的商業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，職業(yè)完全替代還不夠明顯，但崗位工作的滲透是在進(jìn)行的，以UI和創(chuàng)意來舉例：比如設(shè)計師可以通過Stable Diffusion、Midjourney來生成配圖、圖標(biāo)、以及方案的初步原型，然后再進(jìn)行精細(xì)化設(shè)計。
下圖是設(shè)計團(tuán)隊的典型場景，我們用AI結(jié)合各設(shè)計環(huán)節(jié)進(jìn)行試驗，初步得出一些典型場景中的應(yīng)用及可應(yīng)用的程度，后續(xù)我們將以案例形式分享主要環(huán)節(jié)的應(yīng)用成果，暫不贅述。
對內(nèi)容生產(chǎn)的設(shè)計師來說，AIGC產(chǎn)品可以作為一種創(chuàng)作工具來豐富設(shè)計手段，加速設(shè)計 OR 提升設(shè)計質(zhì)量，以Midjourney生成素材為例：
相比C4D做一個素材，可以大大提升出圖效率，這種與AI協(xié)作的形態(tài)，市面上也是最多的，本質(zhì)是增強(qiáng)設(shè)計師產(chǎn)出的效率。
界面交互的需求繁榮得益于圖形交互的興起和市場的發(fā)展，從CLI（命令行）→GUI（圖形交互）→LUI（自然語言交互），對設(shè)計服務(wù)的要求自然不同：
CLI時代，不需要畫圖的交互，特定人群用特定命令與電腦進(jìn)行交互；
GUI時代，圖形的準(zhǔn)確性、吸引力能直接影響業(yè)務(wù)效果（流量、轉(zhuǎn)化、收入等），尤其是消費(fèi)類產(chǎn)品；
LUI時代，對圖形需求變少，可能又會遇到新的交互形態(tài)與需求，如多模態(tài)交互、用戶情緒設(shè)計與引導(dǎo)等等。
現(xiàn)在生成式AI產(chǎn)品，文生文、文生圖，多見的交互形態(tài)就是一個輸入框、一個語音輸入按鈕，即一個入口可完成“幾乎所有的任務(wù)”。
原本完成這些任務(wù)需要UI、前端大量的頁面、彈窗等交互流轉(zhuǎn)，現(xiàn)在直接繞過了這些復(fù)雜的界面環(huán)節(jié)，如果語音能直接作為直接輸入的方式，連“輸入框”都不需要了，用戶自然對話就可以完成任務(wù)，對“界面交互”從業(yè)者來說總需求量就變少了。
可能有人會問：各公司都在開發(fā)和迭代AI工具，市場需求不是增多了嗎？
這里以SaaS公司為例：
短期內(nèi)，各個軟件開發(fā)公司都是以SaaS上生長AI功能為主，本質(zhì)還是加功能的邏輯，AI只是一個沒有顛覆和替代原產(chǎn)品形態(tài)的附加功能，或者是Copilot。
長期看，除了SaaS+AI，AI改變行業(yè)的可能性，大概率未來大量在AI上生長SaaS，那將更大程度上沖擊著從業(yè)者的原有工作范式，圖形界面工作者可能會需要轉(zhuǎn)型為AI交互、AI多模態(tài)交互定義者（可能），總體需求可能變少。
更有甚者認(rèn)為，某些SaaS業(yè)務(wù)在人工智能時代“Software as a Service”中的“Software”不一定存在，Service的提供形態(tài)將會多樣化或“弱界面化”，這樣對應(yīng)原工作形態(tài)的從業(yè)者，將會帶來不小的沖擊。
真正在實踐使用AI工具的過程中可以發(fā)現(xiàn)，目前的AI強(qiáng)大但不完美，準(zhǔn)確的說現(xiàn)在的AI產(chǎn)品在很多場景都會出問題或者說“不如人”，但我們需要用它“超出人”擅長領(lǐng)域，也需要知道和規(guī)避它的短板。
設(shè)計師主要打交道的信息載體為圖形和文本，下面主要對圖形類、文本類做分析和應(yīng)用探索。
越具象越復(fù)雜，效果越好：
圖形生成類的AI目前有明星產(chǎn)品Midjourney、Stable diffusion、Dall E等，基于大模型通過文生圖、圖生圖的方式，得到結(jié)果。
在生成的圖片時，越具象AI表現(xiàn)越好，因為具象可以通過很多關(guān)鍵特征去描述它，越抽象越難描述。
不考慮思考過程時間消耗，將人工手繪和AI繪制對比，AI可能無法穩(wěn)定的繪制靠左的相機(jī)圖形，但可以很快、較穩(wěn)定的繪制右邊的相機(jī)，而人去繪制右邊相機(jī)可能需要至少一天時間，還不一定有AI效果好。
所以現(xiàn)在市面上用AI做設(shè)計都是比較復(fù)雜的圖形，比如人物角色、動物、3D物件等。
引申話題：從降低設(shè)計門檻，替代部分設(shè)計工作來講，前些年模板式設(shè)計也很火，從出圖的角度考慮，生成式AI與模板式設(shè)計，哪個好，選哪個？
如果不畫圖就快速的產(chǎn)出，模板式設(shè)計與生成式AI出圖是擺在面前的兩種選擇，模板式設(shè)計不算AI，可以當(dāng)做“智能產(chǎn)出”，到底哪個好，核心差異在哪？
僅討論目前的產(chǎn)品，模板式設(shè)計是非專業(yè)設(shè)計師的生產(chǎn)工具，生成式AI工具是專業(yè)設(shè)計師的“外掛”武器。
模板式設(shè)計雖然在類型上、自由度上容易局限，但上手難度低，可以直接拿到產(chǎn)物全部，不需要再次的圖片拼接與再處理，對于非專業(yè)人士還是非常友好的，因此模板式設(shè)計在AI沖擊下，仍有市場。
對于專業(yè)類設(shè)計師，尤其是對產(chǎn)出要求比較高的場景，模板式設(shè)計可用之處較少，反而生成式設(shè)計能幫助設(shè)計師在靈感和方案可能性的探索上提供內(nèi)容，如Stable diffusion、Midjourney。
結(jié)合設(shè)計場景，利用大語言模型分析、推理、總結(jié)能力，可以輔助設(shè)計完成內(nèi)容總結(jié)、報告內(nèi)容提煉、知識解讀、內(nèi)容續(xù)寫、創(chuàng)意發(fā)散與腦暴等場景。除此之外，市面上不少基于大語言模型，結(jié)合原本的產(chǎn)品能力，讓產(chǎn)品更智能的智能應(yīng)用：
界面設(shè)計中的AI主要有幾種：
這里主要聊下界面生成，因為后兩者在場景痛點或創(chuàng)新顛覆性上相對弱一點。
市面上有UIzard、Galileo、即時設(shè)計、Figma等界面設(shè)計工具增加了AI生成界面能力。目前看到的案例能嘗試生成一些高度通用的頁面，如Onboarding page和Delivery app。
不考慮“只是體驗下這個功能而已的情況”，目前界面類的產(chǎn)品難以融入到設(shè)計流程里，主要原因是生成結(jié)果不穩(wěn)定。
生成的飛機(jī)稿對于設(shè)計來說增益還不顯著，真正扎根業(yè)務(wù)的界面設(shè)計師缺的也不是飛機(jī)稿、過程稿。市面上界面設(shè)計已經(jīng)足夠的類型化和模式化，我們?nèi)粘？梢詮拇罅康陌咐龓熳鲈O(shè)計抉擇。
對于業(yè)務(wù)非常垂直，目前界面生成的AI也缺乏領(lǐng)域知識，不過相信只是時間問題，將來規(guī)則的成熟也將更大概率的來補(bǔ)充、或替代部分界面設(shè)計的工作。
因為界面設(shè)計在各行業(yè)、各企業(yè)中始終在朝著規(guī)則化、結(jié)構(gòu)化、系統(tǒng)化的方向發(fā)展，未來將企業(yè)各自定義的設(shè)計系統(tǒng)喂給AI，基于偏好的生成結(jié)果，已經(jīng)有團(tuán)隊在研究和試驗了，如果可以成熟推向市面，對于界面設(shè)計來說還是非常值得期待的。
其實目前設(shè)計團(tuán)隊或設(shè)計行業(yè)與AI的關(guān)系，可以歸納為3種形態(tài)：
這里不涉及設(shè)計作為UI、UX接相關(guān)AI業(yè)務(wù)需求的場景，目前主要的關(guān)系是用AI工具輔助設(shè)計，設(shè)計驅(qū)動研發(fā)AI賦能業(yè)務(wù)在部分大廠有，非常稀缺，設(shè)計SaaS賦能行業(yè)總體來講玩家數(shù)量有限，這里不再贅述。
目前的AI產(chǎn)品在創(chuàng)意設(shè)計、文本類場景可以找到比較成熟的落地可行性，設(shè)計能有效的結(jié)合到內(nèi)容生產(chǎn)過程中去。
從今年三四月份開始，全行業(yè)AI替代的聲音讓設(shè)計師的焦慮也前所未有，AI時代我們需要怎么看、怎么入局？
作為設(shè)計師，我覺得可以從設(shè)計服務(wù)、歷史發(fā)展的角度來理解和順應(yīng)這一輪技術(shù)的變革，更清晰的了解發(fā)展趨勢、危與機(jī)。
從歷史角度來看，設(shè)計是服務(wù)于科技和社會進(jìn)步的，每一次技術(shù)的發(fā)展社會的變革，勢必帶來設(shè)計形態(tài)的改變，從兩次工業(yè)革命到信息化、智能化時代，每個周期內(nèi)都會衍生出新的危和機(jī)。
AI時代，生成內(nèi)容讓創(chuàng)意有了更多可能性，在設(shè)計領(lǐng)域?qū)⒖赡茉?1世紀(jì)造就下一個“包豪斯”。包豪斯讓工業(yè)現(xiàn)代化的技術(shù)與藝術(shù)融合，創(chuàng)造了把藝術(shù)和商業(yè)相結(jié)合的新模式，如今AI作為新技術(shù)為創(chuàng)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶來的創(chuàng)意生產(chǎn)力也將是前所未有的。
從信息交互的發(fā)展看，設(shè)計作為一種崗位，服務(wù)于商業(yè)在科技發(fā)展的不同時期，以平面設(shè)計為例，對設(shè)計師有著不同的要求：
在印刷時代對手頭版式功夫有較高的要求；
在圖形交互軟件時代，對圖形的抽象與軟件基礎(chǔ)表達(dá)有新的技能訴求；在上世紀(jì)9z年代，在硅谷如果有人熟練Photoshop，都可以直接創(chuàng)業(yè)或成為非常稀缺的人才。
在互聯(lián)網(wǎng)興起，門戶、信息爆炸時代，對信息的傳播、呈現(xiàn)有新的要求，在技法的表現(xiàn)格外注重。
在移動、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，對設(shè)計對用戶、端、商業(yè)、技術(shù)理解又有新的要求；
在人工智能時代，部分重復(fù)性、初級的設(shè)計需求將被替代，設(shè)計師乃至互聯(lián)網(wǎng)職場人的能力維度將隨之會有所改變，善用AI的綜合能力素養(yǎng)變?yōu)閯傂?，在能力維度上接近于“雪花型”。
因此，設(shè)計師別慌，從設(shè)計變革和信息技術(shù)的發(fā)展來看，設(shè)計一直在面臨變化，只有順應(yīng)變化給我們新的要求，我們才能轉(zhuǎn)危為機(jī)。
如前文Gartner預(yù)測，AI目前已經(jīng)進(jìn)入預(yù)期的頂峰，在接下來一段時間可能會趨于靜，但不是停滯，是更深度與現(xiàn)實結(jié)合的窗口期，不會同當(dāng)年的“元宇宙”那樣，都在喊沒人行動的局面，因此我們需要：用好它，就現(xiàn)在！
不是說人人都成為Prompt設(shè)計師 or工程師，其實也不能這么叫，未來AI產(chǎn)品趨于穩(wěn)定成熟的情況下，它是一項基礎(chǔ)技能，如同設(shè)計師掌握PS使用技能一樣，沒人會叫自己是PS設(shè)計師，PS工程師。
本質(zhì)上AI產(chǎn)品只是一個拿到結(jié)果的工具，關(guān)鍵不在于Prompt（雖然目前非常重要），而在于工具使用前的想象力和洞察力，以及之后對結(jié)果的判斷、審美和應(yīng)用落地能力。
目前群核設(shè)計團(tuán)隊在創(chuàng)意表達(dá)場景上試點應(yīng)用，梳理教程總結(jié)方法，找到契合的業(yè)務(wù)需求或設(shè)計過程，讓AI局部參與，并梳理幾個關(guān)鍵產(chǎn)品使用方法，后續(xù)還會在更多的場景中應(yīng)用與探索。
利用專業(yè)審美和技能，開發(fā)風(fēng)格模型、大模型是設(shè)計應(yīng)該關(guān)注的，就如同組件一樣，一套組件可用于多個場景。大模型亦是如此，做出屬于自己團(tuán)隊適合的風(fēng)格，訓(xùn)練出足夠優(yōu)秀的大模型來復(fù)用至以后的場景。
雖然目前的AI能力不完美，技術(shù)調(diào)優(yōu)、應(yīng)用場景還有很多提升空間，但對于設(shè)計師積極擁抱它是必然趨勢。
利用AI的長處，豐富自己的能力，披上外掛讓自己內(nèi)容產(chǎn)出質(zhì)量、效率加倍。
以上是本文的所有內(nèi)容，針對AIGC對設(shè)計行業(yè)影響及啟發(fā)，從宏觀視角進(jìn)行闡述，AI時代設(shè)計師將面對危機(jī)共存的情況，如何看清事物發(fā)展的方向與規(guī)律，順應(yīng)趨勢，趁早入局，成為時代需要的人，從而成為趨勢與變革的受益者。
作者：群核科技MCUX
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