關於設計與人工智慧的十個觀點

導讀：《設計與人工智慧報告》於2017年4月發布，截止到現在我們收集到了來自國內外各個相關領域的廣泛意見和建議。十一月初我們在設計師群體發起小範圍定量調研，票選出報告中十個最有價值的觀點，接下來將基於目前的研究繼續延伸和追問。同時也感謝大家繼續幫我們完善數據。 投票入口：設計與人工智慧報告價值觀點投票

報告中的24個key insight 的 top10 （觀點／票數）

1 並非替代-人腦與機器的共同進化 / 50

2 如何讓機器理解創造 / 50

3 如何讓機器分析不確定性 / 50

4 需求的極度細分 / 49

5 人工智慧是否能帶來設計新疆域 / 47

6 創意創造將會成為設計師核心競爭力 / 45

7 在線 / 連接 / 交互 / 45

8 設計的三個維度 / 45

9 設計與運算的歷史 / 42

10 人工智慧對教育的機會和批評 / 41

（以上數據統計截止至2017年11月1日）

來自報告之外的設計工作者的探討與追問

騰訊UED某高級交互設計師：「 設計的工作不追求確定性，反而受益於不確定性。設計的人工智慧並不以獲得合適答案做為目的，可通過不確定性給人造成啟發，人局限於自身經驗邏輯和方法，人工智慧可否幫我們超越這些屏障，從而讓人的創造力進一步釋放呢？」

某國企設計經理：「人機共生時代，不僅是設計師，所有人都要學習和技術共處，而設計師的職責將轉移到構建場景和規則 」

某實驗室人工智慧研究員：「 數據和特徵決定了機器學習的上限，模型和演算法是在逼近這個上限，機器學習以後更像是一種必備硬體，一種大多數場景都會用到的催化劑。」

某設計管理從業人員：「 本質上每一個設計都可以找到一個演算法公式去評定最終的效果。不禁感慨，設計若能如此量化下去，以後都是工程活啦，跟審美的關係可能不大了。」

某設計與人工智慧項目負責人：「 人+機器的合作時代將逐步佔據主流，人工智慧設計的達成也需要合作共生，甚至任何一個單一的技術都不可能直接應用。要解決的多個場景的問題。需要更開放的思維和共享精神，先行者們都是值得尊重的。」

某大型互聯網公司UED lead：「 通過神經網路學習設計師的工作，甚至輔助圖形、配色品味等等，AI都能通過學習不斷成長並自動設計。今天已能達到阿里P4的級別，未來還會更強，作為設計管理，怎麼利用新技術來發展職能是刻不容緩的事情。」

某大型跨國公司市場總監：「 設計前端的過程中充滿了客觀與主觀變化萬宗的交錯，只要人無法總結歸納這些交錯的規律，恐怕很難有機會交給機器來代勞的那一天。倒是後端大概不久之後有許多的缺可以把人釋放了吧。」

某互聯網金融交互設計師：「 早有耳聞現在計算機可以基於數據生成還不錯的banner，以後會不會自動生成各種文案，自動生成一個輕量的app，像阿爾法狗與柯潔的對弈一樣讓人拭目以待。」

設計的工作不追求確定性，而反而是受益於不確定性的。設計的人工智慧並不以獲得合適的答案為目的，而可以創造不確定，進而對設計師形成啟發。人創造的瓶頸是人自身的經驗、邏輯和方法，人工智慧可否幫我們超越我們的經驗或者邏輯或者方法，從而讓人的創造進一步釋放呢？- @設計與人工智慧實驗室

編輯：魏啟龍

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