設計與AI的未來Ⅱ：與機器競爭上崗，我們需要什麼技能？
導讀：在「AI和設計的未來」首篇文章中，人工智慧的高速發展已經讓設計行業意識到前所未有的機遇和挑戰。今天，我們來看看第二篇：如何與機器人競爭上崗，文中提出了四個因素來評估人工智慧對設計行業的影響。本文翻譯自 Rob Girling 探討「AI和設計的未來」三部曲文章之次篇，建議閱讀時間10分鐘。
1921年，捷克作家卡雷爾·恰佩克（Karel ?apek）在《羅素姆萬能機器人》（Rossums Universal Robots，即 R.U.R.）這部科幻舞台劇中描述了智能機器人的反抗，並創造了「機器人」一詞。書中的機器人就叫「羅伯特」（rabota），這個詞源自捷克文的「rabota」，意思是：勞役、苦工。更有說服力的是，「rabota」也是「搶」或「奴隸」這兩個詞的詞根。 值得注意的是，如今機器人和自動化系統有機會取代一些人們討厭的最繁瑣、最重複的工作。
舉例來說，電話銷售是21世紀最像奴隸的職業之一，沒有人會夢寐以求這樣的工作。或者說，如果電話銷售這個職業消失，也不會有什麼人懷念。據 Carl Benedikt Frey 和 Michael A. Osborne 的研究報告「未來就業：工作受計算機化的影響有多大」所示，我們將有幸見證這樣的事實，電話銷售是最有可能消失的職業。 在這項研究中，他們調研了702個職業，並評估每一個職業消失的風險。大量的職業列表和排名本身就很有趣（或許你會考慮那些「休閑療法」的職業——無論如何，這是最不受威脅的）。更重要的是，該研究確定了影響職業風險水平的三個因素，讓我們開始思考自動化系統如何影響自己的職業領域。這三個標準是：感知和處理、創造性智能、社會智能。我在這個框架的基礎上增加了「可預測性」。簡而言之，面對機器自動化，最不可能消失的職業特徵如下：1. 涉及複雜的感知和處理活動2. 涉及能夠提出聰明的想法或解決問題新方法的職業3. 涉及談判，說服，同理心和關懷等
4. 涉及個人需要高度適應不同的情境和場景需求的職業我的興趣不僅在於廣泛地探索自動化的主題，還關注以上特徵如何適用於各種設計職業。 快速瀏覽一下上述列表，這看起來很像設計師的技能樹，可能會讓你覺得自己的工作是安全的，但其實情況有點複雜。所以，讓我們來看看之前的每一個因素，並把它們和設計職業關聯起來。感知和操作
這類自動化挑戰源自感知系統，主要涉及二維計算機視覺和三維空間感知技術。例如，涉及簡單識別對象，或需要非常精巧的手指，或精確操縱不規則的小型物體。 在更高的難度上，手工靈巧度類任務將微操縱的挑戰與更廣泛的肢體運動相結合，如打開門、爬樓梯或堆疊盒子。如果你把這兩種挑戰相結合，並在狹窄的物理空間進行更具有挑戰的工作，那麼恭喜你，你獲得了一份高度不可取代的工作，比如，鉛管品製造就是這樣的工作。 另一個不那麼顯然的例子是汽車裝配生產線——即使龐大的機器設備似乎做了大部分的工作，但你仍然看到人們在狹窄的半成品車內進行各種微操作任務。
對設計師而言，視覺感知是其關鍵技能；同理對那些製作三維物體的設計師，空間操作也是他們的關鍵技能。 你可能會覺得，只要計算機技術發展的還不夠好，我們設計師就是安全的，恩，這結論在某種程度上是正確的。 然而，在過去幾年中，計算機視覺和深度學習系統已經解構了2D圖像和3D對象的大量數據集，旨在讓演算法設計人員了解處理組合，形式，紋理的方法。以 Prisma 應用為例，它讓我們星期天晚上的晚餐和庭院派對的照片看起來像是梵高的傑作。這不是被設計出來的，而是通過數據處理的。像這樣的工具會擾亂插圖行業：原本通過製圖軟體繪製不同藝術風格的圖像，需要花費設計師數小時；現在通過這樣的工具則很可能大大減少設計師們的體力工作。
還有3D操作，現今3D列印技術創造出的物品，甚至遠超人類最好工匠的能力。
創造性智能
AI 技術的第二個領域是創造性智能。這是一種提出有價值的創意並解決各種問題的能力。
在最近的一篇文章中，我分享了關於創意本質的想法，即創造出新穎、有價值的想法或製造物品的能力。通過這種方式來區分創造力，顯而易見的是：將價值歸功於一個想法，從本質上講是一個主觀評價。價值於情境中變化，於跨越時間的文化中變化，於不同身份和個性的個體中變化。 這就是為什麼不同的人對於藝術、音樂、時尚的態度和偏好有如此之大的原因所在。在設計里，一個有價值或聰明的想法也可能是代表團隊的特定洞察力或觀點的結果。 這種突破可能來自於嚴謹的研究和理解，亦或者僅僅是在社會角度和哲學上的偏見，或通常被認為是個人的「天才」或「天賦」而引起的。思想很難被整理歸納，在早期是棘手的，難懂的，並且經常似乎由於主觀原因讓人感覺不錯。正如許多設計思想家思考的那樣，偉大的設計是關於尋求完美的問題結構，也是提出一個有價值的答案，這使得整理歸納有價值的思維能力更加艱難。總體計算能力的進步使模擬成為可能，從而可以創建相似參數化驅動的物體和建築物設計，並創建數百萬個變數，以找到最佳的工程權衡。這被稱為「生成式設計」，在各種研究設施中已經開展了大約30年。Autodesk Dreamcatcher 一直站在這個概念早期驗證階段的最前沿。像 Dreamcatcher 這樣的工具，創造出新穎的解決方案，實現了創造性智能的一個方面，並且高度易於自動化。 特別是在視覺領域，有許多已知的技術適用於新穎的創作。 對目標有合理理解能力的計算機，可以簡單地創造大量變化的設計，重新合成內容，技術，原則和模式。 他們還可以分析技術，並在擁有足夠示例數據存在的時候進行模擬設計。然而，只關注創造新奇內容，是虛假的創造性智能。 雖然機器智能將是一個越來越強大的工具，但似乎很難想像計算機會自發的採用「創造性問題、生成創造性解決方案、並評估這些解決方案的價值以找到最佳方案」這樣的方式挑戰自我。 畢加索認為，「計算機是沒用的，它們只能給你答案」。提出正確問題的能力可能從本質上來講是人類特有的。社會智能
社會智能是關於人類情感的實時識別。它造成了一系列難以克服的問題，這些問題與編纂人類社會、文化以及情感行為的複雜性相關聯。編纂「常識」以及感官和經驗如何讓意識認知情境，情感，行為和環境的動態，這是很難編程的。相關案例涵蓋範圍廣泛，從最基本的理解和預測身體的交互，如玩層疊遊戲（Jenga），到微妙的文化規範，如禮節，禮貌，禁忌和政治正確。它也跨越了人類意圖，動機，情感和行為的理解。從工程學的角度來看，這些都是離散且困難的挑戰。
計算機社會智能的相關測試是圖靈測試。它是圖靈（Alan Turing）於1950年設計，旨在測試人工智慧技術的進展，看看計算機是否能表現出與人等價或無法區分的智能，通過讓計算機程序來冒充人和人類裁判對話，看人類裁判是否會誤認為自己正在與另一個人進行基於文本的通信交流。 2014年，在一年一度的圖靈測試中，聊天機器人尤金·戈斯特曼（Eugene Goostman）模擬的是一名13歲的烏克蘭男孩，讓三分之一的評委確信這是一個真正的人。（因為尤金聲稱他是來自烏克蘭的青少年，英語是他的第二語言，因此可以讓人類更多地原諒其在對話、互動過程中出現的一些不太嚴重的語法錯誤。）儘管計算機智能正在取得進展，然而需要高社會智能的工作，例如公共關係、表演或戲劇寫作，似乎都不太可能在不久的將來被自動化所取代。同樣，社會智能是以人為本的設計核心。大多數設計師都會同意，偉大的設計師都擁有高度的社會智能，對文化和人性有很深了解。 此外，正如我們被要求設計更豐富的跨學科環境一樣，我們幾乎經常處於談判和說服狀態。可預測性
可預測的工作不只是一些在無休止的過程中循環重複的工作。如果你的工作從頭到尾都可以被拆解成一系列的決策和操作下的流程圖，那麼你的工作很有可能會受到自動化的影響。只要每個步驟中的決策和行動的性質不涉及複雜的感知和操作，創造性智能或社會智能，自動化可能馬上就會出現了。
例如，通過城市交通，操縱自主汽車從一個目的地到另一個目的地。表面上看，這似乎是非常難預測的。然而，從邏輯的角度來看，這個問題是可以解決的。首先，待解決的問題很明確：發現行駛路徑（即通過使用詳細的道路地圖，如何到達那裡）；其次，存在明確的道路規則；再者，環境障礙易測量，能夠讓我們認識，理解和做出反應。只有最後一部分「環境障礙的感知和反應」涉及複雜的感知活動。在多個車道的複雜交叉路口，存在行人、自行車道、隨機碎片、交通信號燈和被其他車輛遮蔽的東西，感知挑戰是相當艱難的。由於系統不能只是「定位」這些東西的位置，而應該「預測」這些物體相對於車輛的物理學運動，這讓事情的技術實現變得更加複雜。雖然這聽起來令人怯步，但汽車運行的基本決策和行動仍然非常簡單。盡量在遵守道路規則的同時避免觸碰任何東西，並將車從A點行駛到B點。不同的設計專業專註於在不同程度上遵循不同傳統，以精心設計的創作過程及更系統、更可預測的方法。一方面，許多設計專業可以拆解為一系列的步驟。 另一方面，每個決策步驟的內容決定了自動化程度。 比如我們研究頭腦風暴，一個幾乎在每個設計過程中都會使用的方法，可以看到創造性和社會智能在其中發揮的重要作用，以及它們如何讓可預測性變得幾乎不可能存在。設計師的職業都還是保險的嗎？
在四個標準中，社會智能和創造性智能尤為突出，也是計算機科學研究人員最為困難的一個研究領域，在近期取得了一定進展。這將足以在5-15年的時間內取代一大批崗位。
AI 領域的企業家（和設計師），正忙於尋找具有可預測性場景的部分職業或整個職業圈。看起來很容易被計算機取代的職業有幾百個，從辦公秘書到稅務籌劃師、保險承保人、保險承銷商、數據錄入員、貸款人員、信用分析員、簿記員和會計師、運送和接收文員、辦公室管理員等等。 在未來10年，通過自動化和機器人技術的提升，我們將越來越感受到其對工作的影響，也將目睹機器人從事越來越多的工作。 儘管，現在人們在不斷進行創意和設計的某些感知性和新穎性自動化的嘗試，但在未來的幾十年的計算機化浪潮中，我認為我們可以得出大多數設計專業還是相對安全的結論。 但是，在我們集體鬆了一口氣之前，我們還是得面對現實：設計行業將會受到 AI 的深刻影響。 我也將在下一篇文章中進行探討這種可能的應用。原文作者：Rob Girling
原文地址：Medium： AI and the Future of Design (Part 2)頭圖來源：Land Rovers production line in Halewood, UK.(source: Land Rover MENA on Flickr).翻譯者：小王子 校對者：尹青 李想
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