愈戰愈勇的 AI ，莫非是不可阻擋？
這篇要說的，不是 AI 有多厲害。而是我們該如何有效利用 AI 。
近日，柯潔對陣圍棋人工智慧 AlphaGo 的新聞可謂佔據了網路大篇幅。但相對於去年三月，李世乭對陣 AlphaGo 時人們對結果的揣測心情，這一次，大家似乎對結果並不抱以懸念了——儘管柯潔在賽前放出「豪言」，「這是我與人工智慧最後的三盤對局」。但是顯然，在人工智慧高速學習、優化自身而越來越強的情景下，柯潔的豪言壯語反倒有點力不從心。
簡單認識 AlphaGo
由此事件，我先引用一段對 AlphaGo 的描述：
此次與柯潔對戰的 AlphaGo 是依靠谷歌雲計算的單機版，硬體上採用了谷歌自主研發的 TPU，下棋速度快了近 10 倍。可能觀看直播的觀眾已經發現了與柯潔相比，AlphaGo 下棋所需要的「思考」時間明顯更短，AlphaGo 平均出子時間為 30 秒左右，十分高效。當柯潔用時到了一個小時的時候，AlphaGo 所用的時間還不到二十分鐘。此前，AlphaGo 之父哈薩比斯曾表示為了幫助 AlphaGo 提升，他們開發了名為 Anti-AlphaGo 的防止過擬合的擾亂工具。之前 AlphaGo 提升一個版本需要 3 個月，現在只需要 1 周。對陣李世乭時 AlphaGo 的版本號為V10，而現在已經升級到了V60。（摘自威鋒網）
可見，AlphaGo 下棋的思考速度和技能提升的速度，大大超前於人類。
抓住「AI 速度」
在思考速度和技能提升方面，人類誠然做不到 AI 的快速、高效。畢竟 AI 不用吃飯、睡覺，可以日夜無休地運行。棋牌界的 AI —— AlphaGo，文學界的 AI ——微軟小冰，使我們驚訝 AI 涉及的領域之廣，貌似許多意料之外的科目也已被其涉足。但反過來想，AI 真的征服圍棋、征服文學了嗎？這是不可能的。圍棋選手不會消失，文學創作者仍然存在，凝聚人類創造力與情感的物質活動和精神活動仍將繼續蓬勃發展。AI 是一個工具，不是取代人類的另一種物種。人類要做的，即如何有效利用 AI 。
設計界 AI 的出現及相關擔憂
近年來在設計領域，隨著不少設計 AI 的出現，也傳言「設計師將失業」。除了 Google 、Adobe 等國際巨頭公司，國內的 BAT 對此領域也頗感興趣。但我認為，設計 AI 的誕生並不是迫使設計師失業，準確理解應為：輔助設計師完成更具有創造力與情感的活動。
參考 Rob Girling 探討「AI 和設計的未來」三部曲文章之次篇中的說法，現階段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
綜上，設計工作中，設計師需對作品注入創造力和理解力，始終抓住設計的核心。資深設計師還需積累對於甲乙方認知差異進行溝通和談判的處理能力等。因此，以創造力和理解力為核心的設計不容易被替代。而基礎性的、重複性高的設計，如 banner 製作、更換海報字體和文字顏色等，則相對容易被 AI 學習。比如，目前國內已對外發布 1.0 公測版本的設計 AI ——智能設計助手 ARKie ，已經能夠滿足多種場景下應用的基礎設計需求。
基礎設計被 AI 學習並不是一件壞事，我們要做的不正是對 AI 設計學習能力的利用嗎？試想一個人類設計師，如果需在一天內提交全公司的設計品，包括客戶創意方案、自媒體稿件配圖、網站更新圖片等，TA 會是怎樣的狀況？而如果利用設計 AI 去處理那些瑣碎的、無需太多思考的設計種類，也許可減輕其本人負擔，使其更能專註於需大量腦力消耗和思考力投入的作品中。
比如同樣情景下，假如設計師啟動設計 AI ，輸入相應指令後讓其自動運作。短短十分鐘後，設計師即可查驗，從設計 AI 自動化的產品中挑選若干自媒體稿件配圖和網站更新圖片，或進行微調，或可直接應用。與此同時，在設計 AI 的輔助下，設計師自身的創意工作得以有條不紊地進行，可有更多的精力傾注在此。
設計 AI 的學習路徑
設計 AI 的學習路徑，此處以 ARKie 舉例，即在人類所構建的一系列生態系統中，深度學習設計師的排版布局規則，自動化學習優化演算法，對關鍵詞精準匹配，在短時間內產出大批量自動生成的設計品。效率高於人類設計師，質量媲美人類設計師作品，我們何有不利用的理由？
如今，AI 可達領域在縱向已非常廣泛，橫向來看，多個同工種 AI 同台競技亦非罕見。例如設計 AI 同台競技、各有所長已是稀鬆平常的事。而設計師則要選擇適合自己的 AI ，就如同找到看對眼的對象，發展其成為最懂自己工作節奏和工作思維的幫手。類似的，ARKie 創始人兼 CEO 王心磊也表示，AI 在未來將是普遍化的，而所謂 AI 的概念則顯得不再重要。重要的是如何用AI便捷我們的工作和生活。
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