人工智慧時代，設計師為何需要學習技術

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封面由ARKie智能設計而成。

行業慣例，每年總有一些「趨勢」報告發布，比如前陣子的 2018 視覺設計趨勢報告，還有最近的《 2018科技中的設計趨勢報告》。

在這裡摘錄幾個報告中的觀點：

1 在受調查的設計師中有88%的人相信至少5年以後，視覺設計將被 AI 所取代；
2 人工智慧的歷史和生成視覺藝術的發展可以追溯到20世紀60年代貝克實驗室的A. Michael Noll 等藝術家；
3 AI 非常擅長乏味枯燥的工作，而這些工作也並不是人類真正需要做的事情；
4 由於收穫了像 Martin Wattenberg 和 Fernanda Viegas 這樣的人才，Google 是迄今為止把人工智慧與設計實驗高度混合的領導者；

5 人工智慧向我們展示了看似使用「公平」演算法運行得到的智能生成的結果，這些演算法是基於過去的實踐活動，轉換為訓練數據，餵養的。但是，訓練數據的獲得是我們悠久的「非公平」的實踐所產生的。

有 2 點觀點，我覺得值得分享，關乎設計師未來自身的發展，我們需要思考的是被 AI 所取代，還是參與設計一個 AI ？

視覺設計被 AI 取代

88%人認為至少 5 年後，AI 將取代視覺設計師。我覺得，應該不用5年，很快，先是有大批的初級設計師被取代，隨著相關智能產品的成熟及業務的發展。

目前視覺設計領域的 AI 產品有這些：

LOGO設計師Brandmark?

brandmark.io網頁設計師 The Grid?

thegrid.io海報設計師 ARKie?

www.arkie.cn

現在 ARKie 還上線了小程序版本，場景隨著產品的迭代，不斷在拓寬。更多的

「國內首個」設計+人工智慧深度案例分析報告?

mp.weixin.qq.com

重複、枯燥的基礎設計工作將首先被取代

AI 非常擅長重複性的工作，而這些工作實際上不需要人類真正去做，例如：大批量的摳圖；通過智能配色大批量的調整圖像顏色；通過風格遷移批量調整圖像的風格，以適應不同的設計風格。每年的雙十一，阿里的魯班就是最好的例子。

自我學習的重要性

設計師真的需要持續地自我學習，未來，我們將與 AI 協同工作。由於技術的更新迭代非常之快，而設計本身的體系由於偏感性，反而設計體系的知識更新速度比較慢。基於此 MixLab 新開了個系列：

全棧設計師技術Wiki之數據倉庫?

mp.weixin.qq.com

這裡，我有 2 點經驗可以分享給自我學習驅動的設計師們：

持續學習之「以不變應萬變」

我是一名跨界設計師，從事過景觀設計、旅遊規劃、房地產設計管理、參數化設計、用戶體驗設計、數據可視化設計、互聯網產品設計；每一類設計其實都有不一樣的內容，新接觸一類設計，我一般會了解相關的設計規範，設計手段有哪些，設計的元素是怎麼樣的特性，比較經典的設計案例有哪些，再結合我在設計思維的積累，來進行設計。其中不變的就是」設計思維「。

持續學習之「保持對新技術的熱情」

我同時也是一名全棧程序員，涉及領域包括：深度學習相關的keras、後端nodeJS、python相關應用，設計軟體的二次開發sketch及sketchup等。技術的迭代速度非常快，比如web網頁的css布局方式，就歷經了float、flex、grid的進化；移動端APP的混合開發也經歷了由IONIC、REACT NATIVE的變遷；機器學習也越來越普及，相關的深度學習、強化學習、遷移學習等，也越來越貼近普通群眾。

反過來，技術的變遷，帶來了交互方式，設計方法的變化。例如，語音識別技術的成熟，對話聊天技術應用的場景越來越多，從可視化的UI界面，過渡到了語音的控制方式，設計師能不能適應這種方式的轉變，找到適合語音技術產品最合適的體驗方式？從這個角度，設計師也需要不斷地學習新技術，以思考新的設計方式／媒介。

這裡分享一個案例

STATMUSE

技術上集合了「數據可視化+聊天機器人+語音技術」，產品上 AI 扮演籃球解說員，為用戶講解各個球星曆年的表現。體驗上，不採用聊天界面，AI 聊天機器人更像是一個搜索引擎的升級版，這種減輕聊天界面的設計，非常契合產品的調性。

設計師真的認真思考了技術的優勢及特性，利用設計手段把技術融入產品體驗中。

對了，MixLab目前的社群有一個：掌握設計+技術領域，雙層技能的100+人的微信群。歡迎關注「設計」，及「技術」的你的加入～

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