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宏觀視角:聊聊AIGC對設(shè)計行業(yè)的影響與啟發(fā)

2023-9-6    ui設(shè)計分享達(dá)人

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。
本文將從宏觀角度來聊聊這一輪AI對設(shè)計行業(yè)到底有什么影響,對我們有什么啟發(fā)?

了解今年狂飆的AI
現(xiàn)如今AI火熱體現(xiàn)在3個方面:

生成式AI到了技術(shù)發(fā)展從開始走向期望的膨脹期,現(xiàn)象級產(chǎn)品已經(jīng)出現(xiàn);
在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中,AI智能應(yīng)用近乎爆發(fā)的狀態(tài);
生成式AI的可控性突破也是爆火的重要原因之一。

1、技術(shù)發(fā)展趨勢的預(yù)測
(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。
2、 從產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)看,這一輪爆發(fā)的機會在智能應(yīng)用
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。

3、生成式AI在可控性層面的突破
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。

AI對設(shè)計行業(yè)產(chǎn)生什么影響
影響體現(xiàn)在3個方面:

設(shè)計門檻降低了,中低端設(shè)計需求將會變少;
設(shè)計崗位有了更多的“武器”來提效或提升質(zhì)量;
新的交互形態(tài)對傳統(tǒng)的圖形界面工作者有一定的沖擊。

1、設(shè)計門檻降低,設(shè)計工具平民化
設(shè)計越來越平民化,對設(shè)計要求不高的個人、團隊、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。

2、“全面”替代設(shè)計崗還是增強設(shè)計崗?
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設(shè)計?

替代和增強是兩個不同概念, 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的作用,油車、電車都可以擁有自動駕駛,都可以起到增強的作用,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。

結(jié)論1:職業(yè)的替代還有一些距離

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。
結(jié)論2:崗位增強可部分實現(xiàn)

下圖是設(shè)計團隊的典型場景,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)是增強設(shè)計師產(chǎn)出的效率。

3、新的交互形態(tài)對“傳統(tǒng)用戶界面”從業(yè)者的沖擊
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。
現(xiàn)在的AI,擅長哪些地方
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。

1、圖形設(shè)計:創(chuàng)意插畫、圖片類
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圖形,但可以很快、較穩(wěn)定的繪制右邊的相機,而人去繪制右邊相機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。

2、文本類
文本類生成式AI比較成熟的,如ChatGPT、訊飛星火,以及各大語言模型衍生出一系列文本對話式的AI產(chǎn)品、插件。
以ChatGPT為例,擅長對客觀、強規(guī)律性的內(nèi)容回答,并具備舉一反三的能力,如推理類、總結(jié)類、常識類、翻譯類等問題。

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:

如視頻解析文本+大語言模型,典型產(chǎn)品有飛書妙記、通義聽悟,可以進(jìn)一步提煉視頻中的內(nèi)容,在會議記錄提取、可用性測試問題還原提取上非常實用;
如PDF解析能力+大語言模型,可以讓PDF具備可檢索、可提煉的,對于設(shè)計師來講可以利用此能力來分析行業(yè)報告、日常的設(shè)計調(diào)研工作更輕松,典型產(chǎn)品:ChatPDF;
如思維導(dǎo)圖、文本撰寫產(chǎn)品+大語言模型,可以幫助設(shè)計在梳理思維導(dǎo)圖時輔助腦暴創(chuàng)意、制定有條理的內(nèi)容,典型產(chǎn)品:Boardmix、Notion AI等。

3、界面設(shè)計
界面設(shè)計中的AI主要有幾種:

界面生成;
AI Copilot;
局部AI小功能,如填充文本、圖片,生成設(shè)計系統(tǒng)等。

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。
4、市面上設(shè)計廠商如何與AI產(chǎn)生關(guān)系
其實目前設(shè)計團隊或設(shè)計行業(yè)與AI的關(guān)系,可以歸納為3種形態(tài):

用已有ai,輔助設(shè)計
研發(fā)ai,賦能業(yè)務(wù)
設(shè)計型SaaS,做ai功能賦能行

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。
小結(jié)
AI熱潮已經(jīng)來臨,尤其是在智能應(yīng)用層面爆發(fā)式增長,對于內(nèi)容生產(chǎn)的設(shè)計師,雖離替代還有距離,但AIGC提升商業(yè)性內(nèi)容生產(chǎn)的效率和質(zhì)量,已經(jīng)在發(fā)生,且在將來一定會更深度的改變商業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)的發(fā)展。

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。

具象表達(dá)的圖形,可通過生成較好完成產(chǎn)出;
藝術(shù)性強、復(fù)用性比較弱的場景、素材;
文本型的AI可以幫助設(shè)計師在總結(jié)、查詢、梳理等場景;
界面類生成AI工具,能為初次設(shè)計提供一些方案可能性,目前生成效果、可控性遠(yuǎn)達(dá)不到“可用”狀態(tài),未來可期。

趨勢已來,設(shè)計師該如何看待和應(yīng)對?
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。

1、從設(shè)計服務(wù)的角度,看這一輪技術(shù)變革
遠(yuǎn)觀歷史,科技與社會進(jìn)步,持續(xù)帶來的新機會:
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。

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。
近觀信息網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,設(shè)計師一直在面對新命題
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)90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)閯傂瑁谀芰S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。

2、如何應(yīng)對
不是所有設(shè)計師所在公司都會有AI相關(guān)研發(fā),對于設(shè)計崗位來講,利用AI去生產(chǎn)內(nèi)容成本極低的一件事,所以小編認(rèn)為做好兩點:一是用好工具;二是轉(zhuǎn)變思維,重新布局個人能力
用好它,就現(xiàn)在

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冷靜,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。

布局個人能力,讓AI成為個人能力的超級后備軍。
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。
后續(xù)我們將會分享更多設(shè)計應(yīng)用案例:AI在如何融入到設(shè)計場景中,敬請期待~

作者:酷家樂UED
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來源:站酷
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