最近参加了几个关于 AIGC 的设想交流活动，听到了一些不同领域、不同经验的设想师对 AIGC 这波浪潮的直接看法。大概大家被元宇宙、web 3.0 这样的概念玩坏了，还有不少人没有真正意识到这次技能革新会给人类世界带来多大的影响和变化，也没有意识到自己正处在这波技能浪潮的风口浪尖。
于是我想着先用这篇文章整理一下我目前了解到的一些信息，以及截止目前，我对 AIGC 与设想相关课题的一些观点和想法。
我认为在未来 3-5 年内，设想领域的职责体例、设想流程以及设想师的威力模型与职能划分将会全部实现洗牌。 设想师的知识结构、进修设想知识的体例、设想分析与调研的体例、使用的设想对象、设想稿的形式以及与产物司理和技能人员的协作体例，都会很快会发生变革。
更多AI相关的思考：
一、AI 会做设想吗？AI 什么时候学会做设想
“基于图象智能生成技能 ，改变传统的设想模式，在短时间内实现大量 banner 图、海报图和会场图的设想，提高职责效率。用户只需任意输入想达成的风格、尺寸，就能代替人工实现素材分析、抠图、配色等耗时耗力的设想项目，实时生成多套符合要求的设想解决方案。”
2023 年的今天，我们读到这段文字会很自然的想到，嗯，这就是 AIGC 的职责威力，Midjourney 为代表的 AI 在未来完全可以做到这些。
实际上，上面这段文字来自阿里巴巴的一个名为“鹿班”的产物介绍。鹿班是由阿里巴巴智能设想实验室自主研发的一款设想产物。最早，是阿里巴巴的一名设想师发起并领带研发，那时候是 2015 年。
“2016 年“阿里智能设想平台”首次服务双 11，制作了 1.7 亿张商品展示广告，如果全靠设想师人手来实现，假设每张图需求耗时 20 分钟，满打满算需求 100 个设想师连续做 300 年。”
“在 2017 年双 11 中，Luban 每秒生成 8000 张海报，刷新了人们对 AI 创意威力的认知。”
那时候我想，未来有一天，AI 会真正取代自己身边的设想师去做 banner 的。但时至今日，全中国还有大约百万级别的视觉设想师在重复着与鹿班非常相似的职责。
与鹿班相比，DALL·E 2、Stable Diffusion、Midjourney 三者都是 AI 图象生成器。客观一点说，他们是在画图，而鹿班是在做设想。而遗憾的是，2015 年阿里“鲁班”启动到现在，8 年时间过去了。鹿班“开放”之后并没有成为大规模影响视觉设想产能的 AI 设想对象。阿里鹿班项目的内部具体细节不得而知，但就鹿班最后的产出物料来看，猜测大概有两点课题制约了它的进一步发展。
1）品质感低：鹿班具备超高效率生成淘宝商品宣传物料的威力，但生成的结果还是没有优秀设想师做的好。所以有品质要求的商家，或者商品价格更高的商家都会自己用自己的设想师来设想自己的品牌形象和商品宣传物料。
2）同质化：因为设想领域同质化严重，鹿班从人类设想师学到的东西也非常同质化，所以产出的设想物料只能更加同质化。这些同质化的物料在电商平台的投放效果会不断打折扣。因为大规模同质化的东西很难持续吸引用户的注意力，也无法获得更好的点击率。
那么鹿班遇到的这两个课题，DALL·E 2、Stable Diffusion、Midjourney 他们三个能不能解决呢？
非常能。Midjourney 进修了互联网上更为海量的图象数据，因此可以产出更加丰富多样的内容。相比之下，鹿班进修的是视觉设想师们的产出，主要运用于 banner 和海报设想。鹿班的 DNN 神经网络将图片分割成 3×3 像素的小块，然后根据设想特征进行图象的识别与生成。而 Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E 2 进修的是设想师们的庞大的图象灵感来源。这两者从数据量上来看存在巨大差异。
Midjourney 目前还不能算是“设想”对象。Midjourney 的运行体例更像是在做图象搜索，从庞大的图象信息源中，不断的给出我们大概想要的那个画面。这个过程带有很大的随机性和不确定性。所以我们很难说可以用 Midjourney 来替换 photoshop 做设想。这也是为什么美国版权局认为“通过 ChatGPT、Midjourney 等 AI 自动生成的作品，不受版权法保护”。
Emad Mostaque 是一位才华横溢且富有的印度人，他开源了 Stable Diffusion，使任何人都可以下载它并使用模型训练自己想要的 AI。如果让它进修二次元漫画，它就可以生成很好的二次元漫画（比如 NovelAI）；如果让它进修建筑效果图，那么它就可以生成很好的建筑效果图；如果让它进修人类历史上所有的平面海报设想，那么它也就可以按照你的想法生成效果很棒的海报设想；如果我们让它进修人类历史上所有优秀的 UI 界面，包括人类设想师也会进修的 behance、Dribbble，以及所有大厂的 App 界面设想，那么它就可以生成超过大部分从业 2 年的 UI 设想师的设想作品。
在 AI 的进修和训练过程中，我相信，格式塔原理、平面构成、色彩原理、网格设想、图标绘制规范以及 Apple 的 HIG、安卓的 Material Design、阿里的 AntDesign 这种系统级的设想规范，所有这些人类设想师需求很长时间才可以掌握的设想基础知识，AI 都可以学会，并且应用得比大部分设想师要好。
所以，你问 AI 真正学会做设想的时间会在什么时候？我只能想到那个略显老套的说法：
未来，已来。
二、No need to be a designer
当 AI 学会做设想之后，有一个显而易见的课题：如果非设想业余的人可以用 AI 来做设想，那么还要设想师做什么？
这个课题的答案也许最早出现在游戏行业：一位游戏开发者表示，他们借助 AIGC 生成概念图的时间，从开始到结束，已经从 3 周下降到 1 小时：减少了 120 比 1。那么利用 midjourney 来生成游戏概念图的人是原画师还是游戏策划？如果原画师用 AI 来画画，那他还算原画师吗？
灵游坊 CEO 梁其伟表示，AI 绘画的真正价值在于它很大概对美术需求发起方的意义，超过了对美术执行方的意义。“AI 能帮助决策者（或甲方）成为更好的决策者（甲方）”
在互联网行业，腾讯 ISUX 最近分享了设想师们使用 midjourney 来实现运营设想的案例。他们用 AI 生成画面之后再稍作处理，配上运营文案，设想就实现了。乍看上去好简单，设想师的劳动被解放了。
不过我们进一步想一想，运营设想师的核心职责其实就是那个“画面”，如果这个画面可以更加高效的低成本的生成，那还需求那么多设想师吗？
如果运营司理可以用 AI 来生成运营物料呢？如果产物司理可以用 AI 设想对象来生成 UI 呢？那么大概他就不需求给设想团队提需求，并等待设想师的需求排期了。如果他觉得哪里不是自己想要的，也不需求花时间去说服固执的设想师，自己直接改了就好了。
2018 年 Canva 正式面向中国市场推出了中文版产物“可画”，同时国内也有“创客贴”这样的产物上线。理论上，足够多的、精致的模版是完全可以解决 80%的视觉/平面设想课题的，不需求设想师参与也可以实现。
Canva 可画上面设想模版的设想质量已经达到了大概 70 分的标准，创客贴大概质量稍低一些，但也能满足一些小企业的，或个人的常见的平面设想需求。
Galileo AI（www.usegalileo.ai )一个通过文本描述创建 UI 设想的智能设想对象，生成的 UI 设想文件支持 figma 编辑。如果对生成的结果不满意，那可以在源文件上微调一下。
uizard （https://uizard.io/）是一个智能 UI 设想对象，在他的主页上写着 “No design experience required!”、“No need to be a designer”、“Design like a pro” 这样的宣传语。这个产物在发布初期，就定位自己并非业余设想师的设想对象。用户可以把自己手绘的看上去很不“业余”的线框图上传，几秒钟后得到一个规范的 UI 设想界面。
如果你是一个创业者，需求尽大概低成本的创建自己的在线网站或 App，你会挑选将设想和开发外包给乙方咨询公司，还是会自己招聘设想师和程序员实现开发？这两个挑选似乎都太贵了，于是现在有了 uizard 这样的挑选：也许，你完全可以自己来实现。
对于 Uizard、Galileo AI 等对象生成的效果，许多 UI 设想师大概觉得并不尽如人意，自己使用 Figma 完全可以做出更好的效果。这没错，人也许可以比 AI 做的好。就像在东莞工厂打工的工人，得知要被机器人替换之时，大概也会觉得机器人做的没有自己做的好，这是一种本能的自我保护心态。
换个视角来看，如果你是一家企业的老板，人工智能的参与直接导致了设想职责效率的大幅提升，AI 的职责效率是人类设想师职责效率的 100 倍，但投入的成本大约是雇佣人类设想师成本的 10%，你会怎么挑选呢？
在很多公司中，设想师只是帮助产物司理和运营司理实现他们的想法的一群人，这种现象并不罕见。他们希望设想师为他们实现他们的想法，以便开发人员可以按照预期的时间让自己策划的功能如期上线。
如果设想师在这种情况下职责，那么他们的职责本质上就是对象化和机械化的。由此我们应该很容易理解为什么一种会出现情绪波动、感到疲劳，并且不时会出现意外情况的对象，会被一种更稳定、更高效、更易于管理的对象所取代。就像几年前人们找你修照片，而现在他们都使用美图软件自己修理一样。这些对象的修图效果比你之前用 PS 修理的还要好，而且速度更快。
这是一个不可阻挡、不可逆转的趋势。
未来会有更多的 AI 智能设想对象出现，而这些对象已经不再只是为了业余设想师而设想，而是为了不再花钱雇佣设想师而设想，是为了取代设想师而设想。阿里的鹿班并不是为业余设想师设想的，而是为淘宝店主设想的。Canva 也不是为业余设想师设想的，而是为有设想需求但没有足够预算请设想师的人设想的。
雇主（或甲方）愿意花钱请设想师实现设想任务的原因是设想师可以帮助他们实现特定的任务。他们大概不认为在设想师身上的投入是非常值得的。
智能设想对象并非针对业余设想师而设想，而是为那些有设想需求但非业余设想师的人而开发。AI 和智能对象并没有直接抢设想师的饭碗，而是把一些所谓的“业余”的事情，变得更加大众化。
在可见的未来，大概会有今天提设想需求的人直接来抢夺设想师的饭碗。同时，设想师也很有大概会成为今天提出“设想需求”的那个人。
三、设想师的哪些威力是 AI 无法替换的
1. 审美与寻味
随着人工智能技能的发展，设想师作为“人”的审美与设想寻味将更加突显。
自去年 DALL·E 发布以来，许多内容创作者早早地尝试了它，并持续使用 AIGC 创作图象。但我也看到，许多审美寻味并不高的人，无论多么熟练地使用 AI 对象，创作出来的内容都带着一点 low low 的俗气，即使它们多么精细逼真。审美寻味课题是无法掩盖的，AI 也无法替换他们做出寻味更高的挑选，他只会给你四个不同的选项。
在 AI 的帮助下，任何人都可以轻松的生成一个虚拟 IP 形象，但如何挑选这个形象的外貌特征，如何赋予这个 IP 形象以更动人的人设，这就需求设想师们有更加深入的思考判断和设想寻味。
虽然技能威力在不断提升，但是 AI 仍需求接受指令才能实现设想职责。就像整形医生的手术技能再好，审美威力不行那也白搭。AI 会不断给出很多选项，设想师可以选出其中有较高审美寻味的那个、与品牌气质更符合的那个。
AIGC 出现之前，好的设想师就知道如何从图库中挑选合适的素材用到合适的地方，以此来实现自己的设想项目。AIGC 出现之后，同样还是需求有人来做正确以及更优的设想挑选与设想决策。
2. 解决课题的威力
在设想师的威力模型中，解决课题是非常重要的一个方面。
设想师通常需求与其他团队密切合作，通过讨论、调查和分析等体例了解用户的需求，并提出解决方案。设想师需求通过对人类行为和需求的深入理解，提出能够解决实际课题的解决方案。这是 AI 无法替换的。
3. 设想思维与洞察力
设想思维是指一种以用户为中心的、通过设想解决课题的方法。它是一种将设想方法应用于非设想领域的思考体例。
这种思维体例可以帮助设想师更好地理解用户需求，提出更好的解决方案，以及更好地与其他团队协作。AI 可以通过处理大量数据来帮助设想师了解用户行为和需求，但是设想思维需求设想师的主观能动性和创造性，这是 AI 无法替换的。
AI 智能对象可以解放设想师的双手，同时更应该解放的是设想师的大脑。在职场中，太多设想师经常抱怨自己太忙了太忙了，没时间思考。那现在，AI 将会把设想师从机械化的职责中解放出来，从而大幅突显洞察力与创造力的真正价值。
4. 垂类交易威力
我认为，设想师应该注重两个方面的职业威力的培养。一方面是业余威力，另一方面是交易威力。很多设想师大概在早期有点偏科，只看重自己的业余威力提升，不太关注交易。如果持续这样下去，这会在大约职责 8 年以上的时候，进入职业迷茫期。
交易威力就是指设想师对公司所做的交易理解清晰，并且具备较全面的交易知识，也懂得如何运用设想的体例围绕公司的交易目标来职责。比如你在一个 O2O 公司做了 5 年，那么对 O2O 交易的线上和线下的交易课题，也应该有比较全面的信息以及比较深入的理解和思考。
交易威力强的设想师，会给自己建立起比较强的职业壁垒。也不会太担心因为技能浪潮或者年龄危机之类的课题就会导致失业。
5. 创意和想象力
创意和想象力是设想师最重要的威力之一，这些威力是人工智能无法替换的。设想师需求在设想中发挥想象力和创造力，提出独特的设想方案和创意，以满足客户的需求。
人工智能在设想中的作用是辅助设想师进行创意和想象力的发挥。例如，通过自动生成大量设想方案来激发设想师的灵感，或者使用机器进修技能来帮助设想师更好地理解用户需求。
但是，真正的创意和想象力是需求人类设想师来发挥的。设想师需求不断挑战自己的思维体例，创造出独特的设想方案和创意，以满足客户的需求和创造出更好的用户体验。
四、AIGC 会对数字产物设想有哪些影响？
1. 数据驱动设想（Data Driven Design）会得到放大
我知道，很多设想师并不喜欢数据。但 Ai 可以让设想方案的产出效率与开发效率大幅提升，那也就意味着，产物的迭代速度可以变得更快，同时可以有更多的设想方案进行测试。
在这样的场景下，较多的设想方案中如何挑选一个更好的？用数据结果做判断，将会继续成为数字产物设想的主流价值观。
2. 懂交易、懂技能，成为全链路数字产物设想师的基本要求
上文中提到，设想师的威力分两个维度：业余维度、交易维度。交易思维和交易威力将会成为 AI 时代下设想师被看重的威力。如果不懂交易，没有对交易进行深入思考的威力，那么对不起，再见。
设想师需求懂技能的，在 15 年前，那时候的网页设想师都被要求需求会写 html、CSS，甚至 JS。后来设想职能被不断细分，到最后，连 UI 设想师都不太懂前端的实现体例了，更别提交互设想师了，专职的交互设想师很有大概都没有基本的研发工程与设想系统意识。
AI 的介入，成就真正的全链路设想师。AI 很有大概会让事情变得更简单一些，公司里的职位变得更单纯一些。与前端的协作变得更简单一些。这就需求设想师懂技能。
UX 设想师懂技能，就像平面设想师懂印刷工艺、室内设想师懂建材施工、服装设想师懂布料剪裁是一样的。我们有什么理由不懂技能呢？
3. 产物司理与设想师职位的融合
很多有想法的、认真的设想师经常与产物司理“吵架”，因为在一些设想课题上，设想师与产物司理有时候难以达成一致。这倒不是说设想师只关注体验不关注交易，而是同样一个课题，两个职位的人在重复解决。
产物司理也要求有交互设想、用户研究、竞品分析、数据分析等产物设想威力，UX 设想师也同样如此。这难道不是一种资源的重复和浪费吗？毕竟大家都是在同一个职责流里职责。
这个现象已经存在了至少 10 年之久，至今还是很少有公司可以大胆的做出职位改革。相信 AI 的发展会给这两个职位的融合带来一个助推力。
在上周 chatGPT-4 的发布会上，我们看到了一个页面手绘草稿直接生成 html 的演示。GPT4 这个超大的多模态模型，还在以人类想象不到的速度进化。
不用再怀疑，我们已经迎来了一个全新的时代，AI 的画卷正在逐渐向我们展开。
无论处于何种时代，设想师们总是不断尝试提出更好的方案，来改善这个世界大大小小的课题。我相信你也是这样的一位设想师。在 AIGC 的技能浪潮中，设想师大概是受到影响较早的一群人，也将会是最早做出改变的一群人，未来，真的需求我们自己去创造了。
所以 AI 时代将会是最好的时代，还是最坏的时代？
取决于你的挑选。