大模型誕生的那段時(shí)間，常有傳言說設(shè)計(jì)師等崗位將會(huì)被AI所取代，是不是意味著以后設(shè)計(jì)師的職業(yè)就不存在了呢？其實(shí)不是。本文作者為我們?cè)敿?xì)分析了AI時(shí)代設(shè)計(jì)師的價(jià)值和如何成長(zhǎng)，一起來看看。

最近一段時(shí)間一直在思考目前設(shè)計(jì)師的作業(yè)模式是否已然被 AI 改變？ 設(shè)計(jì)工具經(jīng)歷了從傳統(tǒng)的Photoshop到各種 AI工具的轉(zhuǎn)變， AI逐步覆蓋設(shè)計(jì)領(lǐng)域的各個(gè)方面，從圖像GC、文本GC、音頻擬合到視頻生成，AI的應(yīng)用覆蓋了媒體的所有模態(tài)?，F(xiàn)在，設(shè)計(jì)師可以通過簡(jiǎn)單的文字描述生成高質(zhì)量的矢量圖標(biāo)和3D插畫，甚至幾分鐘內(nèi)生成虛擬人物圖像，且不用擔(dān)心版權(quán)問題。通過SD不僅能快速生成高質(zhì)量的設(shè)計(jì)素材，還能根據(jù)用戶需求進(jìn)行個(gè)性化定制。

視覺設(shè)計(jì)方向的大部分工作已經(jīng)被 AI完成，從業(yè)多年的設(shè)計(jì)師所追求的美感被降本增效的老板摧殘，不再去打磨細(xì)節(jié)了。而剛?cè)肼殘?chǎng)的菜鳥，如果你v不具備駕馭 AI的能力或相關(guān)使用經(jīng)驗(yàn)，你甚至找不到一份設(shè)計(jì)的工作。

因此，我先說一個(gè)暴論：AI時(shí)代下，設(shè)計(jì)師會(huì)被干掉90%。

但設(shè)計(jì)師這個(gè)崗位是不會(huì)完全消失的，設(shè)計(jì)師是被AI取代的嗎？其實(shí)也不能說是取代，只能說AI作為一個(gè)工具，很多人不會(huì)用。就像PS軟件一樣，放普通人手里就真的只是PS，而放到設(shè)計(jì)師手里就是Photoshop。 AI也一樣，僅面向設(shè)計(jì)師來說，它就是一個(gè)劃分傳統(tǒng)設(shè)計(jì)師和新時(shí)代設(shè)計(jì)師的分割線。 現(xiàn)在大多數(shù)設(shè)計(jì)師都不用PS了，注意，先別噴，我說的是大多數(shù)！而還有一部分大神依然憑借PS的高超技法，讓目前的AI生圖望塵莫及。但是又有多少人呢？又有多少差距？

AI的覆蓋不僅在響應(yīng)效率上，有的人說AI不就是生成的快嘛，但是生成的一塌糊涂，質(zhì)量不行。但你要知道AI從進(jìn)入大眾視野，到現(xiàn)在才發(fā)展了多久？從23年初AI生成人手都慘不忍睹，6個(gè)指頭、7個(gè)指頭的。到現(xiàn)在Flux模型出的圖足以以假亂真。你不可否認(rèn)，目前設(shè)計(jì)師打開AI工具（MJ、SD等）的頻率是遠(yuǎn)超于PS的，起碼我在整個(gè)一年的設(shè)計(jì)工作中，打開PS的次數(shù)不會(huì)超過 10次。

在這樣的一個(gè)AI洪流的沖擊下，設(shè)計(jì)師的作業(yè)模式已然悄聲發(fā)生改變。

一、AI時(shí)代，設(shè)計(jì)師的價(jià)值在哪里？

先說結(jié)論，設(shè)計(jì)師肯定是具備先天優(yōu)勢(shì)的，因?yàn)楝F(xiàn)在缺的是會(huì)提問的人，而不是有能力回答問題的人。

為什么這么說？

是因?yàn)楝F(xiàn)在是大模型時(shí)代，任何的結(jié)果都可以通過模型快速得到結(jié)果。你就算是PS大神、就算是可以一下午畫10張圖、20張圖那又怎樣？只要模型訓(xùn)練好，老板可以一分鐘拿到100個(gè)結(jié)果，如果不滿意點(diǎn)擊刷新，又是100個(gè)。

盡管模型生成的圖片質(zhì)量可能只有60、70分，比不上你人工做的 90+的效果，但是架不住它響應(yīng)快且產(chǎn)量大啊，而且模型是具備線性成長(zhǎng)的，只要不停訓(xùn)練，給它“升級(jí)”。它之后的輸出質(zhì)量會(huì)穩(wěn)定在70+、80+ 甚至90+ ?。?！而人工的輸出不具備這種穩(wěn)定性，即便你有能力產(chǎn)出100分的結(jié)果，你也不可能次次都能保持巔峰水平，而模型可以！

因此現(xiàn)在會(huì)輸出、會(huì)解答的人并不缺，缺的反而是懂得提問、懂得制定規(guī)則的人。當(dāng)你提問的時(shí)候，你就已經(jīng)知道會(huì)有什么結(jié)果。而需要做什么的規(guī)則制定才能讓結(jié)果更接近你的預(yù)期，這才是現(xiàn)在版本需要去思考的點(diǎn)！！

尤其是在圖像生成方面，一個(gè)懂構(gòu)圖、光影、色調(diào)等美學(xué)的設(shè)計(jì)師，顯然比僅僅依靠個(gè)人美感判斷的人更能與AI溝通，創(chuàng)造出更具價(jià)值的設(shè)計(jì)作品。例如，設(shè)計(jì)師可以通過AI生成初步設(shè)計(jì)，然后利用自己的專業(yè)知識(shí)進(jìn)行細(xì)節(jié)調(diào)整和優(yōu)化，最終完成高質(zhì)量的設(shè)計(jì)作品。

批量生圖SOP

還是以目前我們部門目前的批量素材生成需求為例，就可以很清晰看到當(dāng)你把自動(dòng)化流程、規(guī)則前置好，輸出的結(jié)果是人力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及的。我們?nèi)ゴ罱艘徽麄€(gè)SOP，將批量生圖做成工程化，批量產(chǎn)圖SOP的設(shè)計(jì)需要明確每一個(gè)流程節(jié)點(diǎn)，保證高效、標(biāo)準(zhǔn)化的操作。

傳統(tǒng)的SOP流程

之前傳統(tǒng)的產(chǎn)圖SOP，需要投入的人力大概在5個(gè)：

• 技術(shù)開發(fā)同學(xué)：負(fù)責(zé)編寫工程文件，預(yù)留SD的API接口，保證系統(tǒng)能夠靈活調(diào)用SD進(jìn)行圖像生成。
• 模型煉制設(shè)計(jì)師：負(fù)責(zé)煉制Lora，確保產(chǎn)出的素材符合公司需求的統(tǒng)一風(fēng)格，能夠滿足不同類型素材的需求，如3D風(fēng)格、插畫風(fēng)格和真實(shí)場(chǎng)景等。
• prompt編寫設(shè)計(jì)師：編寫CSV，確定圖像生成的具體需求（即生圖prompt）。
• 素材審核員：在圖像生成完成后，整理和審核輸出的素材。制定素材入庫的視覺標(biāo)準(zhǔn)，區(qū)分素材為三類：一類是達(dá)到視覺標(biāo)準(zhǔn)，無需二次調(diào)整的素材；一類是有略微瑕疵，二次調(diào)整后可達(dá)到入庫標(biāo)準(zhǔn)的素材；一類是嚴(yán)重異形、畫面雜亂等素材，無修改價(jià)值的素材。
• 素材管理員：針對(duì)素材的業(yè)務(wù)、類型、標(biāo)簽、命名做有效分類，確保素材在平臺(tái)上的可查找性和可管理性。

整個(gè)SOP的運(yùn)行中最核心的是prompt編寫設(shè)計(jì)師的角色，他需要調(diào)控prompt和替換lora，需要去調(diào)試工程文件中的節(jié)點(diǎn)。技術(shù)開發(fā)同學(xué)和模型煉制設(shè)計(jì)師其實(shí)都是前置資源，從產(chǎn)圖到入庫可使用的這個(gè)邏輯是這樣的：

由prompt編寫設(shè)計(jì)師編寫csv條目，一個(gè)條目是一個(gè)圖像生成的prompt，所以批量生產(chǎn)同樣的需要批量寫prompt，prompt影響最終產(chǎn)圖的質(zhì)量。例如我們編寫10個(gè)prompt，那就可以產(chǎn)出10張素材。編寫100個(gè)，那就可以產(chǎn)出100張素材。但人工編寫的過程非常耗時(shí)耗力，這個(gè)節(jié)點(diǎn)是否可以借助AI的能力去提效？又該如何接入AI？這個(gè)可以先思考一下，我們接著鏈路往下看 ??

當(dāng)批量產(chǎn)出素材后，例如今天產(chǎn)出2000張素材，將素材轉(zhuǎn)接給素材審核員，按照入庫的視覺標(biāo)準(zhǔn)將素材進(jìn)行分類和二次調(diào)整。2000張圖需要多久，不包含調(diào)整的過程，只去審核區(qū)分素材就需要1-2個(gè)小時(shí)。那20000張呢？這個(gè)節(jié)點(diǎn)是否有AI運(yùn)作的空間？??

當(dāng)素材處理完，假設(shè)良品率為40%，可直接入庫的素材為800張，由素材管理員進(jìn)行分類和素材信息標(biāo)注。當(dāng)然我們也可以只給素材命個(gè)名，如:3D紅包.png 那如果有200個(gè)不同的紅包素材，素材如何有效召回，所以素材如何有效管理，之前傳統(tǒng)的素材管理，是將命名作分級(jí)，如：業(yè)務(wù)A/3D/紅包/裝滿金幣。那僅這個(gè)命名過程，假設(shè)一張素材命名需要5s，那800張僅命名大約需要1.11小時(shí)。那這個(gè)時(shí)間是否可以借助AI給吃掉？

AI節(jié)點(diǎn)式提效后的流程

ok，我們梳理一下整個(gè)產(chǎn)圖到入庫的流程鏈路，其中費(fèi)時(shí)費(fèi)力的節(jié)點(diǎn)：

• prompt批量編寫
• 素材審核
• 素材分類及信息標(biāo)注

這些節(jié)點(diǎn)如何借助AI做提效或者直接用AI的能力給吃掉。我是借助GPT的能力，讓技術(shù)同學(xué)預(yù)留出GPT的API接口，我負(fù)責(zé)煉制GPTs，將調(diào)試好的prompt發(fā)給前端，在工程文件中調(diào)用。在多個(gè)節(jié)點(diǎn)安插GPT：

輸入想要的素材關(guān)鍵詞及數(shù)量–批量產(chǎn)出prompt條目（AI 助力）–導(dǎo)入csv需求單–運(yùn)行程序–調(diào)用SD做批量產(chǎn)圖–素材質(zhì)量篩選，將素材分類（AI 助力）—素材信息標(biāo)注（AI 助力）

所以除了前置資源，前端提供的工程文件和模型煉制設(shè)計(jì)師提供的lora，剩余的事情只需要一名設(shè)計(jì)師即可，不僅減少人力成本，而且效率還比之前高數(shù)倍甚至數(shù)十倍。

具體的 3個(gè)助力節(jié)點(diǎn)暫時(shí)就不一一細(xì)講了。我僅著重說一下關(guān)于生成規(guī)則的制定和產(chǎn)出邏輯：

批量產(chǎn)出prompt條目

圖像命名(不可重復(fù)),圖像內(nèi)容(50字以內(nèi)),不希望圖像出現(xiàn)(沒有填無即可),圖像模型風(fēng)格(必填),圖片預(yù)生成數(shù)量(1-30)

如果有同學(xué)用過生圖的軟件，就會(huì)知道提示詞。不同軟件的提示詞結(jié)構(gòu)都是不同的，但核心不變，就是講清楚你要生成的主體。那上面這個(gè)提示詞撰寫的規(guī)則也非常好理解?！?strong>圖像命名”有點(diǎn)類似于ID 的邏輯；“圖像內(nèi)容”正向提示詞，描述要生成的圖像主體；“不希望圖像出現(xiàn)”反向提示詞，規(guī)避不想要的元素；“圖像模型風(fēng)格”確定模型lora，模型煉制設(shè)計(jì)師目前已經(jīng)煉制了 13 個(gè)不同風(fēng)格的lora，需要在提示詞中明確出來你想要的圖像風(fēng)格：“圖片預(yù)生成數(shù)量”確定生成數(shù)量，同一提示詞多次產(chǎn)出。

完整示例：科技感轎車1,單個(gè)科技感轎車，藍(lán)色系，立體呈現(xiàn)，q版圓潤(rùn)風(fēng)格，極簡(jiǎn)風(fēng)格，簡(jiǎn)單構(gòu)圖，白色背景，3D渲染，等距視角,復(fù)雜細(xì)節(jié)，多余的元素，最差質(zhì)量，低質(zhì)量，低分辨率，糟糕的手，手指缺失，壞解剖，錯(cuò)解剖，模糊，額外的數(shù)字，低質(zhì)量，水印,3D-通用模型,20

僅僅這一條提示詞，就可以生產(chǎn)出20張相似風(fēng)格的轎車素材。然后我們借助Agent，將生圖規(guī)則投喂給模型，就可以做到提示詞量產(chǎn)。那就會(huì)是20*20、100*20的數(shù)量級(jí)產(chǎn)出，而這僅僅只需要不到 1h 的時(shí)間，你告訴我人力如何追趕？

而在這里面重要的是什么？是提示詞怎么寫嗎？

我覺得是個(gè)人都有描述能力：一個(gè)什么顏色的車、什么視角、什么裝飾元素…這都是再基礎(chǔ)不過的編寫而已。而最最終重要的就是這個(gè)規(guī)則如何定義！可以讓模型亦或是其他人可以根據(jù)你制定的規(guī)則去做到量產(chǎn)。

所以為什么說設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意和審美是AI無法替代的，AI更像是一個(gè)有巨大天賦的幼童，如果你可以明確告訴他應(yīng)該怎么去做、做成什么樣算好的，那你才算是真正會(huì)用 AI。

僅以圖像GC來說，美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)計(jì)師自身的審美，會(huì)極大的影響生成效果。這也就是當(dāng)下設(shè)計(jì)師的價(jià)值所在。因?yàn)樵偻?，新入行的設(shè)計(jì)師還需不需要去了解光影、結(jié)構(gòu)、環(huán)境色、色調(diào)等等，還真的不知道….因?yàn)?AI直接一鍵生成，根本不需要用傳統(tǒng)的繪畫技法再去精雕細(xì)琢了。

你覺得老板是要藝術(shù)家還是要一個(gè)秒出圖的AI設(shè)計(jì)師呢？

二、作業(yè)流程變化

而設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)流程也受到 AI的影響在發(fā)生著深刻變革，傳統(tǒng)的線性設(shè)計(jì)流程逐漸被更加靈活、高效的非線性流程所取代。

AI工具的引入，使得設(shè)計(jì)師能夠在短時(shí)間內(nèi)生成大量的創(chuàng)意原型，然后進(jìn)行篩選和優(yōu)化。例如，利用AI進(jìn)行圖像生成、文本創(chuàng)作、音頻處理和視頻制作，可以大幅提升設(shè)計(jì)效率和質(zhì)量。

具體實(shí)例中，設(shè)計(jì)師可以使用AI工具如Midjourney生成卡通人物圖像，只需簡(jiǎn)單輸入關(guān)鍵詞，幾分鐘內(nèi)即可得到多種風(fēng)格的圖像供選擇。AI工具還可以幫助設(shè)計(jì)師進(jìn)行智能排版和圖像后期處理等工作，縮短設(shè)計(jì)周期，提高工作質(zhì)量。

傳統(tǒng)作業(yè)模式（UI）

在 AI加持下，產(chǎn)品形態(tài)也越來越豐富，作業(yè)模式也與傳統(tǒng)的作業(yè)模式也悄然發(fā)生變化。現(xiàn)有的 GUI作業(yè)流程大多依賴于人工設(shè)計(jì)師的精細(xì)操作。這些流程通常包括以下幾個(gè)步驟：

1. 需求分析與溝通：設(shè)計(jì)師通過與客戶或產(chǎn)品經(jīng)理溝通，獲取產(chǎn)品的功能需求，并進(jìn)行可行性分析。
2. 原型設(shè)計(jì)：基于需求分析，設(shè)計(jì)師制作UI原型圖，通常使用設(shè)計(jì)工具（如Sketch、Figma）進(jìn)行視覺排版。
3. 交互設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)師根據(jù)用戶體驗(yàn)要求，設(shè)計(jì)交互效果和用戶操作流程，確保UI界面順暢、易用。
4. 高保真設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：最終設(shè)計(jì)稿完成后，交給開發(fā)人員進(jìn)行前端實(shí)現(xiàn)。

這一流程是線性的，依賴于設(shè)計(jì)師的人工參與，且時(shí)間較為冗長(zhǎng)，容易受到人為錯(cuò)誤和偏差的影響。此外，由于各環(huán)節(jié)之間的反饋周期較長(zhǎng)，跨部門的協(xié)作溝通也時(shí)常導(dǎo)致效率低下。

新型作業(yè)模式（AI&UI）

AI&UI融合生成，即通過人工智能和用戶界面設(shè)計(jì)的結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)從需求到設(shè)計(jì)的智能生成，并自動(dòng)化多個(gè)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。主要步驟：

1. 智能需求分析與提煉：通過AI模型對(duì)客戶需求的自動(dòng)化提煉，系統(tǒng)可以快速生成初步的設(shè)計(jì)方向，減少人工在需求分析階段的負(fù)擔(dān)。
2. 自動(dòng)化原型生成：利用AI算法，結(jié)合用戶輸入的需求，自動(dòng)生成多個(gè)設(shè)計(jì)方案，并依據(jù)用戶反饋快速調(diào)整和優(yōu)化原型設(shè)計(jì)。
3. 智能交互與視覺效果設(shè)計(jì)：AI能夠根據(jù)用戶行為和交互數(shù)據(jù)，智能預(yù)測(cè)并生成最佳的交互設(shè)計(jì)方案，優(yōu)化用戶體驗(yàn)，減少手動(dòng)調(diào)整的時(shí)間。
4. 實(shí)時(shí)反饋與優(yōu)化：通過AI的自學(xué)習(xí)能力，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)根據(jù)開發(fā)階段的進(jìn)展和反饋?zhàn)詣?dòng)調(diào)整設(shè)計(jì)，從而提高產(chǎn)品上線的速度。

通過AI與設(shè)計(jì)的深度融合，設(shè)計(jì)師不再需要耗費(fèi)大量時(shí)間在繁瑣的細(xì)節(jié)上，而是將更多精力集中在創(chuàng)意方向的引導(dǎo)和決策上，從而大幅提高了工作效率。

模式的迭代，其主要原因在于：

1. 設(shè)計(jì)對(duì)象發(fā)生轉(zhuǎn)變

設(shè)計(jì)對(duì)象從單一的設(shè)計(jì)師轉(zhuǎn)變?yōu)樵O(shè)計(jì)師、產(chǎn)品經(jīng)理、工程師和算法訓(xùn)練師的協(xié)同作業(yè)。每個(gè)環(huán)節(jié)都緊密相連，任何一個(gè)環(huán)節(jié)的輸出都會(huì)影響其他環(huán)節(jié)。

2. 環(huán)節(jié)間的協(xié)同作業(yè)

AI 融合的設(shè)計(jì)流程不再是單向傳遞，而是形成了一個(gè)閉環(huán)。設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品經(jīng)理、工程師和算法訓(xùn)練師需要緊密合作，共同維護(hù)設(shè)計(jì)標(biāo)注規(guī)范和評(píng)測(cè)集。每個(gè)環(huán)節(jié)的輸出都可能成為其他環(huán)節(jié)的輸入，形成協(xié)同作業(yè)模式。

3. 新增“模型訓(xùn)練師”角色

新增了“模型訓(xùn)練師”這一角色，主要負(fù)責(zé)訓(xùn)練和優(yōu)化AI模型，確保輸出的文案、圖表等內(nèi)容符合設(shè)計(jì)規(guī)范和用戶需求。

4. 設(shè)計(jì)表達(dá)樣式實(shí)現(xiàn)方式的變化

AI融合后的設(shè)計(jì)表達(dá)樣式不再局限于傳統(tǒng)的視覺呈現(xiàn)，還包括了模型訓(xùn)練生成的內(nèi)容。設(shè)計(jì)表達(dá)范式更加注重信息的清晰度和結(jié)構(gòu)的合理性，強(qiáng)調(diào)重點(diǎn)信息的加粗和分段展示。

5. 內(nèi)容范式的明確

在 AI的輔助下，內(nèi)容范式更加明確，強(qiáng)調(diào)信息的層級(jí)和結(jié)構(gòu)。設(shè)計(jì)輸出的內(nèi)容需要遵循一定的規(guī)范，包括重點(diǎn)信息的加粗、分段展示、圖表和圖文的合理搭配等。

三、AI“百家爭(zhēng)鳴“，我們能做什么？

隨著 AI“百家爭(zhēng)鳴”，新的崗位也不斷涌現(xiàn)，如AI訓(xùn)練師、Prompt工程師、數(shù)據(jù)標(biāo)注師等。傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)崗位也在發(fā)生裂變，出現(xiàn)了模型煉丹設(shè)計(jì)師、AIGC設(shè)計(jì)師、AI視覺設(shè)計(jì)師等新角色。例如，AI訓(xùn)練師負(fù)責(zé)訓(xùn)練和優(yōu)化AI模型，使其更好地適應(yīng)設(shè)計(jì)需求；Prompt工程師則通過優(yōu)化輸入指令，提高AI生成內(nèi)容的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

在 AI時(shí)代下，設(shè)計(jì)師如何擁抱變化呢？我覺得可以大致分為兩個(gè)方向：視角和認(rèn)知擴(kuò)展，以及能力邊界擴(kuò)展。

視角和認(rèn)知擴(kuò)展

設(shè)計(jì)師的視角和認(rèn)知需要擴(kuò)展，尤其是在面對(duì)AI和大模型的深度融合時(shí)。這不僅僅是技術(shù)層面的適應(yīng)，還包括從更高層次上理解設(shè)計(jì)的角色和責(zé)任。具體的擴(kuò)展動(dòng)作包括：

熟悉上下游作業(yè)

設(shè)計(jì)師不僅需要理解自己的設(shè)計(jì)工作，還需對(duì)整個(gè)作業(yè)流程的上下游環(huán)節(jié)有清晰的認(rèn)知。這意味著，設(shè)計(jì)師要深入了解需求分析、產(chǎn)品規(guī)劃、開發(fā)實(shí)現(xiàn)、測(cè)試反饋等各個(gè)階段，以及與這些階段緊密關(guān)聯(lián)的團(tuán)隊(duì)成員和工作內(nèi)容。這種全流程的理解有助于設(shè)計(jì)師更好地把握設(shè)計(jì)目標(biāo)與客戶需求，并在與其他部門協(xié)作時(shí)形成共識(shí)。

認(rèn)知不同實(shí)現(xiàn)方式

隨著大模型技術(shù)的引入，設(shè)計(jì)師需要了解AI在設(shè)計(jì)中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)方式。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)是依賴人工操作的，而在大模型下，設(shè)計(jì)方案可以由AI生成，甚至可以根據(jù)數(shù)據(jù)和用戶反饋實(shí)時(shí)優(yōu)化。設(shè)計(jì)師需要認(rèn)識(shí)到這種轉(zhuǎn)變，并理解AI如何輔助或替代傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程，同時(shí)把握AI在設(shè)計(jì)中的局限性與優(yōu)勢(shì)。

能力邊界擴(kuò)展

隨著設(shè)計(jì)工具和工作流程的進(jìn)化，設(shè)計(jì)師的能力邊界也在不斷擴(kuò)展。新的工作環(huán)境不僅要求設(shè)計(jì)師具備傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)能力，還要求他們具備更多技術(shù)性和戰(zhàn)略性技能。具體的能力擴(kuò)展動(dòng)作包括：

表達(dá)范式設(shè)計(jì)

在AI和大模型的環(huán)境下，設(shè)計(jì)師不僅要設(shè)計(jì)視覺界面和交互，還需要參與到“表達(dá)范式”的設(shè)計(jì)中。這意味著設(shè)計(jì)師要考慮如何利用新的技術(shù)表達(dá)設(shè)計(jì)想法。例如，如何通過AI生成的設(shè)計(jì)快速表達(dá)不同的創(chuàng)意方向，如何利用AI優(yōu)化設(shè)計(jì)文檔與提案的呈現(xiàn)方式等。這是一個(gè)新的挑戰(zhàn)，要求設(shè)計(jì)師跳出傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)思維，具備更廣泛的創(chuàng)意和表達(dá)能力。

模型prompt學(xué)習(xí)

設(shè)計(jì)師需要學(xué)習(xí)如何通過模型的prompt來引導(dǎo)AI生成所需的設(shè)計(jì)結(jié)果。AI模型的輸出通常依賴于輸入的prompt質(zhì)量，設(shè)計(jì)師需要掌握如何精準(zhǔn)地設(shè)計(jì)prompt，以獲得最佳的設(shè)計(jì)方案。這不僅涉及到對(duì)AI工具的使用技巧，還需要設(shè)計(jì)師具備一定的計(jì)算思維，能夠根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)調(diào)整prompt，從而高效地利用AI完成復(fù)雜的設(shè)計(jì)任務(wù)。

結(jié)語

AI技術(shù)的發(fā)展正在深刻改變?cè)O(shè)計(jì)行業(yè)的格局，設(shè)計(jì)師需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的技術(shù)和工具，才能在未來的職場(chǎng)中立于不敗之地。雖然 AI可能會(huì)取代大部分基礎(chǔ)設(shè)計(jì)工作，但設(shè)計(jì)師在創(chuàng)意、美學(xué)和人機(jī)協(xié)作方面的價(jià)值依然不可替代。通過不斷提升自己的技能和創(chuàng)新思維，設(shè)計(jì)師可以在 AI時(shí)代找到新的價(jià)值和機(jī)會(huì)。