編者按：AI能幹甚至幹得比人更出色的事情越來越多。比如近日在與人類頂尖圍棋職業選手的網絡對弈中摧枯拉朽連勝50多場的神祕網絡棋手Master已經確認是升級版的AlphaGo。圍棋是被認為人類更具有優勢的少數領域之一，連敗中日韓眾多頂尖高手無疑相當於宣佈AI又攻陷了一個人類領地。加上不久前又有AI通過學習做出了具有巴赫風格的曲子，似乎藝術對AI來説也不是什麼難事。那麼需要靈感和想象力的設計領域會不會也受到AI的衝擊呢？如果還有這個職業的話，到2025年的設計師會是什麼樣子呢？Artefact的首席設計師Rob Girling提供了他的思考。
誰要是還對AI感到懷疑的話，看看《紐約時報》吧，最近一篇對卡內基梅隆大學打算設立聚焦人工智能倫理的研究中心的報道。《哈佛商業評論》已經開始為AI對管理的意義打下基礎，而CNBC已開始分析有前途的AI股票了。對於設計我做出了相對樂觀的判斷，認為在近期AI並不會構成威脅，因為好的設計需要創意和社會智能。
不過這種短期的樂觀展望並不能緩和我所有的憂慮。今年，我的女兒就要上大學了，她想讀的專業是交互設計。隨着我開始探索AI會如何影響設計，我在考慮應該給女兒以及未來的設計師提供什麼樣的建議才能幫助她們不僅能跟上形勢，而且能在未來的AI世界中茁壯成長。
以下是我認為她們在2025年之前需要未雨綢繆的地方。
人人都會是設計師
在今天，大部分的設計工作都是由創意和社會智能所定義的。這些技能集需要同理心、問題框定、創造性地解決問題、協商以及説服力。AI的第一個影響會是越來越多的非設計師會培養自身的創意和社會智能以提高就業能力。實際上，在上面提到的那篇《哈佛商業評論》的文章中，給經理提出的第四條建議就是行動要更像一名設計師。
對於設計師來説，其潛在影響是被訓練利用“設計思維”技巧來完成工作的人將不僅僅只有傳統的創意職業了。設計師對誰是最有“創意”的人這個稱謂不再具有壟斷地位（如果曾經有過的話）。為了保持競爭力，更多的設計師需要額外的知識和專長來在多學科交叉的環境下發揮作用，這也許會導致愈發獨特的專業化。你可以想象在教室裏，一位經過設計思維訓練的教師不斷地測試新的互動框架以改進教學。或者設計師/醫院管理者接到任務要從住院病人體驗的角度進行再思考，在效率、易用性以及更好的健康結果等方面做出改進。我們已經看到了這種趨勢的出現——西雅圖市長辦公室設立了一支創新團隊，其任務是為西雅圖最迫切的問題和關切找出解決方案。這支團隊把以人為本作為設計哲學，成員包括了設計師和設計策略師。
斯坦福的設計學院一直在開發非傳統訓練設計師的社會智能，迄今已有10的時間。而像MIT的集成設計與管理課程也已經出現。甚至醫學院都開始培養未來醫生的設計思維。這證明了設計更廣泛的相關性，對於不同學科的教育者來説也是一個把創造性智能培訓和以人為本設計納入課程的機會。
設計師作為策劃者而非創造者
我曾經寫過像Autodesk Dreamcat這樣的工具如何利用算法技術為設計師提供一個更抽象的界面來進行創作。只要提供足夠的高級指導、約束、目標以及待解決的問題，這些工具就能演變出成百上千種設計的派生，讓設計師自己挑選喜歡的設計，或者不斷地將這些設計糅合，直到與偉大設計的距離越來越近。
這會對對不同的設計學科產生不同的影響。在建築學領域，所謂的參數化主義2.0的參數化運動表明，技術可能會增強創造力。遊戲業已經在利用這種潛能，比如用來設計虛擬環境和虛擬城市。這一點看看《無人深空（No Man’s Sky）》就知道了——其背景是一個由程序生成的確定性開放宇宙，總共包括了18,446,744,073,709,551,616顆星球。雖然《無人深空》作為遊戲不算成功，但他展現了虛擬內容開放最終的主流方向——設計師的角色是設定目標、參數以及約束，然後對AI生成的設計進行審核和調優。
生成式設計技術並不算特別新的東西，但深度強化學習卻是相對較新的技術，是在過去3、4年才冒出來的東西，最近AI取得的很多令人興奮的進展都要歸功於這個學術分支。Google的DeepMind創建了一個叫做Deep Q的人工智能程序，它採用了深度強化學習來學玩Atari遊戲，並且在遊戲的過程中不斷改進自己，最終獲得了一些令人驚豔的技能，比如發現遊戲未知的漏洞等。
不過DeepMind的Deep Q，以及它的繼承者——圍棋程序AlphaGo真正的突破在於，這種AI並不具備任何的領域知識或者專長，甚至都不需要有人來教它遊戲的規則是什麼。它所需要的只是視覺輸入、控制，然後給它一個儘量拿高分的目標就行了。就這一點來説，遊戲是人工智能學習理想的測試環境。
但這對設計的意義是什麼呢？這時候就需要策劃者（curator）的角色了。在未來，設計師會根據個人喜好建立模型，然後訓練自己的AI工具來解決設計問題。
比方説，對於針對改變病人行為的數字化保健設計方面的關鍵問題，在醫療保健領域浸淫多年的Artefact已經形成了自己深刻而廣泛的觀點。可以想象，有朝一日一旦我們有了足夠的數據，就可以輸入行為目標，然後讓AI系統設計一個解決方案框架，從而避免確認偏見和共情缺口這樣的預期問題出現。
明星設計師依然閃耀
隨着AI驅動的參數化設計使得設計師可以迅速而方便地創作出設計的數百萬種衍生，大多數設計師的生產力都會得到大幅提升。突然之間，我們每天只用一小塊時間就能探索海量的可選方案了。有了生產力的改善以及更好的工具之後，業餘設計師創作出過得去（如果説出色有點難的話）作品也會容易很多，並且對職業設計服務造成價格壓力。
但儘管學習和掌握這門手藝的門檻降低了，設計業的超級明星可能基本上仍不會受到影響。我們看到1990年代在平面和圖形設計領域出現過類似的趨勢。桌面出版軟件的到來最終消滅的該市場的低端部分。但它也讓更多的人欣賞設計，增加了對最好設計師的需求並擴大了設計師的差異化。除非AI已經能夠用徹底新穎的創意給到我們驚喜，否則的話超級明星設計師以及投資他們的公司還會繼續自己的統治，提升設計品牌的價值。
從傳統設計師到虛擬設計師
AI促進的自動化可能會讓大批人失去工作，這些人可能就會躲到虛擬世界裏面，使得對虛擬世界、虛擬對象和虛擬體驗的需求也會不斷增長，這個説法已是陳腔濫調。希望我們能夠避免這種反烏托邦式的場景，但隨着虛擬現實、增強現實和混合現實的爆發，對於設計來説這會變成下一個前沿機會。像我們在虛擬世界裏如何進行互動，如何建立和交流共同體驗這樣的挑戰，不僅對這種新媒介來説是獨特的，而且需要創意和社會智能等很難外包給AI的技能。
此外，隨着我們爭先恐後地創造虛擬世界，這也許還會對更傳統的設計學科，如建築學、室內設計、對象設計、時裝設計等產生新的需求。
設計AI，設計未來的人性
在闡述AI如何偷走我們的設計工作的過程中，我也許會對AI給設計職業帶來的貢獻造成了傷害。不過當人和計算機一起協作時，雙方是可以做到一些單方面永遠無法做到的出色事情的，這一點只需要看看Michael Hansmeyer的《無法想象的形狀》就知道了。有着好幾百萬個面的這些形態靠人是無法獨立完成的，但是他們仍然可以對它的結構進行調整。
儘管這僅僅只是一個例子，但想方設法強化身處不同職業的我們的個人創造力仍然具有不可否認的吸引力。我能看到這樣一個未來——在對我們的影響、英雄和靈感有着深刻理解的情況下，我們的個人AI助手將不斷地對我們的工作提出批評和建議，指出什麼地方需要改進。在這樣的世界裏，問題解決機器人將利用不同框架、從不同角度幫助我們審視問題。而模擬用户會測試我們設計的東西，讓我們看看他們在不同背景下的表現，然後提出改進建議，這一切甚至在還沒開始開發就進行了。而A/B測試機器人則會不斷想方設法對我們的設計工作提出小小的性能改進建議。
這樣看來，AI遠不會對設計這個職業造成威脅，反而能夠提供大量的機遇，尤其是對於那些從事人與新興AI系統交互設計的人來説。我們應該如何設計那些AI設計工具？我們應該如何設計未來的智能服務和平台？我們應該如何設計這些系統才能保證能夠加強我們的創造力、我們與世界的關係以及我們的人性呢？
對於我們以及下幾代人來説，這是一個艱鉅的任務，也是一次令人興奮的機會。
資料來源：36Kr
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