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        AI工具+AI流暢度+人類優勢=AI原生設計師

        2025-7-21    杰睿 設計管理與成長

        AI工具+AI流暢性+人類優勢

        作為一名產品設計師,我最近一直在努力理解快速變化的人工智能格局,既感到敬畏,又感到困惑。Anthropic的首席執行官警告稱,人工智能可能會取代高達 50% 的入門級白領工作,而 Zapier 的首席執行官則談到招聘精通人工智能的人才。與此同時,“模型設計師”等新職位正在涌現,行業正在迅速向更多超級 IC 職位轉變。

        隨著人工智能重塑我們的工作方式,我一直在問自己,這不僅關乎如何保持相關性,還關乎如何在我的工作中不斷成長并找到樂趣。

        據我所知,新的轉變需要利用三個領域

        1. 人工智能工具:組裝不斷發展的人工智能設計堆棧以快速交付
        2. 人工智能流暢性:學習如何設計概率系統
        3. 人力優勢:加強工藝、自主性和判斷力等護城河,保持領先于自動化
        4. 這些支柱與戰略思維和以人為本的技能相結合,塑造了我們成為AI 原生設計師的道路
        Open AI cookbook 中的 AI 產品堆棧和提示結構

        1. 人工智能工具

        人是制造工具的動物——本杰明·富蘭克林

        本杰明·富蘭克林的定義強調了人類在發明和使用工具來擴展自身能力方面的創造力。如今,人工智能標志著這一進化的飛躍,從手動工具到智能協作者。

        速度不再是可有可無的。ProcessMaker的產品團隊從每年兩次交付到每兩周交付一次。Figma的《設計現狀報告》(2025)指出,近七成的設計團隊(68%)經常使用人工智能來自動化線框圖繪制、生成視覺資產并分析用戶反饋。

        隨著人工智能逐漸融入日常工作流程,設計工具顯然變得越來越積極主動,既提高了速度,又增強了想象力。

        構建一個反映你的技藝的堆棧

        你的設計棧取決于你作為設計師的身份。用戶體驗研究員的設計棧與全棧產品設計師、對話式AI設計師或視覺藝術家的設計棧截然不同。沒有放之四海而皆準的方案。

        在過去的六個月里,我嘗試了 60 多種 AI 工具,追逐每一個新的自動化更新和閃亮的產品發布。然而,事實是,我的工作流程中幾乎所有東西都只運行在四到十種工具上,正如我的 AI 產品設計棧所示。

        因此,真正的價值在于有意識的嘗試。嘗試新工具,不是因為它們流行,而是因為它們可能會在你的工作流程中解鎖更好的功能。問問自己,有沒有更智能、更快速、更周到的方法來做到這一點?

        此外,人工智能工具正在快速發展,但設計的藝術依然是人類的。決定做什么以及如何使其卓越,仍然取決于品味、判斷力、技藝和你的工具包。正如設計領袖阿古斯丁·桑切斯 (Agustín Sánchez) 所說“你之所以優秀,并非因為你了解最新的工具。你之所以優秀,是因為你知道如何運用它們。”

        提示作為一項核心技能

        去年,我多次發現自己覺得人工智能的輸出很平庸,后來我意識到問題往往不在于模型本身,而在于我設計提示的方式。擁有正確語境的人工智能模型能夠提供生成有意義響應所需的信息。

        轉變視角,將人工智能視為合作者,并學習如何構建上下文,徹底改變了我的輸出質量

        “提示就像是讓人工智能加速,或者將其推向正確的方向。”——約翰·前田 (John Maeda)談領導者如何利用人工智能釋放創造力

        亞歷克斯·克萊因 (Alex Klein) 提出了一個令人信服的論點,即提示從根本上來說是一種設計活動,涉及以清晰度、背景、語氣和意圖來設計對話。

        如果您想提高提示技巧,這些資源是一個很好的起點
        Google 提示要點
        IBM — 提示工程指南
        OpenAI — 提示指南

        AI流暢度工具包

        2. 人工智能流暢性

        AI 流暢性是指能夠自信地設計和使用意圖驅動、分層和概率系統的能力。對于產品團隊而言,這意味著理解 AI 的潛力,應對其復雜性,并做出明智的決策,從而帶來負責任且有影響力的成果。

        GUI 界面要求用戶通過點擊、滾動和菜單導航來實現目標。相比之下,代理系統則通過關注基于意圖的結果,為我們提供了一種與系統交互的新方式。

        現實世界中的人工智能產品涉及編排、內存、工具集成、用戶體驗模式和代理流程。流暢性意味著要掌握系統的行為——它的可變性、它的故障、它出現錯誤或誤用的可能性,并在設計時充分考慮這些動態因素。

        人工智能流暢性的構建模塊

        AI 設計工具包

        • IBM 的GenAI 設計原則為生成式 AI 用戶體驗 (UX) 制定了六項基礎設計原則。每項原則都配有設計策略和實際案例,以幫助從業者有效地實施它們。
        • 谷歌的“People+AI” 計劃強調了設計人工智能交互時需要考慮的四個關鍵領域。該框架為設計有效的人工智能交互提供了寶貴的指南。
        • 我還構建了一個簡化的指南,其中包含20 多個 GenAI UX 模式的示例和實施策略
        理查德·巴赫這本經久不衰的著作敦促工匠們擁抱現代工具,專注于目標而非墨守成規。米哈爾·馬萊維奇闡述了“人工智能平均線”,并鼓勵創意人士突破這條線,追求偉大的創意。

        3. 人類優勢

        借助 GPT-4o 和 Veo-3 等模型,AI 現已能夠快速生成高質量的文字和視覺效果,并在許多領域超越人類的技能和推理能力。真正的問題是——

        我們人類獨有的優勢還剩下什么?

        工藝比以往任何時候都重要

        AI 模型基于海量數據集進行訓練,反映的是主流模式而非任何獨特的視角。因此,它們的輸出往往顯得千篇一律,缺乏主觀細微差別的深度,例如個人風格、洞察力、敘事意圖和創意原創性。設計師Michal Malewicz用“ AI 平均線”的概念捕捉到了這一現象,并將當今的創意格局描述為乏味的時代”,充斥著千篇一律、缺乏靈感的 AI 輸出。

        諷刺的是,這種豐富性反而提高了標準!

        此外,歷史表明,盡管新工具層出不窮,敘事、審美判斷和執行質量等基本技能仍然至關重要。正如 Photoshop 并沒有扼殺平面設計一樣,擁有 AI 的共同創造者并不會否定對技能的需求,而是會改變它。

        理查德·森內特在其著作《工匠》中強調,工具在不斷發展,但技藝和精湛技藝的精髓始終是核心,也是區分真正專家的關鍵所在。他敦促工匠們擁抱現代工具,并專注于目標而非墨守成規。

        創意方向、代理和保持人力掌控

        我們定義目標、設定約束并做出為人工智能指明方向的高層決策。

        隨著速度和質量的不斷提升,爭論的焦點不再是人類與人工智能的對決,而是我們尋求何種合作。在這種新的動態下,設計師不再只是創造者,而是提供創意方向、愿景和目標的人。 設計師逐漸成為創意總監或統籌者,而人工智能則扮演著助手、創意伙伴,甚至是評論家的角色。

        Julie Zhuo 強調了自主性的重要性。即使人工智能與我們的技能、能力和品味相匹配,我們選擇為何以及在何處應用人工智能技能的能力仍將受到價值觀、意圖和新興目標的驅動,并且仍然具有人類的鮮明特征。

        例如,兩位設計師使用相同的AI工具,可能會得出截然不同的結果。一位設計師可能會讓AI為一家氣候非營利組織探索極簡主義的布局,而另一位設計師則用它來為一家兒童教育初創公司生成充滿趣味、富有表現力的視覺效果。差異不在于工具本身,而在于引導它的人類價值觀和意圖。

        世界經濟論壇概述了 2030 年的四個類別:新興技能、非焦點技能、穩定技能和核心技能

        4. AI原生設計師

        那么,成為一名AI原生設計師意味著什么?僅僅掌握AI工具和技術就足夠了嗎?還是在這個新領域,還需要更深層次的技能?

        世界經濟論壇顯示,2030年最緊俏的技能不再是技術性技能。隨著自動化改變工作方式,雇主更看重戰略性、以人為本的能力,例如分析性思維、創造性思維、技術素養和韌性。

        正如Fabricio Teixeira 指出的那樣,即使在技術快速變革的時代,設計、協作和溝通的基礎仍然是設計生涯的永久支柱,并且比任何工具都更持久。

        與此同時,“超級集成電路”角色的出現正在重新定義高級設計職業,因為許多公司正在積極支持實踐領導道路,重視深厚的專業知識、質量和高杠桿貢獻,而不是傳統的人員管理。

        隨著創作速度越來越快、觸手可及,設計師真正的新護城河如今在于打造獨特、可靠且令人難忘的AI體驗。掌握設計原則、敘事能力和解決問題的能力仍然是人類獨有的強項。

         

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