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AI工具+AI流暢度+人類優(yōu)勢=AI原生設(shè)計師

AI工具+AI流暢性+人類優(yōu)勢

作為一名產(chǎn)品設(shè)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(zhí)行官警告稱,人工智能可能會取代高達 50% 的入門級白領(lǐng)工作,而 Zapier 的首席執(zhí)行官則談到招聘精通人工智能的人才。與此同時,“模型設(shè)計師”等新職位正在涌現(xiàn),行業(yè)正在迅速向更多超級 IC 職位轉(zhuǎn)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(guān)乎如何保持相關(guān)性,還關(guān)乎如何在我的工作中不斷成長并找到樂趣。

據(jù)我所知,新的轉(zhuǎn)變需要利用三個領(lǐng)域

  1. 人工智能工具:組裝不斷發(fā)展的人工智能設(shè)計堆棧以快速交付
  2. 人工智能流暢性:學(xué)習(xí)如何設(shè)計概率系統(tǒng)
  3. 人力優(yōu)勢:加強工藝、自主性和判斷力等護城河,保持領(lǐng)先于自動化
  4. 這些支柱與戰(zhàn)略思維和以人為本的技能相結(jié)合,塑造了我們成為AI 原生設(shè)計師的道路
Open AI cookbook 中的 AI 產(chǎn)品堆棧和提示結(jié)構(gòu)

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(diào)了人類在發(fā)明和使用工具來擴展自身能力方面的創(chuàng)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(xié)作者。

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

隨著人工智能逐漸融入日常工作流程,設(shè)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(gòu)建一個反映你的技藝的堆棧

你的設(shè)計棧取決于你作為設(shè)計師的身份。用戶體驗研究員的設(shè)計棧與全棧產(chǎn)品設(shè)計師、對話式AI設(shè)計師或視覺藝術(shù)家的設(shè)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(chǎn)品發(fā)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(chǎn)品設(shè)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(fā)展,但設(shè)計的藝術(shù)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(shè)計領(lǐng)袖阿古斯丁·桑切斯 (Agustín Sánchez) 所說“你之所以優(yōu)秀,并非因為你了解最新的工具。你之所以優(yōu)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(fā)現(xiàn)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(shè)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(yīng)所需的信息。

轉(zhuǎn)變視角,將人工智能視為合作者,并學(xué)習(xí)如何構(gòu)建上下文,徹底改變了我的輸出質(zhì)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(lǐng)導(dǎo)者如何利用人工智能釋放創(chuàng)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(shè)計活動,涉及以清晰度、背景、語氣和意圖來設(shè)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(shè)計和使用意圖驅(qū)動、分層和概率系統(tǒng)的能力。對于產(chǎn)品團隊而言,這意味著理解 AI 的潛力,應(yīng)對其復(fù)雜性,并做出明智的決策,從而帶來負責(zé)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(dǎo)航來實現(xiàn)目標。相比之下,代理系統(tǒng)則通過關(guān)注基于意圖的結(jié)果,為我們提供了一種與系統(tǒng)交互的新方式。

現(xiàn)實世界中的人工智能產(chǎn)品涉及編排、內(nèi)存、工具集成、用戶體驗?zāi)J胶痛砹鞒獭?/span>流暢性意味著要掌握系統(tǒng)的行為——它的可變性、它的故障、它出現(xiàn)錯誤或誤用的可能性,并在設(shè)計時充分考慮這些動態(tài)因素。

人工智能流暢性的構(gòu)建模塊

AI 設(shè)計工具包

  • IBM 的GenAI 設(shè)計原則為生成式 AI 用戶體驗 (UX) 制定了六項基礎(chǔ)設(shè)計原則。每項原則都配有設(shè)計策略和實際案例,以幫助從業(yè)者有效地實施它們。
  • 谷歌的“People+AI” 計劃強調(diào)了設(shè)計人工智能交互時需要考慮的四個關(guān)鍵領(lǐng)域。該框架為設(shè)計有效的人工智能交互提供了寶貴的指南。
  • 我還構(gòu)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(jīng)久不衰的著作敦促工匠們擁抱現(xiàn)代工具,專注于目標而非墨守成規(guī)。米哈爾·馬萊維奇闡述了“人工智能平均線”,并鼓勵創(chuàng)意人士突破這條線,追求偉大的創(chuàng)意。

3. 人類優(yōu)勢

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

我們?nèi)祟惇氂械膬?yōu)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(shù)據(jù)集進行訓(xùn)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(fēng)格、洞察力、敘事意圖和創(chuàng)意原創(chuàng)性。設(shè)計師Michal Malewicz用“ AI 平均線”的概念捕捉到了這一現(xiàn)象,并將當(dāng)今的創(chuàng)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(zhí)行質(zhì)量等基本技能仍然至關(guān)重要。正如 Photoshop 并沒有扼殺平面設(shè)計一樣,擁有 AI 的共同創(chuàng)造者并不會否定對技能的需求,而是會改變它。

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

創(chuàng)意方向、代理和保持人力掌控

我們定義目標、設(shè)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(zhì)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(tài)下,設(shè)計師不再只是創(chuàng)造者,而是提供創(chuàng)意方向、愿景和目標的人 設(shè)計師逐漸成為創(chuàng)意總監(jiān)或統(tǒng)籌者,而人工智能則扮演著助手、創(chuàng)意伙伴,甚至是評論家的角色。

Julie Zhuo 強調(diào)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(yīng)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(qū)動,并且仍然具有人類的鮮明特征。

例如,兩位設(shè)計師使用相同的AI工具,可能會得出截然不同的結(jié)果。一位設(shè)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(shè)計師則用它來為一家兒童教育初創(chuàng)公司生成充滿趣味、富有表現(xiàn)力的視覺效果。差異不在于工具本身,而在于引導(dǎo)它的人類價值觀和意圖。

世界經(jīng)濟論壇概述了 2030 年的四個類別:新興技能、非焦點技能、穩(wěn)定技能和核心技能

4. AI原生設(shè)計師

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

世界經(jīng)濟論壇顯示,2030年最緊俏的技能不再是技術(shù)性技能。隨著自動化改變工作方式,雇主更看重戰(zhàn)略性、以人為本的能力,例如分析性思維、創(chuàng)造性思維、技術(shù)素養(yǎng)和韌性。

正如Fabricio Teixeira 指出的那樣,即使在技術(shù)快速變革的時代,設(shè)計、協(xié)作和溝通的基礎(chǔ)仍然是設(shè)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(xiàn)正在重新定義高級設(shè)計職業(yè),因為許多公司正在積極支持實踐領(lǐng)導(dǎo)道路,重視深厚的專業(yè)知識、質(zhì)量和高杠桿貢獻,而不是傳統(tǒng)的人員管理。

隨著創(chuàng)作速度越來越快、觸手可及,設(shè)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(shè)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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