人工智能时代，设计师为何需要学习技术

封面由 ARKie智能设计而成。

行业惯例，每年总有一些“趋势”报告发布，比如前阵子的 2018 视觉设计趋势报告，还有最近的《 2018科技中的设计趋势报告》。

在这里摘录几个报告中的观点：

1 在受调查的设计师中有88%的人相信至少5年以后，视觉设计将被 AI 所取代； 2 人工智能的历史和生成视觉艺术的发展可以追溯到20世纪60年代贝克实验室的A. Michael Noll 等艺术家； 3 AI 非常擅长乏味枯燥的工作，而这些工作也并不是人类真正需要做的事情； 4 由于收获了像 Martin Wattenberg 和 Fernanda Viegas 这样的人才，Google 是迄今为止把人工智能与设计实验高度混合的领导者； 5 人工智能向我们展示了看似使用“公平”算法运行得到的智能生成的结果，这些算法是基于过去的实践活动，转换为训练数据，喂养的。但是，训练数据的获得是我们悠久的“非公平”的实践所产生的。

有 2 点观点，我觉得值得分享，关乎设计师未来自身的发展，我们需要思考的是被 AI 所取代，还是参与设计一个 AI ？

视觉设计被 AI 取代

88%人认为至少 5 年后，AI 将取代视觉设计师。我觉得，应该不用5年，很快，先是有大批的初级设计师被取代，随着相关智能产品的成熟及业务的发展。

目前视觉设计领域的 AI 产品有这些：

LOGO设计师 Brandmark

brandmark.io

网页设计师 The Grid

thegrid.io

海报设计师 ARKie

www.arkie.cn

现在 ARKie 还上线了小程序版本，场景随着产品的迭代，不断在拓宽。更多的可以关注我的公众号查看「国内首个」设计+人工智能深度案例分析报告。

重复、枯燥的基础设计工作将首先被取代

AI 非常擅长重复性的工作，而这些工作实际上不需要人类真正去做，例如：大批量的抠图；通过智能配色大批量的调整图像颜色；通过风格迁移批量调整图像的风格，以适应不同的设计风格。每年的双十一，阿里的鲁班就是最好的例子。

自我学习的重要性

设计师真的需要持续地自我学习，未来，我们将与 AI 协同工作。由于技术的更新迭代非常之快，而设计本身的体系由于偏感性，反而设计体系的知识更新速度比较慢。基于此 MixLab 新开了个系列：全栈设计师技术Wiki之数据仓库

这里，我有 2 点经验可以分享给自我学习驱动的设计师们：

持续学习之“以不变应万变”

我是一名跨界设计师，从事过景观设计、旅游规划、房地产设计管理、参数化设计、用户体验设计、数据可视化设计、互联网产品设计；每一类设计其实都有不一样的内容，新接触一类设计，我一般会了解相关的设计规范，设计手段有哪些，设计的元素是怎么样的特性，比较经典的设计案例有哪些，再结合我在设计思维的积累，来进行设计。其中不变的就是”设计思维“。

持续学习之“保持对新技术的热情”

我同时也是一名全栈程序员，涉及领域包括：深度学习相关的keras、后端nodeJS、python相关应用，设计软件的二次开发sketch及sketchup等。技术的迭代速度非常快，比如web网页的css布局方式，就历经了float、flex、grid的进化；移动端APP的混合开发也经历了由IONIC、REACT NATIVE的变迁；机器学习也越来越普及，相关的深度学习、强化学习、迁移学习等，也越来越贴近普通群众。

反过来，技术的变迁，带来了交互方式，设计方法的变化。例如，语音识别技术的成熟，对话聊天技术应用的场景越来越多，从可视化的UI界面，过渡到了语音的控制方式，设计师能不能适应这种方式的转变，找到适合语音技术产品最合适的体验方式？从这个角度，设计师也需要不断地学习新技术，以思考新的设计方式／媒介。

这里分享一个案例

STATMUSE

技术上集合了“数据可视化+聊天机器人+语音技术”，产品上 AI 扮演篮球解说员，为用户讲解各个球星历年的表现。体验上，不采用聊天界面，AI 聊天机器人更像是一个搜索引擎的升级版，这种减轻聊天界面的设计，非常契合产品的调性。

设计师真的认真思考了技术的优势及特性，利用设计手段把技术融入产品体验中。

对了，MixLab目前的社群有一个：掌握设计+技术领域，双层技能的100+人的微信群。欢迎关注 “设计”，及 “技术”的你的加入～

加入途径微信添加公众号： Design-AI-Lab。