人工智能会取代设计师吗？
就目前 AI 智能水平而言，它在风格模拟上表现出了强大的能力，比如创意海报/包装/视频/人物形象生成，游戏素材与奇幻场景生成等。
常规的UI设计规范，包括标准字体、色彩、图标与页面组建等，目前AI也能高效完成部分基础工作。
就连设计一款简单的游戏项目，现在的AI也能通过一句任务指令的输入，直接生成可以成功运行的代码。
（此处为视频，请在原文中观看）
MateGPT 自动生成游戏
如今的 AI ，虽然也能够以多轮对话的方式自主迭代方案，但任务场景更复杂后，仍然很难与人类设计师一样能准确理解业务需求。比如产出一张活动海报，AI似乎都无法在设计师不参与设计相关操作的情况下，把宣传文案排列至符合美观与阅读体验的位置。（AI想要胜任一位能尽心尽力，不断改稿以满足甲方需求的设计岗位，还有很多进化空间）。
只要AI无法在人类不参与具体工作时也能自主完成任务，那AI就不会取代设计师，而是会成为提升设计师工作效益的强大工具。
如今的 AI 无论是前期调研、提炼需求，还是原型设计、方案迭代，能参与设计的工作越来越丰富，这意味着设计与技术的交融将会更紧密，也势必会产生新的工作方法与工作流程。 积极探索新技术与设计结合的应用可能，将是设计师的必修课，而与技术密切联系的交互设计，将会在技术发展的必然趋势中拥有更多的市场增量需求与职业发展空间。
工具人？还是决策者？
重塑设计师在人工智能时代的角色定位
这又要分几种情况——AI工具极大降低了设计的门槛，提升了设计师的工作效率，也提高了人们对设计师的期望。如果设计师无法在业务需求与技术实现层面作出有价值的工作，那么设计师在AI工具的辅助下，只会被要求产出更多量的设计材料，我们所掌握的设计技能只会成为 “稳固” 设计师 “工具人” 身份的枷锁。
但从另一方面讲，AI工具不仅仅降低了设计的门槛，参与技术工作的难度也在降低。重视技术性人才，大力加强技术性学科的资源倾斜已成为国家战略方向。不光是设计行业，任何行业都在积极拥抱技术，设计师何必僵化自身的技能体系，抛弃技术学习呢？
懂用户需求，重视用户体验是设计师的职业优势，在AI的加持下，若不积极尝试介入技术方向的工作，那将错失大量提升个人综合能力的机会。
任何技术，都需要匹配上用户的需求才能充分发挥其价值。找到需求，然后虑用户体验，将技术封装为可用的产品。
借助AI技术，设计师能产出功能性更接近落地的产品原型，在需求定义 - 原型制作 - 技术实现的完整项目流程中参与更多的工作，也会在更多的团队决策活动中创造更大的职业价值。 若能真正掌握设计+技术的职业技能，成为交叉学科人才，这样一位懂技术的设计师将会在大量项目组中成为决策者。
上图项目名为 Project Ring，用户可以使用环形操纵杆触发AI的语音输入，并通过骨传导耳机进行交谈。用户还可以使用戒指上的相机拍照。这些照片被转换为环境的文本描述并转发给人工智能，人工智能可以在其响应中引用照片的内容。
用数据说话
人工智能对某些特定行业的冲击
上文设想了设计师在人工智能时代的角色定位，也分析了掌握设计与技术的交叉人才的职业竞争力。但在AI技术浪潮中，我们究竟需要重视哪些能力，才能避免被人工智能夺走职业价值？
收录于数字化经济学文献库和知识资源平台 econstor.eu 的一篇报告 —— ChatGPT 经济学:从劳动力市场角度看人工智能的职业影响 ，为了评估哪些工作更容易受到ChatGPT影响。
先展示文章的结论—— 专业化程度高的职业 （如医疗保健、法律、工程、教育、艺术、科学领域中的专业人士），最易被人工智能取代；受到职业培训较少 的基层工作职业（如服务员），反而不易被取代。!Image
作者采用了文本挖掘方法。ISCO（International Standard Classification of Occupations，是职业的国际标准分类系统）中的每个工作都由一个或多个任务描述来定义。
文中给出了易被人工智能所取代的任务——准备、提供、制作、计划、建议、进行、控制、协助、发展、评估、确定、处理、分析、测试、收集、设计、检查、实施、组织、报告、识别、审查、解释、测量、评估、撰写、营销、研究、收集、说明、阅读、调查、广告、计算、记录、会计、估计、回答、评分、纠正、完成、回应、分类、修订、提取、编辑、校对、生成、计数、搜索、总结、解决、调试、编码、打字、数据处理等
如使用超过7个易被人工智能取代的任务的工作被归类为“完全影响”，使用3个以上但少于7个任务的工作被视为“部分影响”，使用少于3个任务的工作被标记为“无影响”。上图中的 “Professionals” （专业职业）所包含的易被人工智能所取代的任务较多，"Elementary occupations"（基层职业）较少。
文章的结论并非完全代反应了真实情况，但也印证了前文关于设计师角色在人工智能时代的角色定位的判断—— 越 “专注于” 职业技能，越易 “沦为工具人”；越尝试探索所不能定义的工作，突破职业化的局限，越不易被技术所取代。
但这并不意味着设计师从此陷入了越学习越被取代的怪圈。“君子生非异也，善假于物也”，只要善于运用新技能解决新问题，机器学习的速度赶不上人类创新的速度，设计师职业所受人工智技术发展的负面影响就会无限降低。 而对新技术的学习，能极大提升设计师进行创新工作的效益。一个会技术的设计师，能最大程度将技术发展对职业的负面影响转化为积极探索创新的动力
新时代的设计师不能不懂技术
理想固然美好，但设计师学习技术时大多会遇到困难与瓶颈。许多同学不知道学哪些适合交互设计方向的技术，或者列好了学习计划，但技术入门难度大，技术知识难以有效转化为设计产出。
这些难题都都阻碍了我们技术学习的进度。真正希望通过技术学习的路径来提升设计师的职业竞争力，需要技术知识与应用技巧的持续积累。头脑发热，或者遇难而退，都没有任何价值。
知识是学不完的，每天诞生的新知识同样也是不可能全部接收的。真正拉开设计师差距的并不是设计师掌握现有技能的熟练程度， 而是紧跟前沿技术的学习意识以及快速迭代新的业务需求，敏锐应用新技术，构建解决全新设计命题新方案的能力。 设计学习者尤其是学习交互设计的同学们需要在入门阶段更深入地理解不同交互方式的可能性和局限性，例如了解传感器的工作原理,可以知道它对人体动作的检测灵敏度,从而设计出更合理流畅的交互方式。另外一方面也可以让设计解决方案更加可行，朝菌学园zhaodesign的同学相对于其他地方培训出来的学生来说，在制作项目过程中设计解决方案会更加落地和可行，如果不理解技术实现的难易程度,可能会设计出在当前技术条件下难以达到的方案，了解原理能更快适应和创新。不仅限于已有技术,还能结合原理去探索和设想新的交互方式，作品集的项目就会更具创新和实践价值。
朝菌学园也收到了同学们大量咨询有关技术学习的问题， 但因为市面上几乎没有适合小白，或者文科艺术设计背景等跨专业的同学入门技术的课程体系， 导致一些同学在入门阶段就选择了一些难度过高的计算机科学课程,比如直接深入研习代码和算法。这往往导致效果不佳,也无法与设计师的核心竞争力相结合。大部分也只是为了学习编程而学习编程。但是chatgpt其中最大的优势就是它可以自动生成代码，那作为设计师到底应该学习什么样的技术才能保持自身的核心竞争力呢？
长期以来,我们一直在探索适合零基础的跨专业同学学习的交互设计技术课程。经过不断探索和积累,我们已经成功搭建了一套完整的交互设计技术科普课程体系，适用于所有人。这套课程内容非常有价值,所以我们也在谨慎选择最佳的推出时间,目标是在课程成熟而且用户需求足够多的时机与大家见面，也非常期待有同学可以申请做课程体验官，和我们一起探索更好的学习形式和课程内容。
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