作為一名產(chǎn)品設(shè)計(jì)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(huì)取代高達(dá) 50% 的入門級(jí)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(shí)，“模型設(shè)計(jì)師”等新職位正在涌現(xiàn)，行業(yè)正在迅速向更多超級(jí) 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(gè)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(jì)堆棧以快速交付
2. 人工智能流暢性：學(xué)習(xí)如何設(shè)計(jì)概率系統(tǒng)
3. 人力優(yōu)勢：加強(qiáng)工藝、自主性和判斷力等護(hù)城河，保持領(lǐng)先于自動(dòng)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(jì)師的道路

1. 人工智能工具

人是制造工具的動(dòng)物——本杰明·富蘭克林

本杰明·富蘭克林的定義強(qiáng)調(diào)了人類在發(fā)明和使用工具來擴(kuò)展自身能力方面的創(chuàng)造力。如今，人工智能標(biāo)志著這一進(jìn)化的飛躍，從手動(dòng)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(tuán)隊(duì)從每年兩次交付到每兩周交付一次。Figma的《設(shè)計(jì)現(xiàn)狀報(bào)告》（2025）指出，近七成的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)（68%）經(jīng)常使用人工智能來自動(dòng)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(jì)工具顯然變得越來越積極主動(dòng)，既提高了速度，又增強(qiáng)了想象力。

構(gòu)建一個(gè)反映你的技藝的堆棧

你的設(shè)計(jì)棧取決于你作為設(shè)計(jì)師的身份。用戶體驗(yàn)研究員的設(shè)計(jì)棧與全棧產(chǎn)品設(shè)計(jì)師、對(duì)話式AI設(shè)計(jì)師或視覺藝術(shù)家的設(shè)計(jì)棧截然不同。沒有放之四海而皆準(zhǔn)的方案。

在過去的六個(gè)月里，我嘗試了 60 多種 AI 工具，追逐每一個(gè)新的自動(dòng)化更新和閃亮的產(chǎn)品發(fā)布。然而，事實(shí)是，我的工作流程中幾乎所有東西都只運(yùn)行在四到十種工具上，正如我的 AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)棧所示。

因此，真正的價(jià)值在于有意識(shí)的嘗試。嘗試新工具，不是因?yàn)樗鼈兞餍校且驗(yàn)樗鼈兛赡軙?huì)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(diǎn)？

此外，人工智能工具正在快速發(fā)展，但設(shè)計(jì)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(jì)領(lǐng)袖阿古斯丁·桑切斯 (Agustín Sánchez) 所說：“你之所以優(yōu)秀，并非因?yàn)槟懔私庾钚碌墓ぞ?。你之所以?yōu)秀，是因?yàn)槟阒廊绾芜\(yùn)用它們。”

提示作為一項(xiàng)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(shí)到問題往往不在于模型本身，而在于我設(shè)計(jì)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?lì)I(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(gè)令人信服的論點(diǎn)，即提示從根本上來說是一種設(shè)計(jì)活動(dòng)，涉及以清晰度、背景、語氣和意圖來設(shè)計(jì)對(duì)話。

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

2. 人工智能流暢性

AI 流暢性是指能夠自信地設(shè)計(jì)和使用意圖驅(qū)動(dòng)、分層和概率系統(tǒng)的能力。對(duì)于產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)而言，這意味著理解 AI 的潛力，應(yīng)對(duì)其復(fù)雜性，并做出明智的決策，從而帶來負(fù)責(zé)任且有影響力的成果。

GUI 界面要求用戶通過點(diǎn)擊、滾動(dòng)和菜單導(dǎo)航來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。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(shí)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(yàn)?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(cuò)誤或誤用的可能性，并在設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮這些動(dòng)態(tài)因素。

人工智能流暢性的構(gòu)建模塊

• ChatGPT 的作用是什么……以及它為什么有效？ ——Stephen Wolfram 的文章提供了對(duì) LLM 工作原理的基本理解
• 人人皆可學(xué)的人工智能——吳恩達(dá) (Andrew NG) 的非技術(shù)課程，將幫助你了解人工智能技術(shù)
• 生成式人工智能簡介——入門級(jí)課程，旨在解釋什么是生成式人工智能、如何使用它以及它與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法有何不同

AI 設(shè)計(jì)工具包

• IBM 的GenAI 設(shè)計(jì)原則為生成式 AI 用戶體驗(yàn) (UX) 制定了六項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)計(jì)原則。每項(xiàng)原則都配有設(shè)計(jì)策略和實(shí)際案例，以幫助從業(yè)者有效地實(shí)施它們。
• 谷歌的“People+AI” 計(jì)劃強(qiáng)調(diào)了設(shè)計(jì)人工智能交互時(shí)需要考慮的四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。該框架為設(shè)計(jì)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(gè)簡化的指南，其中包含20 多個(gè) GenAI UX 模式的示例和實(shí)施策略

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?dú)有的優(yōu)勢還剩下什么？

工藝比以往任何時(shí)候都重要

AI 模型基于海量數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，反映的是主流模式而非任何獨(dú)特的視角。因此，它們的輸出往往顯得千篇一律，缺乏主觀細(xì)微差別的深度，例如個(gè)人風(fēng)格、洞察力、敘事意圖和創(chuàng)意原創(chuàng)性。設(shè)計(jì)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(shí)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(biāo)準(zhǔn)！

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(jì)一樣，擁有 AI 的共同創(chuàng)造者并不會(huì)否定對(duì)技能的需求，而是會(huì)改變它。

理查德·森內(nèi)特在其著作《工匠》中強(qiáng)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(biāo)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(biāo)、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(diǎn)不再是人類與人工智能的對(duì)決，而是我們尋求何種合作。在這種新的動(dòng)態(tài)下，設(shè)計(jì)師不再只是創(chuàng)造者，而是提供創(chuàng)意方向、愿景和目標(biāo)的人。 設(shè)計(jì)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(píng)論家的角色。

Julie Zhuo 強(qiáng)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(jià)值觀、意圖和新興目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)，并且仍然具有人類的鮮明特征。

例如，兩位設(shè)計(jì)師使用相同的AI工具，可能會(huì)得出截然不同的結(jié)果。一位設(shè)計(jì)師可能會(huì)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(jì)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(jià)值觀和意圖。

4. AI原生設(shè)計(jì)師

那么，成為一名AI原生設(shè)計(jì)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(gè)新領(lǐng)域，還需要更深層次的技能？

世界經(jīng)濟(jì)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(dòng)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(shí)代，設(shè)計(jì)、協(xié)作和溝通的基礎(chǔ)仍然是設(shè)計(jì)生涯的永久支柱，并且比任何工具都更持久。

與此同時(shí)，“超級(jí)集成電路”角色的出現(xiàn)正在重新定義高級(jí)設(shè)計(jì)職業(yè)，因?yàn)樵S多公司正在積極支持實(shí)踐領(lǐng)導(dǎo)道路，重視深厚的專業(yè)知識(shí)、質(zhì)量和高杠桿貢獻(xiàn)，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(jì)師真正的新護(hù)城河如今在于打造獨(dú)特、可靠且令人難忘的AI體驗(yàn)。掌握設(shè)計(jì)原則、敘事能力和解決問題的能力仍然是人類獨(dú)有的強(qiáng)項(xiàng)。

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