前言

近半年，随着 ChatGPT 的发布，人们开始热议人工智能技术的发展。尤其是在科技、金融、教育、医疗等行业，人工智能的应用已经开始显现。随着技术的发展，人们逐渐认识到人工智能的重要性，越来越多的企业和机构开始加大对人工智能技术的研发和应用力度。

近年来，人工智能在创意领域的应用 AIGC 引起了广泛关注。然而，并非所有人都对其充满信心。在设计领域，一些人担心 AIGC 会取代人类设计师的工作。这一担忧甚至导致了“设计师将被 AI 取代”的流言。在这种情况下，许多设计师感到他们的职业生涯岌岌可危。

这一切的迹象都表明，如今的AI技术已经开始影响设计师的职场生涯。在这场AI技术与人的博弈中，我们需要思考哪些设计师会第一批受到AI技术的冲击。同时，AIGC技术也会对设计职场带来哪些影响？设计师应该如何应对AIGC技术的挑战？” 我将从设计师的角度出发，谈谈AI技术对设计师的影响。

AIGC的定义

AIGC是AI(Generated Content)的缩写，指利用人工智能技术生成的内容。它也被认为是继PGC,UGC之后的新型内容生产方式。按照模态区分，AIGC又可分为音频生成、文本生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成。AI绘画、AI写作等都属于AIGC的具体形式。

AIGC的现状

被设计界称为”行业标准”的Adobe公司，也发布了对标 Midjourney、Dall-E 和 Stable Diffusion 的AI绘画生成器 Firefly。

被称为国内Figma的MasterGo，在2023年3月28日宣布成立 MasterGo AI 实验室，计划一期投入 1 亿美金，将主要用于 AI 技术研发和产品升级。

AIGC在设计领域的应用

UI

用户研究与竞品分析

在产品设计初期，设计师往往需要对市场上同类产品进行竞品分析，以了解当前设计趋势和行业标准。确保设计方案符合最佳实践，并为项目提供竞争优势。在这个阶段，我们可以很好的利用AI，帮助我们提升工作效率。

使用ChatGPT进行了测试，让它帮助我做一个旅游类app的竞品分析，它基本可以整合到市面上的同类型产品，需要你给出分析的方向和内容（如图所示是我在未经训练下的提问结果）。

和传统搜索提供多个相关结果不同，ChatGPT能够根据多个搜索结果，提供整合后的内容。高效的内容整合能力可以帮助我们在需求理解、案头研究、竞品分析等环节更快速地获得高价值的内容。但在此过程中，特别提醒，注意对ChatGPT答案的真实性和准确性进行判断、交叉验证。

产品图片及图标生成

当然，Midjourney也可以根据你的描述产品配图，UI图标，应用图标，宣传插画等。生成满意的图片需要反复的尝试，用于灵感激发和提高工作效率来说都是不错的。

设计方案验证

完成设计后，需要对设计进行测试和反馈，以确保设计符合用户需求。这涉及用户测试、焦点小组或其他形式的反馈机制。借助AIGC，设计师可以很好的用科学理性的方式验证自己的设计。

visualeyes通过AI量化用户的注意力，以热力图的方式反应当前视觉层次，供设计师判断是否符合设计预期，以及如何优化视觉信息结构。其中红色区域代表吸引了最多的注意力，黑色/蓝色代表区域吸引力最少。

向大家推荐一个优秀的AIGC应用导航网站——HOTAIGC（https://hotaigc.cn/）。该网站收录了众多令人惊艳的AIGC应用，其中也包括了visualeyes网站。

平面设计领域

光线传媒官宣推出的动画电影《去你的岛》，就是使用AI生成的宣传海报，图片的生成使用了Midjourney、Stable Diffusion，以及最新发行的GPT-4模型。

由设计师给出设计理念与关键词，然后利用ChatGPT来完善指令，再把指令输入到Midjourney中，生成图片后根据效果不断修改指令微调，最后再用Stable Diffusion调整局部效果，一张精美的海报就在设计师和人工智能的通力合作下完成了。

动画领域

Netflix官方发布了名为《犬与少年》的动画短片，整部短片的场景都是由AIGC技术完成，是AIGC技术辅助商业化动画片的首支发行级别作品，具有教科书般的意义，这也代表着我们未来的动画技术或将面临着革命性的发展。

游戏领域

最近，哥本哈根信息技术大学等机构的研究者发表了一篇论文，介绍了他们如何应用名为 MarioGPT的语言模型从文本生成《超级马里奥》游戏关卡。MarioGPT生成的关卡中，有很高的比例（88%）在实际中是可以玩的。

纽约大学坦登工程学院等机构的研究者也发布了一篇主题类似的论文，是利用AIGC生成《推箱子》游戏关卡。

漫画领域

作者刘言飞语体验了使用Midjourney生成漫画《打鱼记》，过程虽然有很多困难，但最终在没有提供任何素材的前提下，完全靠AI生成了漫画。

AIGC是否会取代设计师？

要回答这个问题，我们先从设计师本身的工作内容来分析。

在日常工作中，设计师的主要职责很大一部分比例是产出设计稿来解决团队需求。过去制作一张精美的运营图，往往需要设计师掌握手绘、3D 建模、渲染等多项技法，且通常要耗费几天到几周的时间，有些大型项目还需要团队成员配合才能完成。如今 AI 制图工具的出现，完全颠覆了传统的工作方式，无需长年练习专业技法和学习软件操作，即使是零基础的设计师在短时间内也可以产出专业画师水平的作品，且效率和内容风格上也有着难以跨越的优势。

可以预料的是，在如今效率为王的职场环境下，企业为了控制成本增加营收，势必不会放过 AI技术带来的市场红利。就像工业时代机器夺走工人的饭碗一样，未来必然有很大一部分设计工作会被 AIGC 所取代，像商业插画、场景渲染、等这类人力和时间成本较高的工作，会更容易受到 AI 技术的影响。

既然终究会被取代，究竟哪些设计师会更容易被职场淘汰？

对于不了解互联网工作模式的人，想象中的场景可能是：领导将整个设计团队炒掉，直接让程序员通过AI 绘图产出设计稿。虽然不排除个别中小企业会出现这种情况，但是设计师这个岗位并不仅仅是靠单一的设计能力。

从前期的需求沟通到团队内产品需求的方向拆解，设计师的护城河永远不是单一的工具或技法，而是解决问题的能力。那么什么叫解决问题的能力？根据产品要求产出设计稿不叫解决问题，能分析用户需求，配合团队完成商业目标才叫解决问题。会操作软件不叫解决问题，能利用工具提升效率完成工作才叫解决问题。

从实现目的的角度来看，Midjourney 这类绘图软件和其他软件工具本质上并没有区别，都是解决设计需求的手段，脱离了人为操控本身并不能提供价值。而那些优先掌握 Midjourney 并应用在工作中的设计师，在完成需求的方法和效率上会远远超过其他人，会更容易被市场所接纳。

我们再来看看 AI绘图 的运作原理。目前 AIGC 的主流模型都是基于对抗生成网络GAN模型和噪音扩散Diffusion模型，用来生成图像。两种模型在图像生成的算法逻辑上有一定区别，但是都是基于样本数量和深度学习来达到精准生成图像的目的。这个过程中并没有直接凭空创作全新的内容。而是在曾经的历史数据里总结和提炼经验，然后凭借概率计算得到最合适的答案，本质上还是在解决曾经已经被其他方式解决过的问题。

创新工场董事长兼首席执行官李开复说过：“如果一项工作，它做决策的时间在 5 秒钟以内，那么大概率是会被人工智能取代的”

AI绘画技术本身并不能直接取代设计师的全部工作，它存在的意义更多是解决那些重复性高且机械的制图过程。有了AIGC，我们只需要短时间的指令学习就可以产出高质量的设计作品，查找资料和学习软件的时间都被省去了，我们可以有更多的时间和精力在设计创意性上去深挖。此外，AIGC还能够帮助我们解决创意瓶颈，通过多种算法和模板我们可以快速验证设计想法，产出更多可能性的作品。

AIGC时代下设计师的机会

相较 C4D、Blender 这类需要进行长时间学习和练习的专业制图软件，Midjourney 的使用门槛要低上许多，即使是零基础的小白在掌握关键词指令后短时间内就能产出大量专业画师水平的作品。而这带给我们设计师更多的启发：

原先的技法和软件的壁垒变得模糊，设计师的就业赛道被拓宽。对于此前需要经过长期学习、必须具备手绘基础和熟悉软件功能才能完成的设计工作，现在其他岗位的设计师同样可以尝试。职场上的设计师不必再被限制在创意技法和专业技能上，我们更多需要思考的是如何提升解决需求的底层能力。

而那些原先掌握专业技能的设计师可以通过 AIGC 来进一步提升自己的设计水平，从而更好地应对市场需求的变化。

例如原画设计师可以先绘制线稿来确定作品方向，接着通过 AI 绘图来刻画细节等繁琐的工作。3D 建模设计师可以使用 AIGC 快速生成模型，再根据项目需求用 C4D 等专业工具进行修饰。

如今当我们打开 BOSS等求职平台 搜索 【AI绘画】，已然多了许多关于 AI 技术的新岗位，这对于一些原本处在职场低谷的设计师来说，也提供了一次弯道超越的机会。每个时代下技术的发展，必定会对曾经的市场进行一次迭代，但同样也会产生一批新的岗位。尽快掌握 AI绘画的技术，可以在AIGC 的时代下更快站稳脚跟。

脱离职场环境来看， AIGC 大大降低了内容制作的成本，给创作者更多发声的机会，而作为本身具备传播属性的设计师来说，AIGC 的技术对提升个人品牌影响力更是一大助力。只需整理好核心的观点和素材，通过 AI 技术可以快速生成大批的文章和短视频内容创作，让我们更好地传达自己的品牌理念和思想。

设计师如何应对AIGC？

虽然AIGC在提高设计效率方面有很大的帮助，但它也有一些不足之处。首先，AIGC在生成内容时存在一定的随机性和不可控性，这可能会导致一些无法预测的结果，需要设计师进行调整和优化。其次，AIGC无法完全取代设计师的创意和设计能力，设计师仍需要具备专业知识和设计技能，才能将AIGC生成的内容进行合理运用和优化。

AI无法取代的设计师能力

深入了解业务能力：设计师需要通过与客户沟通，深入了解客户的业务需求和目标，根据自身经验及专业知识提供符合实际需求的设计方案。AI虽然可以通过大数据分析等方式提供一定的市场趋势和用户需求的信息，但对于客户的具体业务情况，仍需要设计师进行深入的了解和分析。

创意和创新能力：设计师需要具备创意和创新的能力，以便为客户提供具有针对性和价值的设计方案。创意和创新需要涉及多方面的知识和经验，包括美学、文化、科技等方面的内容，而这些是AI目前难以完全掌握和应用的。

沟通和协调能力：设计师需要与客户、项目团队、开发人员等多方面进行沟通和合作，推进项目。及时了解客户需求和反馈，以保证设计方案的实现和落地。

持续学习|善用工具

在AI时代，设计师需要具备持续学习的能力，不断学习新的技术和工具，跟进设计行业和市场的最新动态和趋势，以保持自己的竞争力和创新能力。AI可以取代大量重复性劳动，凭借其分析大量数据、自动执行重复性任务和适应用户行为的能力，让设计人员能够专注于更高层次的设计任务。

总结

身为设计师，我们必须适应人工智能辅助设计（AIGC）的出现，并学会与之合作。AIGC作为提高设计效率和质量的有力工具，能够帮助我们扩展设计视野，创新设计思路。但是，在判断力、直观力和真正的创新能力方面，AI仍然无法替代设计师。因此，我们需要与AI紧密合作，保持对设计思考的深度和广度，将作品提升到一个全新的水平。

AIGC已成为设计师的必备工具之一，它在设计领域的应用越来越广泛，带来的变化和影响也越来越明显。随着技术的不断发展和创新，我们可以期待更多更强大的AIGC工具的出现，为设计师带来更多更好的帮助。

因此，我们应该积极掌握AIGC技能，将其运用于日常设计工作中，以提高设计效率和质量。同时，我们也应该不断关注AIGC技术的发展动态，及时更新自己的技能和知识，以应对未来的挑战。希望本文能够帮助到广大设计师朋友们，提高他们的设计水平，更好地应对未来的挑战。