范凌：设计与人工智能行业报告与商业实践（下）

三、人工智能的产业实践

范凌一直强调一个观念：人工智能与设计师的关系不是“替代”，所以我们提出了一个概念“脑机比”——脑子和机器的比例。这个不是结论，这个是假设。机器、和人工智能在创造性工作里面不是取代某种工种，而是要共同进化。所以我们希望是能够有更多的数据、算法，更多指数级的更精准的生产，能够带来人的思想解放。所以人工智能不是取代人的智能，而是取代人的智能不愿意去花时间的东西。他们做的调研数据样本大道 1300 份，这个样本的组成里，我们把所谓人的智能分为三个类型。这三个类型不只是指操作设计的技能——“感知和操纵智能”。有的时候，设计师真的需要把设计画出来。而画的过程、思考的过程也是一种智能。还有另外一种智能，也就是“创造智能”——从无到有，从零到一的能力。另外，还有一种是“社会智能”——很多设计是需要人去讲述和言说的。社会智能、创造智能、感知和操纵智能，都是设计行业特别关键的三种能力。设计师在不同任务上的时间分配比例，从右到左逐级更需要脑力。

他分享了在设计师未来三年工作当中，有近61%左右的工作一定还需要人的脑子，39%左右的工作已经出现了自动化的可能性，这两者之间的比值是1.55。 

1. 不同类型和经验的设计师都花类似的时间收集素材和处理信息

收集资料或者信息整理是每一个设计师都花了大量时间去做的工作。而且随着数据、信息越来越多，我们发现所谓高级设计师和初级设计师，都花费了大量时间在收集资料上。所以收集资料是设计师特别喜欢、特别愿意干的一件事。

2. 虽然老叫苦叫累，但设计师并不认为设计是个体力活

没有太多人觉得重复性体力劳动在工作中占很大比例。虽然很多设计师都在抱怨设计是个很累的事，但似乎大家都很享受这个过程。

3. 创意和创造将会成为设计师的最核心竞争力

他们做了六次迭代，也就是想象当中三年、五年以后，设计师会花多少时间干这几件事。我们发现有些圆圈变得特别大了，比如说创意、管理、沟通变得特别大。而重复性的劳动——素材收集等等变小了。也就是说，随着机器、智能的发展，它们确实能帮助人释放一部分创造力或者创造工作时间，那么，设计师会怎么样重新分配做事的时间呢？也许下面这是一个建议，或者说是下一个趋势的结果。这个结果里，创造力应该是设计师的核心竞争力。

4. 高级和初级设计师脑机比不一定悬殊

在很多和技术紧密相连的行业里面，比如说做UI设计、电商、交互的等等，其实这两者的脑机比比例相差不悬殊。存在相差悬殊的行业里，也许是技术的进步还不大。而互联网行业里，我们发现这两者的区别不大，也就是因为其实已经有大量工具、智能的东西在改变着这个行业的日常工作了。

四、人工智能如何构建设计的未来

设计依然需要被作为一种人文来探讨，第四个部分是针对设计人工智能的话题有一些批判性的角度。他提出有几大追问：

1. 人工智能是否能够带来设计新疆域？

这里有两个观点，一个广义的观点，一个狭义的观点。这两个观点，一个是来自科技的媒体，一个来自于媒体实验室的判断。广义里有两个观点。第一，人人都是设计师。也就是说当人工智能能够把技术技能极度的民主化以后，是不是每个人都可以具有某种设计的能力。第二，设计师是不是还是从零到一地做设计？还是说设计师更偏向于是一个整合者、筛选者和买手？狭义的角度里面，我引用乔布斯的一句话，就是：“创造是把东西连接起来。”其实设计很重要的价值也是把两样东西连接在一起，既然我们发现有很多东西已经可以常规化了、智能化了，那我们应不应该去挑战一些新的角度？比如说，连接物理体验和增强现实？连接一个更有效的数据模型和算法？连接个体和社会组织？这些都可能成为设计师的下一个挑战。

2. 人工智能的知识产权如何界定？

第一个问题，人工智能做设计，设计产权归谁所有？第二个问题，如果人工智能通过学习做设计，学习的内容受产权保护的话，这算不算抄袭？关于第一个问题，只要你买了这个人工智能，那这个人工智能做出的设计就是属于你，这一点律师们没有什么争议。关于第二个问题，因为在这个过程里，知识产权保护的是“思想”的呈现。只要对人工智能做的设计和它学习的设计师做的东西不完全一样，其实法律上是没有办法追诉的。但在未来，有可能是需要重新确立这些法律的讨论：为什么我们不能去看人工智能到底学了谁？学的过程里，是不是有对原创足够的尊重？也是这么多的互联网人文学者去思考新的知识产权，以及新的知识产权体系的原因。一方面，这种思考能够支持创造；另一方面，这种思考也能保护产权的拥有者。

3. 人工智能对教育的追问和批评？ 

关于教育的。我们邀请了一些前瞻性的教育家，他们和我价值观方向都比较一致，虽然有些人比我激进，有些人比我保守，但他们讲的东西都很有参考价值的：第一，我们是不是应该更加注重培养大家的差异性？第二，我们是不是又回到了文艺复兴时期知识分子的全能状态？因为机器人已经能在专业上做到最好，那么我们每个人应该回归到全能。第三，设计一个好的问题——让机器、让数据、让智能能够去解答——其实更为重要。第四，创造力如何培养？如何与机器交流？这会成为设计师的关键能力。

 

4. 数据巨无霸们会垄断设计吗？

第四个追问，要回归到人文主义的初始。如果我们觉得数据算法的积累最大化能够产生好的设计，那么未来好的设计公司，会不会是拥有最大数据的公司？这一点让我很忧虑。好在“同济x特赞设计与人工智能实验室”的梁明老师也在做这个研究，他讲了一段话对我很有启发，和大家分享一下：“好的设计师能够与AI齐头并进，知道机器进行监督式学习。数据永远不能完全取代设计，因为设计不总是理性和逻辑的。”

总结

一方面，我们有一个共同的目标；但另一方面，大家每个人都是特别具有不同价值的、具有多样性的人。在这个场景下面，我们除了要利用技术去控制标准，同样也应该用技术去支持不同设计的出现。

引用比尔盖茨说的一句话：“我们总是高估未来两年来发生的改变，却会低估未来十年将发生的改变。”再引用 sheji.ai 上的一句话：“我们以为改变在未来2年内都不会发生，却没想到，在10个月前已经悄悄开始。”

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