人工智能将取代设计师！_人工智能_设计师

2024-09-18 10:53:34 智能助手

AI听起来比实际情形更吓人。
在其最广泛的定义，人工智能是“一种可以用人的办法推理或感知的机器。
”还有一个潜在的焦虑，AI将像设计师一样进行构思、设计和展示创意。
我们也看到了阿里鲁班系统通过算法在双十一期间为淘宝天猫创作运营banner的强大能力。

人工智能将取代设计师！_人工智能_设计师智能助手

以是设计师真的会被AI取代吗？长期以来，人类一贯致力于创造机器和技能，以彻底改变我们的干事办法。
从三轮车到汽车，我们已经进化到创造技能，使事情和生活变得更加随意马虎。
我们不仅进化了我们自己，也进化了我们的事情。

人工智能和设计的关系和这些进化类似。
因此，虽然人工智能将取代设计师，但它将取代本日的设计师，而不是未来的设计师。
人工智能将成为设计师可以用来知足不断变革的事情场所需求的设计互助伙伴和工具。
在培养任何关系的时候，让我们学习一下我们的小伙伴能供应什么和不能供应什么。

首先，让我们看看人工智能的局限性

1. 理解细微差别

纵不雅观人类历史，我们一贯将情绪作为一种生存机制。
我们接管的演习是利用恐怖等感情来保护自己免受外界刺激。
我们根据身体措辞、语调、语境和社会暗示来检测和解码人们的感情，所有这些都是建立在文化和学习规范的根本上的。
因此，理解情绪奇妙是人工智能的最大寻衅之一。

在一项实验中，研究科学家JanelleShane给一个神经网络注入了数千条搭讪线，试图去教授这种技能。
以下是一些人工智能学习的措辞：

“你是烛炬吗？由于你和你在一起的样子太性感了。
”“我想和你一起得到我的心。
”“你看起来像个东西，我爱你。
”

诚然，纵然对最能言善辩的人来说，调情也很难。
但从她的实验中可以清楚地看出，演习智能机器，或者表达，奇妙的情绪差别是一个寻衅。

2. 创建原始内容

由AI创作的肖像（由Mario Klingemann演习）

上面是AI绘制的一系列肖像。
机器学习艺术家马里奥克林格曼（Mario Klingemann）利用面部识别算法从基于模式的模型中绘制人脸。
这件作品是否具有情绪力量和艺术代价是一个疑问。
我们知道，创建这些作品须要来自科技公司、博物馆和其他机构的非常大的图像数据集，这是许多公司可能无法胜任的事情。

3. 滤波偏差

将黑人标记为大猩猩的缺点图像识别算法实例

AI从输入系统的内容中学习，杰基·阿尔辛创造他的照片运用程序把他和他的朋友贴上了“大猩猩”的标签，他很难学会这一点。
向机器传授道德是很困难的，由于人类不能客不雅观地用可衡量的尺度来传达道德，这使得打算机很随意马虎处理。
没有自己的道德和社会意识，人工智能只能盲目地接管数据集，而不过滤任何偏见。

现在，让我们来看看AI更善于什么

1. 动态个性化

Instagram中动态个性化内容推举

想想上次你第一次被先容给陌生人是什么时候。
你很可能在不知情的情形下(而且是故意的)根据他的长相和举止对他做出假设。
AI也做同样的事情，但考虑到了人的潜意识选择。
例如，我的Instagram提要根据一天中的韶光、喜好的帖子、驻留韶光、我的朋友在看什么、趋势事宜、我利用的设备的位置和类型，动态地得到个性化。

2. 处理多变量

据“赫芬顿邮报”宣布，人类年夜夫每周须要花费大约160个小时来阅读研究论文，以更新他们的医学知识。
另一方面，机器很善于同时解析数百个数据点。

例如，IBM Watson AI可以在一小部分韶光内处理相同数量的知识，并以更高的精度进行诊断。
沃森可以从医学杂志中摄取60多万件医学证据，200万页，并搜索多达150万份病人记录-这是任何年夜夫都无法比拟的知识。
因此，IBM沃森能够在90%的韶光内准确诊断肺癌，而人类年夜夫的诊断准确率为50%。

3. 创作变体

Nutella Unica包装

一旦AI识别出一个模式，它就可以运用该模式在瞬间天生多个变革。
在一个名为“NutellaUnica”的项目中，一种算法能够从图形和颜色数据库中提取出700万个不同版本的Nutella包装。

知道AI能做什么和不能做什么，作为设计师，我们如何适应？

从行业趋势来看，设计师的角色将从创作者转变为策展人。
过去，我们有专门从事符号和符号设计的平面设计师。
然后我们有了工业设计师，他们专注于物体和艺术品。
现在，我们有了ui或交互设计师，他们将目光投向了物体以外的整体体验。

在未来，设计将是“系统和环境的设计，所有其他三类都包含在个中。
”设计职员将成为行为或系统设计职员。
当设计的生产端或多或少被AI自动化时，我们的目标将是为算法设置参数和目标，以确定系统的行为。

那我们设计师现在能做什么？

这里有三件事，我们可以做，以适应不断变革的角色设计师。

1. 理解现有工具和功能

第一步是理解人工智能的种类和运用范围。
有很多丰富的设计资源适宜设计师去学习，比如GoogleCloudAI产品、微软认知做事和IBMWatson产品可以让您理解用于培训模型的输入和逻辑类型。

2. 将道德融入在你的设计过程中

人工智能伦理尚处于抽芽阶段。
我们该当制订道德标准，并将其贯注灌注到我们设计的系统中。
类似于我们如何坚持设计原则，如何创造道德原则。
有一些现有的原则，如Microsoft AI原则或GoogleAI原则，您可以参考。