是的，AI將取代設計師
是的，AI將取代設計師
但是，我們可以通過3種方式與AI合作以取得未來的成功
Jasmine Oh BlockedUnblockFollow關注3月28日
AI聽起來令人生畏 - 比實際情況要多得多。從最廣泛的定義 來看 ，人工智慧是" 一種可以使用人類推理或感知行事的機器。 "而且，對於設計師可能意味著什麼，人工智慧將產生潛在的焦慮 - 人工智慧將在思考，設計和呈現創意。
然而，這不一定是真的。人類長期致力於創造機器和技術，徹底改變我們的工作方式。從圓形車輪到電動車，我們已經發展到創造技術，使工作和生活更輕鬆 - 我們不僅發展了自己，也發展了我們的工作。
這與AI和設計沒有什麼不同。因此，雖然AI將取代設計師，但它將取代今天的設計師，而不是明天的設計師。 AI將成為設計合作伙伴和工具，設計師可以使用它來滿足不斷變化的工作場所需求。在培養任何關係時，讓我們瞭解我們的合作伙伴能夠和不能提供什麼。
首先，讓我們來看看AI的侷限性。 
1.瞭解細微差別
在整個人類歷史中，我們將情緒用作生存機制。我們受過訓練，使用恐懼等情緒來保護自己免受外界刺激。我們基於身體語言，語調，語境和社交線索來檢測和解碼人們的情緒，所有這些都基於文化和學習規範。因此，理解情緒的微妙之處是人工智慧面臨的最大挑戰之一。
在一項實驗中， 研究科學家Janelle Shane將數千條拾音線送入神經網路 ，試圖教導奉承。以下是一些值得注意的線條：
"你是蠟燭嗎？因為你和你一起看起來很熱。" "我想要和你在一起。" "你看起來像一個東西，我愛你。"
不可否認，即使對於最有說服力的人類來說，調情談話也很難。但從她的實驗中可以清楚地看出，訓練智慧機器辨別或表達細微的情感細微差別是一項挑戰。
2.建立原始內容
AI創作的肖像（由Mario Klingemann訓練）
以上是AI繪製的一系列肖像。由機器學習藝術家Mario Klingemann執行，使用面部識別演算法從其基於圖案的模型中繪製面部。這件作品是否具有情感力量和藝術價值是值得懷疑的。我們確實知道建立這些片段需要來自科技公司，博物館和其他機構的極大 的影象資料集 ，這是許多公司可能無法滿足的一定程度的努力。
3.過濾偏見
錯誤影象識別演算法的示例將黑人標記為大猩猩
AI從進入系統的內容中學習。當Jacky Alcine注意到他的 照片應用程式將他和他的朋友標記為"大猩猩 "時，他很難學到這一點 。 教學機器的道德很難，因為人類不能 客觀地以可衡量的指標傳達道德，使計算機易於處理 。沒有自己的道德和社會意識，AI只能盲目接受資料集而不過濾任何偏見。
現在，讓我們來看看AI更擅長什麼。 
1.動態個性化
Instagram中的動態個性化內容推薦
想想你第一次被介紹給陌生人的最後一次。你可能在不知不覺中（並且有意識地）根據他們的外表和習慣對這個人做出了假設。 AI做同樣的事情，但考慮到了人的潛意識選擇。例如，我的Instagram Feed根據一天中的時間，喜歡的帖子，停留時間，我的朋友正在檢視的內容，趨勢事件，我正在使用的裝置的位置和型別進行動態個性化。
2.處理多個變數
據 赫芬頓郵報稱 ，人類醫生目前每週需要花費大約160個小時費力地閱讀研究論文，以便更新他們的醫學知識。另一方面，機器非常適合一次解析數百個資料點。例如，IBM Watson AI可以在很短的時間內處理相同數量的知識，並以更高的準確性進行診斷。 Watson可以攝取超過600,000份醫學證據，200萬頁來自醫學期刊，並搜尋多達150萬份患者記錄 - 這是一種醫生無法比擬的廣泛知識。 因此，IBM Watson可以準確地診斷肺癌90％的時間與人類醫生相比，準確率為50％。
3.建立變體
Nutella Unica包裝
一旦AI識別出一個模式，它就可以應用該模式在瞬間生成多個變體。在一個名為"Nutella Unica"的專案中，一種演算法能夠從模式和顏色資料庫中提取出來，創造出七百萬種不同版本的Nutella包裝。
瞭解AI能做什麼和不能做什麼，我們如何適應設計師？ 
縱觀行業趨勢，設計師的角色將從 創作者 轉變為 策展人 。在過去，我們有專門從事標誌和符號的平面設計師。然後我們有工業設計師專注於物件和工件。現在我們擁有經驗或互動設計師，他們將物件視為一種整體體驗。
將來，設計將是" 所有其他三個訂單發生的系統和環境的設計 "。設計師將成為 行為 或 系統設計師 。當設計的生產方面或多或少地通過AI實現自動化時，我們的目標是為演算法設定引數和目標以確定系統的行為。 
以下是我們可以做的三件事，以適應設計師不斷變化的角色。
1.瞭解現有工具和功能
第一步是瞭解AI的種類和應用的廣度。有很多 設計師友好的資源來研究人工智慧和機器學習 。如果您想要粗略概述，只需檢視 Amazon Intelligence API ， Google Cloud AI產品 ， Microsoft Cognitive服務 和 IBM Watson Products 等現有 API ，您就可以瞭解用於訓練模型的輸入和邏輯型別。
2.將道德規範融入您的流程
人工智慧倫理仍處於萌芽階段。我們有責任制定道德標準並將其灌輸到我們設計的系統中。與我們如何遵守設計原則類似，如果沒有，我們應該制定道德原則。您可以參考現有的原則，如 Microsoft AI原則 或 Google AI原則 。
3.適應性作為關鍵設計原則
AI可以幫助建立根據多個變數學習和更改的設計。在我們設計時，我們不僅要考慮如何在特定環境中體驗產品，還應考慮產品如何根據不斷變化的環境和不同使用者的決策進行動態調整。
回到我原來的問題"AI會取代設計師嗎？"是的，它將取代我們現在所知的設計師。即使是創意，也無法繞過技術發展。但是，有一個不可否認的事實，人類是一個旨在進化的物種。隨著AI不斷變化並影響我們的設計方式，我們的角色也會發生變化。現在，將人工智慧視為一種威脅，並將其視為一種有助於擴充套件我們解決問題能力的合作伙伴的問題。
你打算如何與AI合作？請在下面的評論中告訴我們。
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