發(fā)布時間:2024-02-22 09:48:28 瀏覽量:203次
AI的出現(xiàn)改變和影響了我們的設計方式,設計師的角色也將發(fā)生變化,但其實不必害怕AI會成為我們的威脅,而是要將其加以利用為我們的工作帶來更大的便利。
AI聽起來比實際情況更嚇人 。在其最廣泛的定義,人工智能是“一種可以用人的方式推理或感知的機器?!边€有一個潛在的焦慮,AI將像設計師一樣進行構思、設計和展示創(chuàng)意。我們也看到了阿里魯班系統(tǒng)通過算法在雙十一期間為淘寶天貓創(chuàng)作運營banner的強大能力。
所以設計師真的會被AI取代嗎?長期以來,人類一直致力于創(chuàng)造機器和技術,以徹底改變我們的做事方式。從三輪車到汽車,我們已經(jīng)進化到創(chuàng)造技術,使工作和生活變得更加容易。我們不僅進化了我們自己,也進化了我們的工作。
人工智能和設計的關系和這些進化類似。因此,雖然人工智能將取代設計師,但它將取代今天的設計師,而不是未來的設計師。人工智能將成為設計師可以用來滿足不斷變化的工作場所需求的設計合作伙伴和工具。在培養(yǎng)任何關系的時候,讓我們學習一下我們的小伙伴能提供什么和不能提供什么。
縱觀人類歷史,我們一直將情感作為一種生存機制。我們接受的訓練是利用恐懼等情緒來保護自己免受外界刺激。我們根據(jù)身體語言、語調(diào)、語境和社會暗示來檢測和解碼人們的情緒,所有這些都是建立在文化和學習規(guī)范的基礎上的。因此,理解情感微妙是人工智能的最大挑戰(zhàn)之一。
在一項實驗中,研究科學家JanelleShane給一個神經(jīng)網(wǎng)絡注入了數(shù)千條搭訕線,試圖去教授這種技能。以下是一些人工智能學習的語言:
誠然,即使對最能言善辯的人來說,調(diào)情也很難。但從她的實驗中可以清楚地看出,訓練智能機器,或者表達,微妙的情感差別是一個挑戰(zhàn)。
由AI創(chuàng)作的肖像(由Mario Klingemann訓練)
上面是AI繪制的一系列肖像。機器學習藝術家馬里奧克林格曼(Mario Klingemann)使用面部識別算法從基于模式的模型中繪制人臉。這件作品是否具有情感力量和藝術價值是一個疑問。我們知道,創(chuàng)建這些作品需要來自科技公司、博物館和其他機構的非常大的圖像數(shù)據(jù)集,這是許多公司可能無法勝任的工作。
將黑人標記為大猩猩的錯誤圖像識別算法實例
AI從輸入系統(tǒng)的內(nèi)容中學習,杰基·阿爾辛發(fā)現(xiàn)他的照片應用程序把他和他的朋友貼上了“大猩猩”的標簽,他很難學會這一點。向機器傳授道德是很困難的,因為人類不能客觀地用可衡量的尺度來傳達道德,這使得計算機很容易處理。沒有自己的道德和社會意識,人工智能只能盲目地接受數(shù)據(jù)集,而不過濾任何偏見。
Instagram中動態(tài)個性化內(nèi)容推薦
想想上次你第一次被介紹給陌生人是什么時候。你很可能在不知情的情況下(而且是有意的)根據(jù)他的長相和舉止對他做出假設。AI也做同樣的事情,但考慮到了人的潛意識選擇。例如,我的Instagram提要根據(jù)一天中的時間、喜歡的帖子、駐留時間、我的朋友在看什么、趨勢事件、我使用的設備的位置和類型,動態(tài)地獲得個性化。
據(jù)“赫芬頓郵報”報道,人類醫(yī)生每周需要花費大約160個小時來閱讀研究論文,以更新他們的醫(yī)學知識。另一方面,機器很擅長同時解析數(shù)百個數(shù)據(jù)點。
例如,IBM Watson AI可以在一小部分時間內(nèi)處理相同數(shù)量的知識,并以更高的精度進行診斷。沃森可以從醫(yī)學雜志中攝取60多萬件醫(yī)學證據(jù),200萬頁,并搜索多達150萬份病人記錄-這是任何醫(yī)生都無法比擬的知識。因此,IBM沃森能夠在90%的時間內(nèi)準確診斷肺癌,而人類醫(yī)生的診斷準確率為50%。
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化。在一個名為“NutellaUnica”的項目中,一種算法能夠從圖形和顏色數(shù)據(jù)庫中提取出700萬個不同版本的Nutella包裝。
從行業(yè)趨勢來看,設計師的角色將從創(chuàng)作者轉變?yōu)椴哒谷?。過去,我們有專門從事符號和符號設計的平面設計師。然后我們有了工業(yè)設計師,他們專注于物體和藝術品?,F(xiàn)在,我們有了ui或交互設計師,他們將目光投向了物體以外的整體體驗。
在未來,設計將是“系統(tǒng)和環(huán)境的設計,所有其他三類都包含在其中。”設計人員將成為行為或系統(tǒng)設計人員。當設計的生產(chǎn)端或多或少被AI自動化時,我們的目標將是為算法設置參數(shù)和目標,以確定系統(tǒng)的行為。
那我們設計師現(xiàn)在能做什么?
這里有三件事,我們可以做,以適應不斷變化的角色設計師。
第一步是了解人工智能的種類和應用范圍。有很多豐富的設計資源適合設計師去學習,比如GoogleCloudAI產(chǎn)品、微軟認知服務和IBMWatson產(chǎn)品可以讓您了解用于培訓模型的輸入和邏輯類型。
人工智能倫理尚處于萌芽階段。我們應該制定道德標準,并將其灌輸?shù)轿覀冊O計的系統(tǒng)中。類似于我們?nèi)绾螆猿衷O計原則,如何創(chuàng)造道德原則。有一些現(xiàn)有的原則,如Microsoft AI原則或GoogleAI原則,您可以參考。
AI可以幫助創(chuàng)建根據(jù)多個變量學習和更改的設計。在設計時,我們不僅應該考慮產(chǎn)品在特定環(huán)境下的體驗,還應該考慮產(chǎn)品如何動態(tài)地根據(jù)變化的上下文和用戶的不同決定進行調(diào)整。
回到我最初的問題“AI會取代設計師嗎?”是的,它將取代我們現(xiàn)在知道的設計師。技術進化是無法避免的,即使對創(chuàng)意人員來說也是如此。但是,一個不可否認的事實是,人類是為進化而設計的物種。
隨著AI繼續(xù)改變和影響我們的設計方式,我們的角色也將發(fā)生變化。所以設計師不應該把人工智能看作是一個威脅,而更多地把它作為一個小伙伴,以幫助擴大我們解決問題的能力。
本文由 @潘強 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉載
題圖來自 Unsplash ,基于 CC0 協(xié)議
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