人工智能將取代設(shè)計(jì)師!
AI的出現(xiàn)改變和影響了我們的設(shè)計(jì)方式,設(shè)計(jì)師的角色也將發(fā)生變化,但其實(shí)不必害怕AI會(huì)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(shí)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(jī)器。”還有一個(gè)潛在的焦慮,AI將像設(shè)計(jì)師一樣進(jìn)行構(gòu)思、設(shè)計(jì)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(yùn)營banner的強(qiáng)大能力。
所以設(shè)計(jì)師真的會(huì)被AI取代嗎?長期以來,人類一直致力于創(chuàng)造機(jī)器和技術(shù),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(jìn)化到創(chuàng)造技術(shù),使工作和生活變得更加容易。我們不僅進(jìn)化了我們自己,也進(jìn)化了我們的工作。
人工智能和設(shè)計(jì)的關(guān)系和這些進(jìn)化類似。因此,雖然人工智能將取代設(shè)計(jì)師,但它將取代今天的設(shè)計(jì)師,而不是未來的設(shè)計(jì)師。人工智能將成為設(shè)計(jì)師可以用來滿足不斷變化的工作場所需求的設(shè)計(jì)合作伙伴和工具。在培養(yǎng)任何關(guān)系的時(shí)候,讓我們學(xué)習(xí)一下我們的小伙伴能提供什么和不能提供什么。
首先,讓我們看看人工智能的局限性
1. 了解細(xì)微差別
縱觀人類歷史,我們一直將情感作為一種生存機(jī)制。我們接受的訓(xùn)練是利用恐懼等情緒來保護(hù)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(huì)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(xué)習(xí)規(guī)范的基礎(chǔ)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(xiàng)實(shí)驗(yàn)中,研究科學(xué)家JanelleShane給一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)的語言:
- “你是蠟燭嗎?因?yàn)槟愫湍阍谝黄鸬臉幼犹愿辛??!?/li>
- “我想和你一起得到我的心?!?/li>
- “你看起來像個(gè)東西,我愛你?!?/li>
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(shí)驗(yàn)中可以清楚地看出,訓(xùn)練智能機(jī)器,或者表達(dá),微妙的情感差別是一個(gè)挑戰(zhàn)。
2. 創(chuàng)建原始內(nèi)容
由AI創(chuàng)作的肖像(由Mario Klingemann訓(xùn)練)
上面是AI繪制的一系列肖像。機(jī)器學(xué)習(xí)藝術(shù)家馬里奧克林格曼(Mario Klingemann)使用面部識(shí)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(shù)價(jià)值是一個(gè)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(jī)構(gòu)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。
3. 濾波偏差
將黑人標(biāo)記為大猩猩的錯(cuò)誤圖像識(shí)別算法實(shí)例
AI從輸入系統(tǒng)的內(nèi)容中學(xué)習(xí),杰基·阿爾辛發(fā)現(xiàn)他的照片應(yīng)用程序把他和他的朋友貼上了“大猩猩”的標(biāo)簽,他很難學(xué)會(huì)這一點(diǎn)。向機(jī)器傳授道德是很困難的,因?yàn)槿祟惒荒芸陀^地用可衡量的尺度來傳達(dá)道德,這使得計(jì)算機(jī)很容易處理。沒有自己的道德和社會(huì)意識(shí),人工智能只能盲目地接受數(shù)據(jù)集,而不過濾任何偏見。
現(xiàn)在,讓我們來看看AI更擅長什么
1. 動(dòng)態(tài)個(gè)性化
Instagram中動(dòng)態(tài)個(gè)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(shí)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(shè)。AI也做同樣的事情,但考慮到了人的潛意識(shí)選擇。例如,我的Instagram提要根據(jù)一天中的時(shí)間、喜歡的帖子、駐留時(shí)間、我的朋友在看什么、趨勢事件、我使用的設(shè)備的位置和類型,動(dòng)態(tài)地獲得個(gè)性化。
2. 處理多變量
據(jù)“赫芬頓郵報(bào)”報(bào)道,人類醫(yī)生每周需要花費(fèi)大約160個(gè)小時(shí)來閱讀研究論文,以更新他們的醫(yī)學(xué)知識(shí)。另一方面,機(jī)器很擅長同時(shí)解析數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。
例如,IBM Watson AI可以在一小部分時(shí)間內(nèi)處理相同數(shù)量的知識(shí),并以更高的精度進(jìn)行診斷。沃森可以從醫(yī)學(xué)雜志中攝取60多萬件醫(yī)學(xué)證據(jù),200萬頁,并搜索多達(dá)150萬份病人記錄-這是任何醫(yī)生都無法比擬的知識(shí)。因此,IBM沃森能夠在90%的時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確診斷肺癌,而人類醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確率為50%。
3. 創(chuàng)作變體
Nutella Unica包裝
一旦AI識(shí)別出一個(gè)模式,它就可以應(yīng)用該模式在瞬間生成多個(gè)變化。在一個(gè)名為“NutellaUnica”的項(xiàng)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(gè)不同版本的Nutella包裝。
知道AI能做什么和不能做什么,作為設(shè)計(jì)師,我們?nèi)绾芜m應(yīng)?
從行業(yè)趨勢來看,設(shè)計(jì)師的角色將從創(chuàng)作者轉(zhuǎn)變?yōu)椴哒谷?。過去,我們有專門從事符號和符號設(shè)計(jì)的平面設(shè)計(jì)師。然后我們有了工業(yè)設(shè)計(jì)師,他們專注于物體和藝術(shù)品?,F(xiàn)在,我們有了ui或交互設(shè)計(jì)師,他們將目光投向了物體以外的整體體驗(yàn)。
在未來,設(shè)計(jì)將是“系統(tǒng)和環(huán)境的設(shè)計(jì),所有其他三類都包含在其中?!痹O(shè)計(jì)人員將成為行為或系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員。當(dāng)設(shè)計(jì)的生產(chǎn)端或多或少被AI自動(dòng)化時(shí),我們的目標(biāo)將是為算法設(shè)置參數(shù)和目標(biāo),以確定系統(tǒng)的行為。
那我們設(shè)計(jì)師現(xiàn)在能做什么?
這里有三件事,我們可以做,以適應(yīng)不斷變化的角色設(shè)計(jì)師。
1. 了解現(xiàn)有工具和功能
第一步是了解人工智能的種類和應(yīng)用范圍。有很多豐富的設(shè)計(jì)資源適合設(shè)計(jì)師去學(xué)習(xí),比如GoogleCloudAI產(chǎn)品、微軟認(rèn)知服務(wù)和IBMWatson產(chǎn)品可以讓您了解用于培訓(xùn)模型的輸入和邏輯類型。
2. 將道德融入在你的設(shè)計(jì)過程中
人工智能倫理尚處于萌芽階段。我們應(yīng)該制定道德標(biāo)準(zhǔn),并將其灌輸?shù)轿覀冊O(shè)計(jì)的系統(tǒng)中。類似于我們?nèi)绾螆?jiān)持設(shè)計(jì)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。
3. 適應(yīng)性是關(guān)鍵設(shè)計(jì)原則
AI可以幫助創(chuàng)建根據(jù)多個(gè)變量學(xué)習(xí)和更改的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)時(shí),我們不僅應(yīng)該考慮產(chǎn)品在特定環(huán)境下的體驗(yàn),還應(yīng)該考慮產(chǎn)品如何動(dòng)態(tài)地根據(jù)變化的上下文和用戶的不同決定進(jìn)行調(diào)整。
回到我最初的問題“AI會(huì)取代設(shè)計(jì)師嗎?”是的,它將取代我們現(xiàn)在知道的設(shè)計(jì)師。技術(shù)進(jìn)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(gè)不可否認(rèn)的事實(shí)是,人類是為進(jìn)化而設(shè)計(jì)的物種。
隨著AI繼續(xù)改變和影響我們的設(shè)計(jì)方式,我們的角色也將發(fā)生變化。所以設(shè)計(jì)師不應(yīng)該把人工智能看作是一個(gè)威脅,而更多地把它作為一個(gè)小伙伴,以幫助擴(kuò)大我們解決問題的能力。
本文由 @潘強(qiáng) 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(zhuǎn)載
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??
呵呵,看了一遍。然后好像 什么也沒記住
人工智能的路還很長