Hey 今天你過得好嗎~
ChatGPT 大火的今天，許多人對自身境遇都覺岌岌可危，那作為互聯網行業設計師的我們，未來會何去何從？我淺淺地暢想了一下~
更多ChatGPT的干貨：
簡單提煉就 2 條：
1. 無需學習“領域語言”
什么是“領域語言”？
舉個例子，比如我們現在畫一個界面，我們得在繪圖軟件里輸入參數：
- 快捷鍵 A，先建個畫板，輸入畫板尺寸的數字
- 添加各種組件
- 調整各個組件的間距、顏色
- ……
以上的這些操作，都是機器的“領域語言”，說白了，就是我們人，得先學習機器能聽得懂的語言，才能和機器有效交流，最后產出我們需要的成果。
以后，不需要我們學習機器語言，直接可以用人類語言與之交互，就可以得到我們想要的答案。
為啥 ChatGPT 省力，就是少了“學習領域語言”的這一步驟。
2. 可以快速自我學習
日后，我可以口述給 AI 提要求：我想要一個 App 電商界面，上面是金剛，下面是 Feed 流，間距/配色按 規范來就好。
AI 就可以直接生成一個能用的常規界面了，而不需要我人手一點點吭哧吭哧畫了。
再以后，我可以把大量界面數據喂給 AI, 比如“電商類界面”，并教育 AI，這類需求這些界面合適；那類需求那些界面合適……
然后過段時間，我就可以口述給 AI：我想要 xxx 類型的界面，AI 就會自動從海量數據庫，給我提供幾個方案讓我選擇。而不需要我自己親手設計了。
Midjourney 就已經可以了。
假如我是一個電子產品小白，想買一部手機。
現在，我得需要先研究哪種好，看測評，看使用體驗，看品牌，看參數，然后在眼花繚亂的電商平臺中找哪家便宜、送貨快……
非常麻煩且耗時長！
在此過程中，界面設計師，需要設計一些：目標明確/半明確/模糊的用戶怎么分別規劃瀏覽路徑……用戶需求越復雜，交互設計的成果顯得越厲害越專業，然后視覺設計師再根據目標人群的特征，各種嘗試界面的風格……
以后這些工作，也許統統都不需要了。
AI 若足夠智能，它可以越來越像在和一個助理人在交互。
比如和助理說，我想買部手機，助理不可能給你展示一大堆商品圖，讓你挑；本來一個平臺里挑起來就夠費勁兒的了，還給你看完淘寶的，再給你看京東的……
助理只會用人類語言，自然地進一步確認你的意圖：你想用來干啥，什么價位，希望有什么特殊功能？……
然后綜合各平臺的價格、送貨時間，直接給你提供 2-3 個選項，并簡單說明下區別和優劣勢。
你最后只需要從 2-3 個手機中，挑一個自己喜歡的就好。
當然，不喜歡還可以換。
全程省去了耗時巨大的測評、各品牌挑選、各平臺比價……等所有繁瑣工作。
AI 的智能，將所有現在需要由用戶自行承擔的復雜工作，直接轉移給了系統學習。最后呈現給用戶的內容，可能就從若干個產品&上百個界面，直接簡化到三五個對話界面。
當然更有可能完全不需要任何界面，直接通過自然語音交互，即可完成所有從挑選到下單支付的一切操作。
那么，曾經的設計師，該何去何從？
我開始還以為，未來可以去優化和用戶交互的對話模型，探索怎樣一層層設置問題，可以幫用戶更高效獲得想要結果。
但轉念一想：不對，AI 可以通過一次次交互中，自我學習和迭代——那這部分的優化工作，也不需要設計師了。
以目前的情況看，低階設計師的簡單工作，可以迅速被替代，包括 2 類：
1. 信息搜索類工作
我前兩天問 ChatGPT：如何提高微信分享卡片的點擊率？
這個問題，我們些天前腦暴過，結果 ChatGPT 給我的答案，幾乎囊括了我們所有的腦暴提案維度，甚至還有一條我們沒想到的——增加動圖形式。
雖然小程序分享卡片，目前不能支持動圖。但也提示了我，可以把一些靜態圖片素材，轉換成動圖，增加更多內容的曝光率。
但結論讓我意識到：
我以為腦暴是在思考，但如果沒有新想法的腦暴，就僅僅是簡單的信息搜集而已。
而簡單的信息搜集，ChatGPT 可比人有效率太多了！
1. 機械重復類工作
比如：一些低階視覺設計師的工作，僅僅是用組件搭建常規需求的界面；或者初級視覺設計師的工作，僅僅是給交互稿填個色，調下間距。
這類工作以后的形式可能就是：
一個負責風格制定的設計師，定好產品的設計規范。然后口述提下界面要求，框架沒問題后，告訴 AI：將頁面內容按規范輸出終稿——然后一套符合要求的產品終稿直接做好，甚至還帶著前端樣式代碼，同時省去了前端寫樣式和簡單邏輯的工作，且不會出bug~！連UI樣式走查的工作都省了~！
設計師工作時間瞬間減少 2/3。
那還剩哪些工作，不能被替代呢？
以下是 ChatGPT 自己的回答，和我的預判幾乎完全吻合，非常有自知之明。
哪些設計師工作，ChatGPT 不能完全替代？
看完答案，我再一次感嘆：ChatGPT 的表達之清晰，可以說超過了 60%的普通人類！直接秒殺那些金字塔原理怎么也學不會的頭腦混亂的人。結論先行，邏輯清晰，忍不住為它鼓掌！
總而言之，AI 還不擅長的領域，就是人和機器存在本質區別的領域：
1. 創造力。
比如人可以在看草船借箭的電視劇時，想到一個可以用于“倉庫分揀提效”的創意，這目前是機器不擅長的。機器擅長把全部既有的“倉庫分揀提效”方法搜集過來，呈現給你。
2. 情緒&溝通。
機器可以呈現清晰的邏輯，但很難響應人的情緒，提供情緒價值。
機器和人最大的差別，就是沒有情緒，優點是工作永遠不會被情緒所困擾，缺點就是面對有各種情緒的人，暫時還無法實現有溫度的溝通。
機器目前更擅長接收明確具體的指令，面對“你怎么總是做的這么慢？”這樣的問題，AI 可能會直接回答“慢”的原因，而難以做到先識別情緒，再給予安撫，再給出更好的解決方案。
所以和人打交道，溝通并提煉復雜需求、甚至背鍋的工作，AI 暫時還是難以完成。
所以，交互設計師分析問題、創造性地提供解決方案的能力，仍是核心能力。（也許日后通過大量數據學習和個體差異的研究，AI 也可以掌握一些優于普通人的安撫套路）
3. 審美。
審美也是人類特有的取向。且人會變，審美的潮流也會變。且不同人的審美，也不同。如何根據不同目標用戶、不同場景，投其所好，提煉出合適風格——還是需要人來解決人的。
所以視覺設計師，核心競爭力，還是憑優秀的審美制定設計風格規范。
至于風格規范定好了，如何復用，那 AI 完成起來，就容易多了。
所以，與其焦慮什么工作以后會丟，不如著眼什么能力是 AI 替代不了的。我們不用再過多糾結于精確、不犯錯、機械操作——那些是機器擅長的，人類不擅長的；
AI 來了也不慌，我們可以花更多的時間和精力釋放人特有而機器沒有的優勢：創造性、情緒、審美。
利用 AI，幫我們從簡單重復的瑣事中釋放出來，設計師未來可以用更多的時間精力，去解決復雜的人與人溝通，把溝通結果，翻譯成驚艷的創意，用美，為人提供情緒價值，提出有溫度的解決方案。
AI 不會替代人，而會釋放掉人的一部分機器工作，幫人活得“更人”一些。至少，在短期 AI 還沒有自我意識的階段，我是這樣認為滴~
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