2018年5月5日,国内知名创新咨询公司 ARK创新咨询在上海成功举办ARK DFC创变者大会-「先见知明」。ARK创新咨询作为具有一流价值创造力及可持续发展力的知识型创新咨询公司,致力于链接创变者的智慧。继2017年ARK DFC-先做再说后,ARK创新咨询于2018年再度主办ARK DFC创变者大会活动,吸引了约1000余人参加,见证了8小时的高频思维碰撞。活动受到了智能硬件产品领域、人工智能领域、互联网、内容创业、品牌营销、广告、零售、设计行业等多方创新人士的广泛关注。20余位大咖纷纷出席发表演讲与深度对谈,分享在过去几年来人生中、企业内、行业之间所发生的变革,以及关于未来的趋势探讨。八场演讲,话题覆盖了人工智能、智能硬件产品、设计创新、内容创业等热门领域,现场座无虚席。
人工智能已经被称为「第五次工业革命」,广泛、深度应用已成趋势。ARKIE CEO王心磊与物灵科技联合创始人/CEO顾嘉唯、知群CEO/最美应用创始人马力,现场深度探讨人工智能与设计,定义了人工智能时代的新型设计师,并讲述人和人工智能,要如何相互配合完成更「智能的设计」。
以下是对话实录:
主持人:
刘文竹—ARK创新咨询策略总监
出席嘉宾:
王心磊—ARK Group联合创始人/ARKIE CEO;顾嘉唯—物灵科技联合创始人/CEO;马力—知群CEO/最美应用创始人
刘文竹:欢迎三位。最近人工智能与设计的话题非常火,我想问三位,如何看待人工智能与设计师之间的关系?未来人工智能是否能够帮助设计师获得更多的灵感?还是会成为设计师一部分?
顾嘉唯:先自我介绍一下,物灵科技,是一家人工智能公司。现在人工智能很多都是 to B 的行业,解决行业内很多垂直问题,比如说医疗、教育、金融、安防等,而我们做的是 AI to C 方向,找到一些用户可以革新原来交互方式的新的消费产品。回到主持人的问题,AI 已经在各行各业赋能了相当长的一段时间,随着 ARKIE、鹿班这样的设计平台出现,「AI+设计」也成为时下热词,当街头的小商贩都能够通过上传图片、输入文案生成一张很不错的海报、名片时,让很多设计师开始惶恐:自己已经有的技能是否会被机器取代?越来越多的机器生产会取代人工,甚至是创造新的行为?人工智能与设计又有怎样的关系?我们注意到 Computer 这个词,它以「er」结尾,代表一种职业。其实在最初,computer 原本是一个叫做计数员的职业。我们每个人现在都会用计算机,但最早一波用计算机的是特别专业领域的人。电脑作为新的生产力工具而诞生时,最初使用和运行计算机的那波人就是 computer,原本的 computer 计算员的职能就被升级成为了 engineer,对比今天我们在时代的跨步过程中,AI 作为新的生产力工具,也会重新定义使用它的人群——Designer,也许会有新的「er」来定义这群人。
但设计师们应该如何在 AI 洪流里实现自身的Level up ?被 AI 赋能或许是个不错的开始。AI 从最初一个高冷、神秘的行业,到今天这样与各行各业相结合的接地气的事儿,首先一定是有人在被AI赋能之后,洞悉了它、了解和掌握了它,并将它再次应用到一个新的领域。作为设计师,当你开始焦虑AI是否会顶替你的工作时,你首先要做的,是感受被AI赋能,在此基础上使用、驾驭、并主宰它。就像工业革命中,人类发明了蒸汽机一样,旧的职业被淘汰,而在新技术赋能交通和生产的过程中,也同时诞生了很多新的职业,创造了更多的就业机会。今天的 AI 技术也将赋能设计师,定义 Designer 升级后的新职业。
马力:我觉得今天的设计师其实处于一个很好的时间点。以游戏直播为例,之前王者荣耀很火的时候,很多人都喜欢看这款游戏的直播。我们看电影时,电影背后有很多基本信息,如导演、主演的名字等,但游戏直播是没有这些信息的。直播游戏时,主播是没有把英雄信息录入进来的,只是直播,是非结构化的内容。而如果用户就想看某个英雄的直播,那我们应该如何支持用户的这种需求?要么,强制主播在时间点输入信息;要么,就需要一个运营团队,每次看到英雄出场就加上信息,这样用户就有条件可以筛选英雄了。
我有一个做游戏直播的朋友,他本身是一个产品经理,又是设计师,还会写代码,他开始研究是否可以用机器学习来解决这个问题。比如,王者荣耀里的英雄数量是有限的,我们可以把英雄的数据放进去,根据视频,用现成的机器学习工具去识别,根据英雄的属性识别出他是哪个英雄,以及其背后一系列的信息。他把这个系统做完之后挂到实际产品上,不需要任何人工就可以让每个用户在看直播的时候直接筛选出英雄了。这是很简单的例子,我朋友当时用的都是很多公司现成的工具,并没有那么难。大家都觉得人工智能很前沿,但有多少人知道什么是神经网络?机器学习到底是怎样操作的?我认为大家只是心理上觉得门槛很高,但其实并没有那么高,建议大家尽量拥抱这种变化,多去学习这方面的内容。
王心磊:通常我们看到新事物出现的时候,大家会有个共同的论调:「我不是来改变你的,我是来干掉你的」。但后来发现,其实谁也干不掉谁,大家都是相安无事地共存。
新的事物产生是给我们看新事物的人一种新的选择,选择的权利都在我们的手里,「谁替代谁」这种说法不一定能成立。机器做的设计和人做的设计肯定不一样,也许发展到后来机器有它自己的想法和能力,但我们也有我们的创造力,就像两个设计师做出来的作品也不可能完全一样。所以人的多样性、消费者选择的多样性决定了不会有「一家独大」的状况发生。
另一个方面,每一个新的事物产生的时候会出现一些新的职业,有些职业会消失。我认为没有创变精神的设计师会被淘汰。因为当你停止进步、停止学习新的东西的时候,往往会被淘汰,不用等到人工智能出现。而真正不断学习新事物的人,会始终获得新知识和新能力,是不会被社会淘汰的。
就目前来说,如果街上有一辆自动驾驶的车,人们也不一定敢坐。所以,很多时候还是需要人给机器很多输入,目前机器能做的事情还很有限,于是在这个时间点就产生了一些新的职业。所以我认为这可能是一种新老时代的交替,不会有谁淘汰谁的现象发生,反而会有一种更好的共生关系。
刘文竹:赋能、共生、拥抱变化以及学习是大家刚讲的关键词。那么你们三位如何看待人工智能会对我们设计的过程、方法、工具产生一些变化?这些变化可能会是什么?
王心磊:有些事以前都是靠人做的,但当我们做 ARKIE 的时候,我们发现有些事其实不用人做了。比如有些初稿可以让机器代劳,人再拿着初稿改,效率就很高。这时候做这件事情的人只用准备素材就可以了,他们通过配合产生了一种新的关系——合作。
这种事带来的结果是:我们让机器不断做这件事训练自己的能力,渐渐地,机器或许可以做相对完整的稿子了,它在成长,而准备素材的人原来需要掌握很多的知识和能力,但可能慢慢地,他不需要这么多能力了,反而可以把自己喜欢的事做精。
这种合作关系不仅造福双方,而且会让大家更紧密,合作出来的作品会更好,这是我们现在可以预见到的一个变化。也就是我们会更多地关注到我们真正喜欢或愿意深入的领域,做垂直的东西,机器慢慢地也会做得非常垂直,而双方都会相安无事。
马力:我说的观点稍微激进一点,设计师真的不会被干掉吗?不论是 ARKIE 还是阿里在做的鹿班,都有个共同的特点:牵头做这些事的都是一群设计师。他们第一步就是把最基本的做海报的设计师干掉,如果他们可以的话,我想他们也会毫不犹豫地把我们干掉,这是时间问题。
我说这个的目的是什么?你怎么定义设计师?怎么定义设计?大会很多嘉宾都说到这个词——「大设计」,我认为很对。我从2004年开始进入设计领域,那时「用户体验」这个词都不存在,但是回顾一下我做了什么?交互设计、视觉设计、用户研究、运营、产品、商业变现、流量投放等一系列的工作,现在我不知道自己是不是设计师,但是我们肯定是一群对互联网产品、架构起到帮助的人,无所谓是什么title。也许再过一些年,现在意义上说的「设计」很有可能会被替代,但大家都会去做什么?就像 ARKIE 和阿里在做的事情,大家都在不断地做高阶的工作。大家一定不要故步自封,觉得自己只是做交互的,画icon的,我认为这些都只是一小部分。
我这十几年工作最大的感受是,每过几年自己的事业就要上升一步,因为要做很多你想做的事情必然要具备一些能力。比如做运营的能力,如何获取更多用户、如何做好商业化?我们需要让自己不断地成长,不断往前走,而不要觉得我是当下的设计师。如果你认为自己是当下的设计师,保持这个节奏,十年之后肯定是有问题的。
顾嘉唯:当「Design Thinking」成为很多公司高管和企业家的创新课,其实设计已经被泛化了。当一个新的技术出现的时候我们怎样对待?在计算机领域,道的层面是算法,术的层面是工程化,所以设计师也会逐渐被分为两类。
道,是我们思考的维度;术,是我们所使用的方法。
从「道」的层面上来说,今天的 AI 之所以还无法取代设计师,是因为人类的设计行为所追求的并非一个纯粹的「艺术性成果」。设计的核心是创造性的思维,而不只是艺术性的表达。
现在已经有一些 AI 可以实现艺术性的表达,比如Prisma可以让机器模仿梵高等风格生成艺术化的图形图像。但是当这些作品没有了文艺复兴、大革命等等深刻的时代背景后,它就只是一幅「画」,而没有了画家作画时对于时政、对于人文的思考。因此在「道」的层面,不光是艺术家,还有很多设计师可以去参与的事情。
在目前的弱人工智能阶段,AI 还无法拥有真正创造性的思维,不具备作出逻辑判断、推演思维的能力。以「AI+安防」为例,目前应用到的AI还都是感知层面的功能——比如说识别人脸、人形、人群,识别车牌或者是追逃。
AI 可能在一秒钟之内就能够识别出变装后的这个人和之前进去的是同一个人。而人类也可以通过逻辑推理得出结论,虽然速度上不能与 AI 媲美,但在逻辑推理中获得的丰富信息点很可能才是案件侦破的关键。在「术」的层面上,我们要思考的就是如何在场景中解决问题。我之前在百度参与过无人车项目,那时候我们要设计在无人车上的人机体验,不仅要考虑如何提示车内乘客交付自动驾驶接管操作权限,还要提示车外行人一辆驶来的无人车下一刻的运行状态,甚至还要考虑在车上吃火锅、做美甲…….那设计师考虑的因素就不会局限于方向盘、档位和仪表盘等的人机设计,这是进入 AI 技术赋能之后的空间改造,设计师思考的维度和量级发生了改变,这是一方面。
另一方面,「让生活更美好」这个维度是设计师在「术」的层面差异于其他任何专业、其他机器智能等创造价值最根本的东西。当我们在设计无人车的时候还会考虑车在不同的角度发生振动的时候,这个perception带来的理解是不一样的。如果每次震动出现的话,可能以为车出了状况,需要急停或者需要去改变的话,那有可能会错过了一些很有意思的场景,所以我们专门会去brainstorming找很多这样充满想象「美好」场景,设计师可以挖掘很多这样的「术」层面的东西。同样,当智能语音界面出现时,互联网公司都在做智能音箱,百度做了一个有屏的小度在家。其实在今天语音技术哪家都还难以满足用户预期的时候,有屏没屏还是有些差异,虽然不像Robin说的差异那么大,一个电视机一个收音机的差异比喻,而有屏承载视频内容的确还是有一些新技术体验冷启动的优势,当下主流消费场景中短视频的被动推送会带来一些用户时间消费的服务价值。
当设计师要面对多模态交互的时候,当用户面对的不是单一维度的GUI,而是要面对 GUI 和 VUI 共存的界面的时候,该如何做设计?这种多通道的感官设计该怎么做?这其实又是设计师在面对「术」层面在 AI 技术革新的时刻要去思考的问题。新零售在中国的发展十分迅速,几年前我们没法想象共享单车,也不会想到今天会有一人KTV这种东西。作为设计师也好,AI 从业者也好,我们要比用户想的更超前,不然会错过更多的场景。
在发现了丰富场景后,AI 技术就要与设计配合来解决使用者在场景中可能产生的需求,这就是术的层面——通过更高维度、更多感官维度的设计给使用者超预期的体验,同时能够限定技术边界,修正人们对于 AI 产品的认知和期待。这是我认为未来AI行业消费品时代到来对设计师们提出的新期待和新要求。
马力:之前在线上有讨论「全链路设计师」这个词,设计也是个有危机感的行业,我个人建议如果在公司里面,设计不是特别核心业务的话,可以考虑换工作。其实不只是设计,任何职业都一样,你在一家公司里一定要在这个公司核心的主线轴上,这才能帮助你的职业生涯快速地往前走。
在全链路设计师的概念上,我称之为「关键链路设计师」,因为如果真能做到把整个线路串下来,一定是得做很多方面,把所有都做好。但是,其实在企业里存在多个关键的链路,比如,其中一个链路是运营设计师,我们能否在企业里把运营的环节和设计打通?设计怎样赋能到这个层面,帮助线上推广、内容运营等做事情?放在 AI 里也是这样,会有多个场景。作为设计师,我们不要局限地认为自己就是一个设计师,我只是在协助你们做 AI 的事情。未来可能会有运营的设计师、有人工智能某一部分场景的设计师等等。我认为,把自己的专业能力和企业里的具体业务需求联系起来,顺应这个业务需求去成长,这是对大家的职业发展最实用的。
刘文竹:刚才大家讲到设计师的定义,很难讲。那么大家认为未来人工智能和设计结合的场景中最具有市场潜力的地方在哪里?什么样的场景和市场结合可能会是蓬勃崛起的?
王心磊:首先,我认为人们不会因为是人工智能而用这个产品,一定是因为这个产品给用户解决了问题,带来了价值。从这个角度来说,它的场景结合一定跟我们现在生活中所面临的事情没什么区别,它并不用创造一个新的需求。
但如果从技术层面来看,比如,拿做图来说,做一张图,你找设计师去做很容易,但如果你要做一万张图,就没那么容易了。因为一万张图,需要大量的信息,而其中信息的更改却非常的小,比如名片。还有一种是运营设计,你每天都要运营,每天都有那么多SKU要推,每个SKU在不同场景下有不同的尺寸,该如何管理?在这一场景之下来看,人的能力所能做到的有他的优点和缺点,优点在于不确定性和创造能力,缺点就是集群处理能力以及是否会犯错误。犯错误这件事情是人的天性也是人最大的价值,因为很多设计之所以能够被设计出来就是因为犯了足够多的错误,价值都被隐藏在错误之中。可怕的是机器不会犯错误,它做出来的东西是绝对准确的,在我看来这个场景不存在。
例如,你需要买一把椅子,机器给你推荐了一个产品,你会选吗?你可能会想再多看两把。很多人都会有这种思维,尤其是买衣服的时候,都想多看几件,这是一种惯性思维,人很多时候需要多样性。
所以机器不要去做一件帮别人做决定的事情,反而要做的是一件批量、集群化的场景使用,这样才能真正发挥它的价值,所以场景的选择很重要。
马力:前面说设计的概念可以放大,不是局限在今天。另外还有几个点,比如说在一些需要算例大、数据集中、容易获取的领域,还有特别刚需的垂直场景以及今天互联网线上所有流量入口,其实在未来都有与 AI 直接结合的潜力。
任何一个产业新的技术架构出现的时候,有些东西仍然是不变的,比如线上流量及入口都是不变的,只不过是以不同的形式切入进来,这时候我们要做嫁接。以前用户接触的是哪些产品,把它AI化之后,这里面能否提升效率?前两天在网上看到一个很有意思的经历,有人说他们公司在研发新的产品,这个系统完成之后会帮助公司砍掉几千个人的职位,现在这个研发团队每天在密集调研需求,这些将被砍职位的人还非常高兴地配合。这是很悲剧的事情,但另个角度看,这是在提升效率,从社会角度的来看,这些人如果被替代了,这些生产力会被放在别的地方去。今天,在AI、数据、算例方面,巨头所覆盖的市场都是比较有优势的。其次,刚刚讲到的那些垂直场景,每一个跟 AI 直接相关,并且能大大提升效率、降低成本的领域,都存在着机会。
顾嘉唯:「AI+设计」本身,其实跟「互联网+设计」一样,实际上 AI 是在互联网的基础上,升级赋能手段的逻辑,本质就是从连接效率到供给侧生产效率提升了。核心其实是「场景」。
就像当年你在互联网时代创业的时候,你找一个方向,其实就是找一个具体的场景,淘宝做电商卖货、滴滴打车做用车出行……看你是想解决哪个场景的问题。
一个场景是否能跑成独角兽关键要看三件事:极大地提高效率、极大地降低成本、极大地提升用户体验,所以这三件事要是都具备的话,就有机会成为「风口上的猪」。而设计在第三件事——「极大地提升用户体验」上是有显著帮助的。
刘文竹:感谢三位嘉宾,今天聊了很多人工智能和设计的关系,有些问题有点老生常谈了,但还有很多新的东西:怎样看待自己,不断地破壁、拥抱新的变化,找到真正人性上的需求,再将人工智能和设计结合起来,也许就可以创造一个新的世界。再次感谢三位!
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