AI時代,設計力的剩餘價值:對象×流程×應用×能力塑造,人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

AI時代,設計力的剩餘價值:對象×流程×應用×能力塑造,人工智慧浪潮下的設計師生存攻略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

薛志榮
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  • AI
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具体描述

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展

人總有疲累、犯錯的時候,但是AI永遠乖巧聽話;
你說AI不懂創意,只能做死板的工作?
隨著科技發展,AI人性化程度也愈來愈高,
再不懂得提升自己,最後只能被人工智慧所淘汰!
跨界設計師甘苦談,讓前輩把經驗向你娓娓道來!

  【人工智慧在紅什麼?】
  .AI的誕生

  1956年8月,在達特茅斯學院舉行的一次會議上,來自不同領域(數學、心理學、工程學、經濟學和政治學)的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧,「人工智慧」正式被確立為研究學科。

  .人機互動的發展歷程
  60年前,人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是勢如水火的兩大陣營?
  明斯基:「我們要讓機器變得智慧,我們要讓它們擁有意識。」
  恩格爾巴特:「你要為機器做這些事?那你又打算為人類做些什麼呢?」

  .機器學習和深度學習
  機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科,它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為,以便獲取新的知識或技能,細分為:監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支, AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍,並促進了AI其他領域(如自然語言和機器視覺)的發展。
 
  【人工智慧如何影響設計?】
  .從圖片到影像,Adobe Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題,並將重複工作變得自動化。
  .看動畫總覺得某些場景崩壞?自動描線的技術能夠自動辨識圖像,並確定圖像的具體輪廓,進而完成描線的工作,大大減輕畫師的負擔。
  .圖文內容的排版涉及大量的專業知識,包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等, Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中,解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。

  【AI衝擊!設計師該何去何從?】
  既然AI如此方便,設計師的存在似乎就可有可無了?
  .最容易被取代的三大設計,看看自己符合了哪些!
  .深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考……六種方法助你永保飯碗!

  【比人還通人性!談AI的實踐】
  .AI設計八大原則:個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。
  .產品設計三要素:透過增強記憶、訓練思考和預測行動,將人工智慧最佳化。
  .從圖形使用者介面(GUI)到語音命令裝置(VUI),為什麼要將GUI轉換為VUI?

  【未來五年,人工智慧的發展】
  .智慧城市

  下水道設計不良,一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯?
  每次上路總是提心吊膽,深怕遇到馬路三寶?
  警力資源嚴重不足!誰可以代替交警外出巡邏?
  交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工作!

  .商場
  對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎?透過AI技術,有錢大家一起賺!
  讓不同性質的店家組成一個體系,推播優惠券製造雙贏效果。

  .家園
  在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢?
  Atmoph Window不僅能隨意切換內容,還能配合主題發出相應聲音,彷彿身歷其境!

  ★特別收錄:跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計

本書特色

  本書從技術角度切入,介紹當前人工智慧的相關知識,再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係,提出人工智慧設計的相關見解,同時也結合了作者本身的學習和工作經驗,對設計師在AI時代下的發展規劃給予相關建議。
变革之潮中的设计新视野 图书名称: 创变之径:后工业时代的设计心智与未来图景 图书简介: 在宏大的技术变革与社会结构重塑的背景下,我们正站在一个历史性的十字路口。旧有的设计范式,那些根植于规模化生产、效率至上和信息线性流动的时代逻辑,正面临前所未有的解构与挑战。本书并非对既有学科的简单罗列或对新兴工具的肤浅介绍,而是深入探讨人类心智、创造力本质,以及如何在“后工业时代”——一个由连接性、复杂性和不确定性主导的时代——重塑设计思维、实践范式与职业身份的深度哲学与方法论探索。 第一部分:心智的重构——从“问题解决者”到“意义构建者” 本书的开篇聚焦于设计的底层逻辑——设计者的认知结构。我们首先审视了自启蒙运动以来,设计思维如何被工具理性所塑造,强调了分析、分解和优化作为核心能力。然而,面对日益涌现的“非结构化问题”(Wicked Problems)和系统的涌现性特征,这种线性的、自上而下的解决路径开始失效。 我们提出“意义构建”作为新的核心能力。这要求设计者跳出对既定需求的被动响应,转向对用户、环境与技术之间潜在关联的深刻洞察。这涉及一种“跨域共情”(Trans-contextual Empathy),即不仅理解个体层面的痛点,更能把握文化变迁、生态压力和伦理困境在系统层面的交织影响。 具体而言,本部分将深入探讨以下方面: 不确定性管理: 介绍如何将“探索”而非“确定”作为设计流程的常态。我们借鉴了复杂适应系统(CAS)的理论框架,讨论在信息不完全或演化中的系统环境中,如何通过“最小可行性探索引导”(Minimal Viable Probes, MVP-G)来引导系统向更有价值的方向演化,而非仅仅寻求短期优化。 叙事的力量与局限: 讨论叙事在连接复杂概念与人类情感中的关键作用,同时也批判了过度依赖“完美故事线”来掩盖系统性缺陷的倾向。设计者需要培养对“非线性叙事”和“破碎叙事”的驾驭能力,以反映现实世界的复杂性。 本体论转向: 从“设计对象”的静止观念转向“设计事件”的动态发生。讨论如何将设计视为一种持续的、嵌入具体场域的行动,而非一次性的产品交付。 第二部分:流程的蜕变——从瀑布到生态 传统的设计流程,无论是瀑布模型还是敏捷迭代,本质上都是对时间与资源的线性规划。在当今高度互联、迭代速度呈指数增长的环境下,我们需要一种更具韧性和适应性的流程框架。 本书提出“生态式设计流程”(Ecosystemic Design Flow),它将流程视为一个自组织的网络,而非单一路径。其核心思想是模糊传统流程阶段的界限,强调反馈的即时性、多主体间的并行协作以及资源的流动性。 本部分详述了流程再造的关键要素: 反馈的维度扩展: 不再局限于用户测试反馈,而是纳入社会、环境、经济和技术基础设施的实时反馈。例如,如何设计监测系统,实时追踪产品在生命周期后端的环境负荷和价值衰减,并将这些数据即时回灌至概念设计阶段。 原型方法的演化: 从功能原型(Functional Prototypes)深化到概念原型(Conceptual Prototypes)和价值原型(Value Prototypes)。概念原型关注假设的验证,价值原型则侧重于衡量设计对更宏大社会目标的潜在贡献。 协作的深度: 探讨如何设计“共同创造”的机制,使跨学科的专家、利益相关者乃至非人类因素(如自然环境、数据流)都能有效地参与到设计决策中。这要求设计者成为“连接器”和“翻译官”,而非唯一的决策者。 第三部分:应用的新疆界——物质、服务与系统的交汇 设计的实践领域不再是孤立的“产品”或“服务”,而是三者交织构成的复杂“系统”。本书将应用领域划分为三个相互渗透的层面,探讨在每个层面上的独特挑战与机遇。 物质的重塑(Materiality Reimagined): 关注循环经济和生物设计(Bio-design)的伦理与技术前沿。设计不再是关于如何制造更耐用或更美观的物品,而是如何设计“物质的消亡”或“价值的再生”。探讨材料科学、生物技术与美学决策的融合。 服务的精妙(Service Intricacy): 深入分析服务系统作为一种“时间艺术”的复杂性。服务体验的本质在于其不可复现性和情境依赖性。重点研究如何通过“后设服务”(Meta-services)——即管理和优化其他服务的服务——来提升整体系统的有效性。 系统的治理(Systemic Governance): 将设计触角延伸至政策制定、标准建立和基础设施规划。这要求设计者掌握系统动力学分析工具,理解如何通过微小的干预点(Leverage Points)来影响整个系统的宏观行为,平衡效率与公平、创新与约束。 第四部分:能力的塑造——面向未来的设计素养 最后,本书聚焦于设计专业人士需要培养的下一代核心能力。这些能力超越了软件技能或特定的设计方法论,而是关于如何在一个快速变化的职业景观中保持相关性和影响力。 我们提出了“T型人才2.0”模型,强调技能的深度(垂直轴)必须与广度(水平轴)相匹配,但这里的广度不再是简单的工具集合,而是认知韧性和哲学基础。 关键能力塑造包括: 复杂性素养(Complexity Literacy): 理解非线性因果关系、反馈回路和临界点的思维框架。这需要设计者能够阅读和解释模型,而非仅仅依赖直觉。 伦理的实操化(Operational Ethics): 将伦理原则转化为可执行的设计约束和评估标准。讨论如何在资源有限和时间紧迫的情况下,做出对社会负责任的权衡决策。 学习的元技能(Meta-learning Skills): 培养快速掌握新知识体系(如量子计算基础、新材料化学原理)的能力,并能迅速将其与设计语境联系起来。这要求设计者成为终身的“知识炼金术士”。 脆弱性的接纳(Embracing Vulnerability): 在高度不确定的未来,成功不再是避免失败,而是快速从不可避免的错误中恢复并汲取教训的能力。培养团队的心理安全感,允许并鼓励有价值的“有益的失败”。 《创变之径》旨在为所有身处变革洪流中的设计师、教育者和决策者提供一个坚实的理论基础和前瞻性的行动指南,引导我们从被动适应工具和环境,转向主动地定义和塑造一个更具人性、更可持续的未来。本书是一次对设计本质的回归,也是一次面向未知未来的果敢远眺。

著者信息

作者簡介

薛志榮

  互動設計師,同時也是一名獨立開發者。平時喜歡研究新領域,如人工智慧、AR和深度學習,擁有多項發明和外觀專利。

图书目录

序言一
序言二
前言

第1章 人工智慧的定義與人機互動的發展
1.1 人工智慧的發展歷程
1.2 人機互動的發展歷程
1.3 人工智慧再次爆發的原因
1.4 現在說的人工智慧是什麼?
1.5 機器學習和深度學習是什麼?
1.6 人工智慧的基礎能力
1.7 人工智慧的主要發展方向

第2章 人工智慧對設計的影響
2.1 人工智慧如何影響設計
2.2 人工智慧對使用者體驗的影響
2.3 結語

第3章 人工智慧對設計師的影響
3.1 哪些設計容易被人工智慧取代?
3.2 設計師與人工智慧
3.3 AI時代下設計師的機會與挑戰

第4章 人工智慧時代下互動設計的改變
4.1 多模態互動
4.2 行動產品互動設計的改變
4.3 三維空間下的互動設計
4.4 語音互動設計

第5章 如何設計一款人工智慧產品
5.1 新的設計對象
5.2 參考與人類交流的方式
5.3 人工智慧設計八原則
5.4 簡化人工智慧的理解
5.5 從GUI到VUI

第6章 未來5年後的設計
6.1 智慧城市設計
6.2 新零售設計
6.3 家的設計

第7章 他山之石,可以攻玉—跨界設計師採訪
7.1 我們只是終身學習者而已
7.2 如何設計AI音箱和VR產品
7.3 設計師如何在智慧化時代持續學習和成長?

附錄 針對使用者的人工智慧系統底層設計
1. 「去中心化」的網際網路
2. 最合適的私人伺服器
3. 資料的進一步利用
4. 人工智慧資料倉儲設計

图书序言

  • ISBN:9786263327399
  • 規格:平裝 / 290頁 / 14.8 x 21 x 1.45 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读

序言一

  在1990年代早期,中國設計界開始廣泛將電腦應用於設計工作中,特別在桌面出版(desktop publishing, DTP)領域,為設計師帶來了新型的排版和輸出方式。一方面,功能強大的軟體讓設計師擔心被取代;另外一方面,隨著電腦藝術設計軟體的廣泛運用,同質化的作品也開始出現,因而引發設計師的警覺與爭議。當前再回顧這段歷史,雖然仍有部分工作被取代,但是設計師獲取了更加便利和自由的工具和助手,以往的擔憂並沒有成為現實。

  當前,人工智慧快速發展,人們再次擔心專業被取代的問題。哪怕是以人為本、帶來美感和靈感創作的設計領域都岌岌可危。各大企業紛紛制定出人工智慧領先的發展策略,主流的人工智慧平臺也借助開源的模式打造生態圈,同時支持更多領域的新創企業(startup company)和創新應用。設計作為科技、人文與商業交叉領域的學科,正受到人工智慧再次興起的影響。2017年阿里智慧設計實驗室推出「鹿班」系統,「雙11」期間設計出4億張橫幅廣告(banner),這對設計師確實帶來不小的衝擊。在這樣的環境下,我們該如何提升自己的能力?人工智慧會取代設計師還是成為更強大的設計輔助工具?

  人工智慧已逐步演變成創新的基礎設施,也將成為設計師的助理和夥伴,一部分重複性的勞動以及海量的資料分析工作都可以由人工智慧協助,設計師可以有更多的精力著重於評價、判斷和選擇,由此使自己更具個性化的創造力、應對複雜問題辨識機會的能力、批判性思維能力,以上將成為設計師著力發展的核心。Dell公司EMC服務的技術長比爾·施馬佐(Bill Schmarzo)結合機器學習(machine learning),提出了分析(analyze)、合成(synthesize)、設想(ideate)、調優(tuning)、驗證(validate)的設計步驟,這與IDEO提出的設計思維有很大的契合點。以上過程中都需要對利益相關者、學習的事物進行分析,了解使用者的需求,對目標進行定義和計劃,為創建的問題提出一定數量的願景方案,再根據設想設計原型或調整模型,最後對產品進行評測和驗證。這也為人工智慧時代的設計發展提供了程式與方法上的支持。

  對設計而言,人工智慧將是一種新的思考方式,也是一種新的執行方法。在產品策略方面,需要探索適合的應用場景,以需求為導向;在產品執行方面,要有技術執行能力,也需要獲取高品質的資料。這些都要求設計師具有對趨勢的掌握能力、對使用者體驗的塑造能力,以及跨學科的綜合執行能力。未來,對設計和設計師自身的研究,將成為設計與人工智慧結合的基礎,有多少對設計的深刻理解,也就有多少設計的智慧。

  本書以設計師的語言,探索了人工智慧發展的歷史,並對人工智慧時代設計對象、設計流程、設計應用及設計師的能力塑造,提供了全方位的解析和描述。對於設計師來說,這是一個非常好的學習和理解人工智慧與相關設計知識旅程的起點。人工智慧作為設計工具和夥伴,能為設計師帶來更多的設計發揮空間和創新思想。也期待本書能夠引領更多設計師參與提升人工智慧的水準,為設計未來的發展提供更有創建性的解決方案。

付志勇
清華大學美術學院副教授

序言二

  「AI時代的設計師生存手冊」?

  這話其實說得不完全對,因為在AI時代中要考慮生存問題的,不只是設計師,而是各行各業的每個人!這是每個人都不得不面對的危險與機會。世界各地都有研究者對於人工智慧取代人類工作做出了預測,即便是最樂觀的結果,也是在接下來幾十年內會有一半以上的人類工作被人工智慧取代。最容易被取代的,是那些規則性強、易於做判斷的工作。例如,美國在網際網路和人工智慧的連續衝擊下,股票交易員事實上已經成為消失的職業。而最難被取代的三類職業,則是跨領域綜合決策類(例如CEO)、創造力類(例如設計師,但是各行各業都可以做到以創造力去解決問題)、情感與服務類(例如保姆)。

  設計師位列最難被取代的三類職業之一,但千萬別覺得可以高枕無憂。

  一方面,今天市場上存在大量的設計師,因為種種原因,事實上在做著規則性非常強、創造力水準非常低的工作,所以「鹿班」不僅在設計數量上,哪怕在設計品質上都能勝過很多「設計師」。這樣的「設計師」顯然是會被取代的。

  另一方面,人工智慧應用將會帶來設計基礎、設計對象、設計方法上的全面衝擊,例如產品不一定有視覺化的介面,可能會讓視覺設計師感到無所適從;人工智慧產品對於軟硬體的共同依賴,可能會讓習慣了做軟體設計或硬體設計的設計師面臨巨大挑戰;人工智慧透過充分使用資料而使產品真正意義上做到千人千面,對於設計方法和流程更是提出了革新的要求……

  設計面臨重大挑戰,設計師面臨重大挑戰;即便你不是設計師,也將在創造力上面臨重大挑戰。所幸,每一波技術進步,都首先要經歷技術成長期,進入到技術成熟期以後,競爭的焦點才會向產品設計轉移,設計才會真正站在這一波技術的浪潮之巔。網際網路從技術開始廣泛應用,到產品設計成為競爭的焦點,經歷了差不多十年的時間(大約是1995—2005年);這一波人工智慧技術的發展很可能比網際網路當年更快。這也意味著,還有留給設計師準備的時間,但也不多了。

  最後,我們現在說的可能都是錯的——在高速發展的技術面前,沒有人能用過去的經驗準確預知一切。所以每個人都需要更認真地發現自己內心的追求,更努力地為將來做準備,更坦然地面對可能發生的變化。

吳卓浩
創新工場人工智慧工程院副總裁

用户评价

评分

說實話,我對這本書抱持著一種「半信半疑但充滿期待」的心情。為什麼呢?因為「能力塑造」這四個字,聽起來很宏大,但實操起來卻是最為困難的。我們都知道要學習新東西,但面對海量資訊和快速變化的技術堆疊,很多人感到迷茫,不知道該學什麼、練什麼。我特別想知道,作者提出的「能力塑造」模型,有沒有考慮到設計師的學習曲線和職涯階段的差異?一個剛畢業的新鮮人,跟一個有十年經驗的主管,他們應該塑造的能力顯然不同。如果這本書能具體到提供不同階段的設計師,在 AI 時代下可以採取的「能力升級路徑」,例如針對初階設計師強調的基礎建模能力,對高階設計師則著重於跨領域知識的整合與團隊的 AI 賦能,那就太棒了。我最怕看到的是那種一體適用的、空泛的建議,如果能提供結構化的學習地圖,那這本書的實用價值就會大大提升,真正成為我們在浪潮中求生的指南針。

评分

對於一個在傳統產業摸爬滾打多年的資深設計人來說,我對「應用」這個部分特別感興趣。因為在我們的領域,最大的挑戰往往不是「做不出來」,而是「無法說服客戶/老闆採用創新方案」。AI 時代,設計的邊界正在模糊,軟體工程師、數據科學家可能都會跨界來搶飯碗,那設計師要如何鞏固自己的核心陣地?作者在「應用」上會不會提供一些案例,說明在特定產業(例如製造業、醫療業或金融業),AI 輔助下的設計成果,如何透過更強大的說服力或更清晰的商業價值體現出來?我期待看到的是從概念到落地的完整路徑圖,而不只是停留在 UI/UX 的層面。如果這本書能提供一套應對不同利益關係人(Stakeholders)的溝通腳本,讓設計師在新技術的背景下,反而能更有效地展現自己的戰略價值,那我會毫不猶豫地推薦給我的團隊。

评分

我最近幾個月一直在關注業界的動態,發現很多設計公司的內部培訓都開始往「AI 協作」這塊靠攏,但老實說,大部分的分享都停留在表面功夫,教你怎麼下 Prompt 或是用生成式工具來快速產出視覺稿。這種做法看似進步,但總覺得少了點深度。我真正想知道的是,在設計決策的層面上,AI 扮演的角色會是什麼?它會是提供數據洞察的夥伴,還是直接參與到概念發想的共創者?這本書的書名中提到了「對象」與「能力塑造」,這讓我嗅到了一絲不同尋求的氣味。我很想看看作者如何定義這個「新對象」——我們的服務對象、我們的設計目標,會不會因為 AI 的普及而發生根本性的轉變?如果我們連服務的對象都改變了,那我們的「能力塑造」自然也要跟著升級,否則就只能原地踏步,被時代淘汰。希望作者能提供一些關於未來設計師「心態重整」的深刻見解,畢竟工具的迭代很快,但心態的建立才是長久之計。

评分

老實講,市面上談 AI 與設計的書籍,十本有八本都是在講技術應用,教你怎麼變快、怎麼效率加倍。但這個「剩餘價值」的提法,實在太有意思了。它暗示著,有些東西是 AI 無法輕易複製的,是我們在經歷了無數專案磨練後,沉澱下來的「非量化資產」。我想知道作者是如何界定這些「剩餘價值」的,它是否等同於品牌哲學的建構、跨文化溝通的細膩度,或是對人性幽微之處的深刻洞察?如果設計力真的要往這個方向走,那麼我們現行的教育體制或公司培訓是不是都嚴重失焦了?我個人覺得,當視覺輸出變得唾手可得時,真正的設計師就必須回歸到「意義的創造者」這個角色。這本書如果能成功地引導讀者去思考,如何將那些抽象、難以言喻的「人文關懷」轉化為可執行的設計策略,那它就超越了一本工具書的範疇,而是一本戰略指南了。

评分

這本書光是書名就夠吸睛了,看到「AI 時代」跟「設計力」這幾個關鍵字擺在一起,我就忍不住想翻開來瞧瞧。坦白說,現在這個年代,很多人都在討論 AI 會不會取代設計師,這種焦慮感是真實存在的,尤其對我們這些還在第一線打滾的人來說。我期待作者能在書裡提出一些具體的觀察,而不是老生常談的那些口號。我希望它能跳脫出只是介紹 AI 工具如何強大的層面,而是深入探討,當機器可以處理掉那些重複性、技術性的工作後,真正屬於人類設計師的價值點在哪裡?是不是回歸到更純粹的同理心、文化理解,或是那些需要跨領域整合的複雜問題解決能力?如果這本書能提供一套務實的框架,讓我們知道該從哪裡著手去「重塑」自己的能力地圖,那絕對是物超所值。我特別關注「流程」這個詞,因為我知道,光有好的想法不夠,如何在高壓、快節奏的專案中,把創新想法有效地導入現有工作流,才是決勝負的關鍵。

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