Hey 今天你过得好吗~
ChatGPT 大火的今天，许多人对自身境遇都觉岌岌可危，那作为互联网行业设计师的我们，未来会何去何从？我浅浅地畅想了一下~
简单提炼就 2 条：
1. 无需学习“领域语言”
什么是“领域语言”？
举个例子，比如我们现在画一个界面，我们得在绘图软件里输入参数：
- 快捷键 A，先建个画板，输入画板尺寸的数字
- 添加各种组件
- 调整各个组件的间距、颜色
- ……
以上的这些操作，都是机器的“领域语言”，说白了，就是我们人，得先学习机器能听得懂的语言，才能和机器有效交流，最后产出我们需要的成果。
以后，不需要我们学习机器语言，直接可以用人类语言与之交互，就可以得到我们想要的答案。
为啥 ChatGPT 省力，就是少了“学习领域语言”的这一步骤。
2. 可以快速自我学习
日后，我可以口述给 AI 提要求：我想要一个 App 电商界面，上面是金刚，下面是 Feed 流，间距/配色按 规范来就好。
AI 就可以直接生成一个能用的常规界面了，而不需要我人手一点点吭哧吭哧画了。
再以后，我可以把大量界面数据喂给 AI, 比如“电商类界面”，并教育 AI，这类需求这些界面合适；那类需求那些界面合适……
然后过段时间，我就可以口述给 AI：我想要 xxx 类型的界面，AI 就会自动从海量数据库，给我提供几个方案让我选择。而不需要我自己亲手设计了。
Midjourney 就已经可以了。
假如我是一个电子产品小白，想买一部手机。
现在，我得需要先研究哪种好，看测评，看使用体验，看品牌，看参数，然后在眼花缭乱的电商平台中找哪家便宜、送货快……
非常麻烦且耗时长！
在此过程中，界面设计师，需要设计一些：目标明确/半明确/模糊的用户怎么分别规划浏览路径……用户需求越复杂，交互设计的成果显得越厉害越专业，然后视觉设计师再根据目标人群的特征，各种尝试界面的风格……
以后这些工作，也许统统都不需要了。
AI 若足够智能，它可以越来越像在和一个助理人在交互。
比如和助理说，我想买部手机，助理不可能给你展示一大堆商品图，让你挑；本来一个平台里挑起来就够费劲儿的了，还给你看完淘宝的，再给你看京东的……
助理只会用人类语言，自然地进一步确认你的意图：你想用来干啥，什么价位，希望有什么特殊功能？……
然后综合各平台的价格、送货时间，直接给你提供 2-3 个选项，并简单说明下区别和优劣势。
你最后只需要从 2-3 个手机中，挑一个自己喜欢的就好。
当然，不喜欢还可以换。
全程省去了耗时巨大的测评、各品牌挑选、各平台比价……等所有繁琐工作。
AI 的智能，将所有现在需要由用户自行承担的复杂工作，直接转移给了系统学习。最后呈现给用户的内容，可能就从若干个产品&上百个界面，直接简化到三五个对话界面。
当然更有可能完全不需要任何界面，直接通过自然语音交互，即可完成所有从挑选到下单支付的一切操作。
那么，曾经的设计师，该何去何从？
我开始还以为，未来可以去优化和用户交互的对话模型，探索怎样一层层设置问题，可以帮用户更高效获得想要结果。
但转念一想：不对，AI 可以通过一次次交互中，自我学习和迭代——那这部分的优化工作，也不需要设计师了。
以目前的情况看，低阶设计师的简单工作，可以迅速被替代，包括 2 类：
1. 信息搜索类工作
我前两天问 ChatGPT：如何提高微信分享卡片的点击率？
这个问题，我们些天前脑暴过，结果 ChatGPT 给我的答案，几乎囊括了我们所有的脑暴提案维度，甚至还有一条我们没想到的——增加动图形式。
虽然小程序分享卡片，目前不能支持动图。但也提示了我，可以把一些静态图片素材，转换成动图，增加更多内容的曝光率。
但结论让我意识到：
我以为脑暴是在思考，但如果没有新想法的脑暴，就仅仅是简单的信息搜集而已。
而简单的信息搜集，ChatGPT 可比人有效率太多了！
1. 机械重复类工作
比如：一些低阶视觉设计师的工作，仅仅是用组件搭建常规需求的界面；或者初级视觉设计师的工作，仅仅是给交互稿填个色，调下间距。
这类工作以后的形式可能就是：
一个负责风格制定的设计师，定好产品的设计规范。然后口述提下界面要求，框架没问题后，告诉 AI：将页面内容按规范输出终稿——然后一套符合要求的产品终稿直接做好，甚至还带着前端样式代码，同时省去了前端写样式和简单逻辑的工作，且不会出bug~！连UI样式走查的工作都省了~！
设计师工作时间瞬间减少 2/3。
那还剩哪些工作，不能被替代呢？
以下是 ChatGPT 自己的回答，和我的预判几乎完全吻合，非常有自知之明。
哪些设计师工作，ChatGPT 不能完全替代？
看完答案，我再一次感叹：ChatGPT 的表达之清晰，可以说超过了 60%的普通人类！直接秒杀那些金字塔原理怎么也学不会的头脑混乱的人。结论先行，逻辑清晰，忍不住为它鼓掌！
总而言之，AI 还不擅长的领域，就是人和机器存在本质区别的领域：
1. 创造力。
比如人可以在看草船借箭的电视剧时，想到一个可以用于“仓库分拣提效”的创意，这目前是机器不擅长的。机器擅长把全部既有的“仓库分拣提效”方法搜集过来，呈现给你。
2. 情绪&沟通。
机器可以呈现清晰的逻辑，但很难响应人的情绪，提供情绪价值。
机器和人最大的差别，就是没有情绪，优点是工作永远不会被情绪所困扰，缺点就是面对有各种情绪的人，暂时还无法实现有温度的沟通。
机器目前更擅长接收明确具体的指令，面对“你怎么总是做的这么慢？”这样的问题，AI 可能会直接回答“慢”的原因，而难以做到先识别情绪，再给予安抚，再给出更好的解决方案。
所以和人打交道，沟通并提炼复杂需求、甚至背锅的工作，AI 暂时还是难以完成。
所以，交互设计师分析问题、创造性地提供解决方案的能力，仍是核心能力。（也许日后通过大量数据学习和个体差异的研究，AI 也可以掌握一些优于普通人的安抚套路）
3. 审美。
审美也是人类特有的取向。且人会变，审美的潮流也会变。且不同人的审美，也不同。如何根据不同目标用户、不同场景，投其所好，提炼出合适风格——还是需要人来解决人的。
所以视觉设计师，核心竞争力，还是凭优秀的审美制定设计风格规范。
至于风格规范定好了，如何复用，那 AI 完成起来，就容易多了。
所以，与其焦虑什么工作以后会丢，不如着眼什么能力是 AI 替代不了的。我们不用再过多纠结于精确、不犯错、机械操作——那些是机器擅长的，人类不擅长的；
AI 来了也不慌，我们可以花更多的时间和精力释放人特有而机器没有的优势：创造性、情绪、审美。
利用 AI，帮我们从简单重复的琐事中释放出来，设计师未来可以用更多的时间精力，去解决复杂的人与人沟通，把沟通结果，翻译成惊艳的创意，用美，为人提供情绪价值，提出有温度的解决方案。
AI 不会替代人，而会释放掉人的一部分机器工作，帮人活得“更人”一些。至少，在短期 AI 还没有自我意识的阶段，我是这样认为滴~
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