❝我们塑造工具，而后工具塑造我们。❞
——马歇尔·麦克卢汉
如今，我参与的几乎每个项目都涉及人工智能。我们不仅用AI加速工作流程、验证想法或总结笔记——更将AI功能直接融入产品设计中。
它甚至渗透到了招聘领域。最近的设计面试中，话题总绕不开AI：“你在用AI吗？” “它是否替代了你的部分工作？” “我该担心吗？”（最后这个问题虽未明说，但从眼神中不难察觉。）
这很正常。行业格局正飞速变化。AI已非“未来趋势”——它已坐在会议室里，对着文档指指点点。是时候停下来思考：究竟什么在变？什么依然关键？在这新奇世界中，怎样的设计师能脱颖而出？
摄影：Lauren Mancke 来自 Unsplash
变化何在——工具、节奏与期望
设计师总在适应新工具。但这次，工具会“回嘴”了。它们生成界面、撰写文案、分析反馈，甚至主动提建议——有时无需被要求。方便吗？当然。有点吓人？确实。
以下是一些显著变化：
工具成了“队友”：我们不再只是使用AI——还要调教它、编辑它的创意、争论它的语气选择，偶尔怀疑它是否在“洗脑”我们。（其实并没有。大概吧。）
工作进入“涡轮模式”：一个指令就能完成过去数小时的工作。这很棒，直到你发现老板现在要求午饭前提交三版方案，外加一个“活泼”变体当彩蛋。
数量不再是问题：当5秒生成50版布局时，真正的挑战是找出哪一版不像咖啡因过量的松鼠做的。
简言之，效率提升了——但质量仍取决于我们。
摄影：Austin Distel 来自 Unsplash
不变的核心——且比以往更重要
尽管AI带来剧变，有些东西始终未变。事实上，设计中最关键的部分正变得更加重要：
优秀设计师定义真问题：AI擅长输出答案，但若无人提出正确问题，我们只是在错误方向上加速狂奔。
品味依然决定高度：审美、判断力、文化敏感度——这些来自多年经验，而非机器学习。AI能复刻现有内容，但尚不能创造新意义。
设计仍是“人”的工作：它是协调、是引导、是应对法律部Steve的临时需求。再多的自动化也无法优雅处理这些。
所以，基础技能永不过时。在AI生成的海量成果中，它们恰是我们需要的锚点。
摄影：Solen Feyissa 来自 Unsplash
新兴设计技能树
设计师无需成为提示词工程师或机器学习专家，但必须理解AI的能与不能：
AI通识：不必会Python，但至少该知道语言模型是什么，再让它重写你的用户引导流程。
数据意识：设计AI产品时，你面对的是训练集、概率输出和反馈循环。基础统计常识很重要。
为不确定性设计：AI系统的输出未必一致。我们不仅要设计界面，更要设计行为边界。
伦理素养：AI能做很多事，不代表它应该做。设计师需在产品上线前提出尖锐问题——以免它登上Reddit头条。
** curation（策展）能力**：当AI能无限生成时，价值在于知道不发布什么。
这些技能无关复杂工具，而关乎适应性思维——让你在任何“AI脑暴会”中保持价值。
摄影：Alicia Steels 来自 Unsplash
“算法背锅”时代的设计伦理
谈谈真正的伦理问题——不是“别用漫画字体”那种，而是重大抉择：
AI系统正决定我们所见、所荐、所藏、所推。设计师已无可避免地参与其中：
偏见不会消失——只会规模化：数据有偏差，AI产品必然有偏差。这不是漏洞，而是数学的现实后果。
不透明是UX问题：若系统决策让用户困惑，你不能甩锅说“哦，是模型干的”。
中立性不存在：每个自动化决策都内置价值观。假装中立意味着别人替你做了选择。
尊严是新北极星：无论是AI客服、推荐引擎还是隐形引导——我们都在影响真实行为。别做得太惊悚。
伦理设计不再是附注，而是核心能力。
摄影：Kaleidico 来自 Unsplash
角色重塑：从“像素搬运工”到战略塑造者
随着AI接管执行层，设计师更需聚焦战略级难题——那些工具（目前）无法自动化的、棘手的、关乎业务本质的工作：
系统思考者：在数据、用户、算法交织的生态中，预见连锁反应。
问题定义者：在AI生成千种方案前，先厘清真问题是什么。
价值转译者：在工程师、法务、高管的语言间搭建桥梁。
伦理挑战者：质疑“算法即真理”，为多元用户发声。
跨职能粘合剂：在技术复杂性中保持团队以用户需求为中心。
这份工作没有萎缩，而是在扩展。你不是被机器人取代——而是被邀请与它共同设计未来。
摄影：Nick Fewings 来自 Unsplash
最后的话
记住：你并未过时。除非你的设计工作只是按字母顺序排列像素——那或许该去进修了。
其余人？我们稳得很。设计本就与变革共生。我们经历过从印刷到数字的转型，挺过扁平化设计大战，甚至熬过了全员滥用渐变和气泡的年代。
对待AI，亦当如此：保持好奇、谨慎，以及恰到好处的怀疑。目标不是击败机器，而是与它们协作设计更好的世界——有时还得防着它们。
若有一天AI霸主真的降临，就让它们去应付需求评审吧——看它们能撑多久。
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