我们仍在设计，还是仅仅在输入指令？
文本框已成为对话式设计的舞台。快速、舒适。但有时，也流于肤浅。
提示词成为新的布局
近年来，"提示词"一词占据了创意过程的核心位置。提示词工程成为一种身份象征，或许也是我们这个时代最具诱惑力的认知陷阱。
"设计师 vs. 提示词"这场冲突，并非关于取代。这是一场关于认知主导权的无声斗争。曾经擅长定义问题的设计师，如今在为产出数量的倍增而欢呼，而非创意的"质量"。
突然间，提示词变成了新的布局。思考与绘制之间的界限已然消融。一行文字就能生成整个界面。工具承诺要 democratize 设计，而设计行为本身却几乎变得不可见。
如果机器现在能绘图、写作、制作动画和编曲，那设计师到底还剩下什么可做？
好的设计使产品易于理解（Rams）。在AI领域，挑战在于使智能体变得可解释。
设计作为语言与表达的传承
从Rams和他的"好设计的十大原则"到"以人为本的设计"的兴起，设计师的角色一直是将复杂性转化为人类能够理解的意义。人机工程学演变为界面；界面演变为交互；交互演变为对话。
Donald Norman在《设计心理学》中，以及Nielsen & Molich通过启发式评估所建立的基石，至今依然重要。AI改变了游戏规则。系统不再是一个可预测的制品，而是开始作为一个生成回应而非理解意图的智能体来行动。
设计，曾一度以流程和屏幕为中心，现在必须处理上下文、意图和推理。焦点从"用户做什么"转向了"系统如何响应"。
危险正源于此：当AI做决定，而设计师只在结果中进行选择时，设计技艺就会萎缩。设计思维变得被动，AI则提供了诱人的捷径。真正的问题依然是：如果提示词取代了想象力，'人类原创性'还有存在的空间吗？
无意识的委托，就是新时代的复制粘贴。
当提示词成为拐杖
生成式设计的承诺听起来很解放：AI作为创意伙伴，几乎是认知上的副驾驶。但在实践中，我们常常看到相反的情况：操作依赖。
AI本应扩展我们想象的能力，而非取代思考的努力。曾经构建假设和原型的设计师，如今将洞察、屏幕结构和语气风格都外包了出去。这好比现代版的死记硬背，不求甚解。
日常例子比比皆是：
千篇一律的紫粉色渐变缩略图和横幅。
如出一辙的生成姿势。
Figma社区组件不经上下文思考就被复用。
这能行吗？能。这表达了任何新意吗？恐怕只有服务器知道。
盲目的委托制造了审美平庸的循环：
我们越多地使用AI来生成想法，这些想法就越发相似。
模型越多地基于泛泛的产出来训练，我们集体的想象力就变得越浅薄。
这加速了从"创造者"到"策展人"的转变，却缺乏批判性基础。
伪装成效率的惰性
人人都爱"创意效率"。当有人说"AI加快了进程"时，一个诚实的问题是：加快了什么？ 是学习的过程还是走捷径？如果答案是交付物的速度，那么恭喜——你只是在训练出平均水平的东西。
一项近期的文献综述指出，在设计思维过程中过早地进行委托，会降低认知参与度并削弱假设的形成能力。与此同时，尼尔森诺曼集团建议为AI时代更新技能。
设计过程不再是一个探索的空间，而变成了一条自动化流水线。AI提供的是数量，而非深度。提示词变成了一种思维模型，它越完美，你思考得就越少。
批判性与伦理反思
对生成模型的依赖带来一个微妙后果：审美和认知多样性的贫乏。当每个人都使用相同的工具和提示词时，产出结果会趋同于单一风格。危险并非被AI取代——而是变得与AI难以区分。
研究员Lev Manovich称此为"审美扁平化"：一种由算法重复驱动的文化压缩。
在此背景下，设计师的优势在于编辑和批判性智慧。知道何时该自动化，何时该保持控制。
在委托之前考虑四个原则：风险、可逆性、上下文和可解释性。
何时不应委托给AI
用编辑判断取代为速度而速度。用以下四个透镜审视每个决定，然后自问："如果我把这个外包出去，我会停止学习什么？"
可以委托当：
犯错无伤大雅；
易于撤销；意图明确；
你能用一句话解释结果。
可以共同创造当：
存在未言明的细微差别；
撤销需要一些返工；
你需要两三句话来证明其合理性。
不要委托当：
错误会带来实际后果；
逆转成本高昂；
意义依赖于模型所不具备的知识。
用AI来探索，而非做决定。
用AI来探索，而非做决定
将AI视为GPS：它规划路线；你来选择那条有意义的。设计师的角色是编辑并赋予意义。
实际例子：
在Figma Maker中，探索各种变体，然后剔除噪音。
在ChatGPT中，浓缩笔记、润色文本，同时保持结构、逻辑和语气属于你自己。
在Midjourney中，尝试视觉、节奏和动感；但艺术指导权要掌握在自己手中。
流程是一致的：定义问题，设定边界和标准，让AI生成对比和数量，然后进行精炼、论证，并使结果与你想要支撑的叙事保持一致。
如果最佳答案在AI之外，请接受其中的摩擦并去追寻它。如果探索开始自我重复，停下来问那个唯一重要的问题："我到底想解决什么？" 这样，AI才能始终是探索的加速器，而非拐杖。
丧失设计能力的风险
设计是一种能力。不用则会萎缩。依赖AI来填补创意空白，会削弱我们在约束条件下思考的能力——而这正是设计的精髓。
AI不理解上下文、意义、情感或文化细微差别。它只是在估算模式。其结果便是可预测的产品、不连贯的决策、看起来正确却未能解决问题的界面。那是表层设计：光鲜、漂亮、无目的。
为避免于此，请重建核心技能：研究、原型制作、批判性评审。
没有摩擦和约束，设计推理就会失去力量，界面则会变成没有方向的捷径。
AI应用于优化，而非取代
要让AI成为优化工具，而非推理的替代品，我们需要一种有意识的思维模式。
在委托之前，问一个AI无法回答的问题："这个过程的哪一部分需要我的人类判断？" 如果你不知道，那说明问题还没准备好用提示词解决。
使用AI来扩展和比较方案；保留决策权。算法负责提议；你负责定夺。以标准为先意味着"为何"先于"如何"，这种合作需要耐心和批判性的眼光。否则，缺乏辨别的速度只会缩短思考过程。
记录推理过程：前提、备选方案、标准、权衡。这份记录比任何仅仅是"漂亮"的产出都更具持久价值。
如果一切都开始感觉过于轻松，要有所警惕。好的想法源于摩擦和不适。完全的轻松通常意味着用深度换取了速度。
我们的工具越聪明，我们提出的问题就越缺乏挑战性。
AI并未杀死设计。它揭示了有多少人早已停止了思考。真正的危险不是被机器取代——而是表现得像机器一样。
未来不属于那些能写出更好提示词的人。它属于那些仍然能提出更好问题的人。
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