积极应对智能时代的设计变革

　　我们的团队曾经为清华大学学者纪思翰等在国际医学期刊《自然医学》（Nature Medicine）杂志上发表的一篇论文创作插图，这篇论文的主题是识别和分析了老年人在热浪期间面临的死亡风险因素。团队首先利用人工智能对200多篇封面设计类型和风格进行分析，基于分析结果，我们放弃了传统的科普图示的方式◆■★，决定采用人文的视角，用抽象的手法表达研究所带来的影响◆★■，从而引起读者对研究问题的关注■★★。在确定了图像设计的思路后◆★■■◆■，我们进一步进行创意方案的智能生成，通过多轮对话◆◆，不断修订设计需求★◆，在文本和图像的交叉训练中★■，生成了大量的参考意向图，进而完成了图像设计★◆★■★，助力该论文成为封面文章。

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　　当下人工智能已经深入内容生产的各个环节★■★■★◆，它所使用的训练数据不仅决定了设计质量，更关系到文化自主和安全性。目前，一些广泛使用的图像生成工具所使用的数据集往往缺少中国文化元素，导致生成的与中国文化相关的内容存在较多谬误，质量不高◆■★★。因此◆◆★◆，在构建针对中国传统文化内容的设计数据资源库时，应全面包含中国文化的核心要素、文化符号和文化形象，同时必须重视数据的准确性和文化层面的深度，清晰标注数据背后的文化内涵、特征，确保其生成内容的文化相关性和准确性。

　　设计与技术的发展紧密相关，当代设计正是伴随着工业革命的发展而兴起的领域，通过创新设计的手段，可以极大地提高产品的效率和质量，更好地满足人类的需求。在新的时代背景下，人工智能的蓬勃发展给设计领域带来了巨大变化，文本■■◆■◆◆、图像和视频等都可以由人工智能生成■■。人工智能已经成为设计的重要生产力，极大地提高了设计的效能。综合来看，智能时代的设计表现为如下特点◆★：

　　人工智能被认为是新一轮科技革命的核心技术■■■■★◆，是推动经济社会发展的巨大引擎，也是新质生产力发展的重要推动力◆◆■。当前◆◆，人工智能应用技术给设计行业发展带来了强劲的驱动力◆★◆◆◆，不断拓展着设计的边界。如何将传统文化与现代科技结合◆★，实现传承与创新，成为设计领域亟待解决的问题★◆。设计界应积极把握智能时代给设计创新带来的机遇★★■，探索与国际同频的★◆◆■、解决本土问题的设计路径与方法，充分释放设计在经济社会发展中的巨大潜能◆■，实现中国智能设计跨越式的发展。

　　虽然人工智能生成的优势在于数量和速度，但是，要想获得高质量的设计，设计师的审美经验、判断乃至具体执行仍是良好成果的保障。尽管人工智能生成的作品在一定程度上表现出随机性和不可解释性，但这并不意味着不可控，设计师应该充分了解计算的逻辑，掌握它的特点，这样才可以充分发挥人工智能作为协同主体的作用。

　　首先■★◆★，深度的人机协同■◆■★。在早期的计算机辅助设计时代，设计师主要通过下达指令来■■“操纵”计算机，辅助完成自己的设计构想◆★■。人工智能时代，设计师通过与计算机的多轮对话，逐步迭代，共同打磨出设计方案■◆◆◆★◆。在这个协作过程中◆■■★◆■，“机”的角色已经转变为“智能体”，它不仅能够识别用户的意图，还具备自主学习、决策和执行的能力。这种人机互动使设计师和人工智能共同成为创造的主体■◆★，携手推动设计的创新■◆。

　　所谓整合型创新■◆，是综合考量政策、艺术、技术、市场、文化等维度，从系统层面进行的设计创新。人工智能是具有里程碑意义的技术创新★★■◆◆◆。运用人工智能技术形成牵引，推动深层次的行业变革，赋能新兴产业场景，这是当前设计界面临的紧迫需求◆■◆■◆。为了更好地形成整合型创新★■★◆■■，设计师们需要充分考虑如何基于人工智能寻找设计的创新途径★■■◆◆◆，拓展更多的可能性，形成创新的目标★◆◆。

　　面向人工智能等新技术的应用，设计师不仅要考虑其形成的产品和服务，还要考虑应用的场景和产业生态★★。比如在设计北京大运河博物馆“探秘古蜀文明——三星堆与金沙”展的智慧导览应用中，出现了基于智谱清言大模型的“文物话匣子”。在这个产品中，文物被赋予了不同的、鲜明的性格和情感，观众可以和这些独立的个体对话，探究其历史背景、文化内涵等线下展览难以呈现的细节，大大提升了展览的参与感和知识获取的自由度。此外，设计团队记录和分析观众的对话和观展行为，汇集、拟合更多的文物和观众数据，可以形成更完整的文物大模型，为未来搭建文物的创新应用设计平台提供储备★◆◆。

　　高质量的数据资源库是人工智能应用的基石。在人工智能的应用实践中，行业越来越倾向于使用针对特定领域的小模型。这些模型的表现很大程度上取决于是否拥有高质量的数据集。此外◆★，设计的独创性至关重要◆■。对于研发机构来说，建立具有自主知识产权的设计数据资源库是一项根本性的任务。资源库应该包含丰富多样的★■■◆◆■、高质量的设计作品■◆，覆盖多种风格和元素，并具备清晰的结构和详尽的标注，如风格标签◆★◆★★、情感标签等◆■■★★■，以支持机器学习的广泛性、深度和准确性★★★★■。

　　再次，系统性的创新模式。在百余年的发展进程中■★，设计的对象已经不仅包含对具体产品或者服务的创新★■■■★，还要面向系统的创新，策略性地解决问题。2015年◆★，国际设计组织（World Design Organization）给出了设计的新定义，指出设计“将创新、技术、商业、研究及消费者紧密联系在一起”■■■◆◆，“是通过其输出物对社会、经济、环境及伦理方面问题作出回应★■★◆”，突出强调了设计的系统性。人工智能提供了强大的分析和生成能力，在很大程度上解除了技术对设计的限制，为设计参与系统级别的任务提供了条件，同时也对设计创新提出了更高的要求。

　　其次，数据成为智能设计的核心资源。人工智能技术的训练依赖数据，特别是机器学习和深度学习模型，它们需要庞大的数据来识别模式和提取特征◆◆★★■★。用户数据被视为分析用户需求的基础，对设计决策起到了至关重要的作用。运用人工智能技术实时调用和解析海量用户行为数据，可以进一步提升分析复杂数据的能力◆■，从而给用户提供大规模且个性化的体验，更全面地满足人们的不同需求■■◆■■。

　　智能化的工具与方法，人机协同的设计模式，快速迭代的设计流程■◆★◆◆★，复杂多元的应用场景，勾勒出智能时代的设计新样貌◆■★。当前，人工智能仍在不断发展，它将如何赋能千行百业★■，存在巨大的想象空间，没有先例可遵循，没有竞品可分析，没有用户可调研，需要全新的设计理论和方法支持★◆■■，设计界深刻认识到，变革已然到来。