如今，判断力比执行力更为重要。能否妥善应对这一转变，最终取决于设计师如何界定自己与人工智能的关系：是将其视为可以并肩协作的伙伴，还是视为一个需要服从的权威。 工具只有在尚未出现更便捷替代方案时，才显得不可或缺。最终真正得以保留下来的，并不是工具本身，而是它最初被设计用来支持和培养的判断力。 以“加州字盘”（California job case）为例：这是一种木制托盘，用于整理可移动的金属活字，以便将其装入活版印刷机。它如同城市网格般系统化，看似简单却蕴含复杂结构；每一个格子都精准地容纳着一组字母。排字工人需要花费数年时间，才能熟练掌握字盘的操作——凭借触觉快速定位并取出活字，以跟上印刷机持续运转的速度。它是机械化印刷背后的组织核心，使文字能够以远超抄写员的速度传播给更多人。它对排版实践的重要性如此深远，以至于我们今天仍将大写字母称为“uppercase”、小写字母称为“lowercase”，这一称谓正源自过去活字盒中的上下分区结构。 如今，加州字盘已经成为稀有之物。如果你足够幸运（并且认同我对“幸运”的定义），或许还能在某次遗产拍卖会上寻得一件。虽然我从未真正将它用于工作实践，但我仍在工作室里保留着一个，以提醒自己：工具始终只是暂时的，而真正值得珍视的，从来不是操作速度，而是隐藏在工具背后的判断力。 排版焦虑 定义一种实践方式的工具不断更迭，往往会带来颠覆性的影响。当 Adobe（以及此前的 QuarkXPress）等页面排版软件席卷设计工作室时，人们随之产生了一种普遍的担忧：每当一个新的 Adobe 程序出现，似乎就意味着一扇旧的大门正在关闭。设计师们担心，新技术会抹去那些通过长期练习、反复推敲和不断迭代所培养出的技能，而与这些技能共同成长起来的创造性判断力，也会随之消散。然而，这个领域最终还是适应了变化。Adobe 和 Figma 等工具逐渐成为行业标准，而讨论的重点也随之转向：随着工具不断演进，设计师究竟需要学习哪些新的能力。 设计师们如今正在向自己讲述关于人工智能类似的故事。一些人重新提出了“设计学科崩溃”的预言；另一些人则完全不以为然，并向同行保证，这个领域会像过去一样继续适应变化。后一种观点并非没有道理。但与过去的技术变革相比，当下这场由人工智能带来的转变，存在一种值得深入分析的独特微妙之处。 “创造性劳动是人们在职业生活中寻找意义的重要方式之一，而这种意义，并不仅仅存在于最终作品之中。” Andrew Shea 超越模仿 AI 正在进入此前技术变革从未触及的工作领域。它能够端到端处理完整的创作流程，如果使用不当，甚至可以在极少人类参与的情况下交付最终产品。这些工具的应用范围也不断扩大，如今已经覆盖视觉设计、写作、代码和策略制定。但更重要的是，自动化已经从执行阶段进入构思阶段——这是设计领域历史上此前任何工具都未曾做到的。判断力将取代技术，成为设计从业者最重要的价值贡献；与此同时，在缺乏判断力参与的情况下完成最终产品，也从未像今天这样容易。 我们如何界定自己与这类技术的关系至关重要：将其视为需要咨询的“神谕”、可以替代人的工具，还是能够并肩工作的合作伙伴，将最终导致作品作者身份产生截然不同的结果。 经济学家埃里克·布林约尔松提出了一个有助于理解人们对 AI 普及焦虑的框架：图灵陷阱（Turing Trap）。这一概念源自艾伦·图灵。他在 1950 年提出，如果一个人与机器交谈时无法将其与另一名人类区分开来，那么这台机器便可以被视为具有智能。布林约尔松指出，单纯以模仿人类为目标，本身就是一种误区。它让技术停留在复制人类产出的层面，成为一种简单替代，而不是用于补充或扩展人类能力。 在设计领域，选择“增强”而非“替代”的理由显而易见——无论是为了作品本身，还是为了作品背后的创作者。 “在设计领域，选择“增强”而非“替代”的理由显而易见——无论是为了作品本身，还是为了作品背后的创作者。” Andrew Shea 首先，让我们思考作品本身。那些针对 AI 抓取机制优化的设计当然值得单独讨论，但人类依然是最重要的受众。能够理解设计如何影响人的感受，并汲取数代设计师不断磨炼的信息传递与情感表达经验的作品，将继续保持其独特优势。 接下来，让我们思考从业者。在每一场关于工具和技术的争论背后，都隐藏着一个关于劳动的问题：谁能够参与创造性工作，在什么条件下参与，以及这项工作对于从业者而言是否仍然具有意义。遗憾的是，许多设计师为了继续从事创造性工作，不得不接受不稳定的工作时间、微薄的薪酬以及漫长的学习和成长周期。这些条件并不是某一位设计师主动选择的结果，而是这个领域长期存在的现实。 创造性劳动是人们在职业生活中寻找意义的重要方式之一，而这种意义，并不仅仅存在于最终作品之中。 “取消这些重复性工作本身并不是坏事，只要能够通过其他方式补偿它原本训练出的能力。” Andrew Shea 培养品味 过去，初级设计师往往通过执行他人的指导来磨炼自身判断力。在他们获得参与更重大决策的发言权之前，每一次迭代背后，都是资深从业者判断力的体现。初级任务累积起来的价值，始终大于单个任务简单相加的结果：这一持续迭代的过程，使初级从业者逐渐培养出一种能够做出合理、站得住脚设计决策的直觉。成长过程中的挣扎本身并不值得被浪漫化，但作为连接新手与大师之间的桥梁，它长期以来在培养品味方面发挥了重要作用。 取消这些重复性工作本身并不是坏事，只要能够通过其他方式补偿它原本训练出的能力。 教授与从业者必须继续强调批判性思维与创意史的重要性：传承前辈们耗费一生建立的思维框架，同时鼓励年轻同行吸收这些框架、质疑这些框架，并最终运用它们做出更敏锐的设计选择，与受众建立真正的联系。 Kathy Pham 最近警告，不应将设计教育简化为职业培训模式；也就是说，不应为了技术训练，而牺牲培养批判性思维者所需要的人文教育基础。在 AI 主导的设计环境中，只教授技术的课程体系，培养的恰恰是学生未来最难依赖的能力。 作为一名学者，我认为，随着技法的重要性逐渐降低，教育者可以通过多种方式着力培养学生的判断力。 首先，应优先重视历史与理论教学，使学生能够对作品背后的思想形成更加广阔、系统的理解。 其次，应调整作业量与项目范围，让学生有更多时间深入参与创作过程，而不是为了赶进度而不得不将任务交给 AI。与此同时，评估方式也可以从关注最终呈现的精美图像，转向记录学生如何形成判断、如何做出决策——即强调过程，而不仅仅是结果。 评图（Critique）——这种在同伴面前拆解、讨论并辩护作品的工作室传统——将在学生被要求深入分析自身推理过程时，获得新的重要性。工作室可以被重新理解为一个共同思考、共同决策的场所。 私营部门同样能够从这一转变中获益，而一些审慎的实践者已经开始采取类似的思考方式。正如 Figma 最近的一份报告所指出：“当原型制作速度加快时，决定哪些内容最终上线变得更加重要……当团队共同参与决策时，判断会更加清晰：需要权衡哪些冲突、探索哪些方向，以及做出哪些取舍。” 这一点不仅适用于工作室内部，也适用于整个设计行业。决定这些工具如何进入创意工作的过程，并不会在孤立环境中完成。 “应优先重视历史与理论教学，使学生能够对作品背后的思想形成更加广阔、系统的理解。” Andrew Shea 超越技艺的成本 正如我和人工智能、伦理与创意劳动实验室的同事们所强调的那样，善用 AI 的关键，在很大程度上取决于保护人类的判断力与自主权。 知识产权是其中一个重大问题：这些模型从数代设计师和创作者的作品中学习，却未经许可，也未提供报酬；而这些作品如今又反过来与创造它们的人展开竞争。 权力集中是另一个值得关注的问题：少数几家公司掌握着这些模型及其背后的计算资源，并决定着其他所有人从事这一领域工作的条件。设计师理应保留对自身专业实践条件的一定话语权，包括在这些工具的开发过程中拥有参与决策的一席之地。 这些都不是个人能够独自争取到的。判断力需要由从业者自身培养，但任何人能够持续培养这种能力的条件，必须通过集体努力来保障，否则便无法实现。作家、电影制作人和配音艺术家已经围绕这些原则，通过工会、行业协会以及跨领域联盟展开组织行动；而视觉传达设计领域加入这一进程的速度，却远远低于其所面临风险的紧迫程度。这些联盟的价值之一，在于帮助人们清晰看到邻近领域正在经历的相同变化；实验室自身发起的“人工智能与创意劳动联盟”（Coalition for AI and Creative Labor），正是建立这种联系的一次尝试。 AI 生成技术同样会带来真实的环境影响，而这些系统也会继承训练数据中固有的错误与偏见——因此，即使要求工具生成“专业”图像或“中立”文案，也无法保证输出完全没有问题。虽然篇幅有限，无法在此充分展开讨论，但这些问题应与判断力问题放在同一层面考量，因为它们进一步凸显了保护人类判断力的重要性。 工具不会替你做决定 尽管受到诸多批评，AI 工具和工作流程如今已经成为设计领域固定的一部分——至少在出现更高效、更便捷的替代方案之前如此。设计师现在需要培养的，是一种质疑的本能：持续判断什么内容应该出现在纸面上、屏幕上，或者融入用户体验之中。 那只加州字盘至今仍放在我的工作室里，它提醒着我：没有人会为排字工人的腕管综合征而哀悼，因为真正值得保留的，并不是手工速度本身，而是速度背后所培养出的判断力。下一代设计师是否也能延续这一点，取决于教授和从业者今天所做出的选择。技术无法替他们做决定。 Andrew Shea Andrew Shea 是帕森斯设计学院综合设计专业的副教授兼副院长。他的研究聚焦于社会创新设计以及人工智能在这一演变过程中的作用；他同时担任“人工智能、伦理与创意劳动实验室”（Lab for AI, Ethics, & Creative Labor）的联合主任，该实验室致力于探讨人工智能如何重塑创意工作的条件、政治内涵及价值。安德鲁是设计工作室“Many”的创始创意总监，该工作室专注于实体空间、协作体验及各类平台的设计。他近期联合主编的著作《Design for Social Innovation: Case Studies from Around the World》勾勒了该领域的全球发展图景。 © Andrew Shea 本内容中的作品著作权为创作者本人所有
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