卓商網絡公司設計總監告訴大家，你可能還記得幾年前「網格」（The Grid）的發布：由人工智能驅動的網站開發和設計系統（La Squarespace）——不需要設計師，自動設計網站模塊和其他交互模式「視頻→ The Grid」。AI智能軟件機器人在至少至少十年內不會。

取代危機的是一系列的機會，接下來聊聊為什么這么說。

1. 訓練的人工智能自動化工作

是的，設計師的工作有時包括一些吃力不討好的活。只要看看我的團隊在某個時間點上的工作情況，就可以知道他們大約有20％的時間花在解決人工智能機器人可以很容易自動化的問題上。

切圖，調整圖像大小，對照片進行色彩校正……有些任務不能通過簡單的Photoshop動作來自動完成，因為這些任務需要人性化和人類的眼睛，在這些任務正在發生時能夠做出快速的決定。

但是如果我們能教一個AI為我們做這些工作呢？

Adobe最近宣布了Sensei，它的人工智能將幫助設計師在工作中更高效「視頻→ Adobe Creative Cloud」。

例如，「Adobe Scene Stitch」可識別圖像中的圖案，以幫助設計人員修補，編輯甚至徹底改造某個場景。

又比如Context-Aware Crop，可以確保照片的主題不會意外地被裁剪出來。「視頻→ The Content-Aware Crop Tool in Photoshop CC」

或者Netflix的自動翻譯，這加快了內容本地化的進程。當他們需要為不同語言的節目創建多個banner時，設計師所要做的就是查看以前由機器人創建的數百個布局選項，來確定它們是否被批準。

最近，Airbnb宣布了一項技術，能夠識別設計師在紙上畫的草圖，并將其實時轉化為代碼。

測試想法所需的時間應該是零。我們相信，在未來幾年內，新興技術將允許團隊以富有表現力和直觀的方式設計新產品，同時消除產品開發過程中的障礙。

Airbnb的AI可以在幾秒鐘內將草圖轉化為代碼。「視頻→Airbnb Sketching Interfaces 」

這些小小的優化可以讓設計師騰出時間來思考那些更具戰略性的產品決策，那些計算機將需要數十年的時間來學習的事情。

2. 創建更智能，更模塊化的設計系統

人工智能可以幫助你的設計系統更加強大。如果你對這個術語不太熟悉，我來解釋下什么是設計系統：設計系統就是一系列的模式，模塊和元素，這些模式，元素和元素組合起來就構成了品牌或產品的設計語言。

從大型企業到創業公司，公司越來越相信設計系統，以保證產品對用戶的一致性：例如像Salesforce GE 、AirBnb 、 WeWork 、 Google 、Atlassian 和 IBM 這樣的團隊正在重新定義設計團隊在Design Systems上的合作方式。

現在設象一下，為這些系統添加一個智能層，它可以分析用戶如何與這些元素交互，并立即理解哪一個對每個函數最有效。人工智能越是了解什么是工作，什么不是，就越可以開始優化每個模塊，以確保它們提供更好的結果。

像 Wix 和 Squarespace 這樣的網站建設者已經開始使用這些技術來幫助用戶進行微小的設計決策。與「The Grid」宏偉的路線不同，這些工具是無形的將AI進入他們的工作流程，幫助設計師進行次要和枯燥的設計決策。

網站在短期內無法自動設計，但可以肯定的是需要的人力維護和優化工作越來越少了。

3. 自動生成視覺樣式

你可能已經看到了像 Artisto 或 PrismaApp 這樣的工具，它們將智能濾鏡應用到基于圖像識別技術的照片和視頻中。例如，該技術可識別照片是否包含檸檬派的人臉，并定義適用于其中任一種的最佳視覺效果。

有一整套像這樣由技術驅動的應用程序，可以創建自動生成的視覺樣式。「視頻：Artisto app example」

AI 自動生成的視覺元素的另一個例子是AutoDraw ，這是谷歌的AI實驗之一，自動完成你的草圖，并可以在幾秒鐘內把它們變成你用鼠標繪制草圖的更精細的版本。這只有通過機器學習才能實現：人們使用這個工具的時間越多，繪制自己的草圖越多，AI就會知道用戶想要繪制的東西。

這樣的技術使更多的人可以接觸到設計。設計師（和非設計師）不需要花費大量的精力就可以提高他們正在創造的產品的品質，這是人工智能被用作輔助技術的另一個例子，而不是試圖竊取你的工作。

還想要其它的例子？如下所示的Dynamic logos （來自巴西的移動運營商Oi），由算法生成的顏色和樣式變化也是品牌和人工智能的一大趨勢。「視頻：logo loop fundo cinza 」

4. 個性化的用戶體驗

網站越來越聰明，以多用戶數據點考慮就為訪問者提供更個性化的體驗：一天中的時間，用戶來自哪里，他們正在訪問的設備類型，一周中的哪一天，以及不斷增長的數據點和用戶甚至不知道信號。所有這些因素綜合起來可以給你一些，當用戶訪問你的網站時更希望找到什么的創意的見解。

但是這些關于如何處理信息的決定總是由一群正在思考可能的用例和場景的設計師和技術人員手動完成的。

當機器開始接管過程的這一部分時，擴展用例并使其超個性化的能力對于更多公司來說將變得更可行和更易于使用。

在用戶體驗中更個性化通常意味著更多的用戶相關性，從而導致更好的轉換率。

5. 分析大量數據

有越來越多的系統：網站、App、數字服務。和越來越多的用戶。每次用戶與其中一個系統進行交互時，都會生成大量的數據。商業智能的發展才剛剛開始，數據分析過程將變得越來越復雜，交叉參考更精確和更有價值的數據集，這將有助于設計師和產品所有者作出更明智的設計決策。

在不久的將來，很多收集和分析數據的過程將通過人工智能完成。這并不意味著我們將需要更少的分析專家，相反，同樣數量的分析師將能夠對用戶與產品或服務的交互進行更精細（更深入）的分析。

獎勵是： A / B 測試等方法可以自動開始，無需人工調解。機器將能夠：

確定產品中潛在的優化領域。

理解這種優化是如何發生的（替換一個詞？改變一個按鈕的顏色？重新排列頁面上的模塊？）。

實施這個改變并運行A / B測試。

分析結果并確定哪個版本表現最好。

使用新設計更新產品，然后重新啟動循環。

越來越多的人將會聽到「可以自我優化的網站」。機器將完成大部分工作，而設計師將成為戰略家們策劃的所有優化工作。

6. 使用AI來加強用戶體驗

這是最有前途但最不被探索的領域。由人工智能驅動的體驗剛剛開始出現，不久之后，智能體驗將成為新的標準。

幾個例子：

Facebook使用AI來了解你上傳圖片的內容。這里有兩個實際應用：1.Facebook可以為使用屏幕閱讀軟件瀏覽平臺的視障人士「閱讀」照片的內容；2.Facebook了解照片中的內容可以將更多的相關廣告投放給您。「視頻：Facebook’s Artificial Intelligence Research」

谷歌最近更新了谷歌翻譯，結合人工智能元素的方式來分析和翻譯句子。

最近，Google發布了其視覺搜索技術Google Lens ，該技術還使用AI來識別用戶的相機指向的內容，并顯示可能與其相關的內容。「視頻：Google Lens Announced at Google I/O 2017!」

更別提聊天機器人和虛擬助手了 ，它們越來越聰明，能夠與用戶進行更自然的對話。人工智能最近的進步對于設計師來說意味著什么呢？就是當你想到用戶和機器之間的對話腳本的時候，你很快就會有更多的選擇。

你可能已經注意到，在上面的例子中，機器人并沒有「竊取」你作為設計師的工作。技術可以幫助我們自動完成重復枯燥的任務，騰出時間專注于設計的更具戰略意義的一面，確保我們設計出更加個性化，更有價值，更智能和高效的體驗。

我們是時候開始識別這些與技術合作的機會了—— 不要反對它，也不要害怕它。

總結：幾個月后，世界看到了 The Grid 設計的第一個網站。真是一場災難。

「我認為你們的工作是安全的，」設計師Reddit 上一條關于「The Grid 的慘敗」的評論 。

至少在未來十年左右，絕大多數將由機器人接管的工作都是藍領工作。司機、接待員、抄寫員和其他專業人員，他們的任務往往是重復和機械的。

然而對于設計，要比上面那些復雜的多。人類有獨特的能力來為我們的設計設定背景并為其他用戶創造移情。

你不能簡單地根據它包含的項目數量，來決定你的應用程序的菜單是被暴露還是用一個漢堡包圖標來隱藏。

你不能僅根據你要顯示的圖像的大小和數量，來決定是否在你的網站上創建2列或3列網格。

我認識的大多數設計師都不會根據「色彩心理學圣經」來決定字體的顏色。

事實是：設計師和機器人在不久的將來更有可能的是并肩開始工作。