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以AI绘画为代表的AIGC技术的发展无疑催化了设计创意领域的生产方式变革。设计从业者作为对新事物较为敏锐的群体，在AI绘画技术的每次关键发展及应用节点上，总缺少不了他们的身影。纵观设计创意行业现状，无论是工具供应商还是设计创意相关企业、机构都在积极拥抱AI绘画带来的生产链路的变化。在设计辅助工具软件中，如Adobe推出的覆盖旗下软件的AI绘画插件Firefly，微软在收购OpenAI后推出的在线设计平台Microsoft Designer, Nolibox计算美学推出的“高品质AI平面设计生成工具Yeahpix”。在社交媒体上，视觉设计师、工业设计师、游戏设计师也积极地分享着自己基于主流AI绘画工具DIY的全新设计流程。
基于Nolibox多年的一线行业经验，我们认为当前的AI绘画只能在少数场景上实现可直接交付的设计内容生成，绝大多数专业的设计创意场景仍然需要人类设计师的把控和介入。“虽然AI绘画发展迅猛，但它很难完全取代设计师，因为设计不总是理性和逻辑的。设计是自我生成的：通过不同的范式和方法，设计永远在尝试重新定义规则，重新制定价值和目标。”但可以预见的是，在不久的将来，当AI绘画技术的发展更为成熟可控，并全流程介入不同行业设计师的创作工作流后，大概率会对设计师以往的工作方式的认知产生消极影响。因此，系统性地基于人机协同设计提供可靠的、合理的、充分发挥设计师创造能力的协作机制至关重要。未来，优秀的设计师将与AI齐头并进，指导及训练AI与自己共同进化，在不同的设计工作流寻找人和AI都能发挥最大优势的协同比例，好比人类的优势是可以进行从0到1的联想以及关键节点的决策，机器的优势是可以基于1个结果产出100个结果及基于任务的逻辑推理，那么两者在未来的设计创作中应灵活对应到不同的任务与分工，并通过相互磨合寻找最优比例，至此AI绘画也逐渐演变成一个智能设计体（Design Agent）的一部分。
图1-30 AI绘画领域的人机交互进化路径
通过上文梳理的AI绘画的“前世今生”，我们结合设计创意生产模式的发展路径，针对性地归纳出AI绘画辅助工具的四个发展阶段，并总结出人与设计创作工具交互方式的转变趋势。
根据麦肯锡咨询数据统计报告显示，全球设计创意行业从业人数及市场规模都达到惊人的规模，并呈持续快速增长趋势。截至2018年，全球设计创意从业者约达9600万，并且以每年12%左右增速持续增长，约等于80个人里有一个就是从业者。根据BRC机构数据，2018年全球设计服务市场价值接近1532亿美元，预计到2022年将以13%的复合年增长率增长至近2495亿美元。仅平面设计行业，2022年全球将达到434亿美元市场规模；而与设计创意领域关系紧密的全球广告营销市场规模为6470亿美元，并将以12.5%的增速高速增长，预计到2025年将达到1万亿美元，市场需求呈明显增长趋势。
以AI绘画为代表的技术出现，就像在这个池子里投下一枚巨型石块，引发了不同领域创意从业者身份认同的思考，各研究机构、设计创意企业也开始逐渐关注对于设计工作方式的反思。美国菲弗咨询公司（Pfeiffer Report）2018年在对美国、英国和德国的创意设计从业者的调查中，约74%的创意人员表示，他们将超过一半的时间花在乏味的非创意的任务上，占据了创意部分的思考和设计时间。2017年“同济×特赞设计与人工智能实验室”发布的《2017设计与人工智能报告——人工智能与设计的未来》中以设计行业中的“脑机比”（人脑与机器的比例）的定量研究为基础数据，并结合麦肯锡的“未来工作自动化”模型，估算未来设计工作内容的可能分布情况，以及可被机器所替代的部分重复劳动内容。诸如此类的研究分析可看出，学界及产业界都开始关注在以设计师为主体的角度下对人工智能设计的理解。
图1-31 设计工作中受自动化的影响分析
（资料来源：《2019设计人工智能报告》https://sheji.ai/）
AI绘画正逐渐从“辅助设计工具”进化到“人机协同设计模式”阶段，并正在向“自主创作”阶段迈进。在AI绘画“辅助绘制”阶段，运用机械臂通过图像识别技术，对大量同类作品进行识别和记忆，具有相似视觉特征组合和重构的功能。在“人机协创阶段”，人和机器在不同的阶段相互影响着彼此的决策及创意产出，双方在一个平等的关系上贡献自己的优势能力，这个阶段奠定了人工智能双向主体性基础。
对于民众而言，创作工具的智能化让艺术设计的技能变得更为普惠了，有创意及想象力的群体在AI绘画的加持下，等同于瞬间掌握了成熟的设计表达的能力，自身的创意想法不再受专业工具和技能的限制，可以快速持续输出。在这一维度下，设计创作的门槛对于非专业群体而言变低了。
对于专业设计创意从业者而言，AI更像是一个“筛选器”，在设计创意行业出类拔萃的门槛其实被提高了。一些创意程度较低、仅追求设计效果层面、设计链路相对简单重复、偏向于单一设计工具操作技能的设计创意职位会面临很大冲击，例如大部分的传统电商设计师、装饰设计师、纯UI设计师，部分服务于商业快销、产品运营的插画师等。历史也证明，20世纪90年代Photoshop、CAD等数字化的计算机辅助设计工具的出现对施工图绘制员、效果图设计师产生了颠覆式的影响，2015年阿里鲁班的智能设计系统取代了部分淘宝系Banner设计师。因此，只掌握单一设计工具技能的设计师在竞争激烈的行业中失去了原先的核心竞争力，因为AI时代下的设计师核心竞争力发生了变化，具备强大自主创意能力、审美素养及掌握智能化工具的设计师在AI绘画等技术的加持下，其产出能力将得到更大的延展。
就产业界而言，截至2023年4月，国内的头部大厂、中小设计创意从业者、一些和文化创意紧密相关的机构都已投入到拥抱AI绘画工具的浪潮中，基于其自身在行业中的经验和积累，将AI绘画等技术作为一种专业化的内容创作工具组件，恰当地插入到传统的创作工作流程中，并构建一套更加高效、完善、强大的创作新模式。国内的诸多互联网公司、科技企业的设计创意相关部门会把熟练掌握AIGC（包含AI绘画）工具作为年中考核重要指标之一。同时，在Boss直聘等招聘平台上的有关设计创意、品牌运营、产品经理等职位的最新招聘需求中，“熟练掌握AIGC工具”“掌握训练定制化模型者优先”也成为醒目的存在。各类媒体也在不断“煽风点火”，赢在每次“生产力变革的起跑线”成为众多公众号给大家贩卖职业焦虑的必备话题。
在这个设计生产方式新老交替的节骨眼上，未来创意从业者该如何抓住机会？我们认为“创意脑洞+AI工作流”将超越“设计工具技法”，替代以计算机辅助设计为主导的传统数字化创作阶段，共同进入智能化设计创作时代。我们基于行业经验，给出以下四点建议，这或许会是未来设计创意从业者和AI绘画相互成就的核心要义：
●培养脑洞大开的顶层创意思维与设计审美，善于在设计创意工作中发挥自己和AI的共同优势；
●理解不同场景下的AI训练及调教逻辑，训练自己的定制化AI创作模型，它将在未来成为你的“重要伙伴”；
●持续积累自己所在细分领域的专业知识及行业经验，这是AI模型变得更加强大的数据基础；
●掌握最前沿的AIGC工具，并构建与自身相匹配的AI创作工作流；与其担心AI如何颠覆设计创作，不如构建自己的AI伙伴去解决问题。
相信在学界和业界，都已基本形成一个共识——AI将极大地赋能甚至替代人类的部分工作，但我们认为AI并不能完全替代人类。在上述“AI替代人类的部分工作”这一观点中，替代的程度、边界、后果存在着诸多争议。总有人会担心AI将完全替代并颠覆人类，我们认为这样的担心过犹不及，因为AI更像是一个强大的工具，而且人类一直都很擅长使用工具。具体到AI绘画的应用层面，这一次AIGC浪潮的到来可以类比当年照相机的面世，有人恐慌，有人欣喜。多年过去了，照相机并没有淘汰掉艺术家，相反，艺术家与其共存，甚至因其而变得更好。
就事实而言，AI绘画的突破意味着我们已经创造出“能够通过学习和训练来完成创造性任务的智能体”，这意味着我们正在逐步向着人类与机器之间的界限模糊化的方向前进。这里还需要提出一个关键问题，即人类创造性活动中的“创造性”的定义和本质，对于AI创作的作品，我们如何评估它的艺术价值以及它与人类创作的区别？这将推动人们对于艺术性、创造力、智能体及人类自身等方面的思考与探讨。AI绘画的突破对于人类来说不仅是一项科技进步，同时也挑战着我们对于艺术、创造力和人类自身的认知和理解。
“如果说人类的创造边界是自身的知识、经验和方法，AI是否可以帮助我们突破自身的知识、经验和方法呢？”在新兴技术的发展呈指数型增长的背景下，设计创意的方法和模式同样面临技术发展所带来的变化，设计领域需要积极适应科技创新的路径，合理融合技术革新的成果，把AI作为“设计创造”过程中与人类同等重要的“合作伙伴”，一个智能的设计体，而非敌人，基于人机协同创新的愿景，构建一套“人机共同进化”的路径，这或许是一条更加充满想象力的路径。
图1-32面向未来的智能设计
（资料来源：Nolibo x自绘）
❶Giselle Abramovich. Technology And Creativity Go Hand In Hand: Study[M/OL].（2018-10-06）[2023-06-12].https://blog.adobe.com/en/publish/2018/10/06/adobe-pfeiffer-ai-creativity-study.
❷范凌.2017设计与人工智能报告——人工智能与设计的未来[R/OL].（2017）[2023-06-12].https://ai.tezign.com/static/sheji-ai/content/2017设计与人工智能报告.pdf.
❸Boss直聘.视觉设计师工资待遇[Z/OL].（2022）[2023-06-12].https://www.zhipin.com/salaryxc /p120101.html.
❹戢戢.采访了1325位设计师！来看这份2020设计行业调查[Z/OL].（2020-03-03）[2023-06-12].优设.https://www.uisdc.com/2020-design-industry-research.
❺黄晟昱，徐作彪，梁浩宇，刘强.生产变革设计视角下的人工智能赋能图形视觉创造-以NIWOO人工智能设计平台为例[C/OL].（2019）[2023-06-12].第五届艺术与科学国际学术研讨会.
❻范凌.从无限运算力到无限想象力设计人工智能概览[M/OL].同济大学出版社.（2019）[2023-06-12].https://www.sheji.ai/research/61d46db9235b1c07fa2b69f9.
❼Davis, N. Human-computer co-creativity: Blending human and computational creativity[C].（2013）[2023-06-12]. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment （Vol. 9, No. 6, pp. 9-12）.
❽Yang, Q., Steinfeld, A., Rosé, C., & Zimmerman, J. Re-examining whether, why, and how human-AI interaction is uniquely difficult to design[C].（2020）[2023-06-12].In Proceedings of the 2020 chi conference on human factors in computing systems,2020.04（pp. 1-13）.
❾虞景霖，拒绝VC,40人团队一年狂挣2亿美元，估值达73亿，36氪网2023,0927.
❿Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[J]. Advances in neural information processing systems, 2012, 25.