我們仍在設計，還是僅僅在輸入指令？
文本框已成為對話式設計的舞臺。快速、舒適。但有時，也流于膚淺。
提示詞成為新的布局
近年來，"提示詞"一詞占據了創意過程的核心位置。提示詞工程成為一種身份象征，或許也是我們這個時代最具誘惑力的認知陷阱。
"設計師 vs. 提示詞"這場沖突，并非關于取代。這是一場關于認知主導權的無聲斗爭。曾經擅長定義問題的設計師，如今在為產出數量的倍增而歡呼，而非創意的"質量"。
突然間，提示詞變成了新的布局。思考與繪制之間的界限已然消融。一行文字就能生成整個界面。工具承諾要 democratize 設計，而設計行為本身卻幾乎變得不可見。
如果機器現在能繪圖、寫作、制作動畫和編曲，那設計師到底還剩下什么可做？
好的設計使產品易于理解（Rams）。在AI領域，挑戰在于使智能體變得可解釋。
設計作為語言與表達的傳承
從Rams和他的"好設計的十大原則"到"以人為本的設計"的興起，設計師的角色一直是將復雜性轉化為人類能夠理解的意義。人機工程學演變為界面；界面演變為交互；交互演變為對話。
Donald Norman在《設計心理學》中，以及Nielsen & Molich通過啟發式評估所建立的基石，至今依然重要。AI改變了游戲規則。系統不再是一個可預測的制品，而是開始作為一個生成回應而非理解意圖的智能體來行動。
設計，曾一度以流程和屏幕為中心，現在必須處理上下文、意圖和推理。焦點從"用戶做什么"轉向了"系統如何響應"。
危險正源于此：當AI做決定，而設計師只在結果中進行選擇時，設計技藝就會萎縮。設計思維變得被動，AI則提供了誘人的捷徑。真正的問題依然是：如果提示詞取代了想象力，'人類原創性'還有存在的空間嗎？
無意識的委托，就是新時代的復制粘貼。
當提示詞成為拐杖
生成式設計的承諾聽起來很解放：AI作為創意伙伴，幾乎是認知上的副駕駛。但在實踐中，我們常常看到相反的情況：操作依賴。
AI本應擴展我們想象的能力，而非取代思考的努力。曾經構建假設和原型的設計師，如今將洞察、屏幕結構和語氣風格都外包了出去。這好比現代版的死記硬背，不求甚解。
日常例子比比皆是：
千篇一律的紫粉色漸變縮略圖和橫幅。
如出一轍的生成姿勢。
Figma社區組件不經上下文思考就被復用。
這能行嗎？能。這表達了任何新意嗎？恐怕只有服務器知道。
盲目的委托制造了審美平庸的循環：
我們越多地使用AI來生成想法，這些想法就越發相似。
模型越多地基于泛泛的產出來訓練，我們集體的想象力就變得越淺薄。
這加速了從"創造者"到"策展人"的轉變，卻缺乏批判性基礎。
偽裝成效率的惰性
人人都愛"創意效率"。當有人說"AI加快了進程"時，一個誠實的問題是：加快了什么？?是學習的過程還是走捷徑？如果答案是交付物的速度，那么恭喜——你只是在訓練出平均水平的東西。
一項近期的文獻綜述指出，在設計思維過程中過早地進行委托，會降低認知參與度并削弱假設的形成能力。與此同時，尼爾森諾曼集團建議為AI時代更新技能。
設計過程不再是一個探索的空間，而變成了一條自動化流水線。AI提供的是數量，而非深度。提示詞變成了一種思維模型，它越完美，你思考得就越少。
批判性與倫理反思
對生成模型的依賴帶來一個微妙后果：審美和認知多樣性的貧乏。當每個人都使用相同的工具和提示詞時，產出結果會趨同于單一風格。危險并非被AI取代——而是變得與AI難以區分。
研究員Lev Manovich稱此為"審美扁平化"：一種由算法重復驅動的文化壓縮。
在此背景下，設計師的優勢在于編輯和批判性智慧。知道何時該自動化，何時該保持控制。
在委托之前考慮四個原則：風險、可逆性、上下文和可解釋性。
何時不應委托給AI
用編輯判斷取代為速度而速度。用以下四個透鏡審視每個決定，然后自問："如果我把這個外包出去，我會停止學習什么？"
可以委托當：
犯錯無傷大雅；
易于撤銷；意圖明確；
你能用一句話解釋結果。
可以共同創造當：
存在未言明的細微差別；
撤銷需要一些返工；
你需要兩三句話來證明其合理性。
不要委托當：
錯誤會帶來實際后果；
逆轉成本高昂；
意義依賴于模型所不具備的知識。
用AI來探索，而非做決定。
用AI來探索，而非做決定
將AI視為GPS：它規劃路線；你來選擇那條有意義的。設計師的角色是編輯并賦予意義。
實際例子：
在Figma Maker中，探索各種變體，然后剔除噪音。
在ChatGPT中，濃縮筆記、潤色文本，同時保持結構、邏輯和語氣屬于你自己。
在Midjourney中，嘗試視覺、節奏和動感；但藝術指導權要掌握在自己手中。
流程是一致的：定義問題，設定邊界和標準，讓AI生成對比和數量，然后進行精煉、論證，并使結果與你想要支撐的敘事保持一致。
如果最佳答案在AI之外，請接受其中的摩擦并去追尋它。如果探索開始自我重復，停下來問那個唯一重要的問題："我到底想解決什么？" 這樣，AI才能始終是探索的加速器，而非拐杖。
喪失設計能力的風險
設計是一種能力。不用則會萎縮。依賴AI來填補創意空白，會削弱我們在約束條件下思考的能力——而這正是設計的精髓。
AI不理解上下文、意義、情感或文化細微差別。它只是在估算模式。其結果便是可預測的產品、不連貫的決策、看起來正確卻未能解決問題的界面。那是表層設計：光鮮、漂亮、無目的。
為避免于此，請重建核心技能：研究、原型制作、批判性評審。
沒有摩擦和約束，設計推理就會失去力量，界面則會變成沒有方向的捷徑。
AI應用于優化，而非取代
要讓AI成為優化工具，而非推理的替代品，我們需要一種有意識的思維模式。
在委托之前，問一個AI無法回答的問題："這個過程的哪一部分需要我的人類判斷？" 如果你不知道，那說明問題還沒準備好用提示詞解決。
使用AI來擴展和比較方案；保留決策權。算法負責提議；你負責定奪。以標準為先意味著"為何"先于"如何"，這種合作需要耐心和批判性的眼光。否則，缺乏辨別的速度只會縮短思考過程。
記錄推理過程：前提、備選方案、標準、權衡。這份記錄比任何僅僅是"漂亮"的產出都更具持久價值。
如果一切都開始感覺過于輕松，要有所警惕。好的想法源于摩擦和不適。完全的輕松通常意味著用深度換取了速度。
我們的工具越聰明，我們提出的問題就越缺乏挑戰性。
AI并未殺死設計。它揭示了有多少人早已停止了思考。真正的危險不是被機器取代——而是表現得像機器一樣。
未來不屬于那些能寫出更好提示詞的人。它屬于那些仍然能提出更好問題的人。
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