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DESIGN WITH AI #01
AI 進化設計世界：設計師與 AI 的未來共舞
導言
生成式 AI 已經深刻地改變了我們的生活與工作，同樣地，它也在設計領域掀起了一場革命。這不僅僅是技術的演進，更是一場重新思考設計流程的革新。我們可以透過 AI，增進我們的設計效率。我將撰寫一系列文章，帶你探索 AI 在設計流程中的可以扮演的角色，以及 AI 對設計師未來的影響。
在深層探索 AI 如何影響設計之前，我想先幫助大家釐清 AI 基本概念，我們常常聽到的機器學習、深度學習又是什麼。
AI 的基本概念
AI（人工智慧）是一個龐大的領域，包括機器學習和深度學習。機器學習使得系統能夠從資料中學習，而深度學習則利用多層次的神經網絡進行自主學習。這種技術演進帶來了新的設計可能性。
人工智慧（Artificial intelligence，AI）：AI 是指模擬人類智慧的機器。它包括多種技術和方法，目標是使機器能夠模擬感知、學習、理解、解決問題、自主行動等方面的人類能力，執行需要人類智能的任務。
機器學習（Machine Learning，ML）：機器學習是 AI 的一個分支，其核心思想是讓機器通過學習從數據中提取模式，而不需要額外明確的程式編碼。ML 在各個領域都有廣泛應用，例如影像辨識、語音識別、推薦系統等。機器通過訓練模型來預測未知數據的結果。
深度學習（Deep Learning，DL）：深度學習是機器學習的一個分支，其核心是使用多層次的神經網絡模擬人腦的神經元結構，從而實現更複雜的模式識別和任務解決。DL 在影像辨識、語音辨識、自然語言處理等方面取得了巨大成功，其模型能夠自主從大量數據中提取和分析模式。
生成式 AI（Generative AI）：生成式 AI 可以利用深度學習的技術，通過學習現有內容的結構和特徵，生成新的、符合原有風格的仿製內容。生成式 AI 可以應用在文案生成、圖像影片生成、風格轉換等多個領域。
彼此的關係，簡單來說，機器學習是 AI 的一部分，而深度學習是機器學習的一個特殊分支。深度學習的神經網絡結構使其能夠處理更複雜的模式，因此在某些任務上更為優越。生成式 AI 可以利用深度學習的技術，通過學習現有內容，仿製以生成新的內容。
AI 引領人機互動的轉變
過去，視覺設計過程是一種使用指令與電腦互動的方式，但有了 AI，我們不再需要，使用滑鼠鍵盤慢慢在繪圖軟體上繪圖，讓設計一點一滴成型，而是能夠告訴 AI 我們想要的成果，並請它完成。這種從指令（Command-Based Interaction Design）到意圖（Intent-Based Outcome Specification）的轉變使得設計過程更有效率、且直覺。
我們也常常發現，即使給予 AI 指令，並不見得就能馬上產出我們所想要的結果，如何下精確的指令（AI 魔法語）未來將會是所有工作者必備的技能。另外，我們也可以發現很多 AI 工具，仍有許多易用性可以進步的空間，如何讓 AI 工具變得更容易使用，會是未來很大的設計機會。
AI 在設計領域的應用可以分為兩個層面。一方面，這是一種告訴 AI 我們想要的成果，請它完成我們想要設計。另一方面，AI 也可以是協同角色，與設計師一同合作解決問題。這種雙重角色展示了 AI 的靈活性和多樣性。
在設計流程中運用 AI
AI 不僅僅是設計工具，還是在研究、發想和介面設計中的得力助手。它能夠幫助找到使用者模式、提供靈感、生成新的刺激，並改進設計過程。AI 的強項在於大量資料的分析和整理、幫助我們減少重複性任務。以下介紹我們可以如何在各個產品設計開發階段，運用 AI。
研究階段：在研究前期，我們可以諮詢 ChatGPT 的意見，制定研究大綱。同時，我們也可以詢問 ChatGPT 提供訪談大綱，甚至是訪談稿。另一個方式是先擁有一份草稿，然後請 ChatGPT 幫我們潤飾，或是詢問訪談時該注意的事項。在研究中，我們可以使用AI工具，例如 Otter.ai，將我們的影片或錄音檔轉成文字檔。研究後期，可以一氣呵成，請 AI…
