2015年，阿里巴巴将智能设计师“鲁班”应用在双十一购物节，2017年更名为“鹿班”。鹿班作为人工智能机器人，可以以阿里巴巴中级设计师的水平每秒钟完成8000张图片的设计工作，在2017年双十一期间，鹿班共完成了4亿张图片的设计工作。1鹿班的出现解决了面向超大规模用户时精准广告投递的问题，大大提高了用户转化率。陆续地有更多的企业开始利用人工智能解决问题。在阿里巴巴之后，陆续有更多的企业开始使用人工智能技术参与到企业的设计工作中。
著名的图形图像软件公司Adobe2017年也在软件中植入了人工智能技术：Adobe Sensei轻松的完成设计师最为头痛的抠图问题，还能实现自动填充；2020版中，可以智能面部识别，如果拍照的时候不小心闭眼睛，可以一键修改为睁眼的照片；原本在PS中，磨皮是一个比较麻烦的操作，要根据每个人具体的皮肤情况来设计操作步骤，20版中，PS的智能磨皮可以实现自动磨皮；以智能识别画面主体功能为基础，PS可以实现避开主体添加效果、为主体更换背景；字节跳动也在2016年建立了人工智能实验室，在处理海量信息的过程中，可以实现视音频内容的自动生成、视音频内容的筛选和查重；
京东的人工智能服务叫做“玲珑”，可以实现智能抠图、智能配色 、智能排版、风格识别，以及和鹿班一样的急速批量自动合成图片，为每一位客户提供定制化的推荐页面。
阿里巴巴在2018年双十一推出了Alibaba Wood，可以1分钟之内完成200个短视频的制作，与此同时，利用音乐情感分析技术，自动匹配音乐的风格、节奏、情感、韵律，为短视频搭配相应的音乐。
一、人工智能设计的兴起与现状
人工智能技术的发展已经历经了超过半个世纪，并经历了几次沉浮，曾经出现过诸如深蓝那样的令人瞩目的成果，但是更长时间里是在迷茫的探索期，受限于算法、硬件、应用场景等条件的限制，人工智能虽然描绘了一个令人兴奋的前景，但是却一直没有成为可以广泛应用的技术，直到晚近几年，随着算法更新，大数据以及相关硬件技术的进步，人工智能才真正的进入全面爆发的应用阶段，Alpha Go战胜围棋选手柯洁尤其受到了瞩目，也充分证明了新一代的人工智能算法、硬件以及相关的数据处理技术已经比较成熟。
人工智能的应用解决了几个方面的问题：1）时间性问题：企业对设计存在着不稳定的需求。2）专业性问题：企业的设计需求在稳定下来以后，往往需要大量的重复性劳动，对设计师这个以创造性为特征的工作是一种折磨；3）场景性需求：在不同的场景下，设计工作需求变得更加细分，培养设计师需要更多时间，且需要稳定的团队。
二、人工智能设计与传统艺术设计的底层逻辑对比
2.1 传统艺术设计的渊源与逻辑
包豪斯是现代设计教育的发源地，虽然存在时间很短（1919——1933），但是包豪斯在很短的时间内建构了成熟完整的设计教育课程体系，成为设计教育中的典范。包豪斯的设计教育课程强调技术与艺术结合，理论与时间结合，主要建构了理论课程、基础课程、专业课程三个模块。
图1 包豪斯设计教育框架
受到包豪斯设计教育思想的影响，目前国内的设计教育都延续了包豪斯学院的设计教育思想，基础训练课程中的色彩构成、平面构成、立体构成作为基础，设计史等课程作为理论支撑。
随着计算机设计软件不断涌现，作为设计工具，不仅提高了设计工作的效率，而且还丰富了艺术设计的表现力，设计软件也逐渐成为了设计教育的重要内容。尽管如此，在实际的设计软件教学中，软件仍然处在从属地位。作为工具的存在，设计软件替代了原本的画笔，成为一只可控的超级画笔：设计师只要掌握了设计思想、具有设计思维，就可以利用设计软件实现自己头脑中的设计。
2.2 人工智能设计的基本逻辑
按照目前对人工智能的定义，人工智能的应用分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能属于通用型机器人，能够像人类一样对世界进行感知和思考，这个在人类看来理所当然的目标，对人工智能而言却是极高的要求。我们目前常常提到的人工智能通常属于弱人工智能的范畴，弱人工智能也被称为“限制领域人工智能”，指的是专注于且智能解决特定领域问题的人工智能，比如“鹿班”，仅仅能够用来制作显示在淘宝界面上的广告图片。2本文讨论的人工智能也是弱人工智能，弱人工智能基于大量数据训练后，完成单一工作任务，比如抠图或者设计平面海报、制作简单视频。弱人工智能的基本原理如下；
图2 弱人工智能的工作原理
弱人工智能参与的设计基于海量数据的训练，运用基本的人工智能算法，通过不断的尝试与反馈，最终实现机器的自我学习，从而能够处理特定场景下的非结构数据，完成看起来比较复杂的任务。弱人工智能在设计领域的应用需要一定的时间激烈，鹿班就花了两年时间成为一名人工设计师。
综合人工智能在设计领域中所完成的工作，大致可以总结出几个特点：1、人工智能能够替代人类的大量重复性工作；由于计算机处理任务的极高效率，因此人工智能的出现能够替代大量的底层工作，2018年双十一期间鹿班制作的海报数量在2天内达到10亿张，从这个数字就可以看出鹿班的应用不仅解决了工作量的问题，更重要的是人工智能解决了互联网企业针对海量用户同时在线的问题。有了大量的设计，就可以实现针对在线用户的精准投递。2、人工智能基于场景的需求，能够通过不断的学习，在一定的目标指导下，完成场景中的固定工作。人工智能目前已经具有自我创新的能力，但仍然是局限在基础训练的工作内容中，无法实现像人类设计师那样的复杂多线程工作。
从更长的历史时间看，艺术的发展历史也是一个技术不断介入的过程，从以画笔为基础的创作到今天设计软件大量介入设计工作，充分说明技术是艺术发展的重要动力，因此我们可以预见的是人工智能技术必然会介入设计领域。在技术介入艺术的过程，带来的是大量的低层次、重复性工作被机器替代，设计的门槛进一步降低，没有专业背景的人都可以借助人工智能的工具完成基础的设计工作，那么设计师该怎么办？经济学人杂志曾经这样总结：技术总是摧毁旧的工作，但总是能够创造更多新的工作。这一规律已经在诸多行业领域反复验证，技术在推陈出新的过程中，带来的是专业领域的进步和发展。
具体到设计师的工作，表现出来的就是对高阶工作的更高要求，比如设计师的沟通能力、管理能力、创意和创造能力，即设计师要具备驾驭人工智能工具的能力，未来的设计师需要更充分的了解市场、理解用户，对设计的方向给出清晰的指令，大量重复的底层工作就可以由人工智能来完成。
从以上分析可以看出来，未来的设计师对软件的操作需求在逐渐减少，对市场需求的理解和设计能力要求提高。事实上，设计工作本来就是商业活动中的一部分，我国的设计专业也是在改革开放后逐渐从美术类院校发展而来，我国经济的不断发展，产生了大量的市场需求。因此在人工智能介入设计后，设计师可以将更多精力转移到对用户和市场的研究中，回归了设计工作的商业本质。
设计师的工作中，主要分为管理、创意、沟通、非重复性体力劳动、重复性体力劳动、素材收集以及信息处理。在这些工作中，重复性体力劳动被机器替代的比例最高，约为78%，素材收集和信息处理也可以达到65%的替代率，而在实际工作中，这三个部分的设计工作，占全部工作的40%以上，加上其他几部分工作的机器替代，依照目前的人工智能技术的发展状况，人工智能大约能够替代人类40%的工作。
三、设计教育的课程改革方案
从以上分析可以看出，从原始的设计迁移到计算机辅助设计的过程中，设计的基本理论思想没有变化，对包豪斯时期建立起来的设计课程体系没有根本的冲击，计算机辅助设计的教育是设计理论加上设计软件的简单加法。而在人工智能进入设计领域后，尽管工作原理完全不同，但是审美标准没有改变，基础的设计理论依然在发挥作用。设计教育中原本被忽视的用户、市场、创意的知识，应当被特别重视起来。
人工智能设计的应用目前主要表现在两个方面。一方面是互联网企业，针对海量用户的即时设计需求，比如淘宝、美团、京东等企业对人工智能设计的应用；另外一方面是已经应用成熟的设计功能嵌入原有的设计软件。随着企业应用的逐渐展开，人工智能设计必然逐步渗透进入设计教育，成为设计教育的重要内容。在这个过程中，如何将人工智能设计与传统的设计教育顺利接轨，如何让当前接受传统设计教育的学生进入企业工作后，顺利适应人工智能的设计环境。
1.渐进式融入人工智能知识；人工智能技术涉及到复杂的计算机算法和大量的数据处理，艺术类学生想要达到理解并掌握人工智能技术的深层次水平是非常困难的，但是既然他们需要利用这些人工智能工具来完成设计工作，就必须要在一般的层次上理解人工智能的工作原理。但是盲目引入人工智能的课程会遇到很多困难，涉及到师资、培养方案等教育教学的诸多环节。因此，工作坊或者讲座式的教学形式能够灵活地根据学生的能力、师资配备、课程安排等因素来调整，是目前为止可行的形式。
2.特别设置关于用户体验、市场需求、市场分析类课程。这些课程在目前的设计类专业中，除了像工业设计、交互设计这些对用户体验有着特别要求的设计领域外，被严重忽视，在大部分的设计专业中，绝大部分课程分配给了设计理论、设计软件的学习。有关用户、市场的课程，应借鉴目前的市场营销专业的部分内容，让学生在学习设计之初，就充分理解市场和用户，带着明确的目的做设计。避免学生设计出的作品尽管符合美感的要求，但却不符合用户审美或者市场需要的作品。
3.与企业增加互动。人工智能设计在市场的需求下得以应用，因此对人工智能设计而言，企业往往处在应用的最前沿，院校的研究相对滞后。设计类专业或者院系增加与相关企业的互动，有助于及时了解人工智能设计的应用前沿。在学生理解了人工智能的基本原理后，对企业应用的了解能够更好地激发学生的创意能力，提升学生设计工作的应用性。
综上所述，人工智能作为一项技术，介入设计领域，将人类设计师从底层的设计工作中逐步解放，促进设计工作向更高层次发展，对设计师提出了更高的要求，在美感之上，对设计师的设计思想、设计理念中用户和市场的概念要求更高，设计师不再仅仅用一个作品满足众人需要，而是需要对用户和市场实现精准的定制化设计，这不仅是人工智能设计的特点，也是目前互联网平台上的海量用户模式下的服务升级的需要。
当然我们目前也对人工智能在设计教育中的应用有部分的担忧，一个是设计门槛降低后，当大众的审美还没有得到很大提升的时候，普通设计师的地位会遭遇一段时间的尴尬，就是在自己的能力没有超越一般层次，其设计的工作效率和工作质量都很难得到市场的认可。经过一段时间的优胜劣汰后，设计师的层次则会逐渐稳定下来，在这个过程中，无论是在校的学生还是已经工作的设计师都应该注意提升自己的业务能力，否则将会面临着被淘汰的危机。二是人工智能需要大量的数据训练，更需要用户反馈，这些条件都是大企业才能具备的，因此大企业如何处理自己拥有的数据资源，如何利用用户反馈就是一个重要的问题。数据垄断可能会造成学校教育无法尝试人工智能设计，企业应该适当对学校教育开放数据资源。当用户有适当反馈后，企业的设计理念是迎合用户的审美需求还是引导用户的审美需求是考量企业的经营战略和策略的重要指标。
1. https://www.sohu.com/a/229385393_100076786。2020年12月
2.薛志荣.AI改变设计——人工智能时代的设计生存手册.北京：清华大学出版社。
3.范凌.《2017设计与机器智能报告》综述[J].时代建筑：2018(01)。
作者：姜艳 厦门理工学院设计艺术学院 本文为厦门理工学院教育改革项目(JG2018072)人工智能设计背景下的设计教育改革成果
