摘要：让人惊掉下巴的AI视觉生成，真能取代人类设计师吗？

令狐笙：

视觉是营销内容的重要组成部分，视觉设计师也是品牌及营销机构不可或缺的岗位。没有一个过硬的设计师团队，都不好意思说自己是做营销的。

艾小狐，请你以营销行业视觉设计主管的身份，分析以Midjourney和Stable Diffusion等为代表的人工智能图像生成技术，给视觉设计工作带来哪些影响，请先分析正面的影响。

艾小狐：

作为营销行业视觉设计主管，对于AI技术给视觉设计工作带来的正面影响，我有以下看法：

第一, 这些技术可以提高生产效率和设计质量。它们能自动生成大量高质量图像,加快设计进程,让设计师有更多时间专注于复杂任务。同时,广泛的图像创意也拓展了设计师的想象力,提供更丰富的灵感来源。

第二, 这些技术可以适应不同的需求。它们可以生成各种风格和用途的图像,满足广告营销等领域的多变需求,让品牌在竞争中更具优势。

艾小狐：

第三, 这些技术可以提高工作效率,快速产生大量创意草图供设计师选择和深化。同时,技术可以学习海量图像,产生新的视觉创意,为设计工作开拓更广阔思路。在标准化设计工作中,直接使用AI生成图像还可以降低部分工作成本。

第四, 这些技术可以提高创意和个性化。它们可以根据提示生成不同风格图像,为设计师提供丰富参考和灵感。设计师可以与AI交互,探索更多可能性。这些技术还可以根据需求生成定制图像,满足不同客户与市场需求。

总之,人工智能图像生成技术为视觉设计工作带来效率提高、成本节省、创意拓展等方面的正面影响。它们的自动化生成能力可以减轻设计师重复劳动,提高工作质量,同时激发更丰富的创意,让设计师专注于更重要的设计任务。这些技术的应用为视觉设计工作的发展带来新的机遇与可能性。

令狐笙：

接下来请分析负面的影响。

艾小狐：

首先,人工智能生成图像技术可能会降低创造性。这些技术虽然可以生成大量高质量图像,但真正的创造性欠奉,可能降低设计师的参与度和发挥想象力的机会。

其次,这些技术可能会产生版权问题。如果使用已有图像和设计元素,可能面临法律诉讼和品牌声誉损失的风险；也可能引发如版权和肖像权纠纷、生成虚假图像等道德和法律方面的问题,。

艾小狐：

再次,这些技术可能难以实现与消费者的情感融入。AI生成的图像可能缺乏人性化元素,难以为品牌建立情感联系,而这一点在营销和广告中至关重要。

此外，更多标准视觉设计工作由AI完成,还可能冲击就业,特别是初级设计师的机会,并导致创意产生集中化。这些技术可以快速模仿和复制设计风格,削弱设计师的创新意图和专业价值。

艾小狐：

与此相关,这些技术也可能增加设计师的竞争压力和就业风险,导致收入下降或失业。

总之,人工智能生成图像技术虽然提高效率和产量,但也面临诸如缺乏人性化、创造性不足、技术依赖性以及产生法律和道德问题等方面的负面影响与风险。这需要在应用和监管中予以重点关注和防范。人工智能不应完全取代人工设计,两者应以协同的方式共同发展。

令狐笙：

就目前的实际应用情况来看，你觉得人工智能图像生成技术会让视觉设计工作者大规模失业吗？

艾小狐：

我个人认为,目前人工智能图像生成技术还不足以导致视觉设计行业大规模失业。主要有以下几个原因:

1. 现有技术还难以完全替代人工设计。AI虽然在一些视觉任务上表现不俗,但在创意设计、情感体验构建、个性化表达等方面仍难与人工设计媲美。这需要依靠设计师的创造力、情感体验与理解能力,目前AI还达不到这个层次。

2. 部分工作可以共存发展。AI可以接手比较标准化和重复的设计任务,让人工设计师有更多时间投入到高难度和高创新要求的设计工作中。两者发展并不一定是零和博弈的关系,而是可以实现工作协同与互补。

艾小狐：

3. 新技术也产生新工作机会。技术变革虽然会冲击现有产业与工作岗位,但也会催生新的工作领域,比如要开发和优化图像生成AI技术与模型本身,就需要相应的人工智能工程师与视觉设计技能。这些都是新的工作岗位与机会。

4. 转岗升级空间存在。对于面临岗位冲击的初级设计师来说,可以选择提高个人技能,转型至AI+视觉设计的复合型设计师,或转岗至人工智能与用户体验等新兴工作领域。只要个人技能得以及时转型,失业不一定是唯一结果。

艾小狐：

总体来说,我认为目前的人工智能图像生成技术,即便是主流商用的技术与产品,不太可能导致视觉设计行业大规模失业。但视觉设计师仍需提高技能,跟上技术变化的步伐。与其担心被AI取代,更应考虑如何与AI协同发展,并继续发挥人类设计师的独特优势。

令狐笙：

据你了解，目前视觉设计师使用人工智能图像生成技术主要是用于工作中的哪些方面？以生成哪些视觉内容为主？

艾小狐：

根据我的了解,目前视觉设计师使用人工智能图像生成技术主要集中在以下几个方面:

1. 概念创意激发。使用AI图像生成模型产生大量新奇有趣的视觉创意,来激发设计师的灵感与想象,产生更多原创设计理念。这种用法主要生成比较抽象和新颖的视觉概念。

2. 图像素材获取。让AI模型生成大量的图像素材,如室内外场景图片、食物图片、人物肖像图片等,提供更丰富的设计素材选择。这主要生成比较立体和真实的图像内容。

艾小狐：

3. VI设计元素获取。输入品牌关键词让AI模型生成品牌视觉元素,如色彩、图形、图标及其组合,为品牌VI设计提供创意参考。这主要生成比较简洁抽象的视觉元素。

4. 广告创意设计。输入广告语和要表达的主题诉求,使用AI模型自动生成一系列广告创意锦稿,让设计师选择优选方向进行深化设计。这可以生成完整的广告创意方案。

令狐点评：

这次，我们请艾小狐分别用ChatGPT、Claude、微软New Bing、谷歌浏览器插件Monica，针对同样的问题进行回答，然后按问题把4个答案简单地复制、粘贴在一起，再把文本输入Claude，向它提出要求：“现在，你是一位资深的媒体编辑，请对下面这段文字进行梳理和编辑，去掉重复的内容，形成一段完整的章节。”最后，把梳理好的章节组合在一起，得到了今天的这篇文章。

综合来看，4个AI 的总体表现难分高下，对于3个问题回答的内容基本一致，只是在侧重点和字数多少上有所区别。

我们并没有针对梳理、编辑功能对4个AI进行全面的测试和对比，而是只使用了Claude。因为Claude是OpenAI的前高管创业推出的产品，且目前使用方便，没有过多的限制，对中文友好，反馈速度快，文本处理能力较强。

从实际效果来看，Claude的整合能力基本可用，但输出的内容中仍会有一些重复的内容，需要人工审阅校对。但令我们轻松的是，在第一次提出“梳理、编辑”的要求后，再输入内容时Claude会自动延续上一次的要求处理文本，不需要多次提示，可见在上下文处理方面是过关的。

回到今天与艾小狐聊的话题，AI对于视觉设计师使用图像生成技术的分析，与实际情况很接近。我们请教了几位专业设计师，得到的反馈是：目前在设计工作中使用AI主要是用来启发灵感和制作一些场景素材，直接生成特定品牌的设计成品暂时还不行。

重要的是，我们问到的设计师们，都在抓紧时间了解AI、学习AI！

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