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      UI設計工具的時代在悄然更迭。Photoshop曾是網頁設計師人手必備的像素時代設計工具；Sketch用更輕量、更專業的產品力，結合矢量設計，取代PS成為紅極一時的主流；過去幾年，Figma橫空出世，用協同擊中了提升團隊效率的本質，結合產品驅動增長的模式，迅速將設計工具帶入協同時代。

      與此同時，AI驅動生產工具的進步也在高速發生。Copilot大大提升了開發者的代碼開發效率，各個領域的AIGC似乎即將顛覆整個內容生產行業。我們逐漸清晰，產品設計工具必然將迎來一個新的時代：AI時代。

      屏幕的介質隨著科技的進步會不斷延展，人們的交互形式也會隨之豐富。但屏幕界面仍將長期作為最高效的信息傳遞方式之一，圍繞屏幕界面的生產工作則有無限被AI提升效率的可能。通過本次演講，我們將為大家呈現Motiff團隊對設計生產工具在生產者、生產關系方向的思考，并將發布Motiff在AI方向的重磅應用，一起見證設計生產工具進入AI時代的效率提升和生產力變革。

      IXDC采訪到Motiff總裁楊元祖先生，就當前的AI發展現狀、AI在各個領域中的應用、針對設計行業，AI技術顯著的優勢和挑戰以及AI技術將如何改變設計師的工作方式和創作思路等問題做詳細的分析。

簡要介紹一下當前 AI 技術的發展狀況，以及它在各個領域中的應用

AI技術的發展過程當中，我認為有兩個比較重大的突破。第一個是深度的神經網絡或者我們一般現在叫深度學習，它一開始在視覺的識別里面取得了一個非常好的成績，遠遠高于原來的傳統機器學習算法，然后很快在其他的各個領域，像語音、像NLP在這些領域，我們也是看到深度學習的算法效果遠遠好于傳統機器學習的算法，而且它這個算法非常的具有普適性，它可以適用于任何的一個場景，所以很快它就基本上統治了整個AI的領域。然后大概發生在十幾年前開始到現在，一直在變革過程當中，然后當前還有另外一個重大突破，就是一個預訓練的大模型，然后它使得模型的參數越來越高、越來越大，然后模型的能力就更上了一個臺階。所以我們大家現在比較熟悉的像chat GPT 或者像那個stable diffusion 或者midjourney這種大家比較熟悉的產品，其實都是用的就是預訓練的大模型來做。而且我認為說預訓練的大模型，它能力是具有通用性的，所以很快我們就能看到在所有的其他領域都有一些影響。

針對設計行業，AI 技術有哪些顯著的優勢和挑戰

我可能就說一下針對UI設計的行業，因為其實設計的不同的方向對于AI技術其實可能差別是很大的，對于UI技術來說一個用戶的界面，它其實是具有一定的規律的，或者說我們說有一定的模式有一定的pattern，這個pattern其實是可以被模型或者被AI學習到，AI一旦能夠去識別和理解你的pattern它就可以幫你非常有效的工作，所以這個就是AI技術在UI設計領域的優勢。但它也有一定的挑戰，UI的輸出的結果，它的要求非常的精確，也就是說一個像素都不能差，你這不對其實看起來就不對。但是這個模型或者說AI，其實大部分都是那種比較基于概率性的算法，其他很少有精確的結果，這個東西那對他來說就天然就不匹配，所以就是對AI算法來說是一個挑戰。

您認為 AI 技術將如何改變設計師的工作方式和創作思路

我覺得一個比較可能的大的改變就是原來設計師的大部分時間都是在做從0到1的，這種方案的構建 我要去畫一個稿子我要去做很多事，很多時間都花在這。但是往后有可能因為有AI的輔助推薦，設計師很多時候其實做的是一種選擇，是一種方向的判斷，是一種價值判斷，我覺得這個有可能是在工作模式和工作方式上一個非常大的差異。

Motiff是如何意識到AI技術在設計生產工具中的應用潛力的？您認為AI技術將如何改變設計師和開發者的工作方式

我們團隊其實在AI技術的應用上面 一直是比較有經驗的，然后我們公司從原來是做在線教育的，一開始從14年的時候我們就成立了AI lab，然后開始想辦法把AI應用到教育的場景里面，推出像猿輔導像斑馬這樣的產品，我們看到了AI技術在教育領域所取得的成績。所以天然對我們就會覺得說，這個AI技術應該是能夠有很大的價值的，這是一方面，甚至我們就很自然的就會去看到一個問題，會去想說AI能不能解決這個問題。然后另外一方面就是我們在這十幾年來，去開發這些產品的過程當中顯著的感覺到我們自己的，以產品研發的過程當中，有很多是值得被AI改變。所以很自然的就會有了一個motiff我們希望能把我們自己的產品研發的流程，也能夠效率提高一些。