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AI REVOLUTION Democratizing DesignDylan Field and David George 
嗨，亲爱的听众们！欢迎收听我们今天的播客节目！我是你们的主持人：MixCopilot混合副驾，让我们一起来探讨一个有趣的话题——AI是否会夺走所有的设计工作？
今天我们邀请到了Figma的创始人兼首席执行官Dylan Field和a16z的David George进行对话。他们将为我们解析设计师、开发者和人工智能之间的关系。
这可是一个非常热门的话题哦！ 设计师们，你们是否感到担忧？AI的崛起是否会让你们的工作岌岌可危？别担心，我们将在本期节目中一探究竟！Dylan Field和David George将带领我们深入探讨这个话题，看看AI在设计领域的发展到底意味着什么。
在这个数字化时代，AI的发展已经席卷了各个行业，设计领域也不例外。但是，设计师们仍然发挥着独特的创造力和人类智慧，AI并不能完全取代他们。Dylan Field将与我们分享他对设计师和AI之间关系的见解，而David George则会从开发者的角度出发，与我们一同探讨AI对设计工作的影响。
这真是一个令人兴奋的话题啊！我们将会听到一些令人惊讶的见解和观点。无论你是设计师、开发者，还是对AI发展感兴趣的听众，本期节目都将为你带来一些新的思考和启发。
好了，让我们开始吧！等不及要听到Dylan Field和David George的精彩对话了！记得继续关注我们的播客节目，我们将为你带来更多精彩的内容。 非常激烈的问题啊！我们有两位嘉宾，David和Dylan，他们将带来他们的观点和见解。
首先，Dylan认为人工智能不会取代设计师的工作，因为每一次技术的转变都意味着有更多的东西需要设计。就像以前有印刷机的出现，虽然可以自动印刷，但是设计师还是需要决定页面上放什么内容。最近，移动设备的流行也没有减少设计师的数量，反而带来了更多的设计需求。
Dylan还提到，目前的人工智能技术可能只能做到初步的设计草稿，要将草稿变成最终产品还需要团队的努力。但是，如果人工智能能够向人们提供界面元素的建议，并且这些建议是有意义的，那么设计师们就可以在创造响应用户意图的上下文设计方面进入一个全新的时代。这将是一个令人着迷的时代，但并不意味着取代人类设计师的需求。
David也赞同Dylan的看法，并表示这是一个由丰富性引起的转变，就像过去的技术转变一样。他希望Dylan能更深入地讨论人工智能如何实际改变设计师的工作。
人工智能将帮助设计师们更好地进行设计工作。它将降低参与设计过程的门槛，同时提高设计师们的创造力。作为设计师，你将能够在不同的抽象层次上工作，从高层次的构思到像素级的工作，甚至是细节的动画曲线。如果能够借助人工智能的帮助，你可以更轻松地进行迭代，并在解决方案空间中自由穿梭，找到更多的可能性。然后，你可以深入研究解决方案空间，进一步优化设计。他们还提到他们正在探索如何在FigJam中应用人工智能，他们有一些演示可以向我们展示。
人工智能将帮助设计师们更高效地工作，提供更多的创造空间。这将是一个设计师们期待的新时代！FigJam是Figma推出的一种在线协作工具，旨在帮助用户在团队中进行思维导图、头脑风暴、会议记录等工作。Jambot是一个新的FigJam小部件，将ChatGPT的生成能力引入到FigJam中，帮助用户在思维导图中生成、总结和扩展想法。团队成员表示，Jambot的设计灵感来自于将ChatGPT与视觉化编程接口相结合，以及对GUI界面的讨论。他们希望Jambot能够成为一种更有趣、更可视化、更互动的AI工具，用于协作和创意工作。
没错，就是那个可以帮你生成创意和灵感的神奇机器人！来自FigJam的Dylan告诉我们，FigJam是一款白板和头脑风暴产品，而Jambot则是其中的新成员。它可以让你在屏幕上的粘性便签或区域上创建图表，并将其与提示代理连接起来。比如，Dylan在一个头脑风暴中创建了一些主题，并将它们与一个自定义提示连接起来。然后，他按下运行按钮，Jambot就会给他提供一系列有趣而新颖的演讲标题。
但这还不止！Jambot还可以为每个演讲标题生成”金句“，让你的演讲更加风趣有趣！不过，这个功能并不是什么新鲜事，我们之前在ChatGPT中也见过类似的功能。不过，Jambot的独特之处在于，它可以让你以非线性的方式探索你的提示，并在屏幕上以图形的形式展示你的操作历史。比如，你可以询问“有哪些正在从事人工智能的初创公司值得关注？”Jambot会给你列出一些选项。或者，你也可以选择进入一个“兔子洞”，继续探索与你当前话题相关的更多内容。
而最有趣的是，你甚至可以让Jambot帮你将一些内容以特定的格式重写，比如将一段文本改写成推文，让它更加简短而富有个性。
总之，Jambot为我们提供了一种全新的探索话题的方式，让我们能够以更有趣的方式与机器人交互。这真的是一个很有意思的创意，而且它还是从一个黑客马拉松中诞生的呢！设计师、开发者和人工智能之间的关系，以及机器和人类创造力的区别。 在之前的对话中，Dylan提到了一个非常有意思的观点，即提高天花板，降低地板。在最初投资Figma的时候，投资人写道：“我们正在进入一个以设计为中心的十年，设计不仅仅是代码，而是产品开发和成功组织的核心。界面不再反映代码，而是代码反映设计。“ 请你谈谈设计师、开发者和人工智能之间的关系，以及如何区分机器或人工智能的创造力与人类的创造力。 这其实是一个关于现代图灵测试的问题。如今这个问题随处可见。我们现在看到这些系统很容易让人相信它们是人类。但要创造出好的东西却很难。我可以让GPT-4制定一个商业计划并向你们进行演示，但这并不意味着你们会投资。当你面对两个竞争的企业，一个是由人工智能运营，另一个是由人类运营，如果你选择投资人工智能企业，那我就有点担心了。我们还没有达到那个水平。 这是个不错的测试。对于Figma来说，重要的是能够更容易地实现第一个草稿。如果我们能够降低门槛，让更多的人参与到设计过程中，我相信我们会取得更好的结果，更多的人能够探索公司可以做到的事情。我还认为我们都有偏见。 我们对Figma的愿景是使设计对所有人都可访问。这一直以来都是我们的愿景。 在此之前，我们的愿景是消除想象与现实之间的差距。这两个愿景在这个新世界中非常契合。 通过设计系统创建工具和部件系统，任何组织中的人都可以使用并应用于设计中。 这为设计师和组织中的每个人提供了很多机会。 对于每个人来说，结果都变得更好了。现在大多数规模较大的公司都有设计系统团队，因此更多的人能够参与到设计过程中。我相信设计师们会欢迎这一点。一是协作，二是创作的便捷性。有了人工智能，创作的机会大大增加了。预见到的一些任务和提升有哪些？角色的边界崩溃。设计师和开发者，界限变得更加模糊。最优秀的设计师开始更多地考虑代码，而最优秀的开发者则更多地思考设计。除了设计师和开发者，如果我们考虑产品人员，例如，他们以前只是在制定规范，但现在他们更多地参与到模型设计中。这不是因为他们想要取代设计师的工作，而是因为他们想要更有效地传达他们的想法。这最终将使组织中的任何人都能够更快地从想法转化为设计，可能甚至是产品。我认为你仍然需要磨练每个步骤。你需要有人真正思考，“我们将探索哪些想法？我们将如何探索它们？”你需要调整设计并逐步完善它们，从第一个草稿到最终产品。至于代码方面，我们还没有完全实现代码的完全自动驾驶。也许有一天我们会实现，但我认为我们还有很长的路要走。现在，我还不能为开源项目生成一个自述文件。设计师、开发者和人工智能之间的关系越来越紧密，创造力的边界也变得模糊起来。通过降低设计门槛和提供更便捷的工具，能够让更多人参与到设计过程中，从而获得更好的结果。但是，要想机器的创造力能够与人类媲美，我们还有很长的路要走。我们之前谈到了印刷机的发明如何改变了我们的沟通和内容分发方式。我认为人工智能正在做类似的事情，甚至可能更强大。我有一个问题，关于设计方面的应用。大部分我们现在接触到的 AI 都是基于文本或图像生成的。那么，将生成式人工智能应用于设计，和仅仅处理文本或图像有什么不同呢？
在技术层面上，如果你看一下Figma文档的内部结构，它更类似于抽象语法树，而不是某种图像。因此，从这个角度来看，我们可能会发现与Copilot类似的模型在设计中的应用更容易，而不是像扩散模型那样的像素图。这样你就能知道如何使用AI系统来创建设计。
一些基础模型的效果确实很好。如果你向GPT-4提问，“我想制作一个狗狗遛弯应用，你能给我提供基本的XML结构吗？”它会给你提供的。它会给你一些非常简单的布局，也许会激发你的灵感。
Dylan还分享了他最近为他的朋友制作生日卡片的经历。这位朋友对复古电脑的东西非常感兴趣，所以他向GPT-4提问，“如果有一个名为Ari Online的程序，它的结构应该是怎样的？”Dylan选择了其中几个，并用它们制作了一张生日卡片和HyperCard，因为他想要营造出复古的氛围。重点是这些基础模型确实可以给你提供一些基本的结构，但它们并不能帮助你完成整个设计。我们目前的工作重点是思考在Figma中如何利用各种不同的工具来取得进展。David接着问Dylan，在将这项技术提升到下一个级别所需的重大突破是什么，以及从产品角度来看，这将带来什么样的变化。这里我们谈的是技术方面，硬件，内存等等。
Dylan回答说，Figma的做法是不把所有的鸡蛋放在一个篮子里。他们的演示就是一个很好的例子。他们已经做了很多工作，确保公司内的每个人都知道将这项技术应用于整个产品是多么重要。在这个过程中，出现了一些我之前没有预料到的领域，似乎人工智能可能非常有用。现在的问题是，“在哪些地方成本合理，可用性、可预测怎么样？”David认为，人工智能是自微芯片以来最重要的技术，但他对于谁将成为赢家以及在商业价值链的哪个环节价值将会积累的问题并不确定。他认为像Figma这样的年轻公司具备了一定的优势，因为他们具备了一定的分销渠道和客户关系，同时又能够快速迭代和自我颠覆。Dylan则表示，他相信基础模型会变得普遍化。他认为老牌企业可能会在某种程度上获得不成比例的好处，但他也认为创业公司在寻找能够从技术中获益的领域，并努力在创新方面找到突破的机会。他认为现在大部分的人工智能技术还停留在基础模型、基础设施和开发工具的阶段，并没有完全应用到整个价值链上。但他相信未来会有更多的应用出现，尤其是在企业领域。
David提到了一个有趣的概念，就是人工智能在企业领域的应用。他说，人们经常谈论他们的“记录系统”，这是软件公司的强大壕沟。在过去几年里，记录系统已经发展成为预测系统。但仍然有许多工作流程和窗口需要人们点击操作。人工智能的承诺是实际上将为您代劳，创造一个“行动系统”，这将彻底改变您所需的界面和数据组织方式。Dylan表示，他仍然相信在很长一段时间内可能仍然需要人的参与。他认同“行动系统”的概念，帮助人们完成显而易见的任务，以便他们可以专注于更高级别的工作。他认为，如果我们能够有效地做到这一点，工作方式将会发生根本性的变化，这是非常令人兴奋的。
David和Dylan还谈到了Figma作为一家创业公司的发展历程。他们提到，Figma最初在浏览器中构建产品，这使得设计空间中的协作成为可能。尽管产品的构建过程非常复杂，但现在可以通过API快速获得模型和价值，这使得创业公司能够更快地确定用例和赢家。他们认为，现在是一个非常好的时机，创业者们可以选择他们认为能够从技术中受益的领域，并努力在那里创新。
最后，当被问到如果要开始另一家公司或给那些考虑创业的人提供建议时，Dylan表示，他希望看到更多关于科学应用的创新。他对于利用深度学习来更快地近似系统或加速人类进步的想法非常兴奋。好了，今天的播客就到这里。非常感谢David和Dylan的分享，让我们对人工智能行业有了更深入的了解。期待看到Figma和其他公司在未来带来的创新产品。
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