Lisa ：用机器人和方面的专家的话来说就是，「终点近了」。这并不是世界末日，但机器人将接管一部分目前被人类占领的工作。
举一个例子，未来学家托马斯·弗雷（Thomas Frey）在一次TEDx演讲中预测到2030年将会消失20亿个工作机会。这个数字是世界上所有工作的一半。
是的，因为机器人。「视频→ 2 Billion Jobs to Disappear」
Uber的自动驾驶汽车，亚马逊的派送无人机，取代客服的聊天机器人，机器人革命才刚刚起步。
但对于设计师呢？我们会有麻烦吗？机器人，人工智能和机器学习技术长期看来会如何影响设计师的职业生涯？
机器人不会取代设计师
至少短期内不会。
你可能还记得几年前「网格」（The Grid）的发布：由人工智能驱动的网站开发和设计系统（La Squarespace）——不需要设计师，自动设计网站模块和其他交互模式「视频→ The Grid」。
几个月后，世界看到了 The Grid 设计的第一个网站。真是一场灾难。
「我认为你们的工作是安全的，」设计师Reddit 上一条关于「The Grid 的惨败」的评论 。
至少在未来十年左右，绝大多数将由机器人接管的工作都是蓝领工作。司机、接待员、抄写员和其他专业人员，他们的任务往往是重复和机械的。
然而对于设计，要比上面那些复杂的多。人类有独特的能力来为我们的设计设定背景并为其他用户创造移情。
- 你不能简单地根据它包含的项目数量，来决定你的应用程序的菜单是被暴露还是用一个汉堡包图标来隐藏。
- 你不能仅根据你要显示的图像的大小和数量，来决定是否在你的网站上创建2列或3列网格。
- 我认识的大多数设计师都不会根据「色彩心理学圣经」来决定字体的颜色。
事实是：设计师和机器人在不久的将来更有可能的是并肩开始工作。
取代危机的是一系列的机会，接下来聊聊为什么这么说。
1. 训练的人工智能自动化工作
是的，设计师的工作有时包括一些吃力不讨好的活。只要看看我的团队在某个时间点上的工作情况，就可以知道他们大约有20％的时间花在解决人工智能机器人可以很容易自动化的问题上。
切图，调整图像大小，对照片进行色彩校正……有些任务不能通过简单的Photoshop动作来自动完成，因为这些任务需要人性化和人类的眼睛，在这些任务正在发生时能够做出快速的决定。
但是如果我们能教一个AI为我们做这些工作呢？
Adobe最近宣布了Sensei，它的人工智能将帮助设计师在工作中更高效「视频→ Adobe Creative Cloud」。
例如，「Adobe Scene Stitch」可识别图像中的图案，以帮助设计人员修补，编辑甚至彻底改造某个场景。
又比如Context-Aware Crop，可以确保照片的主题不会意外地被裁剪出来。「视频→ The Content-Aware Crop Tool in Photoshop CC」
或者Netflix的自动翻译，这加快了内容本地化的进程。当他们需要为不同语言的节目创建多个banner时，设计师所要做的就是查看以前由机器人创建的数百个布局选项，来确定它们是否被批准。
最近，Airbnb宣布了一项技术，能够识别设计师在纸上画的草图，并将其实时转化为代码。
测试想法所需的时间应该是零。我们相信，在未来几年内，新兴技术将允许团队以富有表现力和直观的方式设计新产品，同时消除产品开发过程中的障碍。
—— Benjamin Wilkins，Airbnb
Airbnb的AI可以在几秒钟内将草图转化为代码。「视频→Airbnb Sketching Interfaces 」
这些小小的优化可以让设计师腾出时间来思考那些更具战略性的产品决策，那些计算机将需要数十年的时间来学习的事情。
2. 创建更智能，更模块化的设计系统
人工智能可以帮助你的设计系统更加强大。如果你对这个术语不太熟悉，我来解释下什么是设计系统：设计系统就是一系列的模式，模块和元素，这些模式，元素和元素组合起来就构成了品牌或产品的设计语言。
从大型企业到创业公司，公司越来越相信设计系统，以保证产品对用户的一致性：例如像Salesforce GE 、AirBnb 、 WeWork 、 Google 、Atlassian 和 IBM 这样的团队正在重新定义设计团队在Design Systems上的合作方式。
现在设象一下，为这些系统添加一个智能层，它可以分析用户如何与这些元素交互，并立即理解哪一个对每个函数最有效。人工智能越是了解什么是工作，什么不是，就越可以开始优化每个模块，以确保它们提供更好的结果。
像 Wix 和 Squarespace 这样的网站建设者已经开始使用这些技术来帮助用户进行微小的设计决策。与「The Grid」宏伟的路线不同，这些工具是无形的将AI进入他们的工作流程，帮助设计师进行次要和枯燥的设计决策。
网站在短期内无法自动设计，但可以肯定的是需要的人力维护和优化工作越来越少了。
3. 自动生成视觉样式
你可能已经看到了像 Artisto 或 PrismaApp 这样的工具，它们将智能滤镜应用到基于图像识别技术的照片和视频中。例如，该技术可识别照片是否包含柠檬派的人脸，并定义适用于其中任一种的最佳视觉效果。
有一整套像这样由技术驱动的应用程序，可以创建自动生成的视觉样式。「视频：Artisto app example」
AI 自动生成的视觉元素的另一个例子是AutoDraw ，这是谷歌的AI实验之一，自动完成你的草图，并可以在几秒钟内把它们变成你用鼠标绘制草图的更精细的版本。这只有通过机器学习才能实现：人们使用这个工具的时间越多，绘制自己的草图越多，AI就会知道用户想要绘制的东西。
这样的技术使更多的人可以接触到设计。设计师（和非设计师）不需要花费大量的精力就可以提高他们正在创造的产品的品质，这是人工智能被用作辅助技术的另一个例子，而不是试图窃取你的工作。
还想要其它的例子？如下所示的Dynamic logos （来自巴西的移动运营商Oi），由算法生成的颜色和样式变化也是品牌和人工智能的一大趋势。「视频：logo loop fundo cinza 」
4. 个性化的用户体验
网站越来越聪明，以多用户数据点考虑就为访问者提供更个性化的体验：一天中的时间，用户来自哪里，他们正在访问的设备类型，一周中的哪一天，以及不断增长的数据点和用户甚至不知道信号。所有这些因素综合起来可以给你一些，当用户访问你的网站时更希望找到什么的创意的见解。
但是这些关于如何处理信息的决定总是由一群正在思考可能的用例和场景的设计师和技术人员手动完成的。
当机器开始接管过程的这一部分时，扩展用例并使其超个性化的能力对于更多公司来说将变得更可行和更易于使用。
在用户体验中更个性化通常意味着更多的用户相关性，从而导致更好的转换率。
5. 分析大量数据
有越来越多的系统：网站、App、数字服务。和越来越多的用户。每次用户与其中一个系统进行交互时，都会生成大量的数据。商业智能的发展才刚刚开始，数据分析过程将变得越来越复杂，交叉参考更精确和更有价值的数据集，这将有助于设计师和产品所有者作出更明智的设计决策。
在不久的将来，很多收集和分析数据的过程将通过人工智能完成。这并不意味着我们将需要更少的分析专家，相反，同样数量的分析师将能够对用户与产品或服务的交互进行更精细（更深入）的分析。
奖励是： A / B 测试等方法可以自动开始，无需人工调解。机器将能够：
- 确定产品中潜在的优化领域。
- 理解这种优化是如何发生的（替换一个词？改变一个按钮的颜色？重新排列页面上的模块？）。
- 实施这个改变并运行A / B测试。
- 分析结果并确定哪个版本表现最好。
- 使用新设计更新产品，然后重新启动循环。
越来越多的人将会听到「可以自我优化的网站」。机器将完成大部分工作，而设计师将成为战略家们策划的所有优化工作。
6. 使用AI来加强用户体验
这是最有前途但最不被探索的领域。由人工智能驱动的体验刚刚开始出现，不久之后，智能体验将成为新的标准。
几个例子：
Facebook使用AI来了解你上传图片的内容。这里有两个实际应用：1.Facebook可以为使用屏幕阅读软件浏览平台的视障人士「阅读」照片的内容；2.Facebook了解照片中的内容可以将更多的相关广告投放给您。「视频：Facebook's Artificial Intelligence Research」
谷歌最近更新了谷歌翻译，结合人工智能元素的方式来分析和翻译句子。
最近，Google发布了其视觉搜索技术Google Lens ，该技术还使用AI来识别用户的相机指向的内容，并显示可能与其相关的内容。「视频：Google Lens Announced at Google I/O 2017!」
更别提聊天机器人和虚拟助手了 ，它们越来越聪明，能够与用户进行更自然的对话。人工智能最近的进步对于设计师来说意味着什么呢？就是当你想到用户和机器之间的对话脚本的时候，你很快就会有更多的选择。
你可能已经注意到，在上面的例子中，机器人并没有「窃取」你作为设计师的工作。技术可以帮助我们自动完成重复枯燥的任务，腾出时间专注于设计的更具战略意义的一面，确保我们设计出更加个性化，更有价值，更智能和高效的体验。
我们是时候开始识别这些与技术合作的机会了—— 不要反对它，也不要害怕它。
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原作者：Fabricio Teixeira 原文地址：UXdesign
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