每天，我們都能看到這樣的報道，智能系統和算法將沖擊低端和重復性工作，比如優步司機、會計、甚至是律師的工作。但是，我們往往認為，那些所謂的“創造性”職業，比如設計和藝術，始終需要人的參與。畢竟，計算機不具備創造力——可是，真是這樣么?

何為創造力?

創造力的定義在過去幾個世紀不斷演變。文藝復興時期，創造力常常被視為神的特權。在《理想國》中，有人問柏拉圖：“我們能說，畫家創造了點什么嗎?”，他答道：“當然不能，畫家所做的，不過是模仿。”直到20世紀，人們才接受創造力在藝術之外的領域也是適用的，這更新了創造力的定義，這一定義現在廣為接受。當前，許多人認為創造力就是探索、實施新想法的行為;這種行為無論是在工作室還是在公司中都很常見。

然而，每當談到AI，許多懷疑論者持柏拉圖式觀點，他們認為計算機只能執行設定好的行為，不能獨立創造新事物。但是，這種觀點很快受到了質疑，AI已經能夠進行藝術和小說的創作，產品的設計，并且其成果可與人類創造的成果相媲美。雖然AI目前仍處于初始階段，但誰敢說，AI最終無法完全替代我們人類?

滿足需求，實現文化相關性

在產品研發過程中，要確定一個想法或設計是否有可能成功并盈利，我們通常會考慮要滿足可行性、續存性和需求這些要素。可行性和續存性常常是絕對性的，需要考慮到材料可用性、生產技術和利潤邊際等方面。但是，需求往往是非常復雜的，無論采用哪種邏輯方式，想要計算或預測需求，都是近乎不可能的。

需求受無數文化趨勢的影響，而這些文化趨勢是同時發生并不斷發展的。因此，我認為理解文化相關性并創造需求，通常是一項需要人類參與的事情;否則，用戶接受該產品的幾率會非常低。換句話說，計算機有可能創作，但是若沒有人去閱讀和欣賞，它對人類文化將無法造成任何影響。

人和機器

創造文化相關性和需求是一個復雜的過程，這意味著，通常情況下，人類參與設計，AI從旁協助，能夠大大加快創造過程。(當然，這不適用于機器在沒有人類干預或是參與的情況下獨立創造的平行文化。)在某些情景下，科技可提供口頭、視覺或其他刺激，推動我們的想法一步步實現，或是將我們的思維引向一個新的方向。傳播學理論中有 “期望破壞理論”這一概念，從積極的角度來看，這一概念可以用來引入新的方法來解決問題，或是幫助我們更好地理解問題;這可能是AI將來的職責之一。

智能技術也使得我們能夠在團隊、公司乃至整個行業中以更加高效地方式記錄、關聯我們的創造過程，更好地理解和運用其他方法和思維方式。設想一下，AI系統在后臺運行，不斷將出現的項目和想法進行匹配，這是人力無法企及的。通過AI系統，我們能夠更快、更全面地吸取他人失敗或成功的經驗，這大大促進了新的想法的產生。

因此，我們不應認為AI對設計師來說是一種威脅，相反，它有助于優化、簡化我們的工作。設計師的角色將發生改變，他們會扮演一種新的角色;但是這個新的角色具體是什么，現在我們大都無法預測。不過，任何改變都不是一蹴而就的，而人類也是促成它實現的重要一環。

應對挑戰

不用說，若要在設計過程中順利應用AI，則需管理和控制無數來自文化、倫理和存在主義方面的挑戰。而我們當前所面臨的首要問題是隱私問題。要提高我們工作的效率， AI需要觀察并詳細記錄我們日常生活中的行為表現，收集并整理這些信息。對此，我們能否接受?如果這些信息落入不法分子之手怎么辦?

另一個重要問題則回歸到文化以及智能技術的引入對人類工作的影響。人類的工作狀態受其情緒、人際關系、熱情和努力的影響。當AI介入，人類工作狀態有何變化?若我們的工作變得像iPod的音樂列表一樣單調固定，這對人類在工作中的參與度和滿足感有何影響?

毫無疑問，我們現在正在經歷顛覆性的變化，變化的影響之大，甚至不亞于工業革命。這種變化將改變我們的生產率、工作方式、對創造力的定義，同時也將帶來不計其數的問題和挑戰。但是，同工業革命時期一樣，我們無需過分擔心這一變化。機器在取代辛苦單調的工作的同時，更加大了對人類創造性思維的需求。這對設計師來說，百利而無一害。