意義重大，這才是 AI 進入生產力階段了。

本周一，Adobe 聯合英偉達展示的人工智能繪圖工具 firefly 引爆了朋友圈。

這是 Firefly 的一次重大升級，雖然編輯視頻的能力還沒開放，這款工具已能實現文生圖、草圖成畫、一鍵修改畫面內容，還可以對自動生成的圖像進行修改、分層、輸出超高分辨率，初步達到了生產力標準。

Adobe 推出的產品是這家軟件巨頭面對 AI 畫圖沖擊給出的答案 —— 自去年擴散模型系列震撼繪畫領域之后，人們都在期待人工智能技術可以搞定一些自己手頭的工作，而一些產品的 demo 已經讓我們躍躍欲試。

在圖像之外，人工智能的自然語言處理方向更經歷了一次前所未有的突破。去年 11 月底開始，OpenAI 推出的 ChatGPT 迅速出圈成為人們熱烈討論的話題。面對新形勢，國內外科技公司紛紛以前所未有的速度跟進。科技巨頭都在試圖構建自身版本的 ChatGPT，并希望通過更大規模的模型，實現真正的通用化智能（AGI）。

但上周在麻省理工學院（MIT） 的一次活動中，OpenAI 首席執行官山姆?奧特曼（Sam Altman）卻發表了另一番言論。他警告稱，誕生 ChatGPT 的研究策略已經結束，至于未來會在哪些方面出現進展尚不清楚。目前 OpenAI 現在還沒有訓練 GPT-5，短期內也不會訓練。

大模型時代就這么結束了？

除了向模型添加更多參數之外，還有很多其他方法可以使大語言模型（LLM）變得更好、更有用。另一方面，很多公司和機構正在探索大模型的應用，從技術實用化的角度看，我們的想象力或許還沒跟上 AI 革新的步伐。

ChatGPT 來了，世界會變成什么樣子？在 GPT-4 推出以后，OpenAI 也嚴肅地研究了一番，其提交的一篇論文指出：ChatGPT 可能影響 80% 工作崗位，薪資較高的工作會面臨更多來自 AI 大模型的潛在影響。

生產力變革的開始

換句話說，在 AI 技術突破以后，很多工作崗位有不少可以提升效率的空間，你發號施令，AI 負責做事，將會是全新的工作形態，打工人的好日子來了？我們可以在一些事中看到變化的端倪。

首先是計算機領域本身，基于語言大模型 GPT-4 的 GitHub Copilot 搭建了一種以軟件程序代碼為中心的聊天模式，覆蓋開發生命周期的所有流程。通過整合聊天和語音功能，開發人員可以自然地與 AI 進行交流。除了自動寫代碼，Copilot 也被集成到拉取請求、命令行和文檔中，為有關項目的問題提供即時答案。

據統計，目前使用 GitHub Copilot 的工作中，AI 編寫了 46% 代碼，可以幫助開發人員將工作速度提高 55%。

面向大部分辦公場景的 Office 系列也在經歷 AI 化。3 月 17 日，微軟正式宣布了 Microsoft 365 Copilot，該技術覆蓋 Office 全家桶的所有組件。

Copilot 基于 GPT-4，可以在用戶的 Word 中調用其他軟件的資料，根據 Word 內容直接做出 Excel 表格和 PPT，實現內容形式的轉換。除此以外，它還能根據用戶需求改變文風，實現個性化撰寫，自動生成 Excel 分析報表。

微軟 CEO 薩提亞?納德拉表示，Copilot 的出現是一個里程碑，意味著人類與電腦的交互方式邁入了新階段，從此人們的工作方式將發生改變，開啟新一輪的生產力大爆發。

隨著越來越多基于大模型技術的生產力工具逐步上線，我們可能正在進入一個全新的時代。人工智能的爆發被形容為第四次工業革命 —— 前三次都大幅提高了生產力，但同時提供更先進的生產工具，但第四次工業革命卻有點不一樣，「成品」可以自動出現，很多你想要做的事，只需要想，不再需要動手做了。

但正如代碼生成工具之于編程，在很多垂直領域里要想做到自動化，就要有特定優化的 AI 工具，畢竟就像阿里 CEO 張勇所言，「所有產品都值得用 AI 大模型重做一遍」，還有哪些業務已經被自動化了？最近，一個基于大語言模型 (LLM) 的自動化工具，為 UI 設計領域開了個好頭。

顛覆一個垂直行業

3 月 28 日，一款面向 UI 設計的生成式 AI 產品，能夠讓 AI 生成可編輯 UI 設計稿的「即時 AI」開放內測申請，迅速獲得了業內人群的關注，在 24 小時內就收到了上萬份申請。截至目前，已經有超過 3 萬人參與內測，并有更多用戶在等待內測資格的發放。

根據國內權威的用戶體驗平臺 「UI 中國」發布的盤點報告，目前全球有三款產品可以實現「AI 生成可編輯 UI」的功能，分別是「即時 AI」、Galileo AI 以及 Uizard。其中國外的兩款產品仍停留在小范圍內測階段。目前，「即時 AI」是全球首款可以大規模讓用戶體驗到「AI 生成可編輯 UI 設計稿」功能的產品。

「即時 AI」基于在線協作設計平臺「即時設計」，利用大語言模型，讓人們在網頁端就可以通過自然語言描述，實現可編輯 UI 設計稿的快速生成。

使用「即時 AI」，只用簡單的一句話描述，AI 就可以自動幫你生成出一個 UI 界面樣板：

如果你詳細描述界面要求，像 AI 畫圖一樣寫好帶有限定語句的需求，AI 則可以按需完成任務：

作為實用化的生產力工具，即時 AI 擁有組件識別能力，不僅可以識別單一圖層，還能夠識別頁面上的大多數組件，例如按鈕、標題欄、底欄等。通過組件級別的識別能力，設計師可以通過該工具生成符合不同設計規范的設計稿。

AI 生成的設計稿包括矢量圖層和圖標，也自動整理好了層級結構，支持手動的二次編輯。

現在，設計師只需要輸入文字指示，就能很快獲得初步符合需求且可編輯，圖層結構清晰的 UI 設計稿了。在常規的 UI 設計流程中，一個頁面平均需要花費設計師約 30 分鐘的時間，而使用「即時 AI」生成頁面的時間只是你寫提示詞（prompt）加上等待大模型作出反應的 1 分鐘，且隨著版本更新生成時間還會被再度壓縮。AI 技術的引入，可以讓你有更多的機會去整理思路，探索不同設計。

當然，這套工具還沒有智能化到能取代設計師的程度，其生成的設計還需要經過人們的不少修改才能使用，生成的范圍也有限制。很多人用下來的評價是：生成水平類比于產品經理的高保真原型圖或初級設計師水平。如果你減少限定描述，讓 AI 做自由發揮，目前的它會是一個不錯的頭腦風暴工具。

設計師們表示，在 AI 生成式工具出現后，UI 設計的形態會發生轉變。首先在人們給出需求之后，設計者可以在短時間內向甲方提供多種設計方案以供選擇，并快速對進一步的需求進行反饋和調整。另一方面，若遇到相對簡單、以往出現過的需求，也可以在短時間內快速完成任務。

該工具在本周又進行了更新，增加了每次出圖的數量，由于申請內測的人數眾多，還追加了兩萬內測名額。

AI 應用落地，比想象要快

在 UI 設計這個垂直領域里，全球最熱門的工具當屬 Figma。去年 9 月，Figma 以 200 億美元高價被 Adobe 收購成為了業內的大新聞。

為了保住行業龍頭的位置，Adobe 開出了一個讓人無法拒絕的價格。

有趣的是，Figma 的愿景是「消除想象力和現實之間的差距」，現在這件事，一定程度上被 AI 技術實現了。

自 2020 年 9 月即時設計正式上線至今，其用戶規模已經突破 230 萬。目前這家創業公司還在探索更多方面的生產力工具。「即時 AI」的推出也帶給了行業更多的想象空間。

參考主流 AIGC 工具的進化速度，或許在不久的將來，我們就將看到 即時 AI 生成接近高級設計師水準的 UI 頁面、直接生成多套系列 UI 設計稿、甚至直接產出可用的最終方案，最終擁有一套完整的設計系統。

必須要說明的是，現在基于大模型的 AI 還不能一步到位幫我們解決設計問題。但設計師們可以在 AI 的幫助下大幅節約時間，充分發揮想法和創意。

站在這樣的角度來思考，構建一套 AI 輔助工具，讓設計師通過自然語言文本的「prompt」或一小部分設計作為指導快速生成，再上手進行改進，或許就是未來的工作方式。

總之，以后「知道需求是什么」一定會比「知道如何去做」重要得多。

在未來，每家公司的很多工作流程會被 AI 自動化，從用戶研究、需求、原型、美化、前端到后端，大部分環節都有被 AI 簡化的可能性。

面對這樣的趨勢，你是否做好了準備？