
邱信賢
哈爾濱工業(yè)大學(xué)互動(dòng)媒體設(shè)計(jì)與裝備服務(wù)創(chuàng)新文旅部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、設(shè)計(jì)學(xué)學(xué)科帶頭人、教授、博士生導(dǎo)師
邱信賢,省高層次人才,美國(guó)UC Berkeley引進(jìn)長(zhǎng)聘教授、博士生導(dǎo)師、策展人,現(xiàn)任互動(dòng)媒體設(shè)計(jì)與裝備服務(wù)創(chuàng)新文旅部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任,黑龍江省虛擬現(xiàn)實(shí)工程技術(shù)研究中心主任,中國(guó)高等院校影視學(xué)會(huì)交互媒體創(chuàng)研中心主任,哈爾濱工業(yè)大學(xué)校學(xué)術(shù)委員,建筑與設(shè)計(jì)學(xué)院院長(zhǎng)助理,數(shù)字創(chuàng)新設(shè)計(jì)中心常務(wù)副主任, 設(shè)計(jì)學(xué)學(xué)科帶頭人,智能環(huán)境與數(shù)字創(chuàng)新設(shè)計(jì)研究所所長(zhǎng),兼任美國(guó)身體覺(jué)知設(shè)計(jì)協(xié)會(huì)新世代聯(lián)盟設(shè)計(jì)師/核心會(huì)員、中國(guó)建筑學(xué)會(huì)計(jì)算性設(shè)計(jì)學(xué)術(shù)委員會(huì)常務(wù)委員、中國(guó)建筑學(xué)會(huì)環(huán)境設(shè)計(jì)學(xué)術(shù)委員會(huì)委員、中國(guó)城科會(huì)歷史文化名城委員會(huì)數(shù)字名城學(xué)部委員、文創(chuàng)設(shè)計(jì)智造教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)委員等學(xué)術(shù)職務(wù)。常年擔(dān)任國(guó)際與全國(guó)性展覽策展人/展場(chǎng)設(shè)計(jì),以及國(guó)內(nèi)外建筑與設(shè)計(jì)類(lèi)競(jìng)賽評(píng)審。曾獲數(shù)次國(guó)際建筑競(jìng)賽獎(jiǎng)項(xiàng),以及個(gè)人與團(tuán)隊(duì)國(guó)際競(jìng)賽首獎(jiǎng)。出版建筑專(zhuān)業(yè)理論書(shū)籍、國(guó)際論文期刊,設(shè)計(jì)作品刊登于建筑與設(shè)計(jì)雜志、報(bào)紙,并接受媒體與電臺(tái)專(zhuān)訪(央視、新華社、China Daily國(guó)際版, News 98等),講述設(shè)計(jì)與建筑相關(guān)議題。
摘要:以GPT為例,當(dāng)大家共享同一個(gè)大語(yǔ)言模型,就意味著大家在運(yùn)用同一顆AI大腦進(jìn)行創(chuàng)作與設(shè)計(jì),如何進(jìn)行個(gè)人風(fēng)格的養(yǎng)成,或者突顯不同設(shè)計(jì)案例的特色,便成為另一個(gè)智能設(shè)計(jì)界重要的議題。在現(xiàn)今AI工具如雨后春筍般的出現(xiàn)之下,在網(wǎng)絡(luò)上充斥著各種AIGC,這對(duì)設(shè)計(jì)師而言,無(wú)疑是一種挑戰(zhàn),也同時(shí)考驗(yàn)設(shè)計(jì)師對(duì)于設(shè)計(jì)本質(zhì)的認(rèn)知與追求。如何能夠巧妙地運(yùn)用AI工具的強(qiáng)大能力,但是又不失設(shè)計(jì)的創(chuàng)新與本質(zhì),是新世代智能設(shè)計(jì)師所面臨的挑戰(zhàn)。
關(guān)鍵詞:電子算力;智能設(shè)計(jì)范式;提問(wèn)設(shè)計(jì)師
Abstract:Taking GPT as an example, when everyone shares the same large language model, it means that everyone is using the same AI brain to create and design, and how to develop personal style, or highlight the characteristics of different design cases, has become another important issue in the intelligent design industry. Under the emergence of AI tools like mushrooms, the network is full of various AIGC, which is undoubtedly a challenge for designers, and also tests designers' cognition and pursuit of the nature of design. How to skillfully use the powerful capabilities of AI tools, but without losing the innovation and nature of design, is the challenge facing the new generation of intelligent designers.
Keywords:Electronic computation; Intelligent design paradigm; Prompt designer
《設(shè)計(jì)》:何為“智能設(shè)計(jì)”?請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)“智能設(shè)計(jì)”及其要素的理解。智能設(shè)計(jì)中涉及自動(dòng)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、交互和持續(xù)優(yōu)化等概念,智能設(shè)計(jì)中的“智能”與“設(shè)計(jì)”是怎樣的關(guān)系?
邱信賢:在談?wù)?/span>“智能設(shè)計(jì)”之前,我想先簡(jiǎn)單談?wù)劇霸O(shè)計(jì)”與“智能”兩個(gè)議題。設(shè)計(jì)的定義十分多元,泛指在特定的范圍、社會(huì)、文化與涵構(gòu)(Context)之下,針對(duì)特定群體進(jìn)行觀察、交流等研究,進(jìn)而定義出可能存在的議題,再通過(guò)設(shè)計(jì)的手法與實(shí)踐,來(lái)反映、改善或解決所定義的問(wèn)題與現(xiàn)象;最終,設(shè)計(jì)將以不同的形式與產(chǎn)品呈現(xiàn),包含文字、圖像等媒介與工具(“Meaning of design”, 2024)。
智能(Intelligence)的定義,在不同的語(yǔ)境下有所差異。從達(dá)爾文的進(jìn)化論而言,不同的物種之間,有著智能的差異,比方從一條魚(yú)、一只鳥(niǎo)、到一頭猩猩之間,智力呈現(xiàn)由低至高的不同(Darwin, 2018)。在“智能設(shè)計(jì)”一詞中,“智能”在此可以理解為人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 。在AI的領(lǐng)域里,有幾種重要特質(zhì),包含 “互動(dòng)性(Reactive)”“主動(dòng)性/預(yù)動(dòng)性(Proactive)”“自動(dòng)性(Autonomous)” “可變性(Flexible)”等(Chiu, 2013; SoftwareAgents_Group, 1994; Wooldridge, 2002),這部分牽涉層面極廣,將來(lái)有機(jī)會(huì)再展開(kāi)討論。上述每一項(xiàng)人工智能的特質(zhì),都能對(duì)標(biāo)到真實(shí)物種的智能展現(xiàn);與自然界一樣,人工智能輔助下所產(chǎn)生的設(shè)計(jì),也有所謂智能的高低,進(jìn)而呈現(xiàn)所謂聰明與平庸之別。
智能設(shè)計(jì)之中的自動(dòng)化,以工業(yè)革命的進(jìn)程來(lái)說(shuō),是屬于工業(yè)革命2.0時(shí)期的特色;人類(lèi)發(fā)明機(jī)器之后,為了達(dá)成大量生產(chǎn)(mass production)的目的, 在機(jī)器勞動(dòng)力之上,加上自動(dòng)化的特色。至于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)” (Data-Driven Design) ,則是以科學(xué)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行的設(shè)計(jì)決策,相較于以設(shè)計(jì)師個(gè)人直覺(jué) (intuition) 或者主觀經(jīng)驗(yàn)為依據(jù),是一種比較科學(xué)化的設(shè)計(jì)決策,對(duì)于一些特定議題,例如智慧城市、智能建筑等,特別具有廣泛的科學(xué)意義(Kirk, 2019; Myre, 2023)。過(guò)去在人工智能的發(fā)展歷程,也有許多與數(shù)據(jù)相關(guān)的議題,例如專(zhuān)家系統(tǒng)(Expert System)、大數(shù)據(jù)(Big Data)決策等。
至于智能設(shè)計(jì)中的交互環(huán)節(jié),牽涉“人工智能”與“交互設(shè)計(jì)”兩大領(lǐng)域,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),智能設(shè)計(jì)中的交互,可以從“人機(jī)交互”(Human-Computer Interaction, HCI)的范疇來(lái)談,包含交互的形式、所牽涉的智能層級(jí)、決策方式等來(lái)探討,不同的設(shè)計(jì)需求,所牽涉的智能設(shè)計(jì)交互自然不盡相同 。比方說(shuō),一個(gè)可以根據(jù)環(huán)境光線自動(dòng)調(diào)節(jié)照度的智能燈具(圖1),跟一套建筑物的智能自適應(yīng)表皮系統(tǒng)(Intelligent Fa?ade System),可以根據(jù)外在環(huán)境自動(dòng)調(diào)節(jié)建筑物立面開(kāi)窗與遮陽(yáng)(Chiu, 2007),其兩者之間智能交互的深度與機(jī)制便有所不同。
“持續(xù)優(yōu)化”的智能設(shè)計(jì)概念,本身必然包含某種程度的AI;部分的設(shè)計(jì)作品,例如工業(yè)設(shè)計(jì)、建筑設(shè)計(jì)等,皆有所謂的生命周期;當(dāng)設(shè)計(jì)能夠?qū)τ谠O(shè)計(jì)相關(guān)要素,包含使用者需求、行為、周遭環(huán)境等進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化時(shí),就越能延長(zhǎng)產(chǎn)品自身的壽命,增強(qiáng)設(shè)計(jì)產(chǎn)品本身在生產(chǎn)與制造過(guò)程的全生命周期管理 (Product Life Cycle Management, PLM) 。
《設(shè)計(jì)》:您是如何進(jìn)入智能設(shè)計(jì)這個(gè)領(lǐng)域的?您個(gè)人關(guān)注智能設(shè)計(jì)的哪些細(xì)分領(lǐng)域?
邱信賢:當(dāng)年在美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校 (UC Berkeley)求學(xué)時(shí),一開(kāi)始念的是建筑專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位(Master of Architecture),面對(duì)學(xué)校豐富、多元而開(kāi)放的學(xué)術(shù)氛圍,便讓我對(duì)交叉學(xué)科產(chǎn)生了濃厚的興趣。在硅谷充滿(mǎn)創(chuàng)意科技的環(huán)境感染之下,我選擇“智能化自適應(yīng)建筑表皮系統(tǒng)”(Intelligent Building Fa?ade System)作為論文研究主題(圖2),最后的成果獲邀在伯克利國(guó)際學(xué)術(shù)年會(huì)Berkeley Circus進(jìn)行發(fā)表,因此也獲得伯克利新媒體中心 (Berkeley Center for New Media, BCNM) 的創(chuàng)始人Yehuda Kalay教授的邀請(qǐng),加入數(shù)字化設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)(Digital Design Research Group, DDRG),正式展開(kāi)一系列的智能與數(shù)字化設(shè)計(jì)研究,并完成另一個(gè)建筑科學(xué)碩士的學(xué)位(Master of Science in Architecture)。榮幸獲得伯克利環(huán)境設(shè)計(jì)學(xué)院院長(zhǎng)獎(jiǎng)學(xué)金(Berkeley Dean’s Fellowship)之后,也順利取得新媒體與建筑雙跨學(xué)科的博士學(xué)位,同時(shí)獲得美國(guó)伯克利新媒體中心的認(rèn)證(PhD in Architecture with Designated Emphasis in New Media),后來(lái)留校成為UC Berkeley的正式教師,主要負(fù)責(zé)教授與設(shè)計(jì)、建筑相關(guān)的各類(lèi)課程。在博士期間主要的研究方向?yàn)椤叭斯ぶ悄芙ㄖ谶m老環(huán)境的應(yīng)用”(Intelligent Home Care Environments for the Elderly),在這段時(shí)間,我在設(shè)計(jì)學(xué)與建筑學(xué)之間展開(kāi)了廣泛的交叉探索,包含人工智能、人機(jī)交互、老年學(xué)、新媒體,計(jì)算機(jī)、資訊處理、公共健康等不同交叉學(xué)科。在伯克利新媒體中心的期間,我獲邀到美國(guó)設(shè)計(jì)軟件龍頭歐特克公司 (Autodesk IDEA Studio)擔(dān)任駐地研究員(圖3),并進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)的工作,包含建筑資訊系統(tǒng) (Building Information Modeling)、智能醫(yī)療系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等(圖4)。這些經(jīng)歷幫助我在科技與設(shè)計(jì)的應(yīng)用與交叉有著更多元而豐富的經(jīng)驗(yàn),也成為日后在舊金山的安德森建筑師事務(wù)所擔(dān)任研究與設(shè)計(jì)總監(jiān)的重要經(jīng)驗(yàn),得以順利推進(jìn)事務(wù)所在智能裝配式建筑軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工作。
我主要關(guān)注的智能設(shè)計(jì)方向包含多重人工智能代理人(Intelligent Agents/ Multi-agent Systems)、人工智能環(huán)境(Intelligent Environments)、智能建筑自適應(yīng)表皮系統(tǒng)(Intelligent Fa?ade System)、智能模擬系統(tǒng)開(kāi)發(fā)(Intelligent Simulation System)、人機(jī)智能交互設(shè)計(jì) (Intelligent Human-Computer Interaction)(圖5)、智能元宇宙環(huán)境(Intelligent Metaverse Virtual Environments)(圖6)等方向。
《設(shè)計(jì)》:在東西方政治經(jīng)濟(jì)文化差異的前提下,國(guó)內(nèi)人工智能教育和研究的發(fā)展有哪些特點(diǎn)和提升空間?
邱信賢:整體而言,人工智能的發(fā)展在西方的時(shí)間有較長(zhǎng)的歷程;近年來(lái)隨著AI的蓬勃發(fā)展,尤其是大語(yǔ)言模型(Large Language Model, LLM)的現(xiàn)世,促使“生成式預(yù)訓(xùn)練模型” (Generative Pre-trained Transformer, GPT)飛速迭代,東西方在人工智能的發(fā)展差距逐漸縮小。如今,AI的發(fā)展進(jìn)程逐漸邁向全球化,人們對(duì)于AI的使用門(mén)檻大幅降低,因此,AI的可應(yīng)用性與普遍性,便成為AI發(fā)展重要的指標(biāo)與助力。
國(guó)內(nèi)的AI發(fā)展,正好趕上GPT最新飛速成長(zhǎng)的時(shí)間點(diǎn);在應(yīng)用層面,國(guó)內(nèi)無(wú)論在人口總數(shù)、發(fā)展規(guī)模、實(shí)際需求等方面,相較世界其他國(guó)家而言,有著明顯的優(yōu)勢(shì)。此外,在政策上的統(tǒng)一制定與推動(dòng)下,國(guó)內(nèi)對(duì)于AI的發(fā)展具有宏觀的整體方針,無(wú)論從教育方針,或者研究計(jì)劃的推動(dòng),對(duì)于AI皆有非常明顯的傾斜與支持。在中國(guó)廣大的市場(chǎng)需求之下,AI的應(yīng)用正在各行各業(yè)掀起巨大的改革浪潮。當(dāng)然,對(duì)于科技最尖端的部分,是世界各國(guó)在AI頂尖技術(shù)的博弈之戰(zhàn),尤其是創(chuàng)新與研發(fā),也就是從0到1的部分,國(guó)內(nèi)仍需要再進(jìn)一步提升,攻克各種卡脖子技術(shù),真正做到世界頂流之境。
《設(shè)計(jì)》:設(shè)計(jì)本身是交叉學(xué)科,智能設(shè)計(jì)中交叉了哪些學(xué)科?對(duì)設(shè)計(jì)師提出了怎樣的要求?
邱信賢:設(shè)計(jì)所牽涉的交叉學(xué)科的確十分廣泛,廣義地說(shuō),舉凡我們生活周遭所見(jiàn)的范疇,包含肉眼不常見(jiàn)的地外空間(外太空)等,都與設(shè)計(jì)相關(guān)。而智能設(shè)計(jì)的領(lǐng)域,由于大量牽涉電子算力(Computation),特別著重在計(jì)算機(jī)、機(jī)械、機(jī)電、儀器等相關(guān)的學(xué)科進(jìn)行交叉,甚至于航空、航天、飛行器、機(jī)器人等更加復(fù)雜與特殊性的學(xué)科都囊括其中。
也由于設(shè)計(jì)學(xué)所牽涉的學(xué)科如此廣博,個(gè)人淺見(jiàn),一位好的智能設(shè)計(jì)師應(yīng)該具備以下的素養(yǎng):
1)寬廣的學(xué)科知識(shí)譜系:面對(duì)更加多元且充滿(mǎn)變化的環(huán)境,智能設(shè)計(jì)師必須累積更多元的知識(shí)面向,豐富創(chuàng)作的經(jīng)驗(yàn),才能更好地融合不同學(xué)科之間的特質(zhì)。
2)跨學(xué)科整合與溝通協(xié)調(diào)的能力:為了實(shí)踐多學(xué)科交叉的設(shè)計(jì)特質(zhì),設(shè)計(jì)師必須具備多方協(xié)調(diào)、溝通與資源整合能力,才能將復(fù)雜與多元的設(shè)計(jì)作品與方案更完善地呈現(xiàn)。
3)對(duì)于新興科技與事物的掌握度:由于設(shè)計(jì)往往需要?jiǎng)?chuàng)新思考的能力,因此設(shè)計(jì)師對(duì)于新事物的接受度必須更高,同時(shí)對(duì)于創(chuàng)新科技的掌握度也必須與時(shí)俱進(jìn)。
4)獨(dú)到而精確的判斷力:資訊爆炸的年代,網(wǎng)絡(luò)上充斥著各種資訊;在人們可以輕易創(chuàng)造出許多人工智能生成內(nèi)容(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)的同時(shí),如何養(yǎng)成設(shè)計(jì)師個(gè)人獨(dú)特的設(shè)計(jì)風(fēng)格,并對(duì)于事物進(jìn)行更精確而有效的判斷,過(guò)濾掉不必要或者不正確的資訊,才能在眾多復(fù)雜的資訊中,獲取有用的資源,進(jìn)而融合與凝練到設(shè)計(jì)之中,最后呈現(xiàn)出最合適的設(shè)計(jì),這也是智能設(shè)計(jì)師所必須具備的特質(zhì),否則便會(huì)輕易被智能科技牽著鼻子走,最終迷失了身為設(shè)計(jì)師的自覺(jué)性與自信心。
《設(shè)計(jì)》:在“智能”的加持下,設(shè)計(jì)師面臨的是怎樣的新設(shè)計(jì)范式?
邱信賢:范式(Paradigm)一詞最早是由著名的科學(xué)家?guī)於鳎═homas Kuhn)在1962年的《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》一書(shū)中提出來(lái)的,大概泛指在一個(gè)歷史時(shí)期,構(gòu)成一門(mén)科學(xué)學(xué)科的概念集成、一種思維方式、模式或標(biāo)準(zhǔn)(Kuhn, 2012)。設(shè)計(jì)的創(chuàng)作過(guò)程中包含了不同階段,例如問(wèn)題與定位、概念生成、設(shè)計(jì)發(fā)展、設(shè)計(jì)實(shí)踐等;面對(duì)AI工具的強(qiáng)力現(xiàn)世,為許多設(shè)計(jì)師在生產(chǎn)力上帶來(lái)了極大的幫助,特別是在工作流程(working flow)上,也產(chǎn)生了極大的影響;舉例而言,一位制作3D電影的動(dòng)畫(huà)師,過(guò)去可能需要花費(fèi)數(shù)個(gè)月才能生產(chǎn)出數(shù)十分鐘的動(dòng)畫(huà)影片,現(xiàn)在在AI工具的輔助下,可能在數(shù)小時(shí)之內(nèi)便可完成,甚至在動(dòng)畫(huà)與視覺(jué)效果各方面更超以往。
然而,許多人擔(dān)心在未來(lái)人類(lèi)的工作即將大量被AI所取代,究竟AI工具的出現(xiàn)對(duì)于設(shè)計(jì)師的意義為何?設(shè)計(jì)師面對(duì)強(qiáng)大的AI工具應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)?
人工智能在設(shè)計(jì)師創(chuàng)作的過(guò)程中可以發(fā)揮不同的作用與影響,例如靈感發(fā)散、問(wèn)題分析、設(shè)計(jì)草案的形成、設(shè)計(jì)表現(xiàn)的風(fēng)格與潤(rùn)飾等。每一位設(shè)計(jì)師應(yīng)該針對(duì)自己的設(shè)計(jì)性質(zhì)與特色,運(yùn)用合適的AI工具來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)輔助,并尋找適合自己的智能設(shè)計(jì)范式。
這讓我想起世界知名哲學(xué)家休伯特·萊德勒·德雷弗斯(Hubert Lederer Dreyfus)所撰寫(xiě)的名著《電腦依然不能做的事》(What Computers Still Can’t Do)一書(shū)中,提到許多電腦所依然無(wú)法取代碳基生物的部分,包含人工智能的發(fā)展限制等議題(Dreyfus, 1992)。在現(xiàn)今AI工具如雨后春筍般的出現(xiàn)之下,在網(wǎng)絡(luò)上充斥著各種AIGC,這對(duì)設(shè)計(jì)師而言,無(wú)疑是一種挑戰(zhàn),也同時(shí)考驗(yàn)設(shè)計(jì)師對(duì)于設(shè)計(jì)本質(zhì)的認(rèn)知與追求。如何能夠巧妙地運(yùn)用AI工具的強(qiáng)大能力,但是又不失設(shè)計(jì)的創(chuàng)新與本質(zhì),是新世代智能設(shè)計(jì)師所面臨的挑戰(zhàn)。在大量精致炫目的數(shù)字圖像充斥網(wǎng)絡(luò)世界的同時(shí),有“人味”的設(shè)計(jì),便顯得格外的珍貴;如何能找尋到設(shè)計(jì)的自然狀態(tài)(gesture),相較于科技精準(zhǔn)絢麗的設(shè)計(jì)表現(xiàn),展現(xiàn)出另一種“不完美之美”(The Beauty of Imperfection)的設(shè)計(jì)與藝術(shù)意境(Brown, 2022; Mitoubsi, 2024)。
《設(shè)計(jì)》:設(shè)計(jì)事關(guān)功能和美感,如何讓人工智能掌握審美能力?
邱信賢:設(shè)計(jì)是一種關(guān)于人類(lèi)高智商活動(dòng)的行為,除了針對(duì)特定族群的特定需求,在解決所定義的問(wèn)題的同時(shí),也必須兼具美學(xué)的考量。美學(xué)的定義十分多元而廣泛,不同的設(shè)計(jì)師有各自不同的審美標(biāo)準(zhǔn)與美學(xué)風(fēng)格;然而,這些美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)有些是可以用科學(xué)的方法加以分析與記錄的,例如數(shù)學(xué)上的黃金比例,或者萊昂納多·達(dá)·芬奇(Leonardo da Vinci)所繪制的《維特魯威的人體比例》(Le proporzioni del corpo umano secondo Vitruvio)(圖7)等。這些可分析記錄的美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)屬于相對(duì)理性的范疇,對(duì)人工智能而言是可以通過(guò)不斷的訓(xùn)練與迭代來(lái)“養(yǎng)成”與“模擬”接近人類(lèi)某方面的美感訓(xùn)練。
然而,人類(lèi)在進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí),仍有些所謂的“創(chuàng)作的黑箱過(guò)程”,也就是相對(duì)而言較為直覺(jué)式的美學(xué)決策與個(gè)人品位。這種直覺(jué)式的美學(xué)標(biāo)準(zhǔn),通常是通過(guò)設(shè)計(jì)師經(jīng)年累月的培養(yǎng)所逐漸養(yǎng)成。這種從0到1的美學(xué)培養(yǎng)過(guò)程,對(duì)于目前的人工智能而言,在理論上可以運(yùn)用AI范疇里的“類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“深度學(xué)習(xí)”等技術(shù)領(lǐng)域,將特定對(duì)象的美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)與喜好置入機(jī)械學(xué)習(xí)之中加以訓(xùn)練,讓AI能進(jìn)一步模擬人類(lèi)思考與判別的方式。
盡管如此,對(duì)于有些“非邏輯性”的美學(xué),例如解構(gòu)主義(deconstruction)的作品,以及一些非對(duì)稱(chēng)性的美學(xué),如解構(gòu)主義建筑大師法蘭克·蓋瑞(Frank Owen Gehry)的設(shè)計(jì)創(chuàng)作,時(shí)常出現(xiàn)一些非理性創(chuàng)造的手法,將建筑通過(guò)藝術(shù)家直覺(jué)式的雕塑與堆疊,來(lái)形成建筑物的外觀(圖8),這種創(chuàng)作元素之間微妙的“非對(duì)稱(chēng)性協(xié)調(diào)關(guān)系”,對(duì)AI而言就顯得相對(duì)復(fù)雜,且復(fù)制難度更高。
《設(shè)計(jì)》:智能設(shè)計(jì)涉及諸多高新科技方法路徑,帶來(lái)解決方案更高效的輸出,由此給設(shè)計(jì)師工作帶來(lái)的利弊如何看待?
邱信賢:以目前AI工具的發(fā)展進(jìn)程,對(duì)于智能設(shè)計(jì)來(lái)說(shuō),無(wú)疑替設(shè)計(jì)師增加了一支強(qiáng)有力的團(tuán)隊(duì),如果運(yùn)用得當(dāng),可以幫助設(shè)計(jì)師在短時(shí)間內(nèi)完成過(guò)去必須由一支設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)方能達(dá)成的工作量。然而,水可載舟亦可覆舟,在設(shè)計(jì)圖面與表現(xiàn)的成果已經(jīng)可以輕易被大量AI工具所制作的同時(shí),對(duì)于設(shè)計(jì)師而言,設(shè)計(jì)的本質(zhì)便是更值得思考的問(wèn)題。在一張張光彩奪目的數(shù)字圖紙背后,究竟設(shè)計(jì)想傳達(dá)的理念為何?藝術(shù)的價(jià)值與原創(chuàng)在哪里?
此外,隨著時(shí)間推移,大家對(duì)于AI設(shè)計(jì)工具的掌握度也逐漸接近之后,設(shè)計(jì)師的個(gè)人風(fēng)格便是值得思考的議題,以GPT為例,當(dāng)大家共享同一個(gè)大語(yǔ)言模型,就意味著大家在運(yùn)用同一顆AI大腦進(jìn)行創(chuàng)作與設(shè)計(jì),如何進(jìn)行個(gè)人風(fēng)格的養(yǎng)成,或者突顯不同設(shè)計(jì)案例的特色,便成為另一個(gè)智能設(shè)計(jì)界重要的議題。
在學(xué)習(xí)的歷程中,我們常聽(tīng)說(shuō)要學(xué)會(huì)“提問(wèn)”,而且是“問(wèn)正確的問(wèn)題”,對(duì)于學(xué)習(xí)可以有正面的幫助;使用AI工具的一個(gè)特色,就是對(duì)AI進(jìn)行“提問(wèn)”(Prompt)。目前,有一種新興職業(yè)已然誕生——“提問(wèn)設(shè)計(jì)師”(prompt designer);提問(wèn)設(shè)計(jì)師主要的工作就是幫助客戶(hù)針對(duì)需求與AI工具進(jìn)行反復(fù)的提問(wèn)與互動(dòng),以期得到接近客戶(hù)滿(mǎn)意的AI反饋 (Google, 2024)。
盡管如此,設(shè)計(jì)師是否可以,或者應(yīng)該全面使用AI工具進(jìn)行創(chuàng)作?使用AI工具的prompt來(lái)作圖,是通過(guò)“文字”的方式與機(jī)械對(duì)話,告訴AI繪畫(huà)的重點(diǎn)、相對(duì)參數(shù)等,跟過(guò)去在傳統(tǒng)藝術(shù)訓(xùn)練上用手工進(jìn)行設(shè)計(jì)圖繪制十分不同;此兩者除了在視覺(jué)表現(xiàn)效果上的差異,更存在大腦認(rèn)知領(lǐng)域(Cognitive functioning)上面的反應(yīng)差距:當(dāng)我們通過(guò)手工進(jìn)行繪制,會(huì)在人類(lèi)手與腦之間產(chǎn)生聯(lián)動(dòng)刺激,進(jìn)而刺激大腦皮層,影響人類(lèi)設(shè)計(jì)與創(chuàng)作的思考機(jī)制 (L?wgren, 2023)。不管將來(lái)AI工具如何發(fā)展,“手繪”對(duì)于設(shè)計(jì)師的養(yǎng)成還是相當(dāng)重要的,當(dāng)將來(lái)大家都習(xí)慣用下指令的方式來(lái)繪圖,對(duì)于很多設(shè)計(jì)的直覺(jué)掌握度或許會(huì)產(chǎn)生質(zhì)變,個(gè)人建議還是要特別注意。此外,由于AI工具與大語(yǔ)言模型的特質(zhì),在訓(xùn)練設(shè)計(jì)師個(gè)人化 GPT 的同時(shí),也必須注意所運(yùn)用的圖片與生成出來(lái)的效果是否會(huì)有侵權(quán)的問(wèn)題。
《設(shè)計(jì)》:對(duì)于設(shè)計(jì)教育及設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)的教師和學(xué)生來(lái)說(shuō),應(yīng)以怎樣的姿態(tài)迎接人工智能時(shí)代?
邱信賢:在人工智能蓬勃發(fā)展的今日,許多事物都面臨巨大的契機(jī)與轉(zhuǎn)變,設(shè)計(jì)教育本身也不例外。
從工業(yè)革命的歷史進(jìn)程,工具的轉(zhuǎn)變,對(duì)于人類(lèi)生活的影響自然不可同日而語(yǔ)。未來(lái)的設(shè)計(jì)教育,必將融入更多AI工具作為教育的資源,一方面幫助教育者更有效地進(jìn)行教育資源的整合,包含教學(xué)方法的提升、教案與實(shí)際作品的分享等;從學(xué)生的觀點(diǎn),可以通過(guò)AI的輔助,進(jìn)行更多自我學(xué)習(xí),提升學(xué)習(xí)效率。因此,我們必須正向地面對(duì)AI發(fā)展,熟悉新世代的工具并加以運(yùn)用。
除此之外,在設(shè)計(jì)教育中,依然有些基礎(chǔ)課程十分重要,例如設(shè)計(jì)的本質(zhì)、美感教育的訓(xùn)練等,是一種百年樹(shù)人的過(guò)程,需要在日常教育中慢慢浸潤(rùn),以收潛移默化之效,這方面除了AI工具的輔助,更需要好的教育者來(lái)進(jìn)行引導(dǎo)。另外一點(diǎn),就是之前所提到的設(shè)計(jì)學(xué)本身存在的學(xué)科交叉與多元維度,建議設(shè)計(jì)教育的師生要培養(yǎng)更寬廣的視野來(lái)接受新的事物,并保持與時(shí)俱進(jìn)、自我挑戰(zhàn),以及終身學(xué)習(xí)的態(tài)度。
《設(shè)計(jì)》:隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展,您認(rèn)為智能設(shè)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì)和前景如何?您有哪些期待或展望?希望和同行深度探討哪些話題?
邱信賢:人工智能的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入全球白熱化階段,隨著AI工具的普及化,使用者門(mén)檻降低,一位之前完全沒(méi)有美術(shù)或繪畫(huà)基礎(chǔ)的使用者,可以輕松通過(guò)AI工具創(chuàng)造出視覺(jué)效果令人驚艷的作品。全面性的智能設(shè)計(jì)世代儼然已來(lái)臨,美國(guó)《福布斯》雙周刊提出的2024年五大AI新趨勢(shì)中,也談?wù)摰皆S多關(guān)于未來(lái)AI的發(fā)展與問(wèn)題、包含量子AI的出現(xiàn)、AI的合法性、AI道德性等(Marr, 2023),更在2023年底提出未來(lái)2024年的十大AI預(yù)言,包含世界AI與軟件巨頭之間的興衰與分合等,這無(wú)疑反映出AI將依舊占領(lǐng)人類(lèi)未來(lái)文明發(fā)展的重要位置(Toews, 2023)。個(gè)人十分期待通過(guò)智能設(shè)計(jì),讓人類(lèi)設(shè)計(jì)品質(zhì)得以進(jìn)行全面提升,使我們的世界充滿(mǎn)更多美的事物與畫(huà)面;面對(duì)設(shè)計(jì),人們的選擇可以更加多元,并通過(guò)高度客制化來(lái)滿(mǎn)足不同的需求,也期待各行業(yè)的設(shè)計(jì)師分享更多智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)與作品!
參考文獻(xiàn):
[1]Brown, B. (2022). The Gifts of Imperfection: 10th Anniversary Edition: Features a new foreword and brand-new tools: Hazelden Publishing.
[2]Chiu, H.-H. (2007). Intelligent Building Skin: Drawing from Medical Therapies. (Master of Architecture Thesis), University of California, Berkeley, Berkeley, CA, USA.
[3]Chiu, H.-H. (2013). Toward a Healthy and Successful Aging: Design Intelligent Home Care
[4]Environments for the Elderly. (Ph.D. Dissertation), University of California, Berkeley, Berkeley, CA, USA.
[5]Darwin, C. (2018). The Origin of Species: CreateSpace Independent Publishing Platform
[6]Dreyfus, H. (1992). What computers still can't do: a critique of artificial reason: The MIT Press.
[7]Google. (2024). Introduction to prompt design. Retrieved from: Introduction to prompt design
[8]Kirk, A. (2019). Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design (2nd ed.): SAGE Publications Ltd.
[9]Kuhn, T. S. (2012). The Structure of Scientific Revolutions: 50th Anniversary Edition (4th ed.): University of Chicago Press.
[10]L?wgren, J. (2023). The value of hand drawing in data visualization. Retrieved from: https://medium.com/@jonas.lowgren.64/the-value-of-hand-drawing-in-data-visualization-360536fd96fc
[11]Marr, B. (2023). The 5 Biggest Artificial Intelligence Trends For 2024. Retrieved from: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/11/01/the-top-5-artificial-intelligence-trends-for-2024/?sh=bb0e9f92c349
[12]Meaning of design. (2024).
[13]Mitoubsi, S. (2024). The Beauty of Imperfection in Abstract Art. Retrieved from: https://www.ezeeart.com/the-beauty-of-imperfection-in-abstract-art/
[14]Myre, M. (2023). What is Data Driven Design? Retrieved from: https://designlab.com/blog/what-is-data-driven-design/#whatis
[15]Sandra Kublik, S. S. (2022). GPT-3: Building Innovative NLP Products Using Large Language Models (1 ed.): O'Reilly Media; 1st edition.
[16]SoftwareAgents_Group. (1994). Software Agents. from http://agents.media.mit.edu/index.html
[17]Toews, R. (2023). 10 AI Predictions For 2024. Retrieved from: https://www.forbes.com/sites/robtoews/2023/12/21/10-ai-predictions-for-2024/?sh=577d1dc94898
18.Wooldridge, M. (2002). An introduction to multiagent systems. . West Sussex, England: John Wiley and Sons Ltd, 348.