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Figma 联合创始人兼首席执行官Dylan Field 9.25

人工智能会承担所有的设计工作吗?Figma 的创始人兼首席执行官 Dylan Field 在与 a16z 的 David George 的对话中探讨了设计师、开发人员和 AI 之间的关系。
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Design 设计民主化
人工智能会取代设计师吗?
David: 首先,一个火热的问题。未来,人工智能真的会取代设计师的工作吗?
Dylan: 我不这么认为。这个问题隐含着,“嗯,要设计的东西会更少,还是人工智能会完成所有的设计工作?你正走在其中一条路上。
第一个,“设计的东西会少吗?如果你看看到目前为止的每一次技术转变或平台转变,就会发现它导致了更多的东西需要设计。你有印刷机,然后你必须弄清楚你在页面上放了什么。甚至最近,你有了手机。你会想,“更少的像素,更少的设计师”,对吧?但不是。那时我们看到了设计师的最大爆炸式增长。如果你在年初问我这个问题,你可能会说,“我们都会有这些聊天框,人们会在里面提问,这将是我们所有事情的界面。看看 OpenAI。他们正在疯狂招聘,试图立即获得产品人员和设计师,以便他们能够制造出色的消费产品。事实证明,设计很重要。
第二条路径,“人工智能会做设计吗?”非常有趣。到目前为止,我们还没有到那一步。现在,我们正处于人工智能可能正在做初稿的地方。从初稿到最终产品,事实证明这有点困难,通常需要一个团队。如果你能让人工智能开始向人们建议界面元素,并以一种真正有意义的方式做到这一点,我认为这可以开启一个全新的设计时代,即创建上下文设计,这些设计对用户当时的意图做出反应。对于所有设计师来说,这将是一个迷人的时代,但我不认为它取代了对人类设计师的需求。
David: 你在第二部分开始讨论这个问题,我完全同意你在第一部分的看法。这是一种丰富的转变,就像我们过去所经历的其他技术转变一样。也许更深入地了解人工智能将如何真正改变设计师所做的工作本身。
Dylan:我认为人工智能会让我们所有人都能做更多的设计工作。它将降低谁能够参与设计过程的下限,但也提高了你实际可以做的事情的上限。作为一名设计师,它将帮助您跨越我们固有的抽象阶梯。从高级提示或构思到像素工作,再到“这条运动曲线到底应该是什么样子?现在,如果你想成为终极工匠,需要很长时间来学习所有必要的技能。但是,同样,如果你能够在人工智能的帮助下完成初稿,也许它使你能够更容易地迭代事物,并在解决方案空间之间跳跃,并看到更多的解决方案空间。然后,您可以深入研究并弄清楚,“在解决方案空间中,我想进一步迭代什么?关于这个话题,我们实际上一直在探索人工智能应该如何在 FigJam 中表现出来。我有一个演示,我可以炫耀一些东西。
David: 是的,是的,是的。
Jambot 演示
Dylan: 如果你还没有看过 FigJam,这是我们的白板和头脑风暴产品。FigJam 的想法是,你在 FigJam 中进行构思,在 Figma Design 中进行设计,然后我们现在也有了一种叫做 Dev Mode 的东西,你可以从设计到代码和生产。在这个 FigJam 中,我们一直在进行头脑风暴,“我应该在 a16z 上谈论什么话题?我们有一些便利贴。这就像,“Figma 对 AI 的愿景和未来路线图,Gen AI 在设计与文本方面有何不同,等等。我们今天要介绍的一件事是这个叫做 Jambot 的新东西。Jambot 使您可以创建一个图表并将某些内容从粘性或包含屏幕元素的部分连接到提示代理。例如,我们在这里有头脑风暴的这一部分,我已经连接到一个自定义提示。输入包含我将在会议演示文稿中介绍的主题。请为这个演讲提出一个有趣和新颖的标题的想法列表。我会按运行键,它会给我一堆不同的标题。我现在可以选择“俳句”,现在它会为我提供每个标题的俳句。没有什么是我们以前没有从 ChatGPT 中看到的。显然,我们在这些系统的后端运行它。我认为巧妙的是,你可以开始以一种更非线性的方式探索你的提示。您还可以以一种可以在屏幕上以图表形式查看所做工作的历史的方式进行操作。例如,也许我想说,“有哪些初创公司值得关注人工智能?根据初创公司观看人工智能工作的提示,它将建议一系列选项。如果我选择“公司”,它会给我一个公司列表。也许我想要一个兔子洞。我可以按“兔子洞”。它选择默认值,即第一个粘性,即 OpenAI。我会按那个。现在,它将为我提供一些不同的选择来研究事物。我可以继续去那里,或者,也许,根据 Figma 对 AI 的巨大愿景和未来路线图,我可以尝试在那里构思。基于此,它会给我一堆便利贴。在这里,它说明了我们可以在 Figma 路线图中实现 AI 功能的不同方式。第一个是开发一个人工智能驱动的设计助手。也许现在我们已经到了想要探索如何推出它的地步。如果我按“重写”此作为@zoink风格的推文,那就是我的 Twitter 用户名。也许让它更短,更少表情符号。真正有趣的是,它为您提供了一种探索这些主题的方法。对我来说,这感觉与典型的聊天会话不同。实际上,它来自黑客马拉松。
人类与.AI的创造力
David: 回到你做演示之前的谈话,我非常喜欢你所说的提高天花板,尤其是降低地板。当我们最初对 Figma 进行投资时,我的合伙人 Peter 在我们的论文中写道:“我们正在进入设计的十年,设计,而不仅仅是代码,是产品开发和成功组织的核心。界面不再反映代码,但代码反映设计。再谈谈设计师、开发人员和 AI 之间的关系。然后:加载主题——你如何区分机器或人工智能与人类的创造力?
Dylan:我认为这只是现代图灵测试的一个子问题?这个问题现在到处都出现了。我们现在从这些系统中看到,很容易让人类相信你是人类。要真正做出好东西是很困难的。我可以让 GPT-4 制定一个商业计划并来向你推销。这并不意味着你要投资。当你有两家相互竞争的企业并排,其中一家由人工智能运营,另一家由人类运营——而你投资人工智能业务,那么我很担心。我们还没有到那一步。
David: 这是一个很好的测试。
Dylan: 对于 Figma 来说,再一次,拿到初稿,我希望我们能让它变得更容易。如果我们能够降低下限,让组织中更多的人能够为设计过程做出贡献,我怀疑我们会得到更好的结果,更多的人将能够探索公司可以做什么的选择空间。我也认为我们在这里都有偏见。我们对 Figma 的愿景是让所有人都能参与设计。这是我们长期以来的愿景。在此之前,是为了消除想象与现实之间的差距。这两者都适用于这个新世界。实际上,我们已经看到,通过设计系统创建套件和零件系统,组织中的任何人都可以使用并引入设计。这为设计师和组织中的每个人都能够为设计过程做出贡献。它使每个人的结果都更好。现在,大多数大规模公司都有设计系统团队,因此更多的人能够为该过程做出贡献。我认为这会受到设计师的欢迎。
David: 谈谈设计本身的实际元素以及你提供的工具。一是协作,二是轻松创建。借助 AI,您可以大量打开创作机会。谈谈你现在设想的实际任务和一些升级,因为我们有了人工智能。
Dylan:有趣的是,即使在这一刻之前,我们已经看到了角色的崩溃。例如,对于设计师和开发人员来说,这条线比过去变得更加模糊。最好的设计师开始更多地考虑代码;最好的开发人员更多地考虑设计。除了设计师和开发人员之外,如果你考虑一个产品人员,例如,在他们从事规范工作之前,但现在他们更多地进入模型。这并不是因为他们试图接受设计师的工作。这是因为他们试图更有效地传达他们的想法。这最终将允许组织中的任何人更快地从想法到设计,甚至可能到生产。我认为你仍然需要磨练这些步骤中的每一个。你需要有人真正思考,“我们要探索什么想法?我们将如何探索它们?您需要调整设计并对其进行适当的调整,以从初稿到最终产品。在代码方面,我们还没有实现代码的完全自动驾驶。也许有一天我们会到达那里,但我认为我们还有很长的路要走。现在,我无法真正为开源项目生成自述文件。
将人工智能应用于设计
David: 之前,你提到了印刷机,它彻底改变了我们传播和分发内容的方式。我认为人工智能正在做类似的事情,甚至可能更强大。我的问题是关于格式的。我们今天访问的大多数 LLM 都只是基于文本或基于图像生成的。将生成式 AI 应用于设计实际上与文本或图像有何不同?
Dylan: 在技术层面上,如果你看一下 Figma 文档的实际内部结构,就会发现它更类似于抽象语法树,而不像某些图像那样相似。正因为如此,一个结果可能是,我们发现与copilot相似的模型比扩散模型更成功,例如,当你试图弄清楚如何使用AI系统实际创建设计时。也就是说,一些基础模型非常好。如果你问 GPT-4,“我想拥有这个狗保姆应用程序。你能给我一个基本的XML结构吗?它会给你的。它会给你一些非常简单的布局,也许会为你带来一些东西。前几天,我正在为我的朋友阿里制作一张生日贺卡。他真的很喜欢复古的电脑,所以我问GPT-4,“一个叫做Ari Online的程序的好结构是什么?”只是想看看它会说什么。它给了我一个很好的笑话结构。我选择了其中的一些,并用它制作了一张生日贺卡和 HyperCard,因为我试图在那些可用的模拟器方面真正复古。我有点跑题了,但关键是你也可以从这些基础模型中获得一些基本结构,但它们并不能把你带到那里。当我们在 Figma 中思考文本设计时,我们现在的很多工作都是弄清楚,“我们如何利用所有可用的不同工具来取得良好的进展?
David: 你认为要真正达到一个新的水平,需要发生哪些重大突破?那么,从产品的角度来看,您认为这能让您在哪里?我说的是技术、胳膊和腿、记忆力等。
Dylan: 从 Figma 的角度来看,我们处理它的方式不是把所有的鸡蛋都放在一个篮子里。演示就是一个很好的例子。我们做了很多工作,试图确保公司中的每个人都知道采用这项技术并将其用于我们的整个产品是多么重要。当我们这样做时,有很多不同的领域,我无法预测人工智能可能非常有用。现在,下一个问题是,“成本在哪里有意义,可用性在哪里是可预测的?通常,它会比没有更有帮助,而不是偶尔它会给你带来一些好处。它通常会给你带来一些好东西。
初创企业与现有企业
David:我想稍微改变一下方向,转向业务和市场结构方面。我们都对人工智能感到非常兴奋。我们认为这是自微芯片以来最大的事情。我们对此非常有信心。我们可能非常缺乏信心的地方是谁将成为赢家,以及价值链中业务方面的价值将在哪里累积。在初创公司与现有企业的问题上,我认为有理由认为,像 Figma 这样的公司完全有能力利用这一点,因为你实际上有一些分销,你有客户关系,但你也是一家年轻的公司。你发货快,行动快,你可以颠覆自己。我很好奇你对在这种动态下谁处于最佳位置的看法,然后你是否对你认为价值链中的位置有任何看法。
Dylan: 关于初创公司与现有公司的争论,很难相信基础模型不会被商品化,但我绝对愿意在那里被证明是错误的。我理解为什么现任者可能会以不成比例的方式受益的论点。在每一次平台转变中,人们都声称这一点,但事实并非如此。我认为,如果你是一家初创公司,现在是一个很好的时机,可以选择你认为可以真正从技术中受益的领域,并追求它,并尝试找到在那里进行创新的方法。我不会打赌一般意义上的初创公司。太早了。我现在看到的大部分内容仍然在基础/基础模型领域,如果不是这样,那就是基础设施或开发工具。这根本不是,“我们如何在堆栈中一直使用它?我认为这即将到来。企业来了。在所有这些领域都会有很多东西出现,但这需要一些时间。
David: 企业方面的概念很有意思,那就是软件。人们总是谈论他们的记录系统,这是软件公司强大的护城河。在过去的几年里,记录系统在成为预测系统方面已经非常擅长。但是仍然有一堆工作流程和窗口可供人们点击。人工智能的承诺——我很好奇你对此的看法——是我们实际上将创建一个行动系统。我们实际上会代表您执行操作,这完全改变了您需要的界面。使用基础模型,它也可能改变数据的组织和访问方式。
Dylan: 我仍然相信,在相当长的一段时间内,可能会有一个人参与其中。我确实喜欢行动系统的想法,以及你如何真正帮助人们完成真正明显的任务,以便他们可以专注于更高层次的工作。我怀疑,如果我们能够有效地做到这一点,那么工作的方式将发生根本性的改变,这非常令人兴奋。
David: 关于这个话题,我们之前也讨论过,当你最初构建产品时,你最大的解锁之一实际上是在浏览器中构建。这实现了协作,这在设计领域是全新的。众所周知,您花了很多年时间才真正交付您的产品,因为构建在架构上非常复杂。现在,您可以访问 API,并立即将模型和值提供给最终用户。你认为这次会有所不同,用例和获胜者会更快地确定吗?或者你认为我们还有几步之遥,它们要么是技术上的,要么是商业上的,要么是好主意的解锁?
Dylan: 每个和我交谈的人都说,“我们正在努力建立像 Figma 这样的创业公司。我们将花费数年时间来开发它,我们将与我们的第一个用户交谈。我想,“首先,这不是我们所做的。其次,不要那样做。我鼓励任何正在创办公司或试图发布软件产品的人尽快将其推向市场。与此同时,如果你看一下机器学习的弧线以及可能发生的事情,那么我们现在在LLM方面所处的位置和人们所说的AGI之间可能会有一个停顿期。
David: 最后,这里的大多数观众都是一个满屋子的建筑商。如果你正在创办另一家公司,或者向正在考虑创办另一家公司的人提供建议,鉴于这个巨大的转变,你会去哪里建设?你希望看到什么被建造出来?
Dylan: 嗯,这是一个与我要建造什么不同的问题。我只会回答,“我想看什么?”因为我认为这是我最喜欢的一个。在科学方面,目前正在发生的所有这些技术的应用仍然完全没有得到充分的探索。无论是使用深度学习来更快地获得系统的近似值,还是弄清楚我们如何加速人类的进步,我都对那里可能发生的事情感到非常兴奋。
David: 那你会建造什么?
Dylan: Figma!
David: 是的!完全。完全。很明显,人工智能对你、对 Figma、对设计空间以及对实际构建设计的个人来说具有巨大的潜力。非常感谢您与我们在一起。我们很高兴看到你们接下来会推出什么。
Dylan:谢谢。