AI与设计师之间的创意边界 究竟在哪里

　　AI 参与时尚产业的运转，早已不是一天两天。

　　从供应链自动化系统，到能够辅助商业决策的大数据和云计算，乃至是数字营销过程中的沟通互动……过去，智能化技术在多种维度上为时尚产业带来改变。而人工智能进化到 ChatGPT 这样的大型语言模型，未来再应用到更多交互环境中，其将带来的影响可以说是革命性的。

　　但在AI 不断拓展着人类行为与效率边界、无限接近“人”的同时，AI与设计师之间的创意边界，究竟在哪里？创意，本身便是基于社会关系间的感知和反馈，依赖人类给予数据、设定规则，被动生成结果的 AI，究竟能在创意世界里走多远？

　　2021 年夏天，现任教于中央美术学院设计学院、作为时装设计方向召集人的青年教师余一萌，带领学生参加了DeeCamp人工智能训练营，其中有一个赛道是“基于AI对话生成的服装设计”，由此展开在服装设计中对“AI＋人”工作模式的关注与探索。后续在课程中引入AI技术作为设计工具后，余一萌表示，AI作为一个辅助性的工具能够快速的生成文字与图像参考，极大的提高设计与创作的效率，并激发出更多创意的可能性。

时间快进到 2022 年，人工智能的算法不断成熟，并且迭代速度也非常快，细分应用领域越来越“专”。余一萌提到彼时由 OpenAI 推出的 Dalle.2，在艺术与设计的领域引起了巨大反响。回忆起自己进行尝试的经历时她说道：“当时感觉其实是非常惊喜的，因为生成的结果近似于我的风格、但又可以有无穷的迭代，后续火起来的 Mid Journey 在精度和细节方面更深入。只是生成结果有时会带有较浓的‘Mid Journey’画风。”

　　从事视觉艺术工作的王偲丞也指出，AI 提高了效率，ChatGPT 可以写代码的能力帮助我们内容生产者减轻工作压力，例如给 Unity 写 Code 可以用来建模等等，极大的减轻了重复工作的压力。也可以帮助他排列组合一些视觉语言作为创作的参考。

　　“打开思路，也是很有意思的”，王偲丞说道。

　　事实上，通过诸多研究、以及设计师与艺术家的实践表明，AI 与人类设计师之间的边界，目前来看，依旧清晰可见。

　　正如在韩国釜山国立大学通过一项研究对比指出，二者之间最大的区别，是人类设计的独特性和原创性，这些创意往往来自个人的经验。助理教授Yoon Kyung Lee 提出，人工智能技术能够提高设计效率，使设计师可以专注于高难度的创意工作。

　　对于从事于创意产业源头的独立设计师、艺术家、以及青年教师来说，尽管应用上提供了极其强大的便利性，但基于目前时尚、以及艺术产业对 AI 的应用程度和工作模式来说，设计师的创造力依旧是 AI 难以取代的。

　　王偲丞向我们表达了最初从 GAN、Stable Diffuion 等图像内容生成AI程序开始、后来慢慢了解了 ChatGPT、AIGC 的兴奋，“像是得到一个新工具和新玩具一样”，他说道。对于当下的人工智能技术，他说道：“我们一直在期待 AI 更‘人’。但目前，我依旧无法让由 AI 制作出来的内容，独立成为艺术作品。”

　　通过他的了解，目前为止，Ai 生成内容和 ChatGPT，还是在对于过去的内容和信息的整理加工，比较难产生新的艺术视觉的创新，在经历最初的兴奋之后很快会发现它的同质性。对他来说，人工智能技术也同样处于一个工具的角色，他大概知道会产生什么样的结果。

　　针对 AI 在设计领域“必然”无法取代人类这样一种假设，余一萌认为，从目前来看是这样。“在最开始会听到一些人工智能对设计师‘降维打击’的讨论，我觉得人工智能生成设计虽然会有惊喜，但是距离取代、甚至超越人类设计师还是有距离的。

　　她也指出，AI 的背后是算法、是代码，它是一种工具，它的优势在于能够短时间内学习大量的数据集，然后按照人类设定的规则和关键词生成结果，人类设计师做的事情是给数据、设规则、做筛选、做迭代、做决策，最终的成品是经过人脑思维的产物。

　　目前在她的前期创作阶段，会使用人工智能技术寻找灵感、参考、或进行氛围的构建，但并不会直接使用人工智能技术生成的结果，而是需要进行后期处理。

　　因此可以肯定的是，人工智能技术的确可以在很大程度上“模仿”设计师的创作模型，并对过往风格、既有素材进行大量迭代，但也仅限于“模仿”，更不用说是创造力的超越。而创意工作者的一个重要核心，便是超越。

　　如 Wei 所说：“很大程度上，很大程度上我们想要给消费者带去新鲜感，需要设计他们没想过、没见过的衣服。”因此，她指出，就目前对AI的了解来看，并不能取代人类的创造力。

　　目前，赵世笺也主要通过人工智能技术，对模型和草图进行初步的协助创作，但不会过度依赖。她也说道：“孤弱要说艺术作品和原创设计的话，人还是作品的原创核心。”

　　“我本身对科技并不敏感，所以我一直认为人工智能是向外探索的工具。我谈不上悲观或乐观，是一个纯观望的状态”，杨盈盈说道。

　　在同设计团队的工作中，她了解到 AI 是可以辅助创意的，只是目前“错”的样本比较多，但通过不断训练和“喂食”，可以尽可能地减少错误。她向我们表示：“因为我们做的并不是标准化的东西，所以从某种程度来说，人工还是更有效率的。”

　　尽管对于处在创意源头的设计师、艺术家来说，目前的人工智能技术存在着不同程度的壁垒。

　　但是，正如科技的发展速度、AI 自身的迭代深化程度。未来，AI 究竟会在创意工作中走多远，依旧充满未知，也充满可能性。

　　一方面就如我们已经看到的，技术层面、渠道方面、信息数据收集运算等等，人工智能技术为时尚产业在物质世界运转模式带来的颠覆性的、积极的变化，可适用范围正愈发广泛。

　　另一方面，曾经依赖人类设定规则、输入信息数据，被动生成结果的人工智能技术，当它们适应了更多规则、更庞大的信息数据之后，这股“被动”的力量究竟有多强大，则决定了它在人类创意活动中的参与程度、以及在社会文明共生的深度。

　　在王偲丞看来，倘若拉长时间线来看，最终 AI 的目标是想变成一个“人”。一开始它是一个小学生、初中生，而现在 ChatGPT 已经展现出一个大学生的能力。如果在某些细分领域持续发展，说不定 AI 也可以被训练成为创新模型。

　　他提到自己一个名为《万相对抗》的作品，其视觉主要利用了 GAN 的技术，去补充神像雕塑在文化传播过程中的断点，类似于动物演化过程中的变化。“我感觉它能在概念层面上给我灵感，给我幻想的空间。尽管由AI创作出来的内容本身，目前依旧无法独立成为艺术作品，但是可以在当代艺术创作中提供方法和视角性灵感。”

　　“我不算主动，但绝对是开放的”，在杨盈盈看来，设计和创意工作常常需要头脑风暴，而 AI 无疑是一个很好的对象。

　　在谈及——对于那些拥有先锋创意和独特风格的设计师，人工智能技术是否注定是一个门外客—— 这一疑问时，赵世笺也表示并不尽然。“人工智能技术也能横向维度地帮助独立设计师将其先锋风格拓宽，产生更多有趣的设计蓝本。”

　　尽管在当下来看，人工智能技术的优势依旧是帮助设计师提升设计效率、提供设计灵感、减少试错和资源浪费，最终的结果是由人类经过思考而进行决策。

　　但在硬币的另一面，在她看来，“意想不到”也是人工智能技术的另一种优势。同事她也认为：“其实，熟练的应用AI，并且训练出自己满意的结果，是一个非常耗时、也需要大量经验积累的过程。除了基于图像生成的工作模式，构建自己的文本库和文本逻辑也是至关重要和值得探索的。”