AI，这是一个在过去两年被反复提起的一个词，我们由最初的满怀期待到现在听到 AI 就焦虑，觉得自己很快会被淘汰。
而韶光的推移，你会创造很多人都在去谈论：“AI 能取代设计师吗？AI 能取代程序员吗？”最初我们都在期望 AI 帮我们办理洗衣做饭等问题的时候，没想到我们的饭碗没了！
😅
两年的韶光过去，AI 在不断的颠覆迭代，对我们设计流程会造成哪些影响？对我们 B 端设计又会有哪些机会？本日我们就由浅入深的聊聊 AI。
一、AI 产品的解析
我们想要理解 AI 产品，首先必须得理解其对应的流程以及产品的类型。
目前 AI 产品整体的流程紧张分为以下几个步骤：数据网络、数据预处理、特色提取、模型演习、评估优化、推理决策、循环优化。
我们举一个大略的例子来理解一下整体的步骤，比如「智能景象预报系统」：
数据网络：系统就会网络来自不同地点的温度、湿度等气候数据，将其同步记录到系统当中数据预处理：对网络到的数据进行人工洗濯，去除非常值等分外情形，将采集的数据标准化特色提取：将处理好的数据给到系统，用于剖析数据中的模式，比如识别出哪些条件下常日预示着雨天模型演习：利用过去的历史气候数据，系统演习一个模型来学习景象变革的规律评估优化：通过与实际景象情形比拟，评估模型的准确性，并根据须要进行调度推理决策：当用户讯问来日诰日的景象时，系统利用演习好的模型来预测景象反馈循环：用户对预测结果的满意度反馈给系统，如果预测不准确，系统会学习并改进预测模型当然这是较为大略随意马虎理解的情形，真实的内容会更加的繁芜，还会涉及到 NLP、ML、DL 等技能来不断优化 AI 让其能做的真正做到可知可感，像一个真人一样。
二、AI 产品的类型
在 AI 产品的利用层面，目前紧张有以下几种产品类型来落地 AI：
1. AI 绘图
这是我们设计师最为熟习的领域，紧张是由于日常事情本身就会与图片干系，紧张能够绘制图片，帮助我们办理日常事情的问题。
目前紧张还是以 Midjourney、Stable Diffusion 为主，他们都有着较强的绘图能力，对传统的绘图领域造成非常大的影响（举一个侧面例子，前两年会有很多学习插画的课程，自从 SD、MJ 出来过后便消逝了很多）。
除了传统的 AI 绘图模式，还会有最新版的 Photoshop 推出的「创意添补（Generative Fill）」，它能够利用「Adobe Firefly」供应的技能能力，许可用户以非毁坏性的办法进行图像组合和天生，关于绘图类的 AI，大家都会结合自身生态来去布局相类似的产品。
目前 AI 绘图类资源：Midjourney、Stable Diffusion、Civitai、liblib、Firefly
2. AI 笔墨
AI 笔墨类的产品会非常的广泛，由于它不像图片还难以理解、解析，文本所能承载的信息就非常广泛。比如行业标杆 ChatGPT 以及它的一众小弟，你会创造软件之丰富，会失落去判断能力，每一个都想去做考试测验。
比如最近很火的 KIMI ，能够阅读处理 200 万字以内的长文本；百度的文心一言，靠着搜索结果也能够给用户精准的数据；讯飞的讯飞火星，能够与语音结合，通过语音对话的形式实现 AI 的互换沟通，你会创造每一个软件都有着自己独特的特点，而这些特点也会是我们去探求在 B 端产品当中的机会点（下篇文章我们会聊到）。
这是行业当中竞争最激烈的一个赛道，上周各大 AI 厂商开始猖獗贬价，通过价格战来不断内卷。
AI 笔墨类的软件：ChatGPT、文心一言、Kimi、讯飞火星
3. AI 视频
视频类目前由于门槛较高，实在会创造整体是噱头大于实际用场。比如之前很火的 Sora，据宣布背后是用了非常多的素材累计起来的，其参考意义并不大。
不过 AI 视频天生的内容，我最喜好的还是「小女孩的生平」这类视频紧张是在传统的视频软件当中制作须要大量韶光与精力，而现在就可以轻松办理。
AI 视频类的软件：Sora、Runway
4. AI 音乐
音乐类实在理解的会比较少，所有的资讯都是来自 B 站的各个自媒体解读。通过他们的表情给我一种当中看到 MJ 画出很多繁芜的图像一样，我认为也是出乎他们的猜想～
目前全体音乐领域紧张因此 Suno 为主，帮助他们进行旋律创作、和弦编排上，相信在后续的两三年韶光内，能够帮助到更多音乐的创作者。
三、AI 产品对设计师的影响
目前，AI 会影响到我们事情的很多方面。这里也为大家准备了一些在日常事情当中我们所利用的各种场景。
1. 业务理解
对付一个 B 端设计师而言，业务一定会让你非常头疼，由于很多专业术语、名词不太明白。再加上韶光紧，任务重，根本没办法深入的去理解业务，因此就须要有一个大略直接「利器」，那 AI 很明显能够承担一部分任务。
比如我们以最近一位向我咨询的同学为例，他紧张卖力 云产品的设计事情。由于产品线过多，会导致他无法从容应对项目当中的繁杂需求，特殊是对业务的理解非常薄弱（说的像不像文章前的你们～）。
这时候我就会推举他利用 AI 工具来对业务进行快速理解，比如现在要卖力一个 「持续集成的需求」，里面涉及到共享存储库等一系列术语，对付他来说根本没办法办理。这时候我们就可以对 AI 进行提问，首先阐明什么是 共享存储库；紧接着问详细什么是持续支配；再让他给我大略举一个普通的例子；这类问题便快速办理。
AI 实在是非常善于回答产品定义等，在网上有固定明确答案的问题，这时候对其提问你能够快速办理。
2. 素材制作
对付我们设计的日常事情而言，素材制作紧张是为了省韶光，像是 B 真个图标，我把他们遮上，你知道是哪个产品的吗？
而这类风格的图标素材我们可以快速天生，并且在日常事情当中，也可以用相同的办法天生大量的图片底图素材等等，至少能够在视觉设计上给到大家非常多的帮助
3. 用户访谈
提到用户研究在 AI 中的利用，很多人会想到让 AI 帮我们天生调研方案。emmm… 其实在用户研究当中，方案的制作并不是最痛楚的事。反而是对应的问题整理会尤为头疼。比如我们再用户访谈时，在之前只能考虑利用录音的办法，将与用户的对话录制下来，后续在通过回放的办法进行回顾。
而现在我们可以考虑结合 AI+智能工具的办法，快速实现。
大略梳理一下对应的 SOP：
进行用户访谈，同时将访谈录音进行录制将录音信息上传至语音识别平台，如：飞书妙记、讯飞听见将文本信息扔给 AI，让其帮你整理对应的提问内容，以及你的回答～末了整理其行为态度与结果，快速天生数据整理当然除了用户访谈之外，我们在用户研究的时候还会有很多真实数据这时候我们也可以通过 AI 的办法来进行办理。
比如我们将用户在访谈以及问卷调研当中的所有数据结果整理到表格当中，并且与其他用研职员谈论出用研结果评判标准。
然后再将数据上传到飞书多维表格，并新增 AI 字段，将我们评判标准见告给 AI，让其能够主动学习。
紧接着 AI 就可以根据你的哀求快速天生出一个可以参考的数据结果，你再结合结果与数据进行一遍走查即可，这样的整体流程会比你以往更快，事情强度也会更低。
在事情当中，我们须要具备 AI 意识，当你有任何问题的时候，一定是打开 AI 软件，考试测验让他帮你办理，这会比你自己琢磨、搜索、咨询要高效得多，当然上面提到的只是咱们同学在日常事情当中所总结的 AI 功能，如果你也有一些自己的心得，不妨在评论区和我们一同分享。
下篇文章，我们聊聊 AI 与 B 端产品的结合~
专栏作家
CE青年，微信"大众号：CE青年，大家都是产品经理专栏作家。专注B端设计领域，一个2B行业的2B设计师。
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