简单提炼就2条：

1.无需学习“领域语言”

什么是“领域语言”？

举个例子，比如我们现在画一个界面，我们得在绘图软件里输入参数：

- 快捷键A，先建个画板，输入画板尺寸的数字

- 添加各种组件

- 调整各个组件的间距、颜色

……

以上的这些操作，都是机器的“领域语言”，说白了，就是我们人，得先学习机器能听得懂的语言，才能和机器有效交流，最后产出我们需要的成果。

以后，不需要我们学习机器语言，直接可以用人类语言与之交互，就可以得到我们想要的答案。

为啥ChatGPT省力，就是少了“学习领域语言”的这一步骤。

2.可以快速自我学习

日后，我可以口述给AI 提要求：我想要一个App 电商界面，上面是金刚，下面是Feed 流，间距/配色按 规范来就好。

AI就可以直接生成一个能用的常规界面了，而不需要我人手一点点吭哧吭哧画了。

再以后，我可以把大量界面数据喂给AI, 比如“电商类界面”，并教育AI, 这类需求，这些界面合适；那类需求，那些界面合适……

然后过段时间，我就可以口述给AI：我想要xxx类型的界面，AI就会自动从海量数据库，给我提供几个方案让我选择。而不需要我自己亲手设计了。

Midjourney就已经可以了。

假如我是一个电子产品小白，想买一部手机。

现在，我得需要先研究哪种好，看测评，看使用体验，看品牌，看参数，然后在眼花缭乱的电商平台中找哪家便宜、送货快……

非常麻烦且耗时长！

在此过程中，界面设计师，需要设计一些：目标明确/半明确/模糊的用户怎么分别规划浏览路径……用户需求越复杂，交互设计的成果显得越厉害越专业，然后视觉设计师再根据目标人群的特征，各种尝试界面的风格……

以后这些工作，也许统统都不需要了。

AI若足够智能，它可以越来越像在和一个助理人在交互。

比如和助理说，我想买部手机，助理不可能给你展示一大堆商品图，让你挑；本来一个平台里挑起来就够费劲儿的了，还给你看完淘宝的，再给你看京东的……

助理只会用人类语言，自然地进一步确认你的意图：你想用来干啥，什么价位，希望有什么特殊功能？……

然后综合各平台的价格、送货时间，直接给你提供2-3个选项，并简单说明下区别和优劣势。

你最后只需要从2-3个手机中，挑一个自己喜欢的就好。

当然，不喜欢还可以换。

全程省去了耗时巨大的测评、各品牌挑选、各平台比价……等所有繁琐工作。

AI的智能，将所有现在需要由用户自行承担的复杂工作，直接转移给了系统学习。最后呈现给用户的内容，可能就从若干个产品&上百个界面，直接简化到三五个对话界面。

当然更有可能完全不需要任何界面，直接通过自然语音交互，即可完成所有从挑选到下单支付的一切操作。

那么，曾经的计师，该何去何从？

我开始还以为，未来可以去优化和用户交互的对话模型，探索怎样一层层设置问题，可以帮用户更高效获得想要结果。

但转念一想：不对，AI可以通过一次次交互中，自我学习和迭代——那这部分的优化工作，也不需要设计师了。

以目前的情况看，低阶设计师的简单工作，可以迅速被替代，包括2类：

1.信息搜索类工作

我前两天问ChatGPT：如何提高微信分享卡片的点击率？

这个问题，我们些天前脑暴过，结果ChatGPT给我的答案，几乎囊括了我们所有的脑暴提案维度，甚至还有一条我们没想到的——增加动图形式。

虽然小程序分享卡片，目前不能支持动图。但也提示了我，可以把一些静态图片素材，转换成动图，增加更多内容的曝光率。

但结论让我意识到：

我以为脑暴是在思考，但如果没有新想法的脑暴，就仅仅是简单的信息搜集而已。

而简单的信息搜集，ChatGPT可比人有效率太多了！

1.机械重复类工作

比如：一些低阶视觉设计师的工作，仅仅是用组件搭建常规需求的界面；或者初级视觉设计师的工作，仅仅是给交互稿填个色，调下间距。

这类工作以后的形式可能就是：

一个负责风格制定的设计师，定好产品的设计规范。然后口述提下界面要求，框架没问题后，告诉AI：将页面内容按规范输出终稿——然后一套符合要求的产品终稿直接做好，甚至还带着前端样式代码，同时省去了前端写样式和简单逻辑的工作，且不会出bug~！连UI样式走查的工作都省了~！

设计师工作时间瞬间减少2/3。

那还剩哪些工作，不能被替代呢？

以下是ChatGPT自己的回答，和我的预判几乎完全吻合，非常有自知之明。

哪些设计师工作，ChatGPT不能完全替代？

3.审美。

审美也是人类特有的取向。且人会变，审美的潮流也会变。且不同人的审美，也不同。如何根据不同目标用户、不同场景，投其所好，提炼出合适风格——还是需要人来解决人的。

所以视觉设计师，核心竞争力，还是凭优秀的审美制定设计风格规范。

至于风格规范定好了，如何复用，那AI完成起来，就容易多了。