（来源：机器之心）

生成式 AI 正在压缩产品设计从想法到实现的时间。页面、原型甚至可运行产品都能更快完成，但设计工作的难点并没有随之消失，而是逐渐转向判断什么值得做、如何把模型能力组织成完整产品，以及怎样通过真实使用验证结果。随着执行成本下降，设计师的工作重心也开始从方案制作转向产品判断、系统设计和结果负责，产品、设计与工程之间原有的职责边界也在重新调整。

目录

01. AI 已经能够生成设计，为什么还不能直接替代设计师？设计师有哪些焦虑？哪些模型能力值得产品化？...

02.设计师、产品负责人和工程师如何重新分工？不同功能如何面向不同用户发布？...

03.AI 生成的设计怎样接受判断和验证？

成熟产品和探索性产品应如何分别验证？...

AI 已经能够生成设计，为什么还不能直接替代设计师？

1、OpenAI 产品设计负责人 Ian Silber 近期接受采访，结合 ChatGPT 和 Codex 的产品实践，讨论 AI 加快方案生成与实现后，产品中的判断与协作如何变化。

① Silber 目前担任 OpenAI 产品设计负责人，领导产品设计工作，并参与 ChatGPT、Codex 等产品的体验方向；加入 OpenAI 前，他曾负责 Instagram 的 Reels 等产品设计，后参与 Artifact。

2、Silber 认为，AI 已经成为人人可用的产品设计工具，但执行能力增强并不意味着它能独立完成产品判断。伴随AI对产品页面和原型制作的加速，设计师的工作重心开始从方案制作转向问题定义、方向判断和结果验证。

① 当AI能够完成大部分纯执行性任务，设计师对用户特征和需求应当更加重视，并考虑产品对视觉、信息层级、排版和交互体验中的取舍，以及语音、Agent 等缺少成熟范式的新交互，并判断哪些技术能力值得转化为产品。

② Silber 以支持多点触控的 iPhone、充分利用移动设备的 Instagram，以及改变沟通方式的 Snapchat 为例。这些产品出现时缺少可以直接模仿的既有范式，设计者需要从技术能力和用户需求出发建立新的交互方式。

3、Silber 将快速变化的模型能力视为产品设计的一部分。设计师需要持续测试模型当前能够完成的任务和失效边界，再判断一项需求应通过模型行为、上下文还是界面流程解决。Codex、语音模式和计算机使用能力的变化说明，过去不可行的交互可能随着模型升级变得可用，因此产品方案也需要随能力变化持续调整。

① 以 ChatGPT 的新用户引导为例，团队会考虑让模型结合上下文识别需求，减少传统的产品介绍步骤。设计范围因此延伸到模型行为、系统提示和界面流程。

4、当把想法快速做成软件逐渐成为普遍能力，设计的价值会更多体现在产品能否形成差异。Silber认为，模型可以降低实现门槛，但产品仍需要准确理解用户和未满足需求，并把新的技术能力组织成用户愿意理解和使用的体验。设计师因此承担着将技术能力转化为具体产品的工作。

① 在 OpenAI，设计师会从早期研究能力出发，考虑它可以解决什么用户问题、应以什么产品形态呈现，以及如何进入现有体验。当设计师开始更早参与这一产品化过程，原有的职责分配也随之受到影响。

物理 AI 开发门槛能否借助通用工具彻底消解？

1、Silber 认为，产品、设计和工程的边界一直存在重叠，AI 会进一步扩大这种重叠。但大型团队仍需要不同的人分别承担方向协调、资源组织、设计和工程可靠性等职责；初创团队可以更多依靠能够跨越多个环节的通才...

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