轉換世代

記得約莫二十年前在復興讀書的時候,學校裡使用的工具是鴨嘴筆、平塗筆,我們在梅花盤上用廣告顏料調顏色,我們計較畫在西卡紙上的每一條墨線是否均勻,平塗的是否漂亮,翻著色票找色彩,設計一張海報所需的文字要到打字行照相打字,有趣的是,等到畢業當完兵後,上述所有的事情都已經被電腦取代。時代的翻轉來的既冷漠又殘酷,跟不上就只能被淘汰。

大學畢業後,為自己的工作設了兩組關鍵字,其中一個是網路,因為當時覺得網路會是有生之年最偉大的發明,它會影響未來世界運作的方式。網路也一如當時的想法發展非常的迅速,甚至已經從桌面網路蛻變到行動網路,進行了一次華麗的翻身,這次翻轉的過程沒有產生任何的不適,因為網路沒有在本質上做改變,只是應用在更多的設備。

在思考及探索下一波網路的形式時,誰是行動網路的接班人?最初以為是物聯網,也就是物物相連的世界,會有更多的設備加入到網路的大家庭中,如果這個假設成立,HTML 會是串連這些設備的最大公約數,對此發展我一直保持著樂觀。

直到去年發生了兩件事,讓人重新反思上述的假設,一件是 AlphaGo 打敗李世乭,另一件是去年天貓的雙十一購物節,產生了 1.7 億個 banner。這兩件看起來南轅北次的事情中有個共同點,那就是 AI 人工智慧。

被一台機器給玩了

首先是 AlphaGo!這不只是一場圍棋大戰,與過去的人工智慧最大的差別在於早期的人工智慧需要先建立資料庫,電腦在資料庫裡尋找答案,差別只要於尋找的速度以及資料庫的廣度。但 AlphaGo 則否,他可以向人腦一樣自發性地學習,也就是說 AlphaGo 的上限將不只局限在人類餵食的資料,他可以透過行為的分析產生新的數據,建立新的行為,給你一種有別於經驗法則下的答案。這也是為什麼柯潔最後會輸到沒脾氣,因為他發現自己被玩了,而對方是一台機器。

AI 的冷酷、精準與商業需求極為合拍

其次是天貓的雙十一購物節,這次購物節所需的 banners 約 1.7 億個 banners 是透過人工智慧的方式產生。過去我們會認為設計是一個感性的產業,會是生冷且極端理性的電腦很難跨越的坎,事實也的確如此,例如:電腦無法感受什麼是愛情?什麼是美?但到了商業的環境中,結合人工智慧餵食的數據產生的 banners 會比人類設計師設計的 banners 更加冷酷而準確,而這與商業需求意外地契合。

舉個例子來說,某美麗花百貨要規劃一場週年慶,需要一些 banners 或平面廣告,人類設計師的行為模式會先和活動的企劃討論設計的方向,然後根據自身的感受及了解,提出一個設計方案,這中間充滿很多感性的變數。像是文字的感性,文字轉換畫面的感性,電腦轉印刷的感性,經驗認知的感性,團隊氣氛的感性,喜好的感性…

但對人工智慧的電腦來說,與它交流的不是人,而是數據。也就是說當一台人工智慧的電腦要提一個設計時,它會去分析數據!有多少人?來自何方?人潮的峰值在哪?谷底在哪?性別為何?年齡為何?學經歷為何?對產品的偏好為何?相似的推薦為何?由大而小,由外而內,由大群眾逐步聚焦的小分眾。人工智慧的電腦可以透過這些詳細的數據分析,短時間內產生多種精準的結果。有句設計圈的老話:『老闆不在意東西美不美,他只在意東西賣出去了沒』。而這正是人工智慧數據分析下的長處。就更別說要在短短一兩週的時間內,產生 1.7 億個 banners 需要多少設計師,而這些設計師又會產生多少感性的變數?

不夠獨特就只能被迫轉變

最後,未來有百分之八十的設計會被這樣的改變所取代,只會有百分之二十左右的設計師佔據一些極端純粹的感受而生存下來,像是某種精神或情懷包裝成新的體驗或視覺,像是喚醒某些世代的回憶,或對這些集體的回憶有著獨特詮釋力的人,像是擅長感情交流或是把故事說精彩的人,將一些抽象事物用全新的方法表現出來將會是電腦較難跨越的天險,也是人類感性的最後堡壘。

這也是世代轉換,正如二十年前鴨嘴筆轉換到電腦一樣。

ossian

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每個人的生命都有一些重要的東西,對我而言,網路、單車、相機和畫畫持續在人生中的某些時刻扮演著重要的角色。雖然不明白老天爺是否要透過這些東西的集合告訴我什麼。但我努力地去串連這些看似無關的事物,試著藉此為生活塗上一些屬於個人的顏色與記號。在自我追尋的同時,也期待能夠豐富這個世界。

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