本文著眼于 AI 時(shí)代的設(shè)計(jì)原則，基于 Figma 團(tuán)隊(duì)的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，探討了四個(gè)關(guān)鍵的設(shè)計(jì)理念，旨在為 AI 領(lǐng)域的產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師和獨(dú)立開(kāi)發(fā)者提供啟發(fā)和指導(dǎo)。

隨著人工智能（AI）的迅速發(fā)展，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的門(mén)檻不斷降低，設(shè)計(jì)逐漸成為區(qū)分產(chǎn)品優(yōu)劣的關(guān)鍵因素。AI 正在從根本上改變?cè)O(shè)計(jì)師的工作方式，它能夠生成代碼、設(shè)計(jì)，甚至是完整的應(yīng)用程序，大大縮短了從概念到成品的時(shí)間。而在這個(gè)全新的 AI 時(shí)代，如何定義“優(yōu)秀設(shè)計(jì)”？又該如何在快速變化的技術(shù)環(huán)境中指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)卓越的設(shè)計(jì)呢？

一、編纂優(yōu)秀設(shè)計(jì)的基本原則

Oscar Dumlao，F(xiàn)igma 產(chǎn)品設(shè)計(jì)師

Oscar Dumlao 認(rèn)為，在 AI 設(shè)計(jì)工具的發(fā)展過(guò)程中，最重要的是教會(huì) AI 一些基本的設(shè)計(jì)原理和原則，為其奠定牢固的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。尤其是當(dāng) AI 生成 UI 初稿時(shí)，必須為其提供清晰的設(shè)計(jì)指導(dǎo)，幫助 AI 理解什么是“好設(shè)計(jì)”。

當(dāng) Figma 團(tuán)隊(duì)首次構(gòu)建 AI 功能，嘗試通過(guò)設(shè)計(jì)系統(tǒng)生成 UI 初稿時(shí)，他們意識(shí)到一個(gè)核心問(wèn)題：如何向 AI 傳授優(yōu)秀設(shè)計(jì)的機(jī)制？Oscar 指出，雖然大型語(yǔ)言模型（LLM）在文本生成任務(wù)（如撰寫(xiě)或編碼）上非常有效，但要讓 AI 理解并生成高質(zhì)量的視覺(jué)作品，尤其是 UI 設(shè)計(jì)，仍需跨越巨大的鴻溝。

他們很快意識(shí)到，無(wú)法簡(jiǎn)單地向 AI 提供一套詳盡的設(shè)計(jì)規(guī)則，因?yàn)椋?/p>

1. 設(shè)計(jì)復(fù)雜性：將“好設(shè)計(jì)”的每一個(gè)細(xì)節(jié)定義為有限的指導(dǎo)方針是不現(xiàn)實(shí)的。
2. 技術(shù)限制：即使可以，AI 模型處理輸入的限制也使得向 AI 提供過(guò)多規(guī)則在技術(shù)上不可行。

因此，團(tuán)隊(duì)選擇簡(jiǎn)化優(yōu)秀設(shè)計(jì)的原則，將其濃縮為一組小而強(qiáng)大的指導(dǎo)方針。這些指導(dǎo)方針足夠具體，能夠?qū)嶋H應(yīng)用在任何 UI 設(shè)計(jì)中，同時(shí)也具備廣泛的適用性。例如：

• 操作位置：始終將主要操作放在屏幕底部。
• 布局規(guī)范：以 8px 的增量進(jìn)行測(cè)量。

這讓我想起了教學(xué)的本質(zhì)：當(dāng)我們必須教別人如何設(shè)計(jì)時(shí)，往往需要將自己的直覺(jué)理解解構(gòu)為一系列明確的原則，這些原則既要清晰具體，又必須在廣泛的情境中適用。

Oscar 強(qiáng)調(diào)，通過(guò)傳達(dá)這些能夠最大化設(shè)計(jì)杠桿的原則，F(xiàn)igma AI 在短短幾周內(nèi)顯著提升了生成設(shè)計(jì)的質(zhì)量。盡管網(wǎng)站和應(yīng)用程序的外觀可以千差萬(wàn)別，但幾乎所有軟件都可以歸結(jié)為幾個(gè)核心布局模式，這些模式為 AI 提供了一個(gè)穩(wěn)固的基礎(chǔ)。AI 在生成標(biāo)準(zhǔn)化方案時(shí)，我們的任務(wù)則是將創(chuàng)意和新意注入其中，因?yàn)閮H憑過(guò)去的數(shù)據(jù)，AI 無(wú)法創(chuàng)造未來(lái)。

要點(diǎn)總結(jié)：

• 簡(jiǎn)化復(fù)雜的設(shè)計(jì)原則，傳授給 AI 一套能夠廣泛適用的設(shè)計(jì)指南。
• AI 的設(shè)計(jì)生成能力只是起點(diǎn)，設(shè)計(jì)師的角色是為這些基礎(chǔ)設(shè)計(jì)注入創(chuàng)新和個(gè)性。

二、收緊從設(shè)計(jì)到代碼的循環(huán)

Jordan Singer，F(xiàn)igma 產(chǎn)品設(shè)計(jì)師

隨著 AI 工具逐漸融入設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)流程，設(shè)計(jì)師和開(kāi)發(fā)者的職能邊界將變得越來(lái)越模糊。Jordan Singer 指出，AI 將推動(dòng)設(shè)計(jì)師和工程師的技能組合不斷演變，以適應(yīng)這一新的范式。

設(shè)計(jì)師將需要掌握更多技術(shù)知識(shí)，了解 AI 工具的功能和局限性，而工程師則需要深入理解設(shè)計(jì)原則，以更好地創(chuàng)建用戶(hù)導(dǎo)向的解決方案。雖然最終的產(chǎn)品輸出可能看起來(lái)相似，但背后的工作流程將變得更加高效和協(xié)作。

Jordan 提到，這種轉(zhuǎn)變類(lèi)似于今天的“設(shè)計(jì)工程師”角色——一種既具備設(shè)計(jì)能力又能編程的全能型人才。他們最初可能只是想讓自己的想法付諸實(shí)現(xiàn)，或者希望 UI 更加美觀，因此學(xué)習(xí)了新的技能并跨越了學(xué)科的界限。

未來(lái)，我們將看到更多這樣的復(fù)合型“產(chǎn)品構(gòu)建者”，他們能夠利用 AI 工具快速實(shí)現(xiàn)愿景，簡(jiǎn)化從設(shè)計(jì)到開(kāi)發(fā)的流程。盡管學(xué)科之間的界限變得模糊，但設(shè)計(jì)師和工程師各自的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域仍然具有不可替代的價(jià)值。設(shè)計(jì)師依然會(huì)專(zhuān)注于打造卓越的用戶(hù)體驗(yàn)，而工程師則會(huì)聚焦于構(gòu)建強(qiáng)大且可擴(kuò)展的系統(tǒng)。AI 可以生成代碼片段或布局建議，但最終的設(shè)計(jì)方向和技術(shù)實(shí)現(xiàn)仍仰賴(lài)于人類(lèi)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

隨著 AI 工具的不斷集成，設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)之間的循環(huán)將更加緊密，合作將變得更加高效。

要點(diǎn)總結(jié)：

• AI 工具將模糊設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的職能邊界，推動(dòng)設(shè)計(jì)師和工程師的技能融合。
• 未來(lái)的“全能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)者”將能夠更好地駕馭 AI 工具，實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)到代碼的快速轉(zhuǎn)化。

三、實(shí)用主義的力量

Marco Cornacchia，F(xiàn)igma 產(chǎn)品設(shè)計(jì)師

Marco Cornacchia 強(qiáng)調(diào)，AI 時(shí)代的優(yōu)秀設(shè)計(jì)，其核心在于務(wù)實(shí)地利用當(dāng)今的技術(shù)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題，提升用戶(hù)的工作效率。與其追逐炒作 AI 的全能性，不如專(zhuān)注于那些能夠切實(shí)幫助用戶(hù)的功能。

Marco 以 AI 輔助搜索為例，展示了 AI 如何通過(guò)簡(jiǎn)單的技術(shù)大幅提高設(shè)計(jì)師的工作效率。設(shè)計(jì)師往往需要花費(fèi)大量時(shí)間在查找設(shè)計(jì)資源、組件或資產(chǎn)上，而 AI 輔助搜索能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的語(yǔ)言描述，幫助設(shè)計(jì)師快速檢索所需內(nèi)容。借助 Visual Search 功能，設(shè)計(jì)師甚至可以通過(guò)上傳截圖，定位團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的相關(guān)設(shè)計(jì)，節(jié)省了大量時(shí)間。

此外，AI 輔助搜索還能夠?yàn)樵O(shè)計(jì)探索注入新的活力。許多有價(jià)值的設(shè)計(jì)工作往往被束之高閣，最終被遺忘。但通過(guò) AI 的強(qiáng)大檢索能力，這些工作可以被重新發(fā)掘，成為靈感源泉，幫助設(shè)計(jì)師快速找到創(chuàng)造性解決方案。

Marco 強(qiáng)調(diào)，應(yīng)該以深思熟慮的方式將 AI 融入現(xiàn)有流程，避免因?yàn)檫^(guò)度追逐“全能 AI 助手”而導(dǎo)致失望。AI 工具應(yīng)從能夠切實(shí)提供價(jià)值的小功能開(kāi)始，例如自動(dòng)圖層重命名或智能搜索，逐步擴(kuò)展其作用。

要點(diǎn)總結(jié)：

• AI 時(shí)代的優(yōu)秀設(shè)計(jì)應(yīng)務(wù)實(shí)且高效，專(zhuān)注于解決實(shí)際問(wèn)題，而非追逐全能 AI 助手的炒作。
• 通過(guò)漸進(jìn)式改進(jìn)，AI 工具可以逐步擴(kuò)展其功能，最終為設(shè)計(jì)師提供切實(shí)的幫助。

四、傾向于共同創(chuàng)造的模式

Natasha Tenggoro，F(xiàn)igma 產(chǎn)品設(shè)計(jì)師

Natasha Tenggoro 提出了“協(xié)同創(chuàng)作”的理念，強(qiáng)調(diào) AI 應(yīng)該與設(shè)計(jì)師一起工作，而非簡(jiǎn)單地自動(dòng)化設(shè)計(jì)過(guò)程。AI 需要足夠了解用戶(hù)的工作背景，智能地預(yù)測(cè)需求，并提供有針對(duì)性的建議。

Natasha 指出，AI 的有效性取決于它對(duì)設(shè)計(jì)師的實(shí)際工作及其上下文的了解。當(dāng)前，AI 通過(guò)提示用戶(hù)提供更多上下文信息來(lái)彌補(bǔ)這一差距，但理想的 AI 應(yīng)該能夠主動(dòng)了解用戶(hù)的目標(biāo)、設(shè)計(jì)系統(tǒng)、以往的工作以及項(xiàng)目背景。

這種協(xié)同工作模式不僅能夠自動(dòng)化設(shè)計(jì)，還能增強(qiáng)設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意過(guò)程。例如，AI 不應(yīng)該從零開(kāi)始生成所有內(nèi)容，而是應(yīng)該在設(shè)計(jì)師工作過(guò)程中提供改進(jìn)建議，類(lèi)似于 GitHub 的 Copilot 為開(kāi)發(fā)者提供代碼提示。這種 AI 工具不應(yīng)替代設(shè)計(jì)師的工作，而是與設(shè)計(jì)師合作，將想法付諸現(xiàn)實(shí)。

Natasha 描繪了一個(gè)未來(lái)場(chǎng)景：在一次 FigJam 規(guī)劃會(huì)議結(jié)束后，AI 能夠自動(dòng)分析會(huì)議記錄，識(shí)別優(yōu)先級(jí)和行動(dòng)項(xiàng)目，并智能地建議生成路線(xiàn)圖或總結(jié)演示文稿。AI 不僅能根據(jù)模板生成內(nèi)容，還能結(jié)合團(tuán)隊(duì)的實(shí)際工作風(fēng)格和視覺(jué)語(yǔ)言，提供真正有價(jià)值的輸出。

要點(diǎn)總結(jié)：

• AI 工具應(yīng)與設(shè)計(jì)師協(xié)同工作，理解其工作背景，提供有針對(duì)性的設(shè)計(jì)建議。
• 理想的 AI 應(yīng)該能夠主動(dòng)預(yù)測(cè)用戶(hù)需求，幫助設(shè)計(jì)師更高效地實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意。

五、小結(jié)

AI 時(shí)代的優(yōu)秀設(shè)計(jì)不僅僅是追求技術(shù)的自動(dòng)化，而是將設(shè)計(jì)核心價(jià)值與 AI 技術(shù)相結(jié)合。通過(guò)簡(jiǎn)化復(fù)雜的設(shè)計(jì)原則，優(yōu)化設(shè)計(jì)到代碼的轉(zhuǎn)化流程，務(wù)實(shí)地解決實(shí)際問(wèn)題，并朝著“協(xié)同創(chuàng)作”的方向發(fā)展，AI 工具能夠真正釋放設(shè)計(jì)師的潛力。

在這個(gè)過(guò)程中，設(shè)計(jì)師的角色不僅沒(méi)有被 AI 取代，反而變得更加重要，因?yàn)樗麄兪冀K是創(chuàng)意的源泉，是將技術(shù)轉(zhuǎn)化為用戶(hù)體驗(yàn)的關(guān)鍵人物。