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从界面到智能基底：设计师的主权之战 {#4e40 .graf .graf—h3 .graf—leading .graf—title name=“4e40”}
这是一篇围绕”AI 时代设计职业将如何重排”的长文，原文出自 Suff Syed 的四篇文章：Designers should look to Demis Hassabis. Not Jony Ive.、Designers Have to Move from the Surface to the Substrate、The Design Leaders Are Lying to You、How Future Designers Will Win in the Age of AI。作者以 Jony Ive 象征”界面与工业设计统治的三十年”，以 Demis Hassabis 象征”智能基底层设计的新时代”，主张设计师必须从”推像素”下沉到”塑造模型行为与规则”，否则将被新的 AI 原生工作流绕开。
一、从乔纳森·伊夫到 AI：一个时代的结束 {#718e .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“718e”}
在乔纳森·伊夫之前的世界是米色的。
不是比喻意义上的。是真的米色。20 世纪 90 年代的电脑只有一种颜色：文件柜和政府办公室那种苍白的机关米黄色。它们像家用电器一样蹲在桌子底下。嗡嗡作响、发烫、带着敌意。粗粗的电缆像蛇一样盘踞在地板上。风扇呼呼作响。显示器在病态的阴极射线光芒中闪烁。界面是命令行：黑底绿字，晦涩的代码字符串，要求你先精通它们，才能使用。
设计不仅仅是缺席，而是被刻意排除在外。这些机器是工程师为其他工程师造的，它们的审美语言纯粹是功能性的：米色的盒子、锋利的棱角、每一处都能看见的螺丝。如果你想使用电脑，就得接受它的丑陋，把那当成进入门槛的代价。
然后，1998 年，在库比蒂诺的一个舞台上，一切都变了。
一位说话温和、嗓音极具安抚感的英国设计师走进聚光灯下，展示了一台看上去本不该存在的机器。在摄影棚灯光下，iMac 像一只水母般闪闪发光。半透明、充满玩味、色彩鲜艳得近乎不可思议。邦迪蓝。它有曲线。它有提手。它看起来像是从未来被拽到当下，作为礼物送给人们。
它不只是一台电脑。它是一份邀请。
有史以来第一次，一台机器在说：欢迎你来。它甚至会对你说”hello”。你不再需要懂 DOS 命令或 IRQ 设置。你不必再为自己想要一件美的东西而道歉。iMac 让科技变得充满快乐感，同时也赋予了数以百万计的人一种许可：可以在乎事物长什么样、摸上去什么感觉、如何融入自己的生活。
那个时刻标志着乔纳森·伊夫统治时代的开始。一个长达三十年的时代，重新定义了”设计科技”意味着什么。
和他的团队一起，伊夫用铝和玻璃雕刻出一件件设备，仿佛每一件都将被送进博物馆。每一道曲线都经过近乎执念的推敲。每一个转角的圆角半径都完美无缺。受迪特·拉姆斯和博朗的极简主义哲学启发，伊夫把造型提升到了诗的层次。MacBook 机盖扣合的一声轻响。iPhone 倒角的边缘。Apple Watch 那种恰到好处的重量感。这些不仅仅是设计决策，而是在宣告科技可以成为什么。
而世界听见了。
在伊夫之前，大多数人从未想过”设计”这回事；在伊夫之后，人们却再也停不下对它的思考。他的作品抬高了全球审美的基准线。消费者开始期待自己接触到的一切都具备匠心：包装的和谐、安装的优雅、那些让事物恰到好处的隐形细节。不仅是硬件，软件也是如此。当伊夫把苹果从斯科特·福斯特尔那种拟物化的丰饶风格，转向 iOS 7 扁平化设计的克制简洁时，他做的并不只是更新界面。他在教这个世界一种新的视觉语言。
设计师从小众的手艺人，变成了文化偶像。苹果不再只是一个公司，而是设计臻于完美的象征。在整整三十年里，这就是”设计科技”一词所指的巅峰。伊夫的时代为我们带来了现代世界的形式语言：干净、极简、精确得令人心颤。
但那个世界，现在正从我们脚下悄然消解。
一股新的力量正在崛起。它不在乎曲线或倒角，不在乎半透明外壳或完美的圆角。它根本就不栖居在表面之上。它在这些表面之下看不见的层里嗡鸣运转，重写着”科技是什么”以及”谁有资格塑造科技”的规则。
设计的未来仍将被塑造 --- --- 只不过塑造它的，不再是乔纳森·伊夫这样的设计师。
一种全新的画布 {#9a1b .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“9a1b”}
登场的是人工智能。
不是把它视为一个需要被重新设计的新界面，而是把它视为一种力量，它将彻底抹去”界面”这一概念本身。
撕掉那些炒作周期、投机泡沫、风投们关于”Agent 将改变世界”的激动宣言，剩下的依然惊人：AI 正在对”思考”做的事，正如当年伊夫对”观看”做的那样。它从根本上重构了人类与电脑交互的方式。不是通过更好的像素或更聪明的布局，而是通过让界面本身消融。
很快，每一个数字表面之下都会有一个大型语言模型在低声运转。你的手机。你车上的中控屏。你孩子做作业时的辅助工具。看不见的智能体将在你生活的后台运行，调度你的日程、起草你的邮件，在从未征求你同意的情况下替你做出小决定。我们正在快速且不可逆转地，从一个由像素和布局定义的世界，跃迁到一个由权重、提示词、上下文和策略所定义的世界。
这不是小小的演进。这是一场”相变”（phase change）。
在这个新范式中，按钮的摆放变得没那么重要了。动画的优雅程度也没那么重要了。这些元素并非不重要，但重心所在之处已经不在它们那里。真正的设计工作正在发生在大多数设计师从未见过的那些层级里：
- [在人类与机器的对话之间。]{#1871}
- [在规范 AI 系统如何行动的那些规则之中。]{#ec46}
- [在用户意图与模型隐藏推理之间的对齐关系里。]{#1424}
这些，才是新的体验材料。如果设计师学不会去塑造它们，就会有别人来做。
那些只专注于表面的设计师，已经开始被边缘化。重心已经在一夜之间转移。明天的领军者，不仅要塑造产品”看起来如何”，还要塑造”智能本身如何行为”。
而如果你不理解智能是如何运作的，你就无法对它产生影响。
如果你没有深扎进模型这一层，你就无法塑造这场转变。如果你不会说”上下文窗口、检索系统和策略边界”的语言，你就无法发声。
乔纳森·伊夫式设计领袖的谱系，到这里就终结了。
下一代设计领导者的原型，不会再从库比蒂诺的工业设计工作室里出现。它会来自一个完全不同的世界 --- --- 一个大多数设计师从未踏足、而且对他们是否踏足其实并不在意的世界。
一种新型设计领袖的诞生 {#02d6 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“02d6”}
德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）的故事开端，并不是从产品发布会或设计工作室开始，而是从”玩耍”开始的。
在北伦敦长大的哈萨比斯，是那种会让大人们低声议论的神童。四岁时，他学会了下棋。八岁时，他就能在当地俱乐部击败成年人。十三岁时，他在同龄人世界排名第二，是一位蓄势待发的准特级大师，能够像看到夜空中星座渐次浮现那样，在棋盘上看见正在形成的棋型与格局。
但国际象棋只是开始。哈萨比斯真正想要的，是创造世界，而不仅仅是掌控世界。
十七岁时，当大多数青少年还在为大学申请发愁的时候，哈萨比斯已经成为《主题公园》（Theme Park）的首席 AI 程序员 --- --- 这是一款由 Bullfrog Productions 发行的热门模拟游戏。这款游戏不仅仅是盖过山车，更是在设计”行为”：虚拟游客如何在空间中移动，什么会让他们开心或沮丧，各种系统如何交织互动，进而产生涌现的复杂性。对任何受过设计训练的人来说，这都会感觉很熟悉。哈萨比斯写下的，不只是代码，而是在设计交互。
二十多岁时，他共同创立了 Elixir Studios，开发出了《共和国：革命》（Republic: The Revolution）和《邪恶天才》（Evil Genius）。这些游戏融合了叙事、策略与自适应 AI。它们不是那种你只通关一次的静态作品，而是会根据玩家选择不断演化的生命系统，而其背后驱动的行为算法，都是哈萨比斯亲自设计的。
然后，在他游戏事业的巅峰时期，他做了一件几乎没人会做的事：他离开了。
哈萨比斯想要理解的是更深一层的东西。不只是如何”模拟”智能，而是智能究竟是什么。大脑是如何创造记忆的？想象是如何运作的？神经元如何编码那些模式，使我们能够识别一张脸，谱写一首交响曲，或者在从未见过的游戏中预测对手的下一步？
于是他回到校园。先是剑桥，再到伦敦大学学院，学习神经科学和认知科学。他发表了关于记忆和想象的论文（Patients with hippocampal amnesia cannot imagine new experiences），直到今天仍被频频引用。他并不是在玩票，而是在打地基 --- --- 将三个彼此少有对话的领域熔合在一起：游戏、系统思维，以及心智结构本身。
2010 年，他创立了 DeepMind，并设定了一个大胆到近乎荒诞的使命：打造通用人工智能。
不是聊天机器人。不是推荐引擎。而是真正的智能 --- --- 那种能够学习、推理和创造，而无需程序员为其写死规则的智能。
智能时代的 iPhone 时刻 {#5c3d .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“5c3d”}
2016 年3月，韩国首尔。
一场将改变一切的对局即将开始。
棋盘的一侧坐着李世石，他是历史上最伟大的围棋棋手之一。十八个世界冠军头衔。一个把自己的一生都奉献给一项已有 2500 年历史的游戏的人 --- --- 一项复杂到其可能的棋盘局面数量超过可观测宇宙中原子数量的游戏。
棋盘的另一侧，坐着一台机器。
AlphaGo、DeepMind 的创造。它先以数百万盘历史棋谱为基础训练，然后通过与自己对弈无数次不断精进，演化出人类前所未见的策略。
大多数专家原本认为，这一刻至少要再过十年才会到来。围棋本该不同于国际象棋。它太依赖直觉，太依赖模式识别和”感觉”。计算机擅长的是蛮力计算，而围棋需要的是别的东西 --- --- 某种”人类的东西”。
比赛开始。
第一局：AlphaGo 获胜。李世石看起来依旧平静，但显然很意外。
第二局：AlphaGo 再次获胜。此时李世石开始显得不安。
然后，第 37 手来了。
在第二局的中盘阶段，AlphaGo 落下了一手如此反常、如此陌生的棋，以至于解说员一时沉默无语。它违背了常规的棋理，看上去像是一个错误 --- --- 像是新手才会下出的那种棋。
李世石凝视着棋盘。然后他站起身，离开了对局室。
他并没有摔门而出，也没有发怒。他是需要去思考。因为那一步 --- --- 那看起来是错的一手 --- --- 开始显得无比高明。那是一手要在十五手之后才显露出天才之处的棋，一次如此富有创造性、如此怪异的选择，在 2500 年的人类对弈史中从未被任何棋手考虑过。
当李世石回到棋盘前，他继续对弈，但某些东西已经改变了。比赛继续进行，AlphaGo 以压倒性优势取胜。
后来李世石说：“我原本以为 AlphaGo 是基于概率计算的，只不过是一台机器而已。但看到那一手棋之后，我改变了想法。AlphaGo 一定是有创造力的。”
就是那个时刻。智能时代的 iPhone 发布会时刻。不是一次产品的亮相，而是一场启示：机器如今不仅能展现逻辑，也能展现直觉；不仅能进行计算，也能体现创造力。
世界在注视。世界也明白了：某种根本性的东西变了。
从虚拟走向现实影响 {#15f2 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“15f2”}
但对哈萨比斯来说，这从来都不是为了赢得比赛。这是为了证明智能是可以被设计的。不是靠硬编码，而是通过学习。
2020 年，DeepMind 将目光转向生物学中最深奥的谜题之一：蛋白质折叠。你体内的每一种蛋白质，都是一条氨基酸链，它会折叠成特定的三维形状，而这种形状决定了一切：酶如何催化反应，抗体如何识别入侵者，疾病如何扎根。五十年来，科学家一直在试图预测这些形状。这个问题难到研究者们每两年举办一次竞赛（CASP），只是为了衡量那一点点渐进式的进步。
DeepMind 的 AlphaFold 并没有带来渐进式的进步。
它把这个问题解决了。
在 2020 年的 CASP 竞赛中，AlphaFold 以一种令科学界震惊的准确度预测蛋白质结构。那些原本需要数年实验才能解析的结构，如今在数小时内就能算出来。这一突破的影响深远，以至于它被称为 21 世纪最重要的科学成就之一。
2024 年，德米斯·哈萨比斯和他的团队获得了诺贝尔化学奖。
不是因为设计了一款产品。不是因为做出了更好的界面。
而是因为设计出了一种全新的心智。
这就是未来的设计领导力。不再是那个把手机曲线打磨到极致、或把图标渐变调到完美的人，而是那个塑造智能本身行为方式的人。毕竟，我们正步入”智能时代”。而它需要一种全新的设计领袖 --- --- 一个理解系统、理解行为、理解思维底层基质的人。
从传统意义上说，哈萨比斯不是一名设计师。但他做到了历代最伟大的设计师所做到的事：他改变了我们看待世界的方式，改变了我们对”何为可能”的信念。
而他做到这一切，是因为他走进了比”表面”更深的地方，比”像素”更深的地方，走进了智能本身那无形的架构之中。 ::: ::: :::
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二、从”表面设计”到”模型底座”：设计师必须下沉到 AI 的基质层 {#9bce .graf .graf—h3 .graf—leading name=“9bce”}
当界面会思考时 {#8cf7 .graf .graf—h3 .graf-after—h3 name=“8cf7”}
在计算机发展史的大部分时间里，设计师一直是可见世界的作者。他们塑造了我们点击的屏幕、认得出的图标，以及那些被我们不断重复直至变成第二天性的交互模式。从 Xerox PARC 到 Apple 的《人机界面指南》，几乎所有值得被设计的界面都已经被设计过了。交互的隐喻 --- --- 桌面、文件夹、窗口、菜单、点按、滑动 --- --- 如今已经成型，被无穷无尽地迭代，却很少被真正重新发明。
但我们正在进入一片新边疆。历史上第一次，界面本身会思考。而当它开始思考，规则就变了。
当下最深刻的设计问题根本不在屏幕上。它们存在于屏幕之下看不见的基底里：模型如何行为、如何推理，以及它们的决策如何被约束或被释放。
这一层，曾经属于研究人员和工程师的领域，如今却成了设计未来必须被书写之处。今天真正被塑造的东西，不再是像素和版式，而是策略（policies）、训练数据、权重、提示词、工具使用模式和记忆架构。这些才是真正的”智能设计材料”。
如果设计师不深入这一层，就会有别人来做。而如果那个人只是追求准确率的研究者，或者只追求利润的公司，那么人类体验将被在没有我们的情况下定夺。设计师会被推向边缘，被贬为只负责美化那些自己从未参与塑造的系统（表层）输出的人。而这将是件真正糟糕的事。
这一幕已经在发生了，而且颇为尴尬。
如今大多数所谓的”AI 产品”根本称不上是被真正”设计”过。它们只是把旧的交互隐喻匆匆裹上一层聊天机器人的外衣。打开 ChatGPT。打开 Claude。打开 Gemini、Perplexity、Copilot。把它们并排放在一起，然后试着把它们区分开来。
你做不到。因为这些界面试图同时为许多人做许多不同的事。随着 ChatGPT 中 Apps 的加入，这一点更加明显。技术发展的速度快得让任何人都不可能完全跟上，这也正是我们最终走到当下状况的原因。
一个空白的文本框。一个闪烁的光标。上方飘着几条提示词，就像占位文案。也许侧边还有一个聊天记录栏。在色彩方案或字体上有些许差异，但没有任何新的范式。这就仿佛有人把 1985 年的命令行拿来，磨平了棱角，加了语法高亮，然后就宣布胜利。再配上一句懒惰的文案，把负担丢回给用户：“随便问我什么…”
这些不是什么交互范式的突破。它们只是占位符。
而原因则相当致命：大多数设计师还不知道如何为”智能”进行设计。他们把模型当作黑箱，一种被召唤时才开口说话、却晦涩难解又不可触碰的神谕。所以他们只能做自己熟悉的事：用熟悉的模式把它包起来，换一款好看的字体，把圆角做圆一点，加个暗黑模式，再加一点小动效。
但那些真正塑造体验的参数，那些决定一个 AI 是让人感觉有帮助还是令人沮丧、是与人对齐还是显得疏离的东西，全都活在黑箱内部：
上下文窗口：它拥有多大的记忆？是一次对话之后就把你忘掉，还是能在几个月间持续记住你？
系统提示词：有哪些看不见的指令在塑造它的”人格”、边界以及拒绝条件？
检索链路：它在什么时候会去搜索信息？它信任哪些信息源？
工具编排：它能否替你采取行动？它如何决定什么时候应当交给真人处理？
策略边界：它不会做什么？又是为什么？
这些才是真正塑造行为的东西，是体验设计中全新的”像素”。而设计师几乎完全缺席在这些讨论中。我们所做的一切，只是在为一个我们既不了解也无法掌控的系统，整理它边缘的毛边。
最大的讽刺在于，这个时刻其实蕴藏着前所未有的创造潜力。当界面本身会思考时，完全新型的体验就变得可能。那些我们甚至还没能力想象的体验，只因为我们仍被困在过去的隐喻里。
不妨问问自己：如果文字处理软件是今天在我们已知的 AI 前提下重新发明出来的，它会长得像内嵌了 Copilot 的 Microsoft Word，或者侧边挂着 Gemini 的 Google Docs 吗？
当然不会。
然而我们正在做的就是这件事。我们给一个现代的大脑披上一套20世纪80年代桌面UI的外衣，然后把它叫作”创新”。
这不是设计，而是在玩角色扮演。
而如果那些只顾打磨表面的设计师不再往深处走，如果我们学不会去塑造智能本身的基底，我们不仅会变得无关紧要 --- --- 我们会被取代。
范式的反转 {#c788 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“c788”}
随着智能下潜到界面之下，一件奇怪的事情正在发生。
设计的基石 --- --- 那些我们数十年来对软件如何运作、由谁掌控所抱持的假设 --- --- 正在开始反转。
不是演进。不是迭代。而是反转。
在静态界面的时代，设计师几乎塑造了用户体验的全部。版式。层级。流程。微交互。大约 85% 的所见与所触，都是设计师有意选择的直接产物。
但随着 AI 系统接管越来越多的决策，这种平衡正以惊人的速度塌陷。很快，设计师也许只能掌控不到 5% 的体验，而剩下 95% 则由模型的行为所支配：它的推理、它的策略、它隐藏的权重、它在毫秒之间做出的那些从不征求你同意的选择。
我们眼前发生的，并不是渐进性的改变。这是一场相位反转。那种让所有规则都翻转为其反面、让旧世界的领导者变成新世界绊脚石的转变。
这种情况正在五条战线上同时上演。每一种反转单独看都足以让人迷失方向，而合在一起，它们则意味着支撑设计师整个职业生涯的那套范式正在整体崩塌。
1.可供性反转：从”导航”走向”协商”
旧世界：界面是确定性的。硅谷的某个设计师决定了你屏幕上所有东西的摆放位置，而你在他们的决策中穿梭。这里滑动，那里点按，顺着他们铺好的面包屑路径走。地图是固定的。
新世界：你不再”导航”。你在”协商”。你描述自己想要什么，设定边界，表达价值观。模型进行解读、推理并采取行动。界面不再是一张地图，而是一场对话。
转变所在：设计不再是关于排布按钮或优化导航树，而是关于塑造人与机器之间的”意图对话”。决定何时需要澄清、何时需要质疑、何时需要服从。
问题所在：设计师几乎完全缺席于这项工作。恰恰是在意义被构建、用户意图与机器推理相遇的空间里，设计师的影响力最低。
2.作者身份反转：从”创作”到”生成”
旧世界：软件产出的结果是可预期的。你知道到底是谁做了这份 PowerPoint，或者至少是你信任的人做的。作品是静态的，作者是清晰的。
新世界：智能体在幕后生成结果。它们起草邮件、汇总报告、在系统之间协同决策。你看到的东西并不是你或其他谁亲手做的，而是模型代表你拼装出来的 --- --- 源自你没有选择的来源，采用你并未编写的逻辑。
转变所在：设计过去聚焦在”创作时刻”。空白画布，“新建文档”按钮。现在，它必须聚焦在”生成时刻”：当你面对一个并非自己创作的结果时，你如何审阅、批准或推翻它？
问题所在：当结果是由模型动态生成时，设计师的角色就变得不明确了。当系统本身是主要作者时，你到底是在为谁的愿景进行设计？
3.失效模式反转：从”可见”到”不可见”
旧世界：界面的失败是响亮且可见的。按钮失灵了。表单提交不了。页面崩溃了。错误显而易见，修复路径也一清二楚。
新世界：AI 的失败是安静而概率性的。一条听起来权威十足却纯属幻觉的”事实”。训练数据中潜藏的偏见，以细微方式冒头。埋在一串自治 API 调用链条第三步里的隐私泄漏。
转变所在：失败不再是你可以复现并打补丁修掉的确定性 bug，而是从模型行为中涌现出来的随机风险。在造成伤害之前，它们不可见。
问题所在：大多数设计团队仍然在为表层摩擦做优化（加载状态、按钮摆放），而对更深层的系统性风险------偏见、幻觉、错位等等------则几乎未加触及。我们在给栏杆抛光，而船体可能已经有裂缝了。可我们不会知道，因为我们根本没有用设计师的方式去思考它。
4.价值观反转：从”愉悦”到”对齐”
旧世界：设计的”北极星”是愉悦。我们问的是：“它美吗？直观吗？能否激发喜悦？“成功意味着用户热爱这段体验。
新世界：一个更难的问题浮现出来：“它是否是对齐的？“对齐于谁的目标？谁的伦理？哪一套法律？哪一种文化规范？成功意味着系统的行为与人类价值观保持一致。但具体是哪一类人、哪一种价值观？是 Altman 所相信的，还是 Musk 在 X 上发的那些？当然都算。
转变所在：过去，设计师是在工程师构建的系统中守护”人类之声”的角色。他们把杂乱的人类需求翻译成优雅的交互。但在一个由模型驱动的世界里，这些价值被编码在训练数据、系统提示词和策略层之中------而设计师极少出现在这些领地里。
问题所在：只有愉悦而没有对齐，不只是”不够好”------而是危险的。一套令人愉悦的界面，可能遮蔽的是一个完全在为错误目标优化的系统。更糟的是，这些系统还能制造出一种生产力的幻象：“用上 AI。做得更多。产出更多。不然就被甩下。”
5.创造力反转：从”普适”到”专属”
旧世界：设计的创造力体现在”构图”上。将像素编排成和谐的画面，打造任何人都能理解的流程。设计师的手艺让体验对所有人都更易用。Canva、Squarespace 等产品为典型知识工作者民主化了”好设计”。
新世界：创造力来自模型行为。一条调校到位的提示词，能解锁近乎魔法般的回应------比如一款全新的药物或分子结构。一条设计精良的检索链，能把平平无奇的聊天机器人变成出色的协作者。但这种力量，只属于少数”熟练者”。
转变所在：媒介不再是屏幕。媒介是模型本身。而只有那些精通其语言（提示工程、上下文调优、策略设计）的人，才能释放出远超普通 AI 使用者的创造潜能。
问题所在：一小撮技术精英，可以从这些系统中榨出奇迹。普通用户呢？他们磕磕绊绊，频频失手，然后放弃。用每月 20 美元订阅制造出一堆 AI 垃圾，填满整个互联网。如果设计师不进入这一层，就等于把创造力的未来拱手让给工程师和研究者。这大概也是为什么所有”vibe coded”的应用看起来都一模一样。
新的算术规则 {#5f21 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“5f21”}
在这个新世界里，模型在用户输入提示词、点击提交之前，就已经在为每个用户做出特定的选择。数以百万计的决策协议组合，如今影响着每一次人机交互。可怜的设计师每天能掌控的事情所剩无几。最终，这个数字会变成零。
Anthropic 上个月推出了一个令人难以置信的实验，向你展示的是会自己构建自己的软件。他们正在切掉中间人。不仅是设计师，还有工程师，以及每一个会对软件创造产生影响的角色。
所以我们必须问自己一个问题：在一个软件可以自我召唤、自我生成的世界里，设计师的角色将变成什么样？
每一次技术变革都会创造新的角色、新的工作，并提升某种手艺。
当我们看向这些例子时，需要明白一件随着我们加速驶向未来而变得愈发确定的事情：我们今天作为设计师所扮演的角色，未来可能不再相同，或者更糟，可能根本不复存在。
设计师的消失点 {#5156 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“5156”}
如果这些反转持续下去而没人加以挑战------而眼下确实如此------那么每一个还在打磨表面的设计师，实际上都在走向一场死亡行军。
你已经能感觉到了，不是吗？
那些曾经界定你价值的仪式------像素级严谨的高保真稿、动效规范、设计系统文档、那些配得上你耀眼设计头衔与角色的工艺产物------正慢慢变得空洞。像是在搬动甲板上的椅子。像是在涨潮时建沙堡。我们把这种工作叫作”忙碌活儿”------让你忙着的时候，智能正在接管数字世界，而模型正在变得更聪明。
今天，有很多设计师可以就 AI 进行”聪明的对话”。他们追踪讨论风向，玩 Midjourney，讨论 ChatGPT 的界面是不是太冷冰冰、Claude 的语气是不是更有人味。他们在作品集中撒上一点 AI 功能，然后说自己在”为智能进行设计”。
但如果撕掉这些表演，问一个更尖锐的问题：
到底有多少设计师，身处那个真正”塑造模型本身”的房间里？
答案接近于零，少到几乎可以忽略不计。
这个时代最深刻的技术成果------那个将调解数十亿人类互动、做出关于健康、金融和正义的决策的基底------正在被”无设计师参与”地设计出来。
而我所说的”没有设计师参与”，并不是指缺少我们的审美意见，而是指：在那些真正重要的讨论中，根本没有我们的声音。
新的”像素”是隐形的 {#0fe8 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“0fe8”}
当苹果打造 Apple II、初代 iMac、iPhone、Vision Pro 时，桌边总是坐着一位设计师，在做至关重要的决策：
- [相机模块凸起的表面质感。]{#af79}
- [蓝宝石玻璃的折射精度。]{#5977}
- [“灵动岛”动效那细腻的编排。]{#a582}
- [让设备握在手里感觉”刚刚好”的重量分布。]{#f772}
每一个像素、每一次交互、每一条流程、每一道物理曲线，都经过了受过”形式与意义”训练的人类眼睛的打磨。设计师在创造的那一刻就身处其中。
设计师为人们/用户想象了一个世界，并以最能代表这个世界的方式将其设计出来。
但前沿阵地在一夜之间转移了。
如今真正重要的设计决策，并不活在设计产物里，而是深埋在模型栈内部------在那些大多数设计师甚至连描述它们的词汇都没有，更别说拥有足够话语权去影响的领域里。
让我具体说明。以下，就是当下体验设计的新材料：
1.训练数据的策展
每一个模型，都是由它所学习的数据塑形的。哪些被纳入？哪些被排除？哪些来源被赋予更高权重？
这些选择会把某种世界观硬写进系统中。如果训练数据中过度代表某些文化、语言或视角，模型也会如此。如果训练数据是在毫无筛选的情况下从互联网抓取的，它就会继承互联网的偏见------种族主义、性别歧视、错误信息，全都被烤进权重里。
这是一项带有巨大人类后果的设计决策。
而现在，这些由那些优化规模与性能的数据工程师与研究员们在做。设计师------那些受过代表性、可达性与人类影响训练的人------几乎完全离这场对话十万八千里。
2.上下文窗口的架构
一个 AI 拥有多大的记忆？它会在一次对话后就把你忘掉，还是能跨越数月记住你？它能否回想起你三周前说过的偏好，还是每次都要你重新重复一遍？
这不是某个技术实现细节，而是关于人机关系本质的根本性设计选择。
短上下文窗口会让交互显得交易化、令人沮丧。长上下文窗口则会引发关于隐私与同意的深刻问题。谁来决定这条线画在哪？是那些为推理成本做优化的工程师------而不是在思考信任与用户自主权的设计师。
3.系统提示词与策略层
在你敲下第一个字之前，模型已经收到了隐形的指令。研究者称之为”系统提示词”或constitution。这些隐藏的规则塑造了模型的”人格”、它的拒绝条件以及它的边界。
- [它该表现得是”有帮助但谦逊”，还是”积极且自信”？]{#cc23}
- [它该对某些请求直接拒绝，还是委婉引导？]{#a183}
- [当你错了时，它该质疑你，还是即便不同意也照做？]{#5d10}
这些就是智能的线框图。是决定一个 AI 如何行为的隐形脚手架。而今天，它们完全是由研究者与策略团队撰写的。那些花了几十年时间打磨语气与交互艺术的设计师，甚至压根儿没在思考这些问题，更别说参与其中了。
4.检索增强生成（RAG）
当一个 AI 不知道某件事时，它可以去搜索信息。但它”如何”搜索、它信任哪些来源、它如何排序结果、它选择展示什么，这些都在塑造整段体验。
它是从 Wikipedia 抓取？学术论文？Reddit 讨论串？你的私有文件？它会综合多个来源，还是只鹦鹉学舌第一个结果？这些决策决定了一个 AI 给人的感觉，是权威还是鲁莽，是有帮助还是让人觉得被侵犯。
这本质上是”基础设施层级的 UX 设计”。而设计师并没有在构建它。
5.工具编排与智能体行为
最强大的 AI 系统可以采取行动：订机票、发邮件、触发工作流、完成购物。但是谁来制定”交战规则”？
- [AI 什么时候应该自主行动，什么时候必须征求许可？]{#4b0c}
- [它如何处理错误或不确定性？]{#8b0c}
- [当两个工具发生冲突时，会发生什么？]{#410a}
- [它的推理过程应当有多透明？]{#d9bc}
这些都是关于”能动性、信任与控制”的问题------是交互设计中最深的那一层问题。而这些问题的答案，正在当下的智能体系统架构中被写入，由一些人框定。只是，那些人并不是传统意义上的设计师。
启示 {#8cdc .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“8cdc”}
这些就是新的”像素”。新的材料。未来人机交互正在其上被书写的那片隐形基底。
而大多数设计师甚至根本不知道它们的存在。因为对他们来说，AI 才是真正的黑箱。他们乐于讨厌它，因为”它永远不可能取代我的创造精神”。更不用提那种理所当然的心态：“我的品味更好”或者”我没看到 AI 能做出我能做的东西”。
我们还在争论”Figma 到底能不能增强创造力”，而真正重要的决策------那些将决定数十亿人如何与智能相处的决策------正在我们未被邀请的房间里做出，用的是我们尚未学会的语言，由那些不得不移山倒海才能让当下的设计师理解这些技术细节的人来敲定。而这种额外负担，又会无形中拖慢进展。在一个以惊人速度演进的环境里，这就是成败攸关的问题。
如果设计师继续缺席这一层，我们失去的不仅仅是影响力。
我们会失去这个职业本身的使命。
这个世界最深刻的技术，将在没有我们的情况下进化。而有一天我们会惊觉，自己只是在给那些从一开始就不需要我们的机器的输出做装饰。这些机器由那样的人设计出来------他们把”人类体验”视为一个优化问题，而不太视其为一种责任。 ::: ::: :::
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三、从界面到智能底座：设计正在失去战场 {#e6c5 .graf .graf—h3 .graf—leading name=“e6c5”}
上一场战争的将军们 {#8c69 .graf .graf—h3 .graf-after—h3 name=“8c69”}
今年的各类设计大会，都在照着一份被极度简化的剧本走。资深设计领导者------许多为了让设计在公司里拥有”话语权”和”一席之地”已经奋斗了二十多年的人------站在主旨演讲的舞台上，反复抛出一些令人安心的套话。
- [“在 AI 时代，品味、判断力、工艺会盖过一切。”]{#ddb1}
- [“我们作为人类的特质，才是设计师能够脱颖而出的关键。”]{#0931}
- [“人们现在终于会意识到好设计的价值。”]{#e5c4}
在一个永远在线、无时无刻不被连接的世界里，当硅谷的领军人物如Altman、Tan、Amodei等人按惯例跑媒体通告时，他们那些自我实现式的金句，就会变成广场上被众人口耳相传的口号。
在设计领导圈子里，这些口号已经被凝结成几个词------品味（Taste）、判断（Judgement）、工艺（Craft）、人性（Humanness）、伦理（Ethics）。
对敏锐的观察者和真正深入思考的人来说，这种循环已经变得可预期而空洞。
退一步想一想：在 ChatGPT 问世之前的世界里，品味、判断、工艺等等，就比现在不重要吗？
并不是。这些品质一直都集中在少数人手里。Apple 的 Human Interface 团队。Notion。爱彼迎（Airbnb）。Linear。Stripe。最近的 Perplexity。高质量的设计工艺一直被少数几家公司所掌握和引领，它们招揽并授权全球最优秀的设计师。而其他大多数人，只是依靠模仿这少数人而过活。
而且，不，我这里说的并不是那个论调：“因为 AI 现在可以完成那些无聊或难以企及的执行工作，所以这些东西才开始变得重要。“我指的是另一件事：设计领导者如今几乎带着一种自我表扬的姿态在输出这样一个观点------设计师是那些”天生就会这样思考的人”。
在设计领导者的叙事和语气里，发生了一个微妙的转向，有些甚至是被自我驱动的。这些品质正在被包装成设计师在 AI 时代的”天然竞争优势”。逻辑非常迷人：正因为设计师培养了这些能力，所以我们在独特的位置上，能够塑造 AI 系统如何服务于人的需求。
但这背后有个几乎从未被认真检视的前提假设：这些品质只属于设计师。
事实并非如此。有十年领域经验的产品经理一样有品味。构建分布式系统的工程师在失败模式上同样具备判断力。研究模型能力的科学家，在设计实验时也有他们的”工艺”。设计师曾经拥有的，并不是对这些能力的独占权，而是对”如何把这些能力转化为具体产物”的垄断权。
而这种垄断，正在走向终结。
不过，真正严重的谎言甚至还不是这些设计领导们不断兜售这些翻来覆去、空洞无物的陈词滥调。最大的谎言在于：即便一场关于设计师”忙碌但无效的工作（busy work）“的清算正在逼近，他们的团队内部却被允许”什么都不变”。
设计领导者一边开口就说：“多用 AI 工具，保持好奇，多做实验。“一边又把所有旧有仪式毫发无伤地保留下来。Design sprint 依然按两周一轮的节奏运行，只是为了优化界面迭代。设计系统依然在 catalog 里罗列几百种组件变体。这些”忙碌的工作”曾经是为了让怀疑设计价值的组织能够看见并理解设计，如今在真正决定性的问题面前，它们早已被边缘化，却从未被拿出来审视。
真正关键的谎言是：现有这一整套编排和舞步，足以把整个设计行业带向未来。设计师可以在不改变任何既有流程的前提下，继续在 AI 时代”引领潮流”。
事实是：他们做不到。
如果设计真要在由 AI 介入和调解的体验中，继续发挥品味、判断与工艺的力量；如果这些品质想要继续在战略上保持重要性，而不只是停留在”好看、好用”的审美层面；设计师就必须深入一整套全新的技术词汇：
- [模型行为（model behavior）]{#ff18}
- [训练数据构成（training data composition）]{#e329}
- [系统提示词（system prompts）]{#15c6}
- [策略边界（policy boundaries）]{#c4fe}
- [检索策略（retrieval strategies）]{#6802}
也就是这一整层”智能层”------新的用户体验正是在这里被生成出来的。
这远远不是几句鼓励的话就能解决的。这需要的是组织层面的重构与变革。需要有领导者愿意用自己的权力，去重组 sprint，重写成功指标，把时间从打磨边角的抛光工作中抽出来，投到能力建设上。需要有领导者去争取，坐进那些真正决定模型架构的房间，而不是只在最后审查界面的会议上出现。
而且最重要的是：要让设计师能够独立地把东西”做出来并上线（ship）“；同时搭建一整个支持这种方式的生态。因为今天的工具，已经完全可以做到这一点。设计需要停止那种穿着 Onitsuka Tiger（鬼冢虎）球鞋、手里捧着抹茶拿铁在一旁晃来晃去只谈”审美”和”灵感”的状态，开始真正把点子做出来、推向世界。既然设计领导们坚信我们已经具备一切------品味、工艺、判断------那就请把这些真的用起来。去学 Cursor，去学 Claude Code，然后在不依赖产品经理或工程团队的情况下，完整地从头到尾做出一款该死的产品并上线。因为这在今天，已经是可以做到的事情。任何还在争辩”做不到”的人，都是躲在一块刻满了无能与无知的石头下面。
没有这些改变，那些漂亮话就只会停留在漂亮话的层面：听起来安慰人，却毫无执行层面的含义。
这个行业正在被悄悄绕开。不是通过正面对抗。没有人公开宣布”设计已经过时”。而是通过静悄悄地绕道前行：所有真正的战略杠杆，正源源不断流向那些掌控”智能层”的人手里。
这些领导者在上一场战争里赢得漂亮。那场战争已经结束了。但他们是上一场战争的将军。而上一场战争的将军，并不一定是你在下一场战争里，仍然想要跟随的人。
当成功滋生盲点 {#34e9 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“34e9”}
这些领导者在过去二十年的战争中打得异常漂亮。他们主动走上了一条上坡路，干的是一份几乎得不到感谢的工作。他们在 1995 到 2020 年间推动了数字设计的专业化，把它从”装饰”提升成了”战略”。他们搭建设计系统，规范化研究方法论，争取到高层代表席位。这些都是举足轻重的工作，从根本上改变了科技公司运作的方式。
但范式已经在他们脚下发生了转移，而那些曾经证明他们能力的框架，如今正在让他们对接下来会发生什么变得视而不见。
那些让设计获得合法性的结构------design sprint、季度评审、繁复的组件库------曾经服务于一个特定的历史使命。它们让设计在工程和业务团队眼中变得可读可懂，在那些尚未理解设计价值的职能面前为其争取了位置。它们创造了可预测性、可衡量性，以及一套用于跨职能协作的共同语言。
问题在于：这些框架本身，是一个时代的产物------那时设计的主要输出几乎就是静态界面、流程和体验。那时，设计师大致掌控着屏幕上约 85% 的内容；用户体验源自设计团队针对布局、层级、交互模式所做的一系列深思熟虑的选择。
而这个前提，如今已不再成立。
随着智能下潜到基底层，随着模型开始动态生成界面、实时做出决策，并基于设计师从未明确指定的上下文调整自己的行为，控制权的中心正在猛烈移位。在由 AI 调解的体验中，如今设计师可能只掌控了不到用户所见内容的 5%。剩下的 95% 呢？由模型行为、训练数据、系统提示词、检索策略、策略边界决定------再加上那些在推理时于毫秒间做出的决策，它们从不征求你的许可。
这不是渐进式改变。这是一场相变------是对”设计决策在何处被做出、由谁做出”的根本性重排。
然而，多数设计领导给出的回应，却是加倍紧抱既有框架不放。更多的 design sprint。更庞杂精细的组件库。更多关于”AI 伦理”的工作坊------却刻意与那些真正承载伦理选择编码的技术架构保持安全距离。这些仪式之所以不断增殖，恰恰是因为它们提供了一种心理安慰：在真实控制权正在蒸发的环境中，制造一种”仍握有控制权”的表象。
这并不是某种道德上的失败，而是一种组织层面的失败。
那些花了二十年时间，依靠可预测流程来确立设计合法性的领导者，如今面对的是一片这样的景观：这些流程正变得越来越边缘化。要承认这一点，要承认他们搭建的那些框架、他们积累的那些专长、他们竭力捍卫的那些组织结构未必能够迁移到”智能层”，就需要一种制度极少会奖励的”智识上的谦卑”。这意味着要放下来之不易的地位，重新以学生的身份，去面对一种截然不同的技术基底。
而这种组织性瘫痪的代价，却主要由职业生涯早期的设计师承担。那些在过去五年间进入这个行业的人，是带着领导者向他们许诺过的职业路径走进来的。他们正在习得的技能在迅速贬值；他们围绕某种工作形态搭建作品集，而这种工作形态在十年后可能已面目全非；他们从领导者那里得到的指导------并非因为这些领导在道德品格上有何缺失，而是由于他们所处的结构位置------根本不足以让他们为即将到来的未来做好准备。
马奇诺防线 {#3e81 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“3e81”}
在一战的屠杀之后，法军高层发誓：绝不再来一次。绝不再重演那种静态堑壕战的屠戮、那种长期消耗、那数百万命丧泥潭的惨剧。他们将巨额资源砸向马奇诺防线------一道沿德法边境修建的庞大防御工事，把上一场战争中学到的每一条教训都嵌入其设计之中。以当时的标准来看，它堪称军事工程的杰作。
当二战爆发时，希特勒只是绕开了它。
马奇诺防线失败，并不是因为概念糟糕，而是因为战争已经变了。希特勒的军队穿过比利时和阿登森林------一条被法国战略家视为”不可通行”的路线。短短数周之内，巴黎陷落。这些防御工事成了制度惰性的纪念碑------成了那种领导者的象征：他们如此专注于重打上一场仗，以至于从未看到下一场仗已经逼近。
当代的设计领导层，正在修建类似的防线。
这里的”防线”是方法论层面的：Design sprint、组件库、OKR 对齐、Demo 展示集锦、品牌/信念叙事（ethos deck）、展示设计对业务影响的 AI 设计原则文档与伦理文档。这些结构曾经发挥过作用。在一个软件可以自我召唤的世界里，就没那么重要了。
战场已经转移。我们还在守着那些老掉牙的东西，而 AI 正从我们身边绕过去。
决定设计未来的转变，并不是发生在界面层。而设计团队却依旧死守这些防线。继续精修设计系统，继续跑更多的 sprint。不是因为这些活动在战略上有多正确，而是因为它们”好理解”。它们适配现有的组织结构，可以被衡量、被审查、被用熟悉的话术呈现给那些听得懂这套语言的利益相关方。
与此同时，那些真正决定未来------数十亿人如何与智能交互、模型如何行为、它们拒绝什么、如何推理、何时自主行动------的决策，正在隔壁的楼里被做出。由一群根本不会说这套”设计语言”的团队来做，也不觉得自己需要会说。
设计正面临与马奇诺防线相同的命运。不是被正面攻破，而是被悄然绕开。工作仍会继续，仪式仍会维持，但战略重要性将慢慢流失，转移到那些掌控”智能层”的人手中。
浅层采用 {#ae4e .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“ae4e”}
看看当下设计实践中，被当作”AI 集成”的都是什么。
用 Midjourney 做情绪板。用 ChatGPT 写占位文案。用 Figma Make 生成布局变体。大多数团队只是在边缘层面采用生成式工具。提升一点生产力，而不是重塑范式。它们加速了既有工作流，却没有从根本上改变任何东西。
这就是浅层采用。在组织层面上，其实就相当于：在一座燃煤电厂上装了几块太阳能板。
为什么这种模式会持续存在？
深度的 AI 集成------那种真的会改变设计实践的集成------要求设计师具备对 AI 的”流利掌握”（AI fluency）。而这一点，其实没有哪位你所尊敬的设计领导真正拥有。因为他们过去忙着在一屋子技术大牛面前扮演”外部之声”的角色。而你不可能传播自己都不具备的东西。
所以，“学习新工具、多多尝试 AI”，永远不可能足够。这需要的不是简单换一套词汇，而是从根本上重思”领导力”本身。
这种表面的鼓励，驱使团队在边缘地带做一点实验，为那点小小的效率提升庆祝：“看，设计师现在可以做真正的原型了，不再只是画 Figma 面条线（Figma noodles）。“但这不过是搭了点脚手架，却刻意回避那个更具破坏性的问题：我们是不是该把所有流程都烧个精光、从头来过？
这正是制度性组织在面对生存层面的不确定性时的典型反应模式：一边”表演”出已经在适应，一边竭力保住核心结构不动。嘴上说的是”转型”的话术，实际却在回避转型的内核。
问题在于，浅层采用制造了一种披着”进步”外衣的脆弱性。团队以为自己在为一个由 AI 调解的未来做准备，但实际上不过是在自动化一条正在日渐萎缩的工作流的一部分。与此同时，那些有着强商业直觉的产品经理正在学习用 AI 工具，完全绕过设计。创业团队在构建端到端的产品，在从未打开过 Figma 的情况下，就把新的商业想法做出来并验证掉。
这就是浅层采用最苦涩的讽刺之处：当设计团队为”把 AI 集成进现有工作流”而自我鼓掌时，旁边的其他职能正在用同一批工具，把”设计师”变成可有可无的选项。所以，当 Dylan Field 告诉你”AI 会降低门槛、抬高天花板”时，你忘了一个现实：房间一下子变大了许多，任何人都能用 AI 来干一模一样的活儿------原本由设计师来干的那些活儿------只是速度快得多。也许做得不如 Claudio Guglieri 或 Kari Saarinen 那样惊艳绝伦，但关键在于：精致入微的打磨现在完全可以放到”点子已经被证明有效”之后再来做。而这些打磨，会由他们各自独特的品味、判断与工艺来完成，同时也会重新定义这些词到底意味着什么。因为，真正拥有把一款产品推向市场的战略判断力的人，才会抓住这波红利。而这恰恰是大部分设计师在技能谱系中并未真正发展起来的部分------他们过去太忙于用 autoflow 和 variants 把版面抠到完美了。
凡尔赛问题 {#d172 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“d172”}
如果说马奇诺防线代表的是为一场错误的战争建起的防御工事，那么凡尔赛则代表着另一种更隐蔽的东西：用表演遮蔽腐朽。
路易十四的宫廷在仪式中闪闪发光。太阳王每日的晨起仪式（levée）。他起床的这一套礼仪，要由数十位穿着繁复华服的贵族侍候，每个人都扮演早已规定好的角色：谁可以递给他衬衣，谁可以扶起镜子，谁可以点燃蜡烛------一切都经过精确编排，用来展示秩序与等级。
宫殿内部，一切看上去都辉煌灿烂。宫殿之外，国库在被掏空，农民面临饥荒。但表演依旧继续。因为表演本身就是重点。那些仪式不仅仅是在象征权力，它们本身就构成了权力。
当代的设计领导层，也建造起了类似的大厦。
看看典型的设计峰会。有着电影级制作水准的主旨演讲，主题是”以人为本的 AI 的未来”。有着精心挑选的”日式美学穿搭”的领导者在座谈环节上，讨论”在自动化时代如何守护工艺”。关于”AI 伦理”的工作坊会产出一套又一套框架和原则，但却极少真正触及那些”伦理选择被编码其中的技术系统”本身。
这些都不是关于”转型”的对话，而是用来证明”延续性”的仪式。它们对组织内外、以及对设计师自身发出信号：现有秩序依然坚挺；曾经带来成功的框架依然有效。
这种脱节，在你把这些表演与真实发生在 AI 研究实验室里的对话放在一起比较时，就会显形。在实验室里，问题是具体的、技术性的：
- [在训练过程中，我们应该如何为不同数据源赋予权重，以避免人口统计学上的偏见？]{#89be}
- [应该在系统提示词中编码怎样的”拒绝行为”？由谁来决定这些边界条件？]{#7b24}
- [自主智能体何时应该独立行动、何时应该请求许可？我们又该如何让这种决策对用户来说是”可感知、可理解”的？]{#e1e0}
这些，从最根本意义上说，都是”设计问题”。它们决定了智能如何行为、重视什么、优先满足谁的需求。它们是当代版本的”给一个数字界面选字体”------只是如今其影响被放大到数十亿用户，而且一旦被写进模型权重，这些决定大多不可逆。
而设计师几乎完全缺席于这些对话。
并不是因为研究人员敌视设计输入。事实上，大多数人都非常欢迎能有这样一种协作：有人既深刻理解人类需求，又能把这些需求翻译成技术约束。问题在于，大多数设计师并不会说这一层的语言。他们可以在抽象层面表达用户需求：“系统应该让人感觉值得信任""用户需要透明度”，但却无法把这些话翻译成架构层面可执行的规格，最后只能让其他职能各自去揣摩其含义。而这种真正深入的协作非常罕见------尽管一旦发生，几乎总是神奇而高效的。
与此同时，各类峰会还在继续。设计领导者的”美学外表”越来越精致，而他们在战略层面的杠杆作用却在不断减弱。
这造就了一种特殊的组织悲剧。职业生涯早期的设计师，看着自己的领导在台上散发自信，以为这就代表了真正的掌控力。他们相信，只要自己修炼出正确组合的工艺技能与伦理意识，就能顺利穿越这场转型。他们看不见的------也是这些表演被刻意用来遮蔽的------是他们的领导同样充满不确定、同样迷惘，也同样缺乏应对下一阶段的装备。
这种表演并非出于”蓄意欺骗”，而是一种结构性的必然。那些靠可见的卓越表现，花几十年时间建立起可信度的领导者，如今面对的是这样一种转型：这种卓越的边际收益正在迅速衰减。要承认自己的不确定性，就等于动摇了他们用来领导别人的那一整套权威基础。
但只有原则而没有落地，就只是哲学，而不是实践。而在”哲学”和”技术架构”的较量中，后者总是获胜的一方。系统正在此刻被建造。默认值正在此刻被写入。当设计师被排除在这些关键决策之外------并非因为恶意，而是因为他们不理解这层技术基底------这些默认值就会反映出”在场者”的优先级：为性能优化的工程师、为能力上限优化的研究员、为参与度与增长优化的产品经理。
至于用户需求，即便最终被纳入考虑，也往往只是通过粗糙的代理变量与事后的审计，而不是通过那种曾经塑造界面设计时代的、深入的、迭代式的设计思考。
工作流正在改变 {#9b71 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“9b71”}
上个月，谷歌裁掉了数百名设计师。这是其史上最大规模的一次裁员，整个设计团队在一夜之间消失。Google Gemini 团队的一位产品负责人 Madhu Guru 最近在推特上写道：
“在谷歌，我们正在从一个’写作优先’的文化转向’构建优先’的文化。写作曾经是清晰思考的一种代理形式，它的优化方向是：工程资源稀缺、开发周期漫长------你必须在动手构建之前就把一切想清楚。现在，当’随手 vibe-code 做一个原型’所需的时间 ≈ 写一份 PRD 的时间时，产品经理可以用展示（SHOW）而不是说明（tell）。角色画像正在变得模糊，创造与构建正在并行发生。”
Meta 也裁掉了数百名设计师，而且仍在继续。
“组织中的一位总监宣布设计师是可选的，建议产品经理使用 AI 进行产品设计。我们的一位总监最近正式同意他们所在的组织可以在不让设计师参与的情况下开始设计功能和产品。一位产品经理对我说，他们会在’需要时’再咨询设计师。”
这些并不是孤立事件，而是一种模式的显现。随着 AI 能力的扩展，公司逐渐发现：在某些岗位上，他们需要的人变少了。这不是因为这些岗位”没有价值”，而是因为这类工作越来越多地可以通过配备 AI 工具的小团队来完成，或者干脆通过新的工作流被绕过去。
最重要的变化正在悄然发生在产品开发的日常运营中。在几家大型科技公司里，具有深厚领域经验的产品经理已经开始在不让设计团队参与早期迭代的情况下，从概念直接走向可用原型。其工作流大致如下：
一位拥有多年产品直觉的 PM 使用 Claude Code 或 Cursor，通过自然语言描述交互模式和用户流程，让 AI 生成高保真原型。AI 产出的是可运行的代码，通常已经与当前的设计 tokens 组件系统挂好钩，可以立即部署进行内部测试。PM 自行进行快速用户调研，然后通过提示 AI 修改原型来迭代反馈。只有在经过多轮验证之后，这项工作才会被交给设计团队，而设计团队此时的任务主要是”打磨与保持一致性”，而不再是”奠定基础方向”。
这并不是假设场景，而是在内部沟通中被明确描述的流程，并且被这些公司里的设计师所证实------他们亲眼看到自己在早期产品开发中的角色从”核心”滑向”边缘”。
我甚至会认为，就算是这样的工作流，都还有点”小题大做”。在多数成熟组织中，完善的设计库已经存在。从原则上讲，没有什么应该能阻止一个有战略眼光的个体，用”上下文工程”（context engineer）的方式构建出一个完整运作的想法，并在通过安全审查之后直接上线。取决于组织的成熟度，这种事情很可能会在不久的将来成为现实。
其影响是深远的。数十年来，设计师一直垄断着”把抽象的产品概念转化为具体产物”这一环节。这种垄断带来了结构性的权力：没有设计师将想法做成实物，你就无法有效地开发和测试产品创意。
但这种约束正在消失。而那些站在前沿的领导者，已经开始改变工作流，以适配这一新的结构。
资本正流向何处 {#0f01 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“0f01”}
薪酬数据，提供了一种赤裸的标尺，用来衡量公司认为”未来的价值”会在哪里被创造。
根据 levels.fyi 的 2025 年数据，前沿实验室（OpenAI、Anthropic、DeepMind）的资深 AI 研究员和工程师，其总薪酬往往超过 60 万美元。Principal 和 staff 级别的岗位则达到 80 万到 100 多万美元。在某些情况下，当把股权授予计算在内时，顶级研究人员每年的报价接近 1000 万美元。
把这和设计领导层的薪酬对比一下。Meta、Google 和 Apple 中薪酬最高的设计高管，在 VP 级别------代表着在这个职业里经过 20—25 年发展后所能达到的绝对顶峰------其总薪酬通常落在 80 万到 120 万美元之间。资深设计总监（senior design director），也就是低于 VP 的那一级，通常的收入区间在 35 万到 55 万美元之间。
前沿实验室中，一名职业中期、处于中位数水平的 AI 研究员，挣得比设计执行总监还多。
再读一遍这一句。
这不是在讨论公平与否，也不是在评价个体价值。这是在陈述市场对”未来价值”认知的事实。公司会把稀缺资本分配给那些他们认为可以驱动竞争优势的能力。薪酬梯度揭示了这种”信念”聚集在什么地方。
扎克伯格为他的 AI 超级智能实验室在设计领导上砸了多少钱？
→ 0 美元。
招聘模式讲述的是同一个故事。OpenAI、Anthropic 和 DeepMind 正在疯狂招人，岗位集中在对齐研究（alignment research）、模型架构、推理优化、安全工程、策略设计（policy design）等方向。他们总体上并没有在招设计总监来塑造这些系统如何与用户交互。
但设计领导们会很快拿出 OpenAI 与乔纳森·伊夫之间那桩备受宣传的合作来反驳。这更多是在释放一种信号：OpenAI 想要把自己打造成怎样的一家公司。随着他们昨天宣布与博通合作打造定制 AI 芯片，OpenAI 明显是在尝试成为新的苹果。所以他们对伊夫的 LoveFrom / IO 的投入，更像是一种市场信号，而不是”设计在组织中处于核心地位”的体现。
换句话说：这是公关，不是战略。
这就是那笔让人不舒服的算术。正在构建将定义下一代计算范式之”智能层”的公司，正在重金投资某些能力，而在很大程度上忽视了另外一些。他们在招的是能够塑造”模型行为”的人，而不是只能塑造”界面”的人。市场已经给出了一个相当清晰的裁决：杠杆究竟掌握在谁的手中。
经济逻辑 {#f1db .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“f1db”}
科技公司目前正向 AI 基础设施投入数千亿美元。这种资本配置建立在一个明确的论断之上：在下一代计算时代，谁掌控”智能层”，谁就能决定自己的市场地位。
在这种语境下，一切”非必要”的成本都会成为优化目标。而”必要”的定义被收得非常窄：这项能力是否直接服务于智能系统的构建、训练或部署？
按这一标准来看，界面设计------尤其是表层界面设计------开始显得既昂贵又缓慢。这并不是说它本身没有价值，而是说：当模型可以动态生成界面，当 A/B 测试可以自动优化转化率，当产品经理可以自己做出足以用于测试的原型时，传统设计劳动的边际价值就会下降。
一个 AI 原生、且高能动性的人，如今完全可以让自家的 Copilot 对着 Linear、Airbnb、Stripe 的网站”看一遍”，在早咖啡还没喝完之前就搞出一个克隆版。
用人”算术”已经在改变。那些曾经组建由各类专家、研究人员、视觉设计师、原型设计师、系统设计师构成团队的管理者，很快会开始问另一个问题：这个人能不能独立 ship？
这里的”ship”，不是传统意义上”和工程师、产品经理协作把东西上线”，而是端到端的 ship：从 0→1 的点子、市场实验、产品验证，到在不依赖跨职能协作的前提下推进到上线。只掌握了一部分技能、只能支撑集体产出中某个局部环节的设计师，正在从”资产”变成一种”负担”。
这些高绩效个体很少见，但他们确实存在，而且在统计上更偏向于那些需要”反学”（unlearn）内容更少的年轻设计师------他们天然就会选择 AI 原生的工作流，而不是拼命维护一套以界面为中心的旧流程。
那工艺呢？那卓越呢？
正在浮现的模式非常务实：让 AI 原生的个体通过快速实验去证明市场吸引力；一旦某个点子展现出真实需求，再把资本投给 Pentagram 之类的一流事务所和顶级代理商，让他们来做最后那 10% 的打磨。工艺变成”对已被验证想法的外购服务”，而不是每个团队成员都必须具备的核心能力。
这不是某种理论上的偏好，而是一种经济上的必然。无法利用 AI 做端到端产品的人，会在那些为速度和结果优化的系统中，被系统性地从流程里剔除。
结果就是：这个职业正变得越来越容易被”经济优化”所针对，而设计领导层却难以组织起有效反击------因为他们无法用当下战略优先级真正关心的语言，来阐明设计的价值。所以，那些手下管着几百名设计师的设计领导，真的必须打碎现在这套”轮子”，才能撑过这场即将到来的冲击。这也正是我们此刻在公开市场上亲眼看到的情形。
这个行业站在十字路口 {#334b .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“334b”}
这场转变不是”即将到来”，而是已经到来。而设计领导者正在做的，正是当年凡尔赛贵族所做的事：用表演来掩盖现实。
以目前在大多数组织中的形态而言，设计正面临结构性的过时。这并不是因为”以人为本的思考”变得无关紧要，而是因为它已经被从那些真正关键的决策发生之处切割了出去。
这个职业在一项特定的历史任务上取得了辉煌成功：在那个”界面本身就是软件价值主要承载点”的时代，让软件界面变得更易用、更易达、更具审美一致性。在大约三十年的时间里，从 20 世纪 90 年代初到 2020 年代初，这就已经足够了。设计塑造了数十亿人每天所体验到的事物。这份工作之所以重要，是因为”表面”本身曾经重要。
那个时代正在结束。
价值正在向”智能层”迁移，向那片表面之下的基底迁移。而”设计”这一制度化职能，在很大程度上没有跟上去。
选择 {#b3ba .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“b3ba”}
现在，每一位设计师都面临一个选择。
你可以继续向那些擅长指挥”上一场战争”的领导者寻求指引，继续完善那些为一个正在消退的范式而优化出来的技能，寄希望于这场转变会以某种方式”绕过你”。指望你的工艺终将被认可，指望你的领导会带你穿越眼前的变局。
或者，你也可以承认：范式已经完成了转移。那些正在决定设计未来的工作，就发生在当下------在大多数设计师并不在场的房间里。而如果我们真的想要塑造那个未来，就必须愿意从根本上改造”从事设计”这件事本身的含义。
过去的设计领导者理应被尊重，尤其是那些有足够自知之明、能够承认自己并未做好带领大家进入这一新秩序准备的人。但如今，“赢得这种尊重”意味着另一件事：要为接下来的一切腾出空间。不是靠语言，而是靠行动；不是靠关于未来的主题演讲，而是要用力支持那些真正正在构建未来的人。
我们需要在每个组织里，都有高能动性的设计师站出来，去展示”能做到什么”。等待设计领导层来掌舵，已经被证明是徒劳的。前进的道路不会由那些搭建上一个范式的人绘制，而会由那位刚推门走进来、心里在想”接下来我们该去哪儿”的设计师走出来。
转变已经到来。
这个行业尚未做好准备。
但每一位设计师，仍然握有能动性。
你如何使用这份能动性，将决定的不仅是你自己的职业生涯，还有整个设计行业的未来。 ::: ::: :::
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四、从”做界面”到 AI：未来设计师的胜负手 {#6a88 .graf .graf—h3 .graf—leading name=“6a88”}
回归主权 {#c663 .graf .graf—h3 .graf-after—h3 name=“c663”}
1450 年，在佛罗伦萨的一位铁匠拥有一种在我们现代社会中极少有知识工作者拥有的东西：主权。从生铁到成品马蹄铁，从接单到交付，他们掌控着整个价值链。他们不需要得到”马蹄铁战略副总裁”的许可。他们不必等待”冶金团队”批准他们的方法。他们也不需要通过六层管理去验证市场契合度。他们有铁，有炉，有锤，还有技艺。这就足够了。
每一位手艺人------无论是木匠、织工，还是玻璃匠------都以同样的方式运作。他们拿到原材料，把它与人类需求结合起来，产出成品价值。他们的工作是完整且有限的。他们的贡献是直接的。他们的相关性是原子级的，但不可否认。人类历史的大部分时间里，拥有完整能力栈的个人都能在无需请求许可的情况下创造价值。
工业革命击碎了主权。信息革命则让情况呈指数级恶化。
一个人能完成的工作，变成了需要数十人、继而数百人、再到数千人协作才能完成的工作。像汽车、智能手机、应用程序这样的单一产品，如今需要如此多的专业技能，以至于没有任何一个个体能全部具备。你需要懂冶金但不懂电子的工程师。需要懂客户但不懂制造的营销人员。需要懂财务但不懂产品开发的会计。主权在现代企业内部碎裂成相互依赖的关系。
而当工作碎裂为相互依赖时，你就需要某种东西来协调它们。这促成了现代企业中组织结构图（Org Chart）的出现。用方框和箭头展示谁向谁汇报、谁对什么拥有权力、信息如何沿着层级向上流动。150 年来，这就是工作的架构。它从来就不是为了永久存在。它是对人类局限的回应------我们无法拥有完整的能力栈；当工作超出任何一个人单独能完成的范围时，我们就需要协调。
这种碎片化，正是为什么当今现代组织中的”设计”会变成由各种不同专业拼凑而成的文字沙拉：从体验设计、视觉设计、产品设计、交互设计、动效设计、服务设计…名单还可以继续往下列。产品管理则分裂为业务与技术两端，而工程领域同样有一长串的专业分工。
但也许，随着智能革命的到来，我们能够回到我们的主权根源。随着协作成本降至零，我们在技术上可以把大部分工作委派给一个 AI 系统，同时选择重新定义我们作为个体在社会中的价值。在那样的环境里，角色与头衔退居次要位置，而个人创造的成果开始闪耀。也许------只是也许------世界各地那些正打磨表面、为了以更人性的视角而与系统抗争、并且不断请求许可的设计师，能够开始对自己工作的方向拥有更多主导权。以他们受训最为清晰的视角之光，去塑造世界。
回归主权------尤其对设计师而言------如今比以往任何时候都更是一种迫切要求，如果我们要在 AI 时代取胜的话。这种回归，或许将同等地带来自由与满足。
主权意味着什么 {#8acb .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“8acb”}
主权（名词）：至高无上的权力或权威
对个人而言，“主权”这一概念，简单来说就是拥有控制自己生活、行为与身体的权利与道德权威，不受他人或国家的外部控制。
主权建立在三种能力之上，而 AI 现在正让这些能力再次成为可能。
所有权
对你的产出与决策的控制。想象一下，你能够决定要做什么、何时做、如何去做，而不必等待产品经理的许可、不必与利益相关方对齐、也不必通过六层审核批准。你的工作再次属于你自己------不是理论上的，而是在实践中如此。AI 赋予你验证自己想法、发布自己的功能、证明自己假设的能力栈。你向市场和你的手艺负责，而不是向协作开销负责。
自主性
能够凭借自己的判断行动，而无需不断的许可或协调。当你看到一个机会或识别出一个问题时，你不需要安排规划会议、撰写商业论证，或等待工程团队有空。你评估需求，做出决定，然后执行。行动的权威存在于你------那个正在做事的人身上。AI 把意图与执行之间的鸿沟压缩到最小。过去需要一个团队才能完成的事，现在只需要愿景与编排。
责任
当你掌控整个价值链，你就拥有结果。糟糕的需求、技术债、或优先级不一致，都没有别人可以责怪。如果你做的东西失败了，承担风险的是你的判断。这会在决策与后果之间形成紧密的反馈回路。你学得更快。你提升得更快。你的手艺会以一种碎片化工作永远无法实现的方式被问责。
这三种能力合在一起，会创造出一种强大的东西：无需许可就能创造价值，并为你的结果承担责任的能力。
设计中的三种主权类型 {#46c1 .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“46c1”}
在一个以 AI 为原生的世界里，设计师可以体现三种原型。在介绍它们之前，需要强调的一点是：这三种原型绝不应被视为”职位头衔”。那样会违背初衷，我们也会重新掉回由组织结构图所制造的角色/定义/头衔陷阱之中。
塑造这三种主权类型的目的，是提供一个框架与踏脚石，让那些如今拥有设计头衔的人，可能会把自己看作正在走向这三条路径中的一条或多条。很多人喜欢回到自己熟悉的舒适区------这就是简单的人性。但工作的本质正在经历一次范式重塑。因此，尽管我们当然可以借鉴我们所知道的东西，但我们不能、也不应该用它来指引未来。因为那样做只不过是在给一头猪涂口红。相反，我们需要创造一种全然崭新的东西。
1.品牌主权
一个好的品牌、一个设计精良的品牌、一个更具觉察的品牌、一个关怀的品牌、一个诚实的品牌，并不会消失。从很多方面来看，苹果（Apple）已经把客户期望抬升到了一个水平：客户如今几乎在他们所经历的每一个触点上，都期待一定程度的打磨与匠心。无论是一个应用、一家实体店，甚至是一项线下服务，客户都已经被”训练”得在掏钱之前期待更多。
但一直以来，那些美丽而精致的品牌被构想与创造的方式，属于像 Pentagram 这样的工作室（包括更小众的精品工作室）：它们利用多年积累的声誉，通过精心甄选全球最优秀、并以极高质量作品闻名的设计师来完成创作。从 Paula Scher 到 Georgia Lupi，这类机构中的人才密度与产出都不可否认。也正因如此，公司才会花费数百万美元来提升其品牌所代表的意义。
多年来，这些机构发展出一种独特的流程与手艺，使他们能够把一个愿景推向极少数人真正能达到的高度。但它们始终被一个主要因素所限制：规模。卓越的设计师无法把自己规模化。他们根本无法在既有紧迫截止期和预算约束的项目上投入数小时，去创造他们想要的愿景。他们不得不依赖其他设计师在经历数轮痛苦的内部与客户评审、方向终于获批之后去承接并采纳他们的愿景。随后，他们又必须依赖一支由设计师和其他学科组成的”大军”来落地这个愿景。从一系列样机图，到渲染图，到处理方案，到环境效果印象图，他们需要设计同侪与年轻设计师的支持。年轻设计师也在参与构建品牌语言的过程中学习：打磨对细节的关注，理解流程、门道，并最终证明自己有足够能力，有朝一日被委以创意项目负责人的角色。
在这种工作构造中，协调成本、团队规模以及反复沟通的程度，正是 AI 旨在打破的东西。但被颠覆的不只是协调------艺术本身如今也完全处于可被重新诠释的状态。让我们把它拆开来看。
一个卓越设计师背后唯一的制约因素是什么？规模。AI 在帮助人们实现自我规模化方面极其擅长。因此，像 Georgia Lupi 这样的人，可以与一个按她个人偏好定制的 AI 模型紧密协作，以实现这种规模。她所要做的，只是把 AI 模型引导到一个特定方向上，帮助可视化大量不同的结果或处理方案。她可以只设计一次某个标志，然后看到同一标志的不同创意变体。不仅是变体，一个视觉模型甚至可能利用 Pentagram 资料库中的多种不同资产，把该标志可视化到另一大堆不同的环境中。原本需要一个由 8—12 名设计师组成的团队、耗时 4—6 周才能构想出来的东西，如今只需要几分钟。作为一名卓越的信息设计师，Lupi 对如何让数据变得美观有着敏锐的眼光。AI 系统可以利用她现有的作品，把多个公共数据资料库中的数据可视化到一些连 Lupi 自己都未曾想象过的场景中；帮助她在自己的工作上发展出一种她未曾意识到自己能够探索的前瞻性。
那么，在一个像 Lupi 这样的卓越设计师将依赖 AI 系统而不是一支满怀憧憬的年轻设计师团队的世界里，会发生什么？如果团队结构被 AI 打破，年轻设计师将如何学习？
坦率地说，他们不必担心。组织结构图制造了这些荒谬的、人工的假设：仿佛一个人必须吃尽苦头才能学会，必须在战壕里做苦工，才能拥有某件事并获得第一署名。这些结构不仅贬低设计师，也扼杀雄心。有了 AI 的加持，下一个 Georgia Lupi 也许会在她仍在探索自身手艺的过程中就被发现。
一个在帕森斯（Parsons）学习的年轻设计师，甚至是今天仍在读中小学的学生，甚至是另一个国家里并没有上学的人，都可能与一个类似 Lupi 所使用的 AI 系统协作，在他们最擅长的语境中做出与 Lupi 同样的构想工作。在旧模式里，诸如手艺、观察力与语境策展能力，需要很长时间才能发展出来；而在新模式里，AI 可以与你成为伙伴，帮助你更好地看见自己的作品。今天，一个年轻设计师完全有可能利用一个 AI 模型，把它指向 Lupi 的作品，甚至指向 Pentagram 的整个档案库，并以一种只属于他们自己的视角创造出新的东西。
我们已经在创作者经济中更直观、更成功地看到这一点：像 Life of Riza（Kariza Santos）这样的创作者很小就开始了，记录自己的成长旅程，并收获了数百万的关注。Riza 并非世界闻名的电影导演，但她在叙事、灯光与摄影方面有一种鲜明的风格，甚至能让她从最顶尖的人中脱颖而出。对于那些率先成为 AI 原生的年轻设计师来说，也将是如此。他们将拥有的机会，会远远令人惊叹------甚至是像 Georgia Lupi 这样在设计世界里一路艰难打拼成长起来的人，也只能梦想拥有。
这并不是说版权和商标之类的东西不重要。它们当然重要。你完全可以在这里套用”好艺术家复制，伟大艺术家偷窃”这句隐喻。但以规模化并且瞬间复制作品的能力，如今绝对是可能的。即便在当下这项技术仍相对初级的状态下，你今天就可以做到。你喜欢 Airbnb 的 3D 风格图标或他们的 3D 风格视频广告吗？把来自 Airbnb 或 Buck 的所有参考素材丢进像 V7、Aleph 或 Veo 3 这样的模型里，瞧------你就能拥有一套你自己的、Airbnb 风格的定制品牌资产。这些模型的质量已经实现了指数级的跃升，并且在未来几年还会继续变得更好。
有些人可能会争辩说，这种由模型主导的创意将继续把设计师所做的事情商品化。请清醒一点。创意走向商品化的轨迹已经持续很久了。Squarespace、Wix、Canva、Midjourney、Veo 3，以及未来还会有更多工具，将继续从创意流程中咬下更大的一块。我们只能想办法在这个新世界秩序中适应，同时持续调整的不仅是工具，甚至包括我们的流程。Emmette Shine 对他如何重塑自己一直在做的工作、以适应这一新世界秩序，有一个非常精彩的拆解。
但更重要的是------这也是我们正在经历的这次叙事转向中最关键的一点------这将为那些继续把”品牌”作为职业学科去追求的设计师，带来一种内在的主权。尽管品牌设计不会消失，并且在一个一切都开始变形为同质化汪洋的世界里只会变得更加重要，但个体将拥有的创造、主导与分发作品的巨大机会------并以此影响下一代品牌------将会非常显著；即便创意正在被商品化。尽管这种主权未必适合所有人、也未必报酬丰厚，但它无疑是将继续存在的、最具韧性的原型之一。这将从根本上改变叙事：从像 Pentagram 这样的公司成为卓越品牌设计的中心，转向像 Lupi 和 Shine 这样的个体------品牌将希望直接与他们合作，因为 AI 已经以多重维度增强了他们，而这在智能时代到来之前是不可能的。
2.产品主权
有人可能会说，每一个需要存在的应用、软件、产品或服务，都已经存在了。应用商店和互联网已经发展了几十年，如今你甚至能找到最小众的服务也已受到软件的影响。软件已经”吞噬”了每一个行业和每一种商业类型。从 CRM 到设计工具，从企业搜索到甚至植物养护，我们在各个领域都拥有高质量的软件。界面已被打磨到近乎完美，工作流已被优化，市场领导者也已加冕。三十多年里，软件创新意味着为早已存在的东西打造更好的版本：更快的加载时间、更干净的界面、更多的功能。对既有产品进行渐进式改良。
那个时代现在结束了。
人工智能正在用新的范式让整类软件变得过时，迫使我们通过第一性原理在非常根本的层面重新想象软件。当公司竞相把 AI “加装”进自己的应用时，这种无情的速度迫使当今的设计师退回到自己的舒适区，通过重新套用旧模型中的模式来应对。Notion 把一个助手贴在右侧，虽然配上了可爱的动画角色。一个无能的 Siri 依靠着五彩缥缈的光晕，挣扎着跟上 ChatGPT。这是表层思考。正是这种陷阱，让今天的每个 AI 产品看起来都一样。只不过是在用一些脚手架，把陈旧的模型包上了新的帷幔。
硅谷的论断是：我们仍处在 AI 变革的非常早期阶段。而且因为大多数”早期应用一开始都像玩具”，所以这正是我们现在看到的现象。第一波生成式 AI 应用”很像 iPhone 刚发布时的移动应用生态：有点噱头十足且内容单薄”。当时开发者不是去利用智能手机硬件的基础能力，而只是把网站包进应用里。尽管如此，苹果以及 Flipboard 这样的早期开发者确实找到了后来应用将成为什么样的标准模型：丰富的原生功能，把体验提升到超越网页的层次。我们仍未在 AI 领域看到那种真正重塑”AI 原生应用应该长什么样”的创新。我们还在把现有软件和工具变得”可用 AI”。比如 AI（该死的）浏览器------ChatGPT Atlas、Perplexity Coment 关注的是 AI 赋能的浏览器，而不是去问一个根本性的问题：“我们为什么还需要浏览器？”
真正的重塑意味着要去问：如果今天发明这个品类，在了解 AI 能做什么的前提下，它还会在任何程度上像现有的主流产品吗？
“法律检索”还会意味着在判例法数据库里搜索吗？还是会意味着一个 AI 能阅读合同、识别风险，并自主起草修订条款？“客户支持”还会意味着工单队列和响应时间吗？还是会意味着一个代理在任何人类看到之前就解决 80% 的问题？“项目管理”还会意味着甘特图和站会吗？还是会意味着一个 AI 参加会议、更新任务，并在不被要求的情况下生成状态报告？如果今天用大语言模型发明”文字处理器”，它还会长得像 Microsoft Word 吗？
当每一个创业公司创始人和企业软件高管都忙着彼此竞赛、激进发布时，这就给地球上的每一位产品设计师敞开了一扇大门，让他们去问一个问题------坦白说，每个人都应该问：AI 原生应用会是什么样子？因为它们绝对不可能长得像我们所有人正在争相构建的那些东西。最重要的是，这第一次在历史上给了所有有才华的产品设计师一个机会：不仅去构想，还能把整个被重新想象的体验完整地做出来并发布上线。机缘巧合地创造了主权的机会------给那些足够勇敢、敢于伸手抓住它的人。如今比软件历史上的任何时候都更容易融资、更容易快速做出一家创业公司并因此获得认可。产品设计师------那些塑造了世界级工具的才华之人------本应牢牢抓住这个机会。唉！他们要做的不过是把脑袋从 Figma 里拔出来，因为任何真正的东西都不可能通过它被发布出来。
市场知道这一点，并且正迫切地希望看到由第一性原理引领的创新。Y Combinator 过去两年多一直在高声疾呼这一点。“我们太专注于模型创新了。AI 应用栈在哪里？”，“垂直 AI 代理可能比 SaaS 大 10 倍。“信息毫不含糊：每个人都过于专注于模型创新，以至于真正的机会已经转移了。它已经上移到了技术栈的更上层。应用层完全敞开。随着 OpenAI、Anthropic 等意识到模型同质化不再带来更多差异化，这个窗口似乎正在关闭。因此，现在最合乎逻辑的路径是：利用他们的品牌，在应用版图上做广覆盖，同时在医疗、金融等垂直策略上做深耕。差异化不再发生在模型层了。它发生在你如何把智能应用到具体领域。那些工作流几十年来在根本上都没有改变的完整行业。AI 不是让这些工作流提升 10% 的效率，而是在彻底替代它们。
Harvey AI 目前估值约为 50 亿美元，此估值来自其 E 轮融资后的结果，该轮融资金额为 3 亿美元。Harvey 由 Gabriel Pereyra 创立，他学习的是计算机科学，完全没有法律训练，也从未踏入过律师事务所。如今，Harvey 是法律智能领域的旗舰级 AI 案例。它不仅仅是增强法律检索，而是在替代那些几十年来定义律师事务所的陈旧工作流。
范式转变：律师事务所一直运行在一种金字塔式的劳动力模型上，初级律师助理（junior associates）将 60%—70% 的时间花在模式匹配型工作上：合同审查、法律检索、尽职调查、文件起草。Harvey 不只是让这些工作更快。它以自主方式完成这些工作，并交付可供合伙人审阅的成品输出。过去需要团队助理律师开出数百小时账单才能完成的工作，如今只需要一位资深律师在更短时间内核验 Harvey 的分析即可。AI 原生的解决方案并不是”更好的搜索”或”辅助起草”。它是在彻底消除重复性认知工作对人类劳动力的需求，从而压缩并瓦解支撑律师事务所百年之久的计时收费（billable hour）模式。
截至 2025 年 10 月，Harvey 在 700 家律师事务所和企业中拥有 74,000+ 名律师使用其平台，其中包括 AmLaw 100 律所中的 50 家。主要客户包括 PwC UK、Deutsche Telekom、A&O Shearman 和 Repsol。他们购买它并不是因为它让律师更高效，而是因为它替代了整层法律工作。产品本身就是对工作流的替代。界面相对于智能而言是次要的。
这里发生的事情，并不只是”现在用 AI 替代助理律师所有那些繁琐、乏味、令人灵魂枯竭的工作变得指数级容易”这一简单事实。更关键的是 Harvey 采取的方法：打造一个垂直解决方案，而这个解决方案根本无法被模型提供商替代。它通过消除 cronos 效应来创造品类差异化------也就是 OpenAI 或 Anthropic 每次发布新版本都可能吞掉其生意的那种效应。Harvey 的方案从根本上代表着一个经过精心选择的设计问题：技术的应用不仅精妙，而且也是一种垄断性、可盈利的应用。而对于那些认为这会导致数百、甚至数千名助理律师失业的人------不妨花点时间去问问这些助理律师，在 Harvey 出现之前他们的工作有多么艰苦。这意味着这些助理律师现在可以把更多精力放在战略上，而不是当”被美化的谷歌搜索专家”。
像 Harvey 所解决的这类问题，正是受过训练的设计师之眼应该在世界中看到的那种机会。只要对技术基线有足够理解，一个优秀的设计师就必须能够在真实世界中发现机会，从而彻底颠覆整个行业。当有人谈论”设计是差异化因素”以及”设计驱动型公司代表未来”时，我们总会退回到像 Airbnb、Notion 和 Linear 这些陈旧的案例上------而它们之中只有一家跻身《财富》500 强。设计师似乎相当满足于在一片璀璨公司的宇宙之中，只盯着这三个异类。
设计师需要明白：这是实现”产品主权”的一生一次的机会。我们需要理解，产品主权与旧范式完全分道扬镳。它不是让设计师去学编程，从而更好地与工程师沟通。设计师现在可以把所有代码都委派给模型完成。关键在于：设计师要运用自己最擅长的能力，去重新想象整个结构；去建立那些用智能替代整类工作的公司。不是工具。不是功能。是对完整工作流的替代。而从根本上说，因为所有人都在竞相让自己”看起来”像是给陈旧软件外挂了一个 AI 副驾驶，所以真正做新东西的人反而没有停下来重新评估。设计师可能还有大约一年的时间------在市场大范围意识到这一点之前。我们已经在看到极其激进的新产品涌现。设计师需要找到一种快速再学习的方式，远离推像素的表层工具，深入到与 AI 围绕”结果导向思维”结伴协作之中，帮助他们发布真正的软件；进化自己的能力栈。
实现这一点所需的能力栈，如今以个体可获得的方式呈现，而这在仅仅两年前还是不可能的。Cursor/VS Code、Claude/Sculptor 让你无需懂编程也能构建全栈应用。Replit Agent 负责部署、托管、数据库搭建。Vercel 和 Railway 把 DevOps 抽象掉。Stripe 处理支付。过去需要一支工程团队的整套基础设施层，如今都可以由一个人”编排”------只要这个人理解要建什么、以及为什么要建。对设计师来说，这些技术是一份礼物------只要他们意识到这一点。
但是------这点至关重要------如今”构建”已经不再是难题。AI 可以生成你所需的全部代码，你甚至不再需要最强、最昂贵的模型。AI 可以调试，也可以部署。它做不到的，是识别哪些工作流已成熟到可以被替代。它无法理解制度性摩擦、协调开销，以及专业人士之所以容忍的手工流程------因为”这就是一直以来的做法”。它看不见那个尚不存在的品类。这就是设计师的优势。设计师受过训练，能够观察人们如何工作、系统在哪里崩溃、哪些需求没有被满足。过去 20 年，这种技能被导向让界面更漂亮或让协作更顺滑。现在，它可以被导向更具决定性影响的事情：识别下一个垂直 AI 品类，并建立一家拥有它的公司。
Y Combinator 正在以 AI 原生公司的投资论点运作，提出这样一个问题：“10 个人 + AI = 十亿美元公司？“只要对行业主导的垂直工作流有扎实理解，人们就能轻松融到资金。这些新公司的大多数创始人不会来自大厂（Big Tech）或 AI 实验室。他们需要从设计师已经在 AI 时代参与塑造的公司里涌现出来------那些亲身经历工作流、理解其低效之处，并看见智能可以替代什么的人。已经嵌入工作流中的设计师，完整地看到了大公司内部系统与工作职能的运作方式。沃尔玛（Walmart）、塔吉特（Target）、耐克（Nike）、梅赛德斯-奔驰（Mercedes Benz）、家得宝（Home Depot）、KKR、高盛（Goldman Sachs）。这些设计师看着工程师、产品经理、市场、销售、支持团队，多年来因为业务的复杂性而艰难地发布功能。他们早已理解这些生态系统的低效之处：协调开销、手工流程、工具碎片化等等。你知道哪些工作流已经成熟到可以被替代。唯一的问题是：你是否愿意停止为公司做设计，转而开始亲手建立它们。
在这个语境下的”产品主权”，并不是指自主发布功能。它是指识别能够定义品类的机会，并建立那些重新定义问题的公司。它意味着看见：法律工作是模式匹配，企业搜索是检索问题，项目管理是编排。并且拥有将这种洞见转化为可运行的产品、真实的公司、风险投资级别成果的能力栈。窗口现在正打开着。基础模型已经足够好。工具链已经足够可及。市场已经准备好了。但它不会永远敞开。在 12—18 个月内，显而易见的垂直 AI 品类将开始趋于饱和。
能够实现产品主权的设计师，不会是那些学会编程以便不必等待工程师的人。他们会是那些看见一个此前并不存在的品类、构建出创造该品类的 AI 应用，并成为创始人的人。不是功能负责人。不是产品负责人。是公司构建者。这就是智能时代的主权。
AI 已经在行业与世界经济中缓慢地制造出显著的财富差距。我们看到新闻报道 AI 研究员与工程师获得巨额回报。在产品-设计-工程这组三位一体中，设计师的价值评估与薪酬本就更靠下。如果设计师不提升技能、不构建那种垂直定位的激进新结构，我们可能不会再有另一次以如此规模实现主权的机会。设计师需要把心态从”拥有制品”转向”创造真实的经济价值”。做到这一点的人，将拥有传统产品设计师从未想象过可能拥有的东西：对一个品类、一个公司，以及一个完全按他们自身条件打造的未来的所有权。
3.智能主权
最后一种主权是”智能”的主权。设计师一直以来因为传统上只是在打磨表层而被明确地挡在这件事之外。这些是设计师在历史上并未进入的房间（在第一至第三部分中有所概括）。这场转型中最难的部分并不是技术学习曲线，而是品类混淆。我们尚未拥有一套共享语言来描述什么是”基底设计”（substrate design）。为了让这件事更容易、为过去 2—3 年里一直未被定义的东西给出定义，我们不妨通过一组例子来拆解：设计师在 AI 原生公司里可以在哪些方面发挥领导作用。重点聚焦于：设计师如何重塑数十亿用户与智能互动的方式。
例子 1：Anthropic 的”宪法式 AI”（Constitutional AI）
规模化设计人格
在 Anthropic，一小支团队塑造 Claude 的人格，并不是通过界面打磨，而是通过宪法式 AI：一种让模型行为由直接编码进训练过程的原则所支配的系统。
这不是文案写作。这是架构层面的设计：决定模型应该优化哪些人类价值，它应如何处理相互竞争的原则之间的冲突，何时应该拒绝、何时应该引导，推理应当多透明。产物不是一张样机图，而是一部”宪法”------一套结构化的规则，塑造 Claude 在数十亿次交互中生成的每一次回应。
必须有人做出决定：Claude 应该更谦逊顺从，还是更自信坚定？当用户索要有害内容时，它应该冷冰冰地拒绝，还是温和地解释？当它不确定时，应该表达多少不确定性？它应该优化”有用性”，还是优化”保护用户不受其自身伤害”？
这些就是”基底层面”相当于选择按钮摆放位置和配色方案的决策。只不过，它们会规模化到数十亿用户，并且如果你做错了，就无法通过 A/B 测试把问题”测试掉”。
设计师的角色在哪里：宪法式 AI 由对齐研究员设计------那些拥有机器学习博士学位、在技术层面理解模型训练的人，而这些通常并不是设计师所具备的。但这里存在一个缺口。研究员知道如何把原则编码进训练回路。他们未必知道哪些原则对用户最重要、原则冲突在实践中会给人怎样的感受，或如何用人类能理解的方式传达宪法边界。这就是为什么你会看到诸如”作为一个 AI 语言模型…”或”你说得完全正确。“这类光鲜的句子。一个能够理解足够 ML、从而能够用研究语言交流的设计师，会变得极其有价值------通过帮助研究员把人类价值翻译成清晰、可测试的规格说明。
例子 2：Perplexity 的引文架构
通过检索设计信任
Perplexity 的决定性特征并不是它的界面，而是它如何检索并引用来源，从而让其搜索功能在整个行业中无出其右。每一个答案都建立在实时搜索之上，并配有行内引用，让用户可以立刻核验主张。
这看起来很简单。其实并不简单。必须有人来设计：应该优先哪些来源（学术论文 vs. 新闻 vs. Reddit？）？如何对相互冲突的信息进行排序？何时展示不确定性、何时展示自信？如何让引文既具信息量又不至于让人不堪负荷？当来源相互矛盾时该怎么办？
产物不是 UI，而是一套检索策略。它是一套逻辑，决定哪些信息会浮现、在何时浮现，以及它相对于其他来源会如何被加权。在一个”幻觉”是默认故障模式的世界里，Perplexity 做出了一个基底层面的设计选择：让每一个答案都扎根于可验证的来源。这个决定以任何界面改版都无法做到的方式，塑造了整个产品。
设计师的角色在哪里：RAG 流水线、检索、排序、引用，全部由理解向量嵌入、语义搜索与排序算法的机器学习工程师构建。设计师不去构建这些。但必须有人来决定：我们什么时候该展示 3 个来源，什么时候该展示 10 个？我们如何呈现相互冲突的信息而不让用户陷入瘫痪？对一个不是统计学家的人来说，“置信度”意味着什么？这些问题，工程师可以给出技术上的答案，但往往在人类体验上解决得很糟。一个对 RAG 架构理解得足够多、能提出有根据问题的设计师，可以帮助塑造这些决策。不是通过”拥有”这条流水线，而是作为那个坚持”技术上正确”不等于”有用”的声音。你不是 ML 工程师。你是确保他们卓越的技术工作不会带着糟糕的人类体验一起发布的那个人。
例子 3：OpenAI 的拒绝行为
设计智能的边界
当 ChatGPT 拒绝一个请求时，这种拒绝是策略设计的产物------一套编码在系统提示词和 RLHF 中的规则，用来约束模型不应做什么。
必须有人做出决定：它是否应该拒绝帮做作业，还是只提醒学术诚信？它是否应该为写虚构作品的作者生成暴力内容，还是划出一道硬性的红线？当用户试图对它进行越狱时，它应该表现得俏皮、严厉，还是干脆沉默？拒绝类别有多少种，边界在哪里？
产物是一套拒绝分类体系（refusal taxonomy）。一张结构化地图，标明什么是被禁止的、什么是需要谨慎对待的、什么是允许的，以及每一道边界中被编码进去的理由。这些不是法律合规的勾选项。它们是关于代理权、家长式干预、信任与权力的决策。每一次拒绝都会塑造用户对系统是什么、以及它服务于谁的心智模型。
设计师的角色在哪里：拒绝系统由信任与安全团队、政策研究人员以及 RLHF 专家构建------他们理解如何把伦理边界编码进模型行为。设计师不”拥有”这一过程，律师、伦理学者和研究者才是。但这里存在一个人类体验问题。一次拒绝，可能会因为表达方式不同而显得居高临下、冷漠、把人当孩子，或是尊重。想象一下：一个患有慢性疾病的用户，因为健康相关法律而在依从性上挣扎，却被模型拒绝提供帮助。房间里的人都在优化”这是否能防止伤害？“时，必须有人为”这感觉如何？“发声。一个理解提示词工程与 RLHF 的设计师，可以通过原型化不同的拒绝语气、测试用户反应，并帮助政策团队看见他们可能忽略的权衡来做出贡献。你不是在构建道德操作系统。你是在确保它说”不”的时候，不会让用户感觉自己像个孩子。
例子 4：Replit Agent
设计代理式编排
Replit Agent 不只是生成代码。它会行动：阅读文档、运行测试、调试错误、部署项目。必须有人设计其编排逻辑：代理何时自主行动、何时请求许可；它如何处理失败；它的推理应当有多透明。
这些决策包括：它应该展示每一个中间步骤，还是只展示最终结果？当它遇到错误时，应该默默重试，还是解释哪里出了问题？它应该在跨会话之间保留多少上下文？什么时候应该放弃并请求人类帮助？
产物是一套编排策略（orchestration policy）。一种看不见的编舞，决定了一个自主代理在真实世界中如何行动。这是所有软件的未来：代表你行动的代理。而如果设计师不去塑造它们如何行动------它们何时请求许可、如何解释自己、优化哪些价值------那构建这些系统的工程师就会去做；这正是正在发生的事情，而你也非常明显地能看到用户在使用这些系统时的挫败感。
设计师的角色在哪里：编排逻辑是代码------状态机、决策树、错误处理。由理解分布式系统与代理架构的工程师编写。设计师不写这些。但必须有人来决定：代理应该展示每一步，还是隐藏复杂性？当它失败时，它应该解释原因，还是只重试？这些是工程师可以实现的权衡，但他们往往不会从人的角度深入思考。一个理解代理如何工作、理解”工具调用”（tool calling）意味着什么、理解上下文如何在步骤之间传递的设计师，可以通过原型化不同的交互模式，并用用户进行压力测试来塑造这些决策。你不是系统架构师。你是确保”自主”不等于”黑箱”的那个人------而这恰恰就是当下与 AI 助手交互时给人的感觉。
例子 5：NVIDIA
设计智能的开发者体验
NVIDIA 并不向消费者出售 AI。他们出售让 AI 成为可能的基础设施：GPU、CUDA、开发平台、推理引擎。他们的客户是构建 AI 系统的机器学习工程师、研究人员和开发者。当 NVIDIA 做设计时，他们并不是为终端用户做设计。他们是在设计那些真正构建 AI 的人如何工作。
这对大多数人来说是不可见的。但如果你用过 ChatGPT、Claude、Midjourney 或任何 AI 产品，它都运行在 NVIDIA 的基础设施之上。NVIDIA 在开发者工具、API、文档与工作流上做出的决定，会直接塑造全世界每一家 AI 公司”能够做到什么”。
在 NVIDIA，必须有人去设计：当 GPU 显存失败时，错误信息应如何向并非硬件专家的开发者解释？当研究人员想从本地测试迁移到生产推理时，部署工作流应该是什么样？如何让从未做过模型优化（量化、剪枝、蒸馏）的工程师也能理解这些概念？系统何时应该抽象掉复杂性，何时又应暴露底层控制？
产物不是面向消费者的界面，而是一种开发者体验：文档、API、工具链、错误处理、部署工作流。一个生态系统，决定了构建 AI 是痛苦的还是高效的。
设计师的角色在哪里：NVIDIA 的开发者工具由系统工程师构建------他们对 GPU 架构、CUDA 编程以及分布式计算的理解，达到大多数设计师永远无法触及的水平。但这里存在一个”翻译”问题。工程师会构建能用的工具，但不一定会构建易学、易调试、以及在出错时足够宽容的工具。一个愿意学习足够多机器学习基础设施知识、从而理解开发者到底在为何挣扎的设计师------比如内存约束、部署复杂性、模型优化的权衡------可以通过原型化更好的错误状态、用真实用户测试文档、设计不假设专家知识的上手流程来塑造这些工具。你不是 CUDA 工程师。你是确保世界上最强大的 AI 基础设施不会有陡峭到只有博士研究员才能使用的学习曲线的那个人。当每一家 AI 公司都依赖你的工具时，让它们的可用性提升 10%，就具有文明尺度的影响。
智能主权究竟意味着什么 {#853d .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“853d”}
智能主权，是通过让自己在技术上足够可信，从而赢得塑造 AI 行为方式的权利------以便能够与专家并肩贡献。这是当今真正做到的设计师极少的事情。
不是替代机器学习工程师。不是主导对齐研究。而是学到足够多：RLHF、检索、上下文窗口、策略设计。以便在做出基底层决策的房间里，真正发挥作用。用真实代码构建原型，展示你理解”智能”如何运作。让自己在那些既需要技术深度、又需要人类洞见的问题上变得不可或缺。
今天正在实现这一点的设计师，已经不再等待许可才去学习困难的东西。他们也因此获得了相应的回报：高达 50 万到 80 万美元以上------遗憾的是，在前沿 AI 实验室里以这种能力工作的人非常少。那些岗位里，设计师以人为中心的视角与模型行为相交汇；人类体验塑造宪法式 AI；产物不是一张样机图，而是一套能规模化到数十亿人的策略。这样的工作不会带来 Dribbble 点赞或花哨的 Framer 作品集，也不会有设计大奖或站酷精选之类的提及。认可来自研究员说”你的视角让它变得更好”，并体现在最终产品的遥测数据之中。来自发布数十亿人使用的系统，也来自薪酬方案终于反映出：当设计被应用在真正重要的地方时，它所具有的战略价值。
这就是主权。是在决策发生之处贡献的可信度，是交付重要之物的能力，以及在智能与人性交汇处变得不可替代所带来的回报。
一个时代的终结与另一个时代的开始 {#325c .graf .graf—h3 .graf-after—p name=“325c”}
我们在这个系列里，始于乔纳森·艾维（Jony Ive）所构建的世界。在那个世界里，设计师塑造曲线与倒角（chamfers）；界面是人机交互的主要媒介；工艺意味着像素级完美的执行，以及对那些让技术显得魔法般的、不可见细节的关注。
那个世界不会回来了。
我们如今身处的是由德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）这样的人将创造的世界。在那里，智能本身就是媒介。真正重要的设计决策发生在表层之下------在模型架构、训练数据与策略边界之中。铝合金边缘的曲线不再像学习率的曲线那样重要。会成功的设计师，不是那些把表面打磨到极致的人，而是那些塑造机器如何思考的人。
这场转变并不温和。第二与第三部分记录了这场危机：五次范式倒置、制度性的瘫痪、设计领导者仍在打昨天的仗，而这一职业正在失去战略相关性。证据并不含糊。设计------以当下大多数组织中的形态而言------正面临结构性过时。不是因为以人为中心的思维变得无关紧要，而是因为它已经与”真正重要的决策如今在哪里发生”脱节了。
但危机也会创造机会。
第四部分概述的三条主权路径------品牌、产品与智能------不仅仅是生存策略。它们是在邀请人们走向一种比过去更具分量的东西。如今，个体设计师已经拥有十年前整个工作室都无法获得的能力：独立打造世界级品牌的能力；无需许可就能建立并发布整家公司产品的能力；通过在基底层赢得可信度，塑造数十亿人如何与智能互动的能力。
这就是本部分开头所承诺的”回归主权”。不再是组织结构图时代那种碎片化、寻求许可、协调成本沉重的设计工作，而是对结果的完整所有权。就像 1450 年佛罗伦萨的铁匠能够从生铁到成品马蹄铁掌控整个价值链一样，如今的设计师也能够掌控从洞见到产品上线的完整弧线------如果他们愿意学习困难的东西，并构建新的能力栈。
但时间是约束。
现在正在构建的系统------模型架构、默认行为、策略边界------将决定未来几十年智能将如何运作。这些都是基础性的选择，一旦规模化，就会越来越难以改变。而此刻，这些选择中的大多数，都是在缺乏有意义的设计投入的情况下做出的。并不是因为研究人员和工程师敌视设计师，而是因为设计师尚未让自己在这一层面变得可信。
窗口已经打开。但它不会永远敞开。
在 12—18 个月内，显而易见的垂直 AI 品类将趋于饱和。基础模型行为将被锁定。那些将定义下一代计算范式的公司将已经成立。那些等待许可的人、停留在舒适区的人、寄希望于领导者带他们穿越的人------将发现自己站在一场不可逆转的变革的错误一侧。
原文：Designers should look to Demis Hassabis. Not Jony Ive. --- Suff Syed{.markup—anchor .markup—p-anchor data-href=“https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.suffsyed.com/futurememo/designers-should-look-to-demis-hassabis-not-jony-ive” rel=“nofollow noreferrer noopener” target=“_blank”}
Designers Have to Move from the Surface to the Substrate --- Suff Syed{.markup—anchor .markup—p-anchor data-href=“https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.suffsyed.com/futurememo/designers-have-to-move-from-the-surface-to-the-substrate” rel=“nofollow noreferrer noopener” target=“_blank”}
The Design Leaders Are Lying to You --- Suff Syed{.markup—anchor .markup—p-anchor data-href=“https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.suffsyed.com/futurememo/the-design-leaders-are-lying-to-you” rel=“nofollow noreferrer noopener” target=“_blank”}
How Future Designers Will Win in the Age of AI --- Suff Syed{.markup—anchor .markup—p-anchor data-href=“https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.suffsyed.com/futurememo/how-future-designers-will-win-in-the-age-of-ai” rel=“nofollow noreferrer noopener” target=“_blank”}
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