AI與設計師之間的創意邊界 究竟在哪里

　　AI 參與時尚產業的運轉，早已不是一天兩天。

　　從供應鏈自動化系統，到能夠輔助商業決策的大數據和云計算，乃至是數字營銷過程中的溝通互動……過去，智能化技術在多種維度上為時尚產業帶來改變。而人工智能進化到 ChatGPT 這樣的大型語言模型，未來再應用到更多交互環境中，其將帶來的影響可以說是革命性的。

　　但在AI 不斷拓展著人類行為與效率邊界、無限接近“人”的同時，AI與設計師之間的創意邊界，究竟在哪里？創意，本身便是基于社會關系間的感知和反饋，依賴人類給予數據、設定規則，被動生成結果的 AI，究竟能在創意世界里走多遠？

　　2021 年夏天，現任教于中央美術學院設計學院、作為時裝設計方向召集人的青年教師余一萌，帶領學生參加了DeeCamp人工智能訓練營，其中有一個賽道是“基于AI對話生成的服裝設計”，由此展開在服裝設計中對“AI＋人”工作模式的關注與探索。后續在課程中引入AI技術作為設計工具后，余一萌表示，AI作為一個輔助性的工具能夠快速的生成文字與圖像參考，極大的提高設計與創作的效率，并激發出更多創意的可能性。

時間快進到 2022 年，人工智能的算法不斷成熟，并且迭代速度也非常快，細分應用領域越來越“專”。余一萌提到彼時由 OpenAI 推出的 Dalle.2，在藝術與設計的領域引起了巨大反響。回憶起自己進行嘗試的經歷時她說道：“當時感覺其實是非常驚喜的，因為生成的結果近似于我的風格、但又可以有無窮的迭代，后續火起來的 Mid Journey 在精度和細節方面更深入。只是生成結果有時會帶有較濃的‘Mid Journey’畫風。”

　　從事視覺藝術工作的王偲丞也指出，AI 提高了效率，ChatGPT 可以寫代碼的能力幫助我們內容生產者減輕工作壓力，例如給 Unity 寫 Code 可以用來建模等等，極大的減輕了重復工作的壓力。也可以幫助他排列組合一些視覺語言作為創作的參考。

　　“打開思路，也是很有意思的”，王偲丞說道。

　　事實上，通過諸多研究、以及設計師與藝術家的實踐表明，AI 與人類設計師之間的邊界，目前來看，依舊清晰可見。

　　正如在韓國釜山國立大學通過一項研究對比指出，二者之間最大的區別，是人類設計的獨特性和原創性，這些創意往往來自個人的經驗。助理教授Yoon Kyung Lee 提出，人工智能技術能夠提高設計效率，使設計師可以專注于高難度的創意工作。

　　對于從事于創意產業源頭的獨立設計師、藝術家、以及青年教師來說，盡管應用上提供了極其強大的便利性，但基于目前時尚、以及藝術產業對 AI 的應用程度和工作模式來說，設計師的創造力依舊是 AI 難以取代的。

　　王偲丞向我們表達了最初從 GAN、Stable Diffuion 等圖像內容生成AI程序開始、后來慢慢了解了 ChatGPT、AIGC 的興奮，“像是得到一個新工具和新玩具一樣”，他說道。對于當下的人工智能技術，他說道：“我們一直在期待 AI 更‘人’。但目前，我依舊無法讓由 AI 制作出來的內容，獨立成為藝術作品。”

　　通過他的了解，目前為止，Ai 生成內容和 ChatGPT，還是在對于過去的內容和信息的整理加工，比較難產生新的藝術視覺的創新，在經歷最初的興奮之后很快會發現它的同質性。對他來說，人工智能技術也同樣處于一個工具的角色，他大概知道會產生什么樣的結果。

　　針對 AI 在設計領域“必然”無法取代人類這樣一種假設，余一萌認為，從目前來看是這樣。“在最開始會聽到一些人工智能對設計師‘降維打擊’的討論，我覺得人工智能生成設計雖然會有驚喜，但是距離取代、甚至超越人類設計師還是有距離的。

　　她也指出，AI 的背后是算法、是代碼，它是一種工具，它的優勢在于能夠短時間內學習大量的數據集，然后按照人類設定的規則和關鍵詞生成結果，人類設計師做的事情是給數據、設規則、做篩選、做迭代、做決策，最終的成品是經過人腦思維的產物。

　　目前在她的前期創作階段，會使用人工智能技術尋找靈感、參考、或進行氛圍的構建，但并不會直接使用人工智能技術生成的結果，而是需要進行后期處理。

　　因此可以肯定的是，人工智能技術的確可以在很大程度上“模仿”設計師的創作模型，并對過往風格、既有素材進行大量迭代，但也僅限于“模仿”，更不用說是創造力的超越。而創意工作者的一個重要核心，便是超越。

　　如 Wei 所說：“很大程度上，很大程度上我們想要給消費者帶去新鮮感，需要設計他們沒想過、沒見過的衣服。”因此，她指出，就目前對AI的了解來看，并不能取代人類的創造力。

　　目前，趙世箋也主要通過人工智能技術，對模型和草圖進行初步的協助創作，但不會過度依賴。她也說道：“孤弱要說藝術作品和原創設計的話，人還是作品的原創核心。”

　　“我本身對科技并不敏感，所以我一直認為人工智能是向外探索的工具。我談不上悲觀或樂觀，是一個純觀望的狀態”，楊盈盈說道。

　　在同設計團隊的工作中，她了解到 AI 是可以輔助創意的，只是目前“錯”的樣本比較多，但通過不斷訓練和“喂食”，可以盡可能地減少錯誤。她向我們表示：“因為我們做的并不是標準化的東西，所以從某種程度來說，人工還是更有效率的。”

　　盡管對于處在創意源頭的設計師、藝術家來說，目前的人工智能技術存在著不同程度的壁壘。

　　但是，正如科技的發展速度、AI 自身的迭代深化程度。未來，AI 究竟會在創意工作中走多遠，依舊充滿未知，也充滿可能性。

　　一方面就如我們已經看到的，技術層面、渠道方面、信息數據收集運算等等，人工智能技術為時尚產業在物質世界運轉模式帶來的顛覆性的、積極的變化，可適用范圍正愈發廣泛。

　　另一方面，曾經依賴人類設定規則、輸入信息數據，被動生成結果的人工智能技術，當它們適應了更多規則、更龐大的信息數據之后，這股“被動”的力量究竟有多強大，則決定了它在人類創意活動中的參與程度、以及在社會文明共生的深度。

　　在王偲丞看來，倘若拉長時間線來看，最終 AI 的目標是想變成一個“人”。一開始它是一個小學生、初中生，而現在 ChatGPT 已經展現出一個大學生的能力。如果在某些細分領域持續發展，說不定 AI 也可以被訓練成為創新模型。

　　他提到自己一個名為《萬相對抗》的作品，其視覺主要利用了 GAN 的技術，去補充神像雕塑在文化傳播過程中的斷點，類似于動物演化過程中的變化。“我感覺它能在概念層面上給我靈感，給我幻想的空間。盡管由AI創作出來的內容本身，目前依舊無法獨立成為藝術作品，但是可以在當代藝術創作中提供方法和視角性靈感。”

　　“我不算主動，但絕對是開放的”，在楊盈盈看來，設計和創意工作常常需要頭腦風暴，而 AI 無疑是一個很好的對象。

　　在談及——對于那些擁有先鋒創意和獨特風格的設計師，人工智能技術是否注定是一個門外客—— 這一疑問時，趙世箋也表示并不盡然。“人工智能技術也能橫向維度地幫助獨立設計師將其先鋒風格拓寬，產生更多有趣的設計藍本。”

　　盡管在當下來看，人工智能技術的優勢依舊是幫助設計師提升設計效率、提供設計靈感、減少試錯和資源浪費，最終的結果是由人類經過思考而進行決策。

　　但在硬幣的另一面，在她看來，“意想不到”也是人工智能技術的另一種優勢。同事她也認為：“其實，熟練的應用AI，并且訓練出自己滿意的結果，是一個非常耗時、也需要大量經驗積累的過程。除了基于圖像生成的工作模式，構建自己的文本庫和文本邏輯也是至關重要和值得探索的。”