不知不觉，2023年第一个风靡全网的“超强IP”——ChatGPT在舆论的风口浪尖上“阴魂不散”了大半个月。2月7日，百度宣布其类ChatGPT产品“文心一言”（ERNIE Bot）正在冲刺阶段，将于3月内完成内部测试后，面向公众开放。一夜之间，打工人更慌了。

AI能否成功抢走大家的“饭碗”？未经实践的观点，都是伪结论。

DECO从设计行业出发，邀请了4位有相关经验的嘉宾：北京市建筑设计研究院的建筑师胡杨、用算法做椅子的数字艺术家张周捷、拿AI做客户服务的特赞创始人范凌、留日建筑专业学生野居，和他们聊了聊与AI的“相处模式”。

“这个问题其实一直存在，就像Photoshop诞生后，它没有取代修图师，但淘汰了不会用Photoshop的人。”如何与AI一起进步？他们的亲身经历，也许能让你在焦虑和危机感中，找到自己应该前进的方向。

以下是4位受访者的自述。

说实在的，我用AI工作特别少，因为我觉得它有问题。我有时候会拿AI做一些绘画，但不是工作。

大概去年十月份吧，我在小红书上看到一些AI绘画，特别精密。然后我就觉得AI确实能完成特别大的工作量，还挺神奇。后来我自己也简单试了一下，它一开始生成的图都挺奇怪的，缺胳膊少腿。可能那个东西你要迭代很多遍，那些知名的大咖们，他们在后期也还是需要其他程序辅助进行大量修正。

AI绘画作品《鬼吹灯系列之昆仑神宫》 ‍

图源小红书@Sean会AI

大家可能是看到AI能画画，才会想到把它用在建筑设计上。但毕竟 画画跟工程设计领域差异太大，建筑学作为“工程+艺术”的复合型学科，需要遵守的条条框框就跟法律一样。

从我的角度来讲，我认为AI它只能进入最前端刚启动项目方案的一个意向阶段。相当于我们设计前期可能会在网上找一些意向图来辅助设计，希望快速有一个比较直观的对画面的认知。

比如前期用AI介入，你给它一些关键词，或者可以用手画草图，不必很清楚，你画几根线拿给AI去进行运算，它就会在很快的时间内， 一两分钟、两三分钟，哪怕我们多做几个迭代，半个小时就能出一堆东西。但没有AI的时候，我们就要拿来先把它深化、再建模，如果理解错了草图的概念，可能一周的时间就白白浪费了。 说白了就是AI快速地替你往前走了一步，这一步为后台的工作节省了前端验证方向的很多时间。

但一旦方向相对明确了，你还是要拿回来自己重新做设计。回归建筑本身的工作流，把所有核心的理念生成，这些目前AI是做不到的。对于建筑，我们是需要它有一个设计逻辑，不管是形体概念或是体块生成的平面功能和造型体量之间的联系。但是 AI它没这些东西，它就是一张图片，相当于一张画，其实是没有准确性的。

所以AI其实对我们的帮助就很小。不过如果你认为这个图呈现的效果是美的，你可以倒置反推。我们先知道结果，再把整个运算过程梳理出来。但通过结果去建立计算过程实际并非传统的工作模式，这也是为什么 AI一直被质疑，也一直有人探讨，包括职业道德的边界。

如果可以把建筑中一套完备的逻辑全部讲清楚，那可能是一个几千字的文章。 人脑自己本身的算力也很强。比如你学习了5年专业课，你在工作中积累了十几年，大脑处理数据是整合了所有这些东西进行运算的。 你就想想如果把这一套东西完整搬到电脑里需要做多少？所以我真不认为它是几个关键词能说清楚的事。

《令人心动的offer》第四季节目画面

从另一个角度讲，目前AI技术仍是基于高算力，并不具备自主意识。但在人类社会里情感的占比是很大的。我们就拿节目里的某些场景来讲，密云水库那一集，他们要做一个户外的解压空间，需要在山里面去感受很多东西。 在山里走动，你可以闻到树木的气息，踩在落叶上听到碎裂的声音，也可以从远处看到开阔的水面，带给你内心情感上的这些东西，你怎么能够用语言量化为一个限制条件给到AI呢？

人可能会因为冬天在场地里晒了一下太阳，想要把夕阳的景色给到用户，然后在房子里去做一个西向的小阳台；但换一个建筑师他可能觉得西晒很难受，因为他夏天去的，就觉得这边一定不要开窗子。每一个人对于接受到外界给他的信号，在不同时刻的那种偶然性都会被最终指向一个截然不同的方向。

我一直认为某些情感的突然出现是会左右你的行为的，但机器人不存在这个问题。就现阶段它是基于计算得出来的一个解，你只能不断修改它的边界条件去形成不同的变化。对人来讲，有可能突然某件事情触动到我了，因为我情感上接收到了这些信号，做出一个完全不在计算范畴内的行为。 这才是创造最有魅力的部分，它有可能解释为既合理，又超出合理本身推导结论的一种意外，这个才是最美好的东西，也是创造力的来源。

我在很早以前就意识到，计算机它是可以做设计的。从2008年在英国读研开始，我就尝试用算法来做椅子，当然动作还是比较慢，一点点探索。

2009年年底的时候，我通过一些参数化工具写了一些基本的程序，然后生成这些椅子桌子什么的，2010年做了第一批作品做出来展览，概念上还是非常纯粹的。

张周捷2010年制作的首批测试模型

2017年的时候，我全程看了AlphaGo和李在石的人机对弈比赛，当时触动很大。相对最近的ChatGPT，那一次的冲击要更大一点。

这个比赛刺激了我一下，触发我赶紧要加快探索。 我想计算机既然下围棋能下得过人，那么做设计肯定也能做得过人。设计本身是满足需求的一种很理性的行为，也是一些逻辑。有些东西说不清楚，但其实这是一种直觉，就像下围棋也靠直觉这种经验力。 计算机它也能训练出一种直觉，这种直觉可能比人还准。

2018年设计上海期间，

首次亮相的近百把形态各异的椅子

所以我2018年就把想要的东西做出来了，说明技术是可以的，无穷无尽的椅子能够通过一套算法生成。然后去年这个节骨眼上，又到了一个新的“生而不同”的阶段，不光要生成，而且质量又要非常好。但不同的两个阶段都在延续用数字算法创作内容，只不过目前还没有应用到AI技术。

2022年，张周捷的实验项目“MeshRare”正式上线，

来自四个数字艺术家具系列的

25把座椅集体“大合照”

数字技术（算法）和AI，这两个是有一些区别的，就像高德地图和无人驾驶的区别。我先实现了高德地图，才有可能再进一步实现将来的人工智能。 现在有点像是人和机器协作的一个过程，还不是机器主导的，以后可能会持续迭代。我觉得一定要有个观念，把基础打扎实，你才能往上累进一步， 人工智能它是一个金字塔一样的东西。

一个新技术出来就会出现一个热点，ChatGPT出来了，以后还会有新的东西出来，每一次都会引爆人们对技术的一种狂热。但时间一过，热度一过，它又会回归到技术本身到底能给我们带来哪些价值这个问题。计算机会代替很多人的工作，这是顺其自然的。原来我们觉得创造力是人最宝贵的，但是现在发现 创造力可能先被替代掉。

我们以前要创造，比如做个雕塑，要去画个图、做个草稿，你脑子里面其实已经有这个形象了，但要花好几天时间把它捏出来。计算机可以把你脑子以外的东西也一次性直接呈现了，这样大大提升了效率。只要你有想法，用电脑就可以快速实现，创造力的门槛哗地就下来了。 没有画画能力的人，借助人工智能也可以画画，因为计算机它其实逐步替代了后天训练的那些技能层面的创造力。

就像我们现在通常意义上的设计师，家具、平面、网页设计师……我想大概也是会被替代掉的。我觉得不管是设计师还是其他行业的人 ，要想不被机器取代的话，核心还是要构建自己独特的价值能力。未来很多人都可以做创作，因为门槛大量地降低了，你只要有创意就行。那些模式化、标准化的东西价值越来越低，最后就边缘化了。所以还是要回归到“生而不同”这个概念，每个人都是不同的，到底哪里不同，我的人生价值是什么、目标是什么，可能要回归到比较深刻的问题。

ChatGPT刚出来的时候我就开始玩儿了，而且也已经准备付费了，它确实是很让人上头。 前段时间有一个朋友生日，我实在不知道送什么礼物，就把他的形象跟ChatGPT描绘了一下，然后它就给了我一个礼物的答案，我最后买的东西确实还蛮合适的。

在我们工作中，利用人工智能为客户服务的相关业务简单来说分为两大块：

第一，给中大型的企业去做内容管理系统，用AI对内容进行打标签和分类。因为 人的介入，机器越来越能“看懂”系统里各种各样的内容，从而支持搜索、智能、推荐、分类等更多场景。第二是用AI去实现内容的生成和优化。基于已经存储的内容，可以用AIGC很便捷地进行二次创作。

特赞内容管理系统MUSE DAM界面

其实在八九年前，我就想用上一代AI技术来解决一些创意设计的问题。经过大量训练以后，对于简单且重复性内容的生成AI解决得还挺好的，但是代价也比较大：一个是要大量去训练数据，另外就是要花很多时间去教机器怎么操作。

所以我觉得AI并不会取代设计师。这个群体永远会存在，只是会持续被新的技术、新的观念所定义。我不相信工具可以取代人，人只会被用新工具的人取代，人最终还是被另一种人取代。

AI基于文本生成图像（仅供示意）

五十多年前，Computer Graphics（电脑绘图）出现了以后，有了一类新的创作者，他们有些人开发了一些工具，比如Photoshop；有些人重新用Computer Graphics来做内容，比如Pixar（皮克斯动画工作室）。

AI基于风格生成图像（仅供示意）

所以在AIGC时代，应该也有人重新做工具，做“AIGC时代的Pixar”。我们应该去想 AIGC时代的Pixar长什么样、AIGC时代的Photoshop长什么样。同样地，历史上每一个创意概念、思想方法，其实都可以被新工具、新场景再做一遍。

在未来，“不断学习使用新工具”是一种很重要的能力，它应该成为人的习惯。

在这里可以分享一些我自己感兴趣的AI工具，基本都是基于某一个现有场景来提升用户体验的。比如我很喜欢的一个工具叫Notion，让写作变得更简单；还有Jasper AI，它让营销变得更简单。

我是2021年在国内建筑学本科毕业，去年开始来到日本，准备继续在建筑专业深造，最近还在准备一些作品集相关的设计。

2月初的时候，我的设计刚好需要一些不太规整的东西。因为日本的住宅跟国内不太一样，他们就小别墅那种，每家都建得不一样。我想还原它的街道感，有一个部分就是要有一定的随机性。

我当时觉得用人工去创造这种差异比较难，最后做出来可能很呆。但AI绘图确实可以随机地生成一些东西，我就用Mid Journey去试了一下。你给它输入一些限定条件，它就会给你生成一张图。之后你就不停地改描述语，它就会越来越接近你脑子里想的那个东西。

野居出的第一张图

出第一张图的时候我给的关键词比较少，描述不是很准确，它生出来的图就有很多问题，一看就很不靠谱。比如说那些墙全是歪七扭八的，屋顶也连得很奇怪。我反复测试了很久，才发现是因为描述中有一段说的是“阳台相互连接”，它就直接连接起来了，出现这种斜的东西。后来我就改成了“阳台，通过楼梯互相连接”，它就正常了，大概有点感觉了。

反复测试确认问题出处后

AI生成的第一张体块基本正常的图

体块基本正常之后，我就要加一些外形上的因素了。因为日本的房子面宽比较窄，我就加了“细长的体块”，然后它就出现比较符合我描述的东西了。最后又加了材质（木材），然后就越来越贴近。

野居在指令中加了 “屋顶花园”，可以看到植被变多了；加了“街道感”，AI便又接了一些暖光进去。

其实我从得到（上述）第二张图开始就觉得只要继续修正就可以了，不断地修正两三次之后，就得到了一个比较理想的状态。中间当它产出的东西开始符合我预期的时候，我觉得我要失业了！它只用两小时就出了四五个我觉得还可以的方案，但我两个小时自己建模的话可能也就1~2个，还达不到它的精度。

野居最后想要加入更多限定词的时候，AI开始莫名出现剖面图。

但这个时候我想让它再深化，加入更多限定词的时候，它就开始变得奇怪。最后限定条件加到二十个左右，它出来的东西就没太有变化，你确实会觉得改不出来了。 它还没聪明到那个程度，然后就开始倒退了，可能有点搞不懂哪一个条件该优先了。

另外， AI只是帮我探讨了一下方案出来大概会是什么样的效果，最后还是要自己去梳理整个建筑的逻辑。

一些单纯用语言很难形容的东西，AI就很难算出来。对于形体推敲来说还挺有意思的，我感觉挺丰富，可它没什么逻辑，就是玩玩还行。像是交通的消防的合理性，类似这种考虑，Mid Journey目前没法核算。

但是，或许这个程序写出来只是早晚的事儿。半年前AI绘图在建筑方向还比较冷门，生出来的图几乎完全不能用，大家都在嘲笑说它还是不太聪明，但半年后就变聪明了，现在我觉得就已经可以用了。它们的学习能力和效率是远远超出人类的，可能还是会对建筑师产生一点威胁吧。

AI可以接收指令去模仿一些大师的风格，短时间内去学做出一个设计来，但是它缺少灵魂。 AI可以像解方程一样给出比较合理的结果，但是做不出来一些人观察到的东西、产生的一些想法。人的感触是很主观的。我自己的思想，这个东西它很难做到。

人是提出问题、提供解决思路和最后做决定的人，然后AI是给ABC方案的那个人， 就感觉像手下又雇了一个小工一样，但是小工没办法自己做完所有的设计。

最后的最后，我们还和ChatGPT聊了一下：

恰如AI所生成的设计作品一般，它给了我们一个既不会令你失望也不会让你惊喜的教科书式答案。

你有被ChatGPT“卷”到吗？欢迎下方留言和我们分享你的想法，DECO将选出一位精彩留言送出一本新刊。

监制 | Tango 文、编辑｜fun

设计 | 阿星 助理 | 陈丽媛

张周捷肖像摄影 | 张伟豪

部分图片由受访者提供

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