在今年年初舉行的Econsultancy早餐簡報會上，小組成員Gregor Young關(guān)于人工智能(AI)的言論令我震驚。Young目前正在領(lǐng)導(dǎo)Channel 4的數(shù)字營銷策略和能力的轉(zhuǎn)型，他強調(diào)了他相信AI將會變得越來越廣泛，并談到了他希望應(yīng)用某種形式的AI遇到過程或問題的頻率。

Young的熱情使我重新審視了我去年寫的一篇文章，我在那篇文章中問：“為什么營銷人員在自欺欺人地說AI不僅僅是銷售?

當(dāng)時，我只是為非常實用的機器學(xué)習(xí)方法辯護，因為它的許多當(dāng)前用途(建議，產(chǎn)品分類，個性化，文案寫作)都是針對轉(zhuǎn)換進行優(yōu)化。

但是我沒有講的是在數(shù)字和圖形設(shè)計中使用的大量算法。阿里巴巴的LuBan AI平臺展示了最有效地驅(qū)使用戶回家的用例，即以AI為動力的設(shè)計可能會破壞營銷的速度。

很少有公司能像阿里巴巴那樣大規(guī)模地證明其有效性。據(jù)報道，阿里巴巴在2017年雙十一購物節(jié)期間使用了LuBan來設(shè)計4億條橫幅廣告各種產(chǎn)品。

任何曾經(jīng)從事過網(wǎng)站設(shè)計工作并從高級經(jīng)理那里收到未經(jīng)請求或深思熟慮的反饋的人都知道人性化設(shè)計的能力。

在有關(guān)平臺的博客文章中，用戶體驗設(shè)計師Ke Xu估計此輸出相當(dāng)于150年不間斷工作的人類圖形設(shè)計師的工作。

標(biāo)語開頭的內(nèi)容可以推斷為各種UX設(shè)計。盡管該過程并非完全自動化-設(shè)計師向算法提供反饋并評估最終產(chǎn)品-含義很明確：徐克的博客文章標(biāo)題為“ AI視覺設(shè)計已經(jīng)在這里了-毫不猶豫地采用”在您的小設(shè)計工作上”。哎喲。

數(shù)據(jù)和創(chuàng)造力是對立的力量的敘述是真的還是確實有用?

好吧，設(shè)計無疑是一個非常人性化的過程。正如Raiffeisen Bank的設(shè)計總監(jiān)Yury Vetrov在2017年為《粉碎雜志》撰寫的文章中所說：“設(shè)計師做出許多大小決定;其中許多內(nèi)容很難通過清晰的流程進行描述。此外，傳入的要求并不是100%清晰一致，因此設(shè)計人員可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理解決這些沖突，從而使產(chǎn)品更好。這不僅僅是選擇合適的模板并將其填充內(nèi)容。”