圖片來源：Bing 影像建立工具 當生成式 AI 席捲了全球各個產業，動搖了不只是工作流程、更包含了未來人才育成的方式。不過相對於其他探討比較多的熱門案例如軟體業，生成式 AI 在包裝產業又將帶來什麼樣的變革呢？本文小編精選了兩篇探討生成式 AI 與包裝產業的文章，帶各位進行導讀。 文章一：《  AI Print-on-demand（印刷按需）：未來就是現在，謹慎前行 》 文章二：《 印刷行業的 AI 運用：一場從 2023 年到 2032 年的產業革命 》   AI x Print-on-demand：釋放人力，加速生產靈活性 過去的客製化印刷下單模式雖結合了一定程度的自動化和人工作業，但人工參與仍然不可缺少。例如設計提案、將設計文件發送給印刷廠或將產品運送給客戶，種種前置作業依然非常仰賴人工處理。人工雖也能達到協助客戶跳脫標準品獲得高度客製化以展現品牌特色的目標，但可能耗時且勞力密集。   圖片來源： Pexels 透過結合 AI 人工智慧的力量，將可進一步自動化整個接單到生產的過程。從前端分析訂單、生成設計、印刷文件，再到管理生產和履行製造為止，AI 都將在裡面扮演必不可少的角色。有了 AI 的協助，印刷業將可以有效縮短前期磋商的作業時間，使企業能夠更快、更準確地消耗更多訂單，減少手動或重複性高的工作。而與此同時，客戶也能享受到更細緻的服務。 不過「導入 AI」對許多傳統產業來說仍然處在觀望的狀態。主因還是在啟動成本較高，且目前產業中尚未有非常劃時代的成功案例。並且除了軟硬體的投資，如何招募適合的人才也會是傳統產業的一大課題。成本總額如何計算、組織架構如何優化，都是讓許多傳統產業「AI 賦能」路上最大的隱憂。我們也期待在 AI 益加普及之後，能夠有效降低前期導入成本，讓更多產業能夠搭上 AI 賦能的列車。   小結：AI 可以為印刷產業帶來的價值 成本計算 推薦客戶個性化設計 分析客戶並預測銷售目標 取代重複性高的低階工作   AI x Packaging：不只賦能，還有增長 AI 帶來的變革不只在客製化印刷的領域，甚至延伸到包裝。在《 印刷行業的 AI 運用：一場從 2023 年到 2032 年的產業革命 》一文中，作者提及 AI 將重新定義包裝設計、製造、永續性，甚至回收利用的效率。AI 在包裝產業能帶來的價值將不只是賦能或效率改善，甚至能起到讓事業增長的效益。   協助包裝設計創新 圖片來源： pexel   小編認為：包裝是產品的門面，產品有了包裝才成為品牌。因此包裝很大程度左右了產品與消費者建立連結時的印象好壞。品牌在推出新商品時，也會非常著重包裝設計的易用性與新穎性。如今有了 AI，再搭配上大數據分析，品牌將可以很快地掌握到消費者對於包裝喜好的趨勢變遷，並且用 AI 迅速生成符合消費者喜好的包裝，從而加速包裝從 0 到 1 的設計過程。 優化製造過程，提升效率 使用配備鏡頭偵測的 AI 系統能夠快速檢測包裝材料的瑕疵，減少浪費或之後產品召回的風險。隨著環境問題日益受到重視，各國法規也將促使企業尋找環保的包裝解決方案，AI 可以介入評估包裝材料的生態影響，協助企業做出符合法規的採購選項。文中作者提及 Amazon 亞馬遜的例子， Amazon 運用 AI 來改善包裝材料，成功優化包裝重量，最終收穫運輸損壞率顯著減少24%，運輸成本降低5% 的碩果。 推動循環經濟 不只前述 Amazon 的範例，Recycleye 憑藉 AI 驅動的廢物揀選機器人系統，成功獲得 1700 萬美元的A輪投資。該系統的掃描速度是業界標準的兩倍，顯著提高識別準確度。AI驅動的回收系統對於減少廢物和提高永續性至關重要，不只是提升工作效率，其優勢甚至可以上升到促進整個發展、加速革新的程度。   AI 在包裝印刷界的未來發展大有可期 這兩篇文章帶我們看見了 AI 在包裝印刷業界發展的可能性，有別於目前 AI 熱門應用產業多在科技業和服務業，其實人工智慧能影響的產業是更全面性的。雖然我們現在仍然將 AI 的應用聚焦在「提供創意」和「減少重複性工作」這兩大塊，但生成式 AI 還在不斷優化，每一次的新版本優化也都比前一版本更令人驚艷，我們對 AI 在這個產業能賦能的價值，仍然抱持著正面態度。未來我們將持續為讀者們關注 AI 在包裝印刷界的最新應用，以期帶給讀者們更革新的趨勢觀點。   內容來源: https://www.packaging.media/

Adobe於該年9月18日宣布Adobe GenStudio全面上市，將為企業帶來全新解決方案。其結合了Adobe在內容構思、創作、製作和啟用方面的最佳功能，利用生成式AI的力量為企業內容供應鏈帶來革命性的改變。Adobe GenStudio為高度整合的全方位解決方案，任何企業均可利用它，透過生成式AI功能和智慧自動化來增強和簡化從內容創作到啟用的過程。 高度整合全方位解決方案 這一個全新端到端的解決方案整合連接了包括：Creative Cloud、Adobe Firefly、Adobe Express、AEM Assets、Workfront和Experience Cloud，並以超乎想像的速度支援符合品牌形象的內容創作，現在行銷和創意部門可以透過這個解決方案做以下事情： (一)運用Firefly生成式AI和Express簡易使用的介面快速創作、啟用全新且不同的內容；除此之外，介面還可連接到企業數據，支援全公司的即時協作。 (二)建立企業內容的工作流程，只要透過Workfront 、Adobe Experience Manager (AEM)和Creative Cloud創建單一企業入口網站，實現內容可以重複的使用。 (三)運用Adobe Experience Cloud就能夠透過任何管道啟用內容，並立即取得關於內容成效的深入洞察。 Adobe數位體驗業務總裁Anil Chakravarthy表示：生成式AI深具潛力，可整合高速的創意表現與企業中複雜的內容啟用工作，交付現代化的內容供應鏈，實現大規模個人化的承諾。Adobe GenStudio為創意和行銷團隊提供能充分利用生成式AI所需的資源，並透過無縫的解決方案改變從創作到啟用的流程。 ●使用Adobe Express所提供的各種字體、文字風格、動態文字效果等創作出精美的平面圖片 ●透過Adobe Firefly網頁應用程式，可使用100多種語言的簡單文字提示來建立影像、文字樣式、色彩配置等  創意表現可大幅縮短時間 對於全球各地的品牌而言，若要完成網頁或行銷活動內容，從內容創作到開始使用通常需要數週的時間及使用大量人力交接。從撰寫簡報、創意發想、協作和檢討、製作、管道啟用、內容、改版、分析和報告，創意和行銷團隊必須經歷漫長的工作流程。Adobe GenStudio將生成式AI、智慧自動化和敏捷的編輯等功能導入企業的內容供應鏈，讓行銷與創意團隊能即時協作，共同進行創意發想和決策，以提供大規模個人化服務。Adobe透過將Firefly整合至Creative Cloud和Experience Cloud，改變了從創作到啟用的流程，將構思、編輯和版本管理週期的作業時間從數小時至數天縮短為數分鐘。 Adobe身為內容供應鏈工具和解決方案的領導者，長期以來持續致力於幫助客戶講述自己的故事，並透過個人化的數位體驗改變世界。從Photoshop到AEM Sites、Frame.io到AEM Assets、Express到Workfront，Adobe全心投入於增強和優化客戶的數位內容創作、傳播和互動。 生成式AI的強大力量 GenStudio以獨特的方式釋放生成式AI的力量，同時內建Firefly，可安全提供商用內容，並確保產出大規模符合品牌的內容。從構思到產出內容，企業如今可透過任何管道快速提供令人驚嘆的客戶體驗。GenStudio可以提供以下五點特色： (一)商用的安全性╱運用Firefly產生的內容，為打造安全的商業用途而設計。 (二)客製模型╱讓企業可使用自己的資產量身打造模型，產出客製的內容。 (三)可擴充性╱包含可跨平台使用的Firefly API，增強工作流程和自動化。 (四)高度整合的工作流程╱無縫連接人工智慧生成內容與編輯、協作和啟用等重要服務。 (五)內容洞見╱提供完整分析，深入、即時地洞察各個管道的內容表現。 ●使用Photoshop Generative Fill(生成填色)功能，能夠在選取的範圍內生成影像，圖為使用前後作品的對照範例  ●使用Illustrator Generative Recolor(生成重新上色)，透過向AI下指令，就能直接對包裝設計稿進行多種不同風格的上色 為企業提供更高敏捷性 數位內容要件如今以指數增長，以滿足數位行銷、產品發表和行銷活動個人化的需求。隨著數位行銷日益個人化並轉向社群平台，帶來全新數位體驗，成功的企業需要優質工具來擴展行銷工作流程，為新的利害關係人提供支援，並完成即時的內容部署。GenStudio為企業帶來大幅提升的速度和敏捷性，同時不影響內容的品質或品牌的一致性。 透過Express和Experience Cloud的整合，將有更多公司員工能輕鬆、快速地應對不斷增長的內容需求。經驗豐富的設計師和活動行銷人員、網站經理、社群媒體行銷人員和產品經理等行銷團隊成員可創作、編輯和改版品牌認可的資產，以快速實現個人化體驗。GenStudio賦予數位體驗經理作業的敏捷性，同時協助維持品牌標準和整體治理。 效率與支出更加的優化 所有組織都希望能夠優化內容創作，因此，品牌必須精簡複雜的工作流程，以提高生產力並節省成本，同時衡量內容的成效。GenStudio改變了創意和啟用過程各個步驟的製作效益，整合了Workfront、Firefly和Adobe Experience Manager，可以在不影響業務需求的情況下，加速並優化向來漫長、繁瑣且昂貴的作業流程。相關資訊請上官網查詢 https://www.adobe.com/tw/ 。

  長期以來，AI 工具僅限於圖形工作，並沒有太多內容溢出到有形的工業設計中。當然，你可以為你的產品創建徽標和藝術品，但你仍然不能使用AI 「創建」產品——xTool 希望通過其新軟體 AIMake 來改變這一點。簡而言之，AIMake 是一款 GenAI 工具，它針對圖形輸出進行了優化，但其方式針對工業設計進行了微調。通過基於提示的介面，AIMake 允許您創建可用於 2D 列印、激光蝕刻/雕刻甚至壓花的圖稿。AIMake 提供多達 70 種不同的樣式來應用於您的提示，生成從可列印的徽標到用於絲網印刷的可編輯 SVG，甚至低浮雕 3D 雕刻的所有內容。除了 AIMake 功能外， xTool  還推出了 DesignFind——一個供 DIY 愛好者和專業創作者訪問來自全球使用者的免費和付費專案文件的資產市場。   生成用於鐳射切割和絲網印刷的即用型圖稿   傳統上，準備用於鐳射雕刻或絲網印刷的檔可能很複雜且技術性很強，涉及向量圖形軟體、高解析度圖像或詳細編輯，以實現這些過程所需的簡潔線條和純色對比度。AIMake 透過讓使用者跳過這些步驟來解決這個問題;有了它，設計師可以輸入描述性提示，例如“具有高對比度的幾何狐狸雕刻”，並觀看 AI 將此概念轉化為精美的、隨時可以雕刻的檔。 這種直接對雷射機的功能是設計師的轉變，它提供了一種 AI 工具，可以減少對圖形軟體或繁瑣的向量調整的依賴。相反，AIMake 可以生成清晰、高對比度的設計，並與 xTool 的鐳射雕刻機無縫集成，確保視覺品質與實際生產的需求保持一致。無論是為金屬、木材還是玻璃創作藝術品，AIMake 都能根據鐳射雕刻、浮雕和絲網印刷的特定需求優化圖像。     AIMake 直觀、基於提示的設計系統是其簡單性的關鍵。使用者輸入文本描述（從詳細的肖像規格到廣泛的美學概念），該應用程式的 AI 引擎會生成相應的鐳射相容設計。這意味著使用者可以專注於創造力和概念，而不是技術調整，使用AIMake的 AI 自動優化設計。     通過這種設置，各種背景的設計師都可以製作出複雜的鐳射切割圖像，而無需具備向量圖形方面的高級技能。例如，像 「portrait of a lion， full mane， high detail， silhouette」 這樣的提示可以創建一個具有清晰、鐳射友好線條和強烈對比度的設計，可以立即在 xTool 的相容雕刻機中使用。該系統將數位 AI 渲染的效率與手工雕刻的觸覺品質相結合，有助於簡化設計師和業餘愛好者的創意工作流程。   直觀的控件使初學者和專家都能輕鬆創建 AI     xTool 在設計 AIMake 時充分考慮了易用性和多功能性，為初學者和經驗豐富的專業人士提供了成功所需的工具。該平臺允許新使用者從預設樣式中進行選擇，例如向量範本或鐳射友好的文本效果，同時提供用於調整線條粗細和對比度等細節的高級控件。 與 Xtool 硬體（如 D1 和 M1 鐳射雕刻機）集成，可以立即對物理材料進行測試和調整，從而節省時間並最大限度地減少材料浪費。對於尋求完善項目的設計師來說，這些工具和設置消除了其他雕刻軟體通常需要的通常的試錯。這種集成還允許使用者處理複雜的設計，並確保他們的最終作品與最初的願景相匹配。   DesignFind：DIY 和專業創客的創意中心     DesignFind 是一個面向 DIY 愛好者和專業創作者的多功能平臺，為鐳射切割、雕刻等提供廣泛的設計資產。借助對木材和亞克力等材料的支持，使用者可以探索不同的項目類別，從家居裝飾和珠寶到節日和特殊場合的季節性禮物。 主要功能包括免費的共享範本庫（如砧板和多層設計）和高級資源（如 3D 模型和詳細的 SVG 檔）。此外，AIMake 使用者可以使用 DesignFind 的資源增強他們的專案，從而輕鬆地將 AI 生成的設計與平臺廣泛的社區資產相結合。“精選創作者”部分展示了頂級設計師的作品，通過獨特的即用型項目激發了新老創作者的靈感。   不同行業的實際應用     AIMake 的功能不僅限於個人設計，還在各個行業都有實際應用。使用一系列製造設備（尤其是來自 xTool 的設備）的設計師可以使用 AIMake 創建徽標、產品設計或定製商品。小型企業可以使用它來創建專業的、可雕刻的設計，而無需圖形設計軟體，而手工藝者可以輕鬆生成獨特的作品。 在教育領域，AIMake 是一項寶貴的資產，它為學校和創客空間提供了通過動手專案向學生介紹數位設計的機會。通過使用簡單的文本輸入，學生可以快速可視化和生成專案，而無需事先使用傳統圖形設計工具。這種靈活性為學習者和教師提供了更多的自由來探索數字製造。   AIMake 和設計工具的未來     AIMake 為有形產品設計中的 GenAI 設定了新標準，展示了生成式 AI 如何無縫增強設計流程，使其更易於訪問、實用和有趣。隨著 AI 技術的不斷發展，AIMake 等工具代表著一個未來，即設計創作更快，但完全在創作者的控制範圍內。 對於從事創意設計工作的任何人來說，AIMake 提供了功能和創新的完美結合，既是創意助手又是精密工具。無論您是製作複雜的藝術品、品牌資產還是定製商品，AIMake 的多功能平臺都能為每個人提供一些東西。借助 AIMake，xTool 為藝術家和設計師開闢了新的途徑 - 一次一個提示。   內容來源: https://www.yankodesign.com/

Enders Analysis 的一份報告認為，產生 人工智慧 「不會像先前的線上轉變那樣改變新聞的基本商業現實」。 該研究公司警告出版商對人工智慧可能帶來的生產力和收入收益要“現實”，但補充說忽視人工智慧將是“一個錯誤”。 該報告發現人工智慧在新聞編輯室中有一些有價值的用途，但認為可能不存在「直接、殺手級的新聞用例來增加收入」。 分析師提出的有價值的用例包括 創建文章的音訊版本 和 將內容翻譯成外語 ，儘管他們指出「翻譯與在地化不同，因此這種格式並不意味著改變遊戲規則的受眾擴展」。   他們寫道，人工智慧還可以幫助創建“更複雜的檔案材料元數據”，從而使記者和讀者更容易訪問出版商的過往目錄。他們表示，這可能會對當地出版商的收入產生影響，尤其是「一些歷史資料幾乎沒有數位化」。   “機會是真實的，即使......人工智慧本身不會帶來競爭優勢”   然而，總的來說，恩德斯的報告表明，出版商可以從生成式人工智慧中獲得多少使用量取決於他們在市場中的地位。 例如， PA Media 或 路透社 等新聞機構已經透過 RADAR 等產品 將非生成式人工智慧整合到其係統中，這些產品將結構化資料集重新格式化為新聞報道。 報告稱：“對於已經實現大量新聞採集和製作自動化的組織來說，轉向基於人工智慧的生成系統的邊際效益將更加有限。” 依賴大型語言機器（即生成式人工智慧）的系統“通常需要記者更多的監督”，因為它們有記錄良好的發明資訊傾向。 「法學碩士預科系統的產出可能更加死記硬背，但它們目前也更加可靠，而這正是新聞機構所需要的，」恩德斯說。 另一方面，對於地方和區域出版商來說，生成式人工智慧的靈活性可能會有所幫助，因為它允許小型、資源匱乏的新聞編輯室花更少的時間在“更多種類的任務”上。 該報告引用了Newsquest 的例子，該公司一直在僱用 「人工智慧輔助」記者，他們可以快速重新格式化新聞稿 ，從而使其他記者能夠在社區中進行更多報道，並且開發了一個「可以生成故事線索」的機器人透過自動化的資訊自由請求和識別有新聞價值的回應」。 Enders 分析師在國家新聞品牌中強調的兩個主要人工智慧用例是數據新聞和故事構思。但他們警告說，鑑於生成式人工智慧工具的廣泛可用性，「為組織提供原始優勢的可能是獲取高品質的數據集進行調查」。 他們說，英國《 金融時報》 在這裡樹立了一個例子，使用法學碩士「對大型數據集中的信息進行分類，然後在分類後使用基於傳統規則的人工智能對數據進行分析——這使得幻覺不太可能蔓延」。 目前，恩德斯認為生成式人工智慧在視訊新聞內容創作中的空間有限，他認為“任何合理的效率都在於編輯，而不是生成，要實現成本效益或可靠，還有很長的路要走” 。 報告在摘要中表示：“出版商必須現實地認識到效率和創收機會的規模，並相應地調整投資規模。” “機會是真實的，即使工具的廣泛、民主化意味著人工智慧本身不會帶來競爭優勢。” 分析師建議，透過「集中一些資源」可以減少必要的投資。 “如果英國出版商將此視為集體應對整個行業挑戰的一種方式，則可以分擔部分開發成本。”   新聞出版商的人工智慧聊天機器人值得嗎？   針對出版商內容進行訓練的聊天機器人是 新聞出版商嘗試過的主要面向消費者的生成人工智慧產品 。恩德斯將其描述為「成為他們提供的內容的目的地、可識別的來源和品牌」的努力， 大型科技公司正在不斷嘗試建立無連結、人工智慧驅動的生成搜尋引擎 。 該公司表示，聊天機器人的「具體實驗」比後端修補慢，「部分原因是擔心讀者接受『人工智慧』事物。  “一些英國出版商認為面向讀者的一方幾乎沒有先發優勢，這意味著存在一些僵局。” 報告稱，消費者對此類聊天機器人的需求“迄今為止尚不清楚，推出的門檻很高”，但它們可以為“其他更有效的介面，例如改進的搜尋/網站功能——一些線上新聞提供商已經在這些領域奠定基礎」。一直停滯不前… 「這裡的改進比較溫和但有效：就像英國《金融時報》的新功能，允許讀者突出顯示文本並查找與其語義相關的文章，而不僅僅是提供高級相關文章。”   內容來源: https://pressgazette.co.uk/

願景：客戶可以夢想的任何印刷產品，在世界任何地方訂購和交付 Adobe 在其 Adob​​e Express AI 內容創建應用程式中添加了網路列印功能，其願景是實現「不斷發展的列印合作夥伴生態系統」。 這家軟體巨頭似乎正在透過新產品與 Canva 和 Gelato 等公司競爭，被描述為「開放生態系統列印策略」。 Adobe 開發平台和合作夥伴生態系統副總裁Aubrey Cattell 表示：「我們的願景是讓AdAdobe Express 用戶能夠輕鬆創建他們夢想的任何列印產品，並透過列印供應商網路在世界任何地方訂購和交付任何列印產品。 “我們還為我們的合作夥伴敞開大門，使他們能夠與數百萬新用戶建立聯繫，並讓他們自己的客戶通過易於使用的應用程序無縫訪問 Adob​​e 行業領先的創意技術。” 最初的印刷合作夥伴是美國的 Zazzle、Pixels.com 和 Silicon Publishing。 Zazzle 提供各式各樣的產品，包括卡片和邀請函、杯子和衣服等禮品以及配件。 Pixels.com 專注於藝術產品，包括印刷品、服裝和科技配件。 Silicon Publishing 的工具包括 Print Reddy，它「為 Adob​​e Express 帶來了高品質的列印」。 Adobe 表示，任何印刷供應商都可以加入 Adob​​e Express 附加市場來擴大其影響力，「與他們創作的行銷人員、傳播者和小型企業主會面」。 該公司表示，開發人員可以   使用API​​ 和AdAdobe Express Embed SDK（軟體開發工具包）JavaScript 庫創建「針對特定客戶痛點」的自訂工作流程，該程式庫允許第三方將AdAdobe Express 編輯功能嵌入到其他網站。 在宣布新的列印功能時，Adobe 還概述了它在用例方面希望從列印合作夥伴那裡獲得的內容，包括： 企業特定需求（例如支援首選供應商關係的整合）；特定地理位置的列印需求；以及特定的定制/利基用例“尤其是 B2B”。 一位資深的網路印刷老闆對這項舉措態度冷淡，並將其描述為「印刷管理風格…印刷商獲得 30% 增值的另一個機會」。

人工智慧在設計領域不再是未來幻想——它已成為當下的現實。我們已經看到 AI 在實際應用中能顯著擴展設計師的能力。它如同一個放大器，讓個人或團隊能夠生成更多想法、更快迭代，並探索那些原本可能不會浮現的方向。 其中最明顯的早期優勢之一是在概念生成上。由生成式 AI 驅動的工具可以快速產出情緒板和產品概念渲染，就像擁有一隊數位實習生，隨時準備創造視覺替代方案。這不僅加快了工作流程——也擴大了創意探索的範圍，直接導向更高品質的解決方案。而在文字層面，AI 現在甚至可以模擬基本的腦力激盪。我在 90 年代剛開始設計時，需要八個人在同一個房間花一小時才能產生廣泛的想法；如今，一個 AI 合作者幾秒鐘就能完成這件事。 Drew Bamford, Citizen Designer AI 在設計過程中最擅長的階段是發散階段，其目標是追求數量與多樣性。在這個階段，精準性並非關鍵。畢竟，即便是人類在腦力激盪中生成的想法，也常常凌亂、不完整或不可行。真正需要人類判斷的，是概念收斂階段——在此階段，概念被精煉與驗證。AI 可以提供建議，但選擇權仍在我們手中。 在此情境下，速度並不是為了偷工減料，而是為了允許更多迭代。設計過程向來是循環式的；迴圈越多，結果越好。AI 加快了每個階段的進程，使得更多迴圈得以在不延長時程的情況下完成。但隨著速度而來的是風險。如果盲目採用捷徑，錯誤可能被放大。信任 AI 輸出需要謹慎。就像我們會驗證新同事的工作一樣，我們必須審核 AI 的結果——至少在目前如此。信任需要時間建立。 編輯註：本文是新系列的一部分，探索 AI 如何改變實體產品的構想、設計與製造方式。《硬體是新鹽》將聚焦於多位位於 AI 與產品設計交叉領域的思考者與創作者，以及他們對這個動態技術生態的見解。此系列由 Enzzo 贊助，Enzzo 提供以 AI 為核心的產品開發平台，旨在支持下一代創作者。 除了加速設計流程外，AI 還提供了更高層次的個人化可能性。透過降低設計流程的成本與複雜性，創造小眾甚至個人化產品變得可行。試想設計一個產品不是為了大眾市場，而是為了「一人市場」。這種轉變可能大幅提升產品對使用者的貼合度。 這也提出了一個更哲學性的問題：我們想要更多產品，還是只要更好的產品？AI 有潛力釋放大量新事物，但同時也可能加劇過度消費。我們必須在所建構的工具中嵌入正確的價值觀。 但該是誰的價值觀？這些工具在全球各地開發，文化規範與優先事項各不相同。永遠不會有單一、普遍適用的道德框架被編入 AI。 然而，這裡也存在令人振奮的機會：民主化。就像早期網路讓個人能成為出版者一樣，AI 可能讓任何人成為產品設計師。結合快速原型或增材製造，突然之間，小型企業——甚至個人——都能創造出企業可能忽略的有意義產品。這種賦權可能重塑創意經濟。 AI 並不是我在設計領域幾十年生涯中見過的第一波技術轉型。我學會用鉛筆手繪設計稿，後來出現了 CAD，使我們能創造出之前無法想像的有機形態——其中一些出色，另一些僅是新奇。AI 可能也會帶來類似的探索與過度階段，直到工具被正確整合進實務中。AI 在設計中的長期成功，取決於我們如何利用它來增強人類優勢，而非僅僅被其能力所左右。 AI 可能感覺不同，因為它具有智能，或者至少模擬智能。它不僅依賴設計師的思維——它帶來自己的「想法」。這是一個新範式。但我們應記住，它仍然是一個工具。像所有工具一樣，它的價值取決於使用它的雙手與頭腦。   內容來源: https://www.core77.com/