The Bull And Bear Case For Digital Design In The Age Of AI

AI时代数字设计的牛市与熊市观点 — Smashing Magazine

• Andy Budd

• 2026年7月29日

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AI时代数字设计的牛市与熊市观点

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• 设计 , 职业发展 , AI , 观点专栏

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当AI重塑产品设计时，它可能赋予设计师更大的自主权，也可能暴露那些自主权难以掩盖的漏洞。通过探讨牛市和熊市两种观点，Andy Budd分析了当设计师需要更少授权时会发生什么。

设计师多年来一直表示，如果组织不再干预，他们能够做出更好的作品。当然，不一定会用这些确切的措辞。通常会更合理地表达：我们没有获得足够的工程时间，产品团队已经决定了解决方案，路线图过于紧凑，管理层只关心本季度的数字，研究被削减，实验从未正确执行，设计债务众所周知，但没人愿意花一个冲刺周期来修复。

这些说法大多属实。大多数设计师都曾在产品和工程之间的尴尬中间地带工作。产品团队界定问题，或者至少自认为如此。工程团队决定什么可行，或者至少什么负担得起。设计团队被期望让产品更清晰、更简洁、更连贯、更易用，偶尔还要更吸引人，同时还要小心不要过度干扰既定计划。

这个位置一直都很不舒服。

设计师被要求战略性思考，但往往缺乏战略性行动的权力。

他们能发现破损的引导流程、令人困惑的升级路径、让用户感到愚蠢的空白状态、在产品评审中看似合理的功能却在实际使用中毫无意义。发现问题是一回事，解决问题是另一回事。

因此设计经常变成一场辩论。你提出论点，标注流程，展示研究片段，指出支持工单，展示Figma原型，解释为什么这个“小边缘情况”实际上是半数新用户的首次体验。然后每个人都点头同意这很重要，接着继续处理路线图上已经安排好的事项。

这就是为什么AI对设计比通常“AI是否会取代设计师”的讨论更有意义的原因。真正的变化不是设计师能制作更多界面。没人需要更多界面。真正有趣的变化是设计师可能需要更少的授权。

牛市观点：设计师需要更少的授权

优秀设计师现在可以不再停留在“我们应该修复这个问题”这样的阶段，而是直接做到“我已经修复了这个问题，并且上线了”。他们可以快速构建替代的引导流程原型，撰写并测试更清晰的产品文案，搭建交互的初步可用版本，无需等待三个月的路线图安排就能清理设计债务中的小问题，让更优的方案变得如此显眼，以至于难以被忽视。

这改变了工作的权力结构。设计领域过去常常依赖说服力，因为设计师缺乏直接的生产手段。AI正在削弱这种依赖关系。虽然并非所有地方、所有事情都如此，但复杂产品仍然涉及架构、基础设施、数据模型、权限、安全、合规、遗留系统等所有让软件开发变得困难的非 glamorous 因素。但边界正在移动。

越来越多的“拥有想法”与“实现想法”之间的鸿沟，现在可以通过有正确工具的设计师主动跨越。

在这个版本的未来中，设计师将越来越不依赖授权：不再需要产品团队批准问题，不再需要工程师实现每一个小改进，不再被困在内部批评者、审美提供者或Figma操作者的角色中。他们将更有能力去创造、测试、修复并上线产品。

最优秀的设计师开始看起来不像传统的用户体验设计师，而是更像混合型的产品领导者。他们依然关注交互、层级、语言、流程、品牌和工艺，但同时也理解问题的商业形态。他们能够做出权衡取舍，可以在代码或接近代码的环境中进行原型设计。他们可以利用AI快速探索多种方案，然后用判断力淘汰大部分方案。他们可以与创始人或产品经理一起工作，从模糊的产品问题出发，到当天结束时拿出具体可行的方案。

这类设计师的数量可能减少，但他们的影响力将更难被忽视。当前的设计组织模式部分是围绕稀缺性构建的：稀缺的工程时间、缓慢的生产流程、昂贵的原型、专家之间的交接、跨团队的大量协调。如果AI减少了部分稀缺性，它可能也会减少围绕这种稀缺性而产生的某些岗位需求。乐观的情况不是每个设计师都能保住工作并获得效率提升，这听起来更像是空想。更可信的版本是设计师总数会减少，但留下的设计师对产品将拥有更直接的影响力。

这对最强的设计师来说并非坏结果，甚至可能是他们多年来一直渴望的。

熊市案例：自主性暴露了漏洞

自主性有其代价。如果AI赋予设计师更多行动空间，它也会剥夺一些保护伞。过去限制优秀设计师的那些约束，同时也保护了能力较弱的设计师不被直接检验。

多年来，人们很容易说：“我有更好的想法，但从未获得工程资源。”有时确实如此发生。有时所谓更好的想法其实只是批评意见，从未真正具体化，没有经过测试，没有处理过那些棘手的权衡取舍。它听起来很有力，因为它安全地存在于已上线产品的对立面。

很多设计师擅长指出问题所在，但很少有人擅长决定应该采取什么替代方案。更少的人能够将这些替代方案具体化到让其他人可以评判的程度。AI将暴露这种差距。

如果你能为推荐方案制作原型，那么这个推荐方案必须变得更好。如果你能设计出替代流程，那么这个流程必须经得起细节的考验。如果你能测试产品文案，就必须关注用户阅读时会发生什么。如果你能修复设计债务中的小问题，就必须判断修复这件事是否真的值得。

一些设计师的战略思维并没有他们想象的那么强。他们学会了战略的语言，却避开了承担结果的不适感。他们可以谈论用户需求、商业目标、系统思维和产品质量，但一旦需要做出决策时就会遇到困难。他们想要影响力，却不愿承受随之而来的曝光。

这个领域已经花费了很长时间争论设计是否应该拥有更多权力。没错。但拥有更多权力意味着更少的借口。这意味着工作成果将不再以论点的优雅程度来评判，而是以你所创造、测试或改变的事物质量来衡量。这是一个更好的标准，但对每个人来说都不会很友好。

还有一个更危险的情况，这可能是大型设计团队最需要担心的。在大多数公司中，产品和工程团队已经拥有的制度性权力远超设计团队。他们掌控着路线图、技术架构、冲刺机制、指标，通常还掌握着管理层理解的语言。设计团队常常需要在被认可之前，先将自身关注点翻译成别人的术语。

AI可能不会重新平衡这种权力。它可能赋予产品和工程团队足够的设计能力，使得绕开设计变得更容易。一个产品经理如果能生成一个不错的流程、不错的文案和不错的原型，可能就不会再觉得有必要早期参与设计。一个工程师如果能用AI生成一个合理的界面，可能会认为设计系统已经覆盖了足够的决策点。一个创始人如果能在一个下午做出一个打磨完善的演示，可能会将打磨程度误认为是产品思维。

问题不在于这些人突然会变成优秀的设计师。问题在于许多公司无法区分优秀设计与看似合理的设计。看似合理的设计非常危险。它在产品评审中看起来很连贯。它使用了正确的组件。间距恰到好处。文案不会让人尴尬。流程基本能运行。会议中没有人强烈反对。于是它就被上线了。

目前很多糟糕的产品决策之所以能通过，是因为它们看起来合理。AI将产生更多这样的决策。这正是设计可能迅速失去优势的地方：不是因为品味、判断、研究和交互思维不再重要，而是因为设计的可见产出变得更容易被其他职能模仿。

如果一家公司已经认为设计主要是屏幕、原型和打磨，那么AI将为它提供一种更廉价的方式来实现这些目标。

在这样的世界里，设计并没有获得更多自主权。它被缩小了。剩下的设计师负责管理设计系统、监督组件使用、评审已确定的流程、整理界面、维护品牌一致性，并被拉入高风险发布、高管演示和偶尔的跨平台混乱问题中。这是有用的工作，但涉及的范围变小了。参与产品塑造的机会变少了，更多地变成了维护“家具”的工作。

这正是为什么“AI将自动化枯燥的20%”这一论点显得过于令人安心。在某些公司，或许确实如此。但在大型科技组织中，设计团队的扩张原本就围绕着协调、生产和流程展开，AI可能带来的影响将更加深远。不是20%。可能是50%。甚至更多。尤其是在那些领导层从未真正理解设计团队为何会变得如此庞大的地方。

我认为我们可能到达的终点

令人痛苦的是，这两种未来可能同时成真。AI可以让顶尖设计师变得更强大，同时让大量普通设计师变得不再必要。它能赋予设计更多自主权，却减少设计团队人数。它能让少数设计师更接近产品领导岗位，却迫使其他人陷入治理和清理工作。它能让设计师摆脱等待许可的束缚，却揭示出一些人其实更习惯等待而非行动。

表现优异的设计师不会是那些仅仅用AI生成更多选项的人。如今选项已经很廉价。他们将是那些知道哪个选项值得推进、明白其重要性、懂得如何测试、知道该舍弃什么、能发现产品在欺骗自己、并能判断“足够好”何时正在悄悄损害业务的人。

他们将拥有品味，但品味本身将不够。他们需要产品判断力、技术好奇心、商业洞察力，以及在所有变量尚未明确时就敢于做决策的勇气。他们需要能够在客户对话、原型设计、定价考量、品牌问题和混乱的实现细节之间自如切换，而不会坚持认为所有这些都应由他人负责。

我不确定我们最终会走向何方。我希望更接近乐观的前景：更少的许可结构，更多创造，更多自主权，最终让优秀设计师能够充分展现能力而不被周围机制束缚。

我担心现实可能更接近悲观的前景：产品和工程团队吸收了大量工作，公司认为“看似合理的设计”已经足够，设计逐渐失去地位、团队规模和战略影响力。

实际上，结果很可能是这两种前景的某种令人不适的混合。一些设计师会借助AI获得更多自主权。一些公司会借此减少对设计师的需求。一些团队因为判断与执行之间的距离缩短而产出更优质的工作。另一些团队则会推出更多看似合理但平庸的成果，因为房间里没人能分辨其中差异。

多年来，设计师一直表示，如果不受组织机制的限制，他们能创造更多价值。AI即将对这一说法进行验证。一些人终将证明这一点。另一些人则会发现，这些限制其实对他们有好处。

进一步资源

• “Good from Afar, But Far from Good: AI Prototyping in Real Design Contexts”，Huei-Hsin Wang 和 Megan Brown（NN/Group）

最近，用户体验设计领域涌现出大量基于AI的原型设计工具，这些工具能通过自然语言提示即时生成界面。尽管存在巨大的营销炒作，但这项基于真实设计场景的评估显示，尽管这些工具能够遵循指令实现总体目标，但它们往往缺乏权衡设计取舍的复杂性，无法在没有大量人类指导的情况下产出深思熟虑的高质量设计。

• “AI设计工具略有改进：现状更新”，Megan Brown、Caleb Sponheim和Taylor Dykes（NN/group）

AI驱动的设计工具已经有所改进，但我们距离承诺的实用性仍有很大差距，设计专业人士目前也尚未面临被AI取代的威胁。本文详细回顾了多款工具及其特定的AI功能，包括：Figma的“重命名图层”、“改写此内容”、“查找相似项”；Khroma Color；以及Midjourney。作者还分析了部分AI工具在线框图和原型生成方面的能力。

• design + AI大会

(mb, yk)

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