专访北京工业大学教师刘键：人工智能技术对设计教育的影响
ChatGPT由软件公司OpenAI于2022年底推出的智能对话系统，在科技、教育等领域引发了一系列的连锁反应。为探讨人工智能对设计教育的影响，今天邀请到了北京工业大学教师、设计学博士刘键来进行探讨解答。
记者：刘键老师，随着近来人工智能生成式技术的进步发展，很多行业已经逐步开始将这一技术广泛应用于实践当中，已经对设计师行业有着不小的冲击，您是如何看待的呢？
刘键：首先给出我的观点，未来人工智能将会超越传统设计师，尤其是量子计算机出现后。因为人工智能生成式设计汇聚了海量设计师的智慧结晶，而设计师的经验只是单体智慧，或是通过团队头脑风暴而形成的集思广益方案。其中，平面设计、动画CG、游戏角色设计、交互界面设计、产品外观设计行业是最容易被取代的。
根据目前的数据来看，基于ChatGPT分析，而后应用mindjourney、stablediffusion等生成式技术产出设计方案，它的效率更快，简化设计过程并改善设计成果。尤其是未来ChatGPT大型语言模型接入webofscience、中国知网、国际专利库等数据库后，它可以智能化地理解用户需求和意图，并给出更加专业的回应。
记者：ChatGPT生成式技术在设计实践中是否也有一些不足？
刘键老师：ChatGPT的底层技术是大型语言处理模型，生成式设计的底层逻辑是基于生成对抗网络（GAN）和深度学习技术，这些技术最早可追溯于上世纪80年代。近年来随着智能基础设施的发展，开发者可以积累大量用户偏好数据来让模型生成得更好看，最终实现商业化。就目前而言，它在处理复杂设计方面还是远远不够的，例如面对高精尖产品的外观、结构、人机交互设计之间的耦合设计问题，无法给出一个合理的设计方案。其次，人工智能的设计方法需要把问题抽象为数据驱动的封闭问题，因此，它也无法理解人类设计师可以捕捉到的用户需求和文化细微差别。
记者：最后一个问题，也是广大学子所关心的，设计专业的学生以及行业设计师，应以怎样的姿态迎接人工智能时代？
首先，学生除了掌握设计知识之外，还需要养成阅读高水平学术论文的习惯，以及学习跨学科的专业知识，这对学生而言非常不容易，需要贯通式的跨学科培养模式。当我走上工作岗位之后，在学校的支持下，建立了跨学科的本硕博贯通培养机制。本科阶段，夯实学生的设计技能，并强调多学科知识复合，加入了人工智能编程和智能硬件设计等创新课程，以及与多个国际知名高校建立了2+2本科双学位联合培养机制。硕博阶段，围绕产业核心技术研发需求、国家重大活动的设计需求，强化学生的学术训练与落地实践，培养设计创新思维和解决复杂工程问题的能力。学生在参与这些项目的过程中，取得了非常多的成果，他们获得了专利，参赛获奖，发表了高水平学术论文，收获荣誉，最终能够为国家经济、文化建设贡献自己的力量，也使得他们能够非常自信地迎接未来的各种挑战。
AI+营销新纪元：白皮书揭示人工智能对营销行业的深远影响
【ITBEAR科技资讯】6月29日消息，秒针营销科学院、复旦大学管理学院市场营销学系和明略科技近日发布了一份名为《2023AI+：人工智能与营销新纪元》的白皮书。该白皮书详细阐述了人工智能(AI)的发展历程、应用领域、相关技术以及其对营销的意义。同时，白皮书还着重分析了消费者对AI的反应、AI的创造力以及AI对营销领域的影响与挑战，并提供了企业实施AI的路径和方向。
白皮书指出，AI正在重塑营销行业的生产力和生产关系。洞察能力、创意能力和媒介效能是营销生产力的关键因素。而AI的大模型能够突破数据洞察和创意生产的瓶颈，提高生产能力和效率，有望实现十倍甚至百倍的提升。然而，AI对营销行业的影响不仅取决于企业在实践中应用AI的广度和深度，还取决于消费者对AI的认知和接受程度。
白皮书中提到了关于AI营销能力的三项实证研究。其中一项研究表明，在社交媒体内容广告情境中，消费者无法准确分辨由AI还是人类生成的广告文案，而当消费者发现广告文案为AI创作时，他们会表现出对算法的厌恶。另外两项研究分别对比了AI和人类的创造力水平，并探讨了AI对营销职业及技能的替代性。这些研究结果已在核心期刊上发表，并被白皮书摘录其中的主要研究方法和结论。
据ITBEAR科技资讯了解，白皮书强调了企业在营销中应用AI的四步走战略。首先，企业应提供可供内部全体员工使用的AI工具平台，并设定AI应用的安全和保密边界。其次，通过分析和重构日常工作事项，实现心智共享和经验积累。第三步是基于工作场景进行AI建模，将模型嵌入工作流程，实现业务的智能化转型和提升效率。最后，企业需要建立持续运营和优化的机制，基于效果反馈进行增强学习，并将AI能力泛化到其他业务场景中，全面提升营销效率。
除了应用场景和实施战略，白皮书还提供了企业应用AI的具体实施路径和建议，以及选择何种AI模型以取得竞争优势的指导。企业在AI时代若能率先抢占技术红利，将具备先发优势。然而，通用开源大模型无法满足企业的差异化竞争需求，因此未来私有化模型将具备广阔的发展空间。企业应积极探索AI的应用，将人才、数据、技术和算力作为核心生产要素，以获得竞争优势并在AI生产力革命中处于领先地位。