[#筆記] Dylan Field 正在實踐「設計的民主化」

人工智慧會搶走所有的設計工作嗎？ Figma 的創辦人兼執行長 Dylan Field 與 a16z 的 David George 探討了設計師、開發者和人工智慧之間的關係。

Democratizing Design with Figma’s Dylan Field — https://youtu.be/i2KEc-VBzCc?si=MitAuQu-dCWZFPAG

本篇取材來自於2023年 a16z 的 AI Revolution 專題系列：由 a16z 的 David George 與 Figma 創辦人兼執行長 Dylan Field 對談 AI 與設計的關係。

而該年的 Figma 正受挫於200億元收購失敗的背景下。

Adobe 原本於 2022 年提出以 200 億美元收購 Figma，但因英國與歐盟反壟斷因素於 2023 年取消交易，2025年 Figma 因而轉向公開上市。

[embed]Democratizing Design with Figma’s Dylan Field — 文字版 https://a16z.com/democratizing-design

Dylan Field 對談的重點摘要

對談重點摘要依個人觀點重新梳理出三個切角，並非原影片對話順序。若想暸解原始內容請欣賞原片或文字版連結。

1. AI 會取代設計師嗎？
2. AI 對設計工作的改變
3. 設計師、開發者 與 AI 的關係

1. AI 會取代設計師嗎？

Dylan 認為：AI 不會取代設計師。 並指出兩條路徑。

• 「會不會變成可設計的東西變少了？」 他反駁道，其實技術轉變往往讓設計需求增加。例如印刷機、手機介面出現後，設計師反而更多了。
• 「AI 會不會做所有設計？」 他指出，目前 AI 能做「第一稿草圖」但從草稿到最終產品仍需人團隊協作。換句話說，AI 是工具，而非代替者。

2. AI 對設計工作的改變

• Dylan 提到 AI 將「降低門檻並提升上限」；意味著更多人可參與設計流程，同時間創作者能達到更高層次的創作。
• 他以自身公司 Figma 的產品為例：如 FigJam（白板協作工具）、Dev Mode（設計轉碼工具）中，他們正探索如何把 AI 功能整合進設計流程中。比如 Jambot（他們的內部演示工具）在 FigJam 中可以從貼紙、草圖、提示（prompt）生成多種變化。

3. 設計師、開發者 與 AI 的關係

• Dylan 引用當初投資 Figma 的人說的話：「我們正進入一個以設計為中心的十年，設計不再只是由程式碼反映，反而是程式碼反映出設計。」
• 他認為機器創造與人類創造力的差異在於：機器可能可以「看起來像人類」，但「真正的好東西」還需人類在情境上理解、品味、文化脈絡上的判斷；以他的話說：“I could have GPT-4 create a business plan and come pitch to you. That doesn’t mean you’re going to invest.”
• 他提到設計系統（design systems）在組織內降低了參與設計的門檻。工具＋元件庫（component libraries）讓非設計師們也能參與設計流程並提升整體創造力。

[ 給設計師的反思 ]

1. AI 會取代設計師嗎？

以宏觀思維來看，設計師的工藝與創造力，有不少過程是極仰賴工具解放大腦的想法。不論是手工時代還是電腦時代，都避不開「工具」作為媒介。

而 AI 確實正同時分擔與釋放我們的勞動時間。

微觀來看，透過流程使用 AI「取代」工作步驟，幾乎是擋不住的趨勢。

例如：圖片製作、會議記錄、提案發想等工作項目。這些需要同時間動用思考力、專注力、創造力的「思考時間」，是時間碎片也是勞動核心。

於是，在積沙成塔的時間縫隙裡，便形成了 AI 的優勢。同時，它也是將各種碎片的細節、想法、資料、執行上做整合的「新媒介」。

2. AI 對設計工作的改變

前述提到由 Dylan 談 AI 「降低門檻與提升上限」的兩件事情，我們可以拆開來探索一下。

其一降低門檻，直接呼應了「Democratizing Design」的語境。

在「民主化的設計」情境下，透過適度協作將會降低設計師與其他人的摩擦力。同時，透明化過程也會面臨，某些能力因協作被稀釋掉，未來不再是設計師獨家擁有。

其二提升上限，等於能力維度的升級。意思是以往個人需要仰賴大量勞動時間才能換取成果的流程將迎來轉變。

設計師透過學會 AI 的指令＆規則，於有效率的互動裡釋放想法並視覺化。

AI 將幫忙代工那些可被取代的傳統勞動時間。使想法更專注在如何生產以及更好的控制流程等具體行為上。

3. 設計師、開發者 與 AI 的關係

「人類優勢是在情境上的理解、品味與文化脈絡上的判斷等…」此段述本身就代表著抽象。

白話形容，人類可對任何事物具備情感判斷，但 AI 目前辦不到。

因應數位與科技的發展，最有可能統一萬物的語言，有可能是「程式碼」。更進一步說，AI 或許無需學習人類情感，但它卻可解析萬物。

反之當萬物皆可程式化時，「品味」也是某種程式碼，是嗎？

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「我就想知道我會死在何處，然後我永遠不去那裡。」─ 查理·芒格

未來，不定期觀察中。

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Dino，早期在數位行銷的設計領域打滾，近期為顧問公司的創意總監，職涯超過20年以上，職能關鍵字：團隊驅動+策略探索+設計溝通。踩過：創業/電商/傳產/潮流媒體，站在坑裡經驗豐富，從視覺設計到產品開發，引導過多種類型設計團隊。

doublemore.art@gmail.com