AI的海報做的比你們都要好,顫抖了嗎?

從2016年中我就聽說有人在研究AI做設計,當時我內心是懷疑的。

畢竟,一個好的設計,需要有基礎的配色、排版、構圖等能力之外,還需要知道用戶的視覺權重,理解用戶視角,最後,還要有創意能力——這些東西,真的是AI能做到的嗎?

現在看看,是我太天真。

從現在的AI技術發展來看,無論是配色、排版、構圖這些很容易被AI習得的技能之外,用戶的視覺權重也可以通過大數據收集用戶操作來學習——AI似乎無所不能了。

最新的資訊顯示,阿里的P4級別AI設計師魯班,已經可以做到這樣子了——

論個性,不同用戶界面上展示的橫幅,是不一樣的——

論速度,每秒鐘可以做8000張海報……

我的天吶,這玩意兒做的一點不比我手下的小設計師差啊!

所以,看到新聞後的第一時間,我是很happy的,畢竟這樣一來,我的那些繁雜的體力活可以包出去,價錢就便宜多啦!於是我第一時間跑去想要測試一下魯班,確實好用的話,招過來也不是問題哈!可惜魯班現階段還在內測中,體力活暫時不能包給AI做了(哭.jpg)

根據新聞上的描述,我猜想,如果魯班可以設定基本的頁面架構,它就可以根據大數據來替我挑圖、摳圖、配色、排版……我不指望他能獨立幫我完成複雜的工作,但是我希望魯班的設計者們可以考慮一下,多一些設定,就可以讓我們輕鬆許多……

想像一下,未來我們要做一款海報,只需要輸入尺寸和文案,設定海報投放區域(電梯間、路邊、門戶網站、朋友圈……)魯班就會根據投放區域收集來的大數據,幫我把最吸引用戶眼球的內容放置在用戶最容易看到的地方,根據大數據挑到合適的圖片供我挑選,一鍵購買版權,然後在0.01秒之內幫我把需要的區域摳圖,並完成排版和配色……

做一張朋友圈海報,魯班會自動幫助我設定好縮略圖區域內的重點,九宮格海報,魯班會幫助我排圖,電梯間海報——最好我還可以設定主要人群,讓魯班的大數據告訴我近期哪類電梯間海報最容易被拍照轉發……即使我不用魯班的設計,它為我提供的大數據也是非常重要的參考之一!

做一個落地頁,我只需要給到魯班架構和文案……

歐喲喲~未來不要太美好!

回頭看看現在的一些設計師,即使你把架構圖都給到他們,他們的排版、配色、選圖和字體都能給你氣一跟頭——這更讓我對魯班為我打工這事無比期待起來。畢竟你教一個人去感受那些圖片和字體的情緒是一件任重道遠的工作,還不如魯班大數據收集來的東西靠譜。

所以啊,我總是一再的說,學點不會被這個世界淘汰的東西吧!

那麼設計師真的會被淘汰嗎?

我的答案是:如果你是一個只是會用PHOTOSHOP等幾個軟體,沒有獨立思考能力的所謂「設計師」,你可以開始想出路了。

真材實料的設計師則不必擔心,從我看到的資訊,魯班雖然具備了一個優秀的基礎美工的水準,但是離一個真正的設計師,還有很長一段路要走。

為什麼這麼說呢?

首先,是關於用戶視角。現在信息流一直在試圖利用大數據琢磨清楚用戶視角的事情。也許未來大數據越來越豐富,用戶視角的機制可以越來越清晰,然而,現在的大數據經常給到我們的,是我剛剛買了一包貓糧,你就推薦我同款更便宜的,我剛剛看完了一場電影,你才知道要推薦我看介紹……這種慢一步,就只能是冰冷冷的大數據,而不會是人性化的思考。

其次,創意,講究的是推陳出新,是將技術、平台、用戶視角和與眾不同之間的合理結合,而大數據在現階段及未來可預見的一段時間內,還是在收集過去。畢竟對AI來說,收集用戶信息不困難,與眾不同也不困難,但真正有意義的創意,是要建立在對用戶情感的把控的基礎上的,這對AI來說,還有難度。

從我們做營銷的角度來看,例如我要推廣《神偷奶爸》,AI可能會算到50%的人購買了某個年齡段的兒童用品,上一場看了《機器貓》,下一場會選擇《神偷奶爸》,並以此來為他定製一份推廣。而人類的大腦是無法捉摸的,你永遠不知道有人看完了《戰狼》,擦了擦激動的眼淚,然後購買了《神偷奶爸》的電影票。所以營銷人會就《神偷奶爸》的幾重賣點來考慮受眾人群,刺激受眾群的潛在需求,而不是單憑用戶過往做了什麼。這一點讓AI來學習,大概還需要更多的時間和更龐大的數據量。

我們人類的思維有一個誤區:過度的依賴歸納法。而這種歸納法,是建立在某種過去的經驗的基礎上,也就是連續性假設成立的基礎上。現在的AI技術也是如此。

魯班或者阿爾法狗們,收集了無數的大數據,並根據過往的數據來做出判斷。而真實世界是非連續性的。因此,如果沒有新的突破,AI技術可以取代的,都是嫻熟的技工或者以演算法為主的職位。因為技工的要求,就是無數的經驗累計,而演算法這件事,人腦永遠拼不過電腦,甚至有些技工類工種的人類,無法逃避開人類本能的惰性,那麼被AI取代,指日可待。

至於真正會思考,有情感,有創意的人類職位,大概暫時還無法交由AI去完成。

未來總會到來,我們是做AI的主人,還是AI的寵物,也許就在一念之間。

本文作者:

微微,17年經驗廣告人,公號《信息流廣告精準投放》撰稿人。

曾任三星品牌設計師、MTV線上宣推主管,現任斯通傳媒副總裁、英國 Bird eGo 跨境物流外聘運營顧問。

服務過網易、CANON、IKEA、聯想、移動、凡客、匯源、韓國CJ、國航等多個世界500強客戶。

如果你想了解更多信息流廣告技巧,可以關注我們;

如果你在投放過程中有困惑,可以掃碼諮詢;

如果你想與我們合作,可以掃碼洽談。

不定期更新

信息流廣告精準投放

weixin.qq.com/r/BygrM8r (二維碼自動識別)

自媒體運營|廣告設計|信息流投放|全案營銷

推薦閱讀:

2016收穫與感悟-用研與設計篇
【UX】幫你Prioritize Features的用戶調研方法 — Max Diff Survey
產品設計時,如何提煉用戶的痛點
張小龍眼中的產品經理

TAG:廣告設計 | 人工智慧演算法 | 用戶研究 |