Adobe推出一個有著日本名字的人工智慧平台,難道連設計師也要失業了?
Adobe推出一個有著日本名字的人工智慧平台,難道連設計師也要失業了?

沒錯,Adobe 也加入了熱鬧的人工智慧大軍,在 Max 大會上隆重推出了自家旗下的人工智慧平台—— Adobe Sensei,想要透過一系列的智慧功能來改善用戶體驗。

Adobe Sensei並非一個單獨的產品,而是Adobe旗下一系列基於深度學習和機器學習的底層技術平台,應用在Adobe Creative Cloud旗下的系列產品,比如 Photoshop、Premiere、Illustrator等幾乎所有軟體裡。它利用了Adobe長期積累下來的大量數據和內容,從圖片到影像到操作,想要解決人們在創意領域面臨的一系列挑戰,比如如何在網路上的海量圖庫裡找到人們想要的圖片,明白某個文本的含義,幫助人們把一些固定、重複操作自動化等。

根據大會上的演示,我們能看到幾乎所有Adobe軟體中都提供了由Sensei驅動的自動化操作、個性化推薦、智慧預測等功能。比如在Photoshop裡面,你可以用深度學習技術來查找和自動標記照片,甚至在你查找照片的時候,系統還能進行智慧推薦。

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再比如圖片的視覺搜索功能,可以透過拖拽圖片到瀏覽器來進行搜索。這個操作有多簡單呢?比如你喜歡A照片的前景和B照片的後景,想要查找相似的前景+後景組合,你只需要選中這兩個部分,甚至不用離開Photoshop軟體,系統就會自動在右側面板裡彈出相似的照片來,供你選擇。

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它甚至還可以把圖片裡的不同部分標記出來,然後根據需求來改變照片的某個部分,比如在一張仰拍的照片裡找出天空、樹木和建築,然後一鍵把天空調亮,而不改變照片的其他部分。

另外,在Lightroom裡,Sensei可以幫助設計師進行臉部自動編輯。它可以在照片裡自動查找到人臉以及人臉的各個部分,比如眉毛、嘴唇和眼睛,並且學習這些部位的位置,來讓設計師們調整照片上人的表情,而不會看起來不自然或者怪異。

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而在Premier裡,有一個叫做「Morph Cut」的新功能,它可以分析並理解影片的內容,判斷出它是什麼樣的場景,比如動作場景或者是人像場景,從而自動推薦不同的特效。比起以前的手動調整參數,創作者們只需要選擇不同的特效就可以了。

另外,對於文檔的處理,Sensei也提供了強大的自然語言處理技術,可以加強對電子文檔的文本理解、話題建模和語義分析等,可以自動生成摘要,把掃描文件轉為電腦文件等。

另外一個很厲害的功能,是可以把自動、實時把配音轉為動畫的嘴型!在大會上,《辛普森家族》的導演David Silverman就對這個效果進行了現場演示,根據配音演員的獨白,螢幕上的小Bart可以自動對嘴!

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Sensei 在日文裡就是「師傅」的意思,而Adob​​e把自己家的人工智慧平台取名為 Sensei,也是希望繼續自己的AI系統能幫助設計者們,同時也不斷學習和進化。接下來,Adobe將會透過開發者平台Adob​​e.io對開發者開放Sensei的API,讓開發者幫助設計師們打造全新的應用。

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Adobe的總裁兼CEO Shantanu Narayen表示,其實Sensei是Adob​​e長期技術和數據積累的結果。「我們把整個公司的人才聚攏起來,讓他們想想未來是什麼樣的,然後從這點出發,把這些技術帶到Sensei平台上來。我們比其他任何公司都要了解照片、影片等創意工作,而Sensei就是基於我們的數據、基於我們用戶的無數次點擊操作來實現的。」

不過儘管已經有了像是Prisma這樣一鍵「照片變名畫」的APP,Narayen也不認為人工智慧會取代人類的創意工作——換句話說,隨著人工智慧的發展,設計師們正變得越來越重要,而不是相反。

他說,「我們希望把科技和人們的行為綜合到一起,實現科技和藝術之間的平衡。我們希望人工智慧可以讓人們更加聚焦在他們想要關注的地方,這樣其他的部分讓Sensei來解決就可以了。所以,在未來,設計反而會變得越來越重要。」

本文授權轉載自PingWest

關鍵字: #UI/UX設計 #Adobe
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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