真人、AI 分不清楚！毫無破綻的美圖機器是它？
AI生成算圖工具「Midjourney」在開放Beta版本測試後，於臉書社團內迅速走紅。使用者只要輸入想要的場景、風格、題材、角色等關鍵字，AI便會在一分鐘內生成出4幅精緻細膩、完成度甚至遠勝真人手繪的圖片。
Midjourney 並非首個主打「自動生成美圖」的 AI，但相較於類似定位的 Disco Diffusion，Midjourney 所擅長的風格範圍極廣，且會自動推薦使用者與理想風格最接近的關鍵字。即使現在仍處於開發階段，未來透過機器學習的持續修正，客製化的製圖功能只會更加精準逼真，真人手繪與電腦產圖之間的差異，也會日益模糊，甚至無關緊要。
AI也能幫企業量身打造網頁、排版、Logo？
儘管 Midjourney 可說是目前最廣為人知、具代表性的案例，但是這種透過演算法，在使用者告知需求後，自動生成相關視覺的技術，絕非設計界首例。事實上，在短時間內生成大量案例、帶來超出經驗範圍的靈感，向來是生成式設計/衍生設計（Generative Design）的鮮明特色。藉由短時間內的大量刺激，設計師能夠省去大量前期探索時間，並將精力專注在定義問題與挑選方案上。
最經典的案例，是麻省理工學院實驗室的識別系統。透過巧妙安排光束在空間中的位置，設計方透過AI自動生成了 40,000個排列組合，讓每一個實驗室都能擁有獨一無二的代表圖案。另外一個傑出的商業企劃，是由奧美替 Nutella 操刀的個性化產品包裝，公司發行了限量700萬罐的Nutella，每款都帶有不同版本的品牌圖形標識，在僅一個月內就全數賣光。
除此之外，DesignScape 之前就曾經推出實驗性的自動排版建議網站，讓排版新手可以透過演算法建議，決定物件的擺放位置。甚至有企業推出了創造品牌logo的免費工具，只要輸入希望的風格、色系，就可以取得自動化生成的 logo。
生成式設計在商業上的嘗試遠遠不止於此。實際上，從網頁設計、使用者介面等生成式設計，早已經在各式應用中落地生根，試圖讓 AI 成為激發靈感的助手。
身為企業，該追求夠好的設計，還是高明的設計？
Midjourney 的出現，象徵了一次革命性的創新。也帶來一個關鍵的問題：如果某一天，任何人都可以靠自己生成美圖，那麼設計師所扮演的角色會因此改變嗎？又或者，換個角度想，企業與設計師合作，能帶來什麼獨特的價值？
筆者認為，這個問題要回歸到常見的使用情境中，才能完整地回答。設計師能提供的價值，取決於企業追求的是「夠好的設計」，還是「高明的設計」。
以前者來說，Canva 在近兩年的廣為流傳，便足以證明市場存在著明確的製圖剛需——面對一次性的活動，需要快速產出海報、傳單、社群貼文時，零設計基礎的初學者們需要一套快速上手的基礎工具，在高度緊縮的時程中盡量減低來回溝通成本，做出「夠好」的設計。
但是高度依賴模板、「夠好」的設計，同時也代表能夠較容易被複製，難以與競爭對手做出差異化，也自然無法在消費者心裡留下深刻印象。要打造出一套完整、獨特、延伸性強大的視覺系統，考驗的是設計師對於市場競品的全盤理解、對消費者心理的洞察，以及巧妙地將產品跟品牌結合的說故事能力。這三者必須同時具備，才能造就「高明」的設計。而儘管已有前文上述輔助工具的誕生，這三者當中的任何一個要素，都並非生成式設計可以取代。
回歸到一開始的問題，筆者個人認為，未來若快速生成大量參考案例、提供排版建議的生成式工具邁向成熟，新手設計師的確可能在接案時，因此面臨更大的比較壓力。然而，即使如此，對商業問題的洞察、對產品與品牌的詮釋，仍然是造就品牌差異的關鍵。也因此，即使生成式設計將提供超出想像的豐富靈感，定義問題、擬定完善解決方案的職責，終究得回歸到設計師身上。
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