2022年起成为行业内热的AIGC，逐渐渗入我们的生活和工作方式，给未来提供了无限的可能性。下面是笔者整理分享的一篇由设计师角度看待AIGC的内容文章，大家一起接着往下看看吧！

AIGC，自2022年开始迅猛兴起，成为行业热点。今天，我将以设计师的视角探讨AIGC。在深入讨论之前，让我们首先了解一下AIGC是什么？

一、AIGC，生成式AI是什么？

AIGC，生成式AI是一种人工智能技术，它可以通过学习大量数据来生成新的内容，如图像、音乐、文本等。它可以模仿人类的创造力和想象力，创造出独特的作品。生成式AI的应用范围广泛，可以用于艺术创作、电影制作、游戏开发等领域。它正在改变我们的生活和工作方式，为我们带来了无限的可能性。

二、AIGC的应用

生成式AI在许多应用领域都具有广泛的应用潜力，以下是一些主要的领域：

1. 自然语言处理（NLP）

• 文本生成：生成文章、新闻摘要、创作文学作品等。
• 机器翻译：将文本从一种语言翻译成另一种语言。
• 对话系统：创建智能聊天机器人，提供自动化客户支持或虚拟助手。
• 问答系统：回答用户的问题，如智能搜索引擎、虚拟助手等。

2. 计算机视觉

• 图像生成：生成逼真的图像，如艺术创作、图像修复、风格迁移等。
• 图像描述生成：自动生成图像的文字描述。
• 视频生成：创建视频内容，如视频合成、视频特效等。

3. 音频处理

• 语音合成：生成自然的语音合成，用于语音助手和无障碍技术。
• 音乐生成：生成音乐曲目、歌词和音效。
• 声音效果生成：创建声音效果、音频修复和降噪处理。

4. 创意和艺术

• 艺术创作：生成绘画、艺术品、音乐和文学作品。
• 风格迁移：将图像或音频内容从一种风格转化为另一种风格。
• 内容自动生成：帮助创作者自动生成创意内容，如自动生成故事情节或角色设计。

5. 医疗保健

• 疾病诊断：分析医疗图像、文本和生物数据以帮助医生做出诊断。
• 药物研发：帮助发现新的药物化合物和疫苗。
• 患者照护：监测患者健康、提供个性化的医疗建议。

6. 制造和工程

• 3D模型生成：自动生成三维模型和设计图。
• 工艺优化：帮助优化制造和工程流程。
• 7. 金融和商业
• 风险评估：分析金融市场数据，进行风险评估和投资建议。
• 信用评分：评估个人和企业的信用风险。

8. 游戏开发

游戏内容生成：生成游戏地图、任务、角色和故事情节。

中国AIGC布局

生成式AI在各个行业的应用如火如荼，特别是在今年上半年，涌现出了一系列备受瞩目的AI产品，包括ChatGPT、notion的Write with AI以及微软365的CoPilot。这些产品引领着AI技术的发展潮流，为各行各业带来了革命性的变革。

三、典型的AI产品

notion的 Write with AI，你的写作超能助手：

1. 从乱七八糟的文章笔记中，总结内容

如下所示，能够总结行动目标、提取摘要和要点。

notion官网截图

notion AI

2. 帮助提高写作水平

• 修复拼写和语法。
• 翻译，可以使用日语、西班牙语、德语等语言写作。
• 支持优化内容和调节语气，可以选择是以科学严谨、轻松自在等的语气去陈述内容。
• 支持调节文章段落长度，依旧要求可生成或长或短的文章段落内容。
• 支持文章难词解释，无需借助其他工具查找词语含义，阅读时即可查找。
• 可以将晦涩难懂词语替换成更加简单直白的话术，让文章通俗易懂。

依照不同的使用场景提供内容：

ChatGPT，人工智能聊天机器人：

ChatGPT是一款多功能的人工智能聊天机器人，可用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。目前，ChatGPT的最新版本是ChatGPT 4.0，根据OpenAI官方的介绍：

1. GPT-4是一个多模态大型语言模型，即支持图像(未公开)和文本输入，它能理解图像的内容，并能生成字幕、分类和分析等用途；
2. 扩写能力增强，能处理超过25000个单词的文本；
3. 更具创造力，并且能够处理更细微的指令。

发布会上演示了很多厉害的效果，比如，你可以画一个简单的网站草图，然后把照片上传给GPT-4，它会立即为你生成HTML代码；比如，让chatgpt4.0 描述或者点评一张图，来帮助快速理解图片等。

我自己使用较多的是ChatGPT3.5版本， 在此基础上，为了练习英文，我还装了一个Voice Control插件，可以练习口语对话。如下图所示，该插件还支持调节语速和语种。

ChatGPT

Voice Control

四、AI应用思考维度

在AI2.0时代，我们目睹了人工智能的快速发展，这不仅意味着将AI技术融入现有应用中，更重要的是对未来产业范式进行重新塑造。这个时代的技术革新要求我们重新审视现有应用，重新思考满足用户需求的方式是否最为合理和高效。这让我想起了一个经典的故事：

在100多年前，福特公司的创始人亨利·福特先生四处询问客户：“您需要什么样的交通工具？”几乎所有人的答案都是：“我需要一匹更快的马。”听到这一回答，很多人急忙前往马场选择最快的马匹，以满足客户需求。然而，福特先生却没有立刻走向马场，而是继续提问。

福特：“为什么您需要一匹更快的马？”

客户：“因为更快的马可以使我更快地到达目的地。”

福特：“那您为什么想更快地到达目的地？”

客户：“因为这样我可以更快地完成我的旅程。”

福特：“所以，您真正需要的是更快地完成旅程，对吗？”

客户：“是的，我需要更短时间内到达目的地！”

随后，福特先生发明了汽车，满足了客户的需求。

这个故事表明，用户需求是不断追求更快、更好、更高效的方式来实现目标。当新技术崭露头角时，我们可以重新审视当前需求，思考如何利用这项新技术以更好、更快的方式满足需求。新技术是实现这一目标的新手段，可以显著改善用户体验。

AI目前正以前所未有的速度渗透到各行各业，催生了生产力和创造力的新革命。在这个过程中，AI产业链的各参与者的角色、产品和生态系统都可能发生重大变化。

那么作为设计师，我对AI与产业场景应用有以下考虑维度：

1. 对已有需求场景的思考

随着技术的大规模更新，我们需要专注于提高效率的目标，重新审视那些需要改进的用户故事场景，以确定如何将现有需求场景与人工智能（AI）相结合的潜力。

尤其是在解决那些目前依赖低效人工执行的场景方面，例如人工客服领域。在这些场景中，人力资源有限，等待时间长，问题提问的准确性不高或问题难度较大，这可能导致难以提供准确的回答。通过引入AI，我们可以改善这些情况。AI可以支持对问题进行简单描述，即使只提供图片、语音或文字描述，都可以实现问题的输入。举例来说，用户只需提供一张描绘无法上锁或无法为充电宝充电的图片，无需冗长的文字描述，AI也能够理解并进行问题定位。

再以内容搜索效率为例，不论是在小红书、知乎或其他内容型产品上，用户经验贴的质量参差不齐，很难明确哪些内容是正确的或有价值的。有时需要仔细查看用户评论来判断内容是否可信。搜索效率相对较低，但如果能够整合用户生成内容（UCG），使用户在搜索后能够获得整合的、最全面的经验贴，将显著提高效率。需要强调的是，以上仅是针对用户搜索场景的思考，还需要进一步思考整个业务环节，同时需要更深入的洞察用户需求，以避免局限性。

2. 对潜在需求场景的探索

除了审视现有需求场景，还可以拓展潜在需求领域。这一探索可以在以下两个层面展开：

1）寻找需求缺陷场景：检视已存在的场景中的局限性，探讨AI如何改善这些限制。

2）探索边缘场景：结合不同场景的元素，探索新的需求点。

以Notion AI为例，虽然Notion作为一款写作工具的主要任务是文字创作，但Notion AI通过分析用户需求，识别写作中的缺陷，例如缺乏灵感或措辞简单等问题，并提供头脑风暴功能以激发创意，同时通过词汇修饰功能提升文本质量，进一步提高用户体验。这些改进是AI在原有需求场景中填补不足的表现。

此外，Notion AI还拓展非写作的边际场景，例如翻译和难词解释，这些功能在原始的写作场景中通常需要借助其他工具，导致用户体验不流畅且繁琐。Notion AI通过整合这些功能，为用户提供全面的解决方案，开辟了新的需求领域，进一步提升了用户满意度。

总而言之，在考虑AI与行业融合场景的潜力时，可以从以下两个维度展开思考：

1. 既有场景的审视，侧重于提高效率并解决当前低效的情境。
2. 潜在需求的探索：①填补缺陷场景 ；②探索边际场景。

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