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專業設計師與 AI 協作時代:讓 AI 成為你的工作夥伴

專業設計師與

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訂購需時10-14天
9786267888001
蔡韋德
財經傳訊
2026年4月29日
166.00  元
HK$ 141.1  






ISBN:9786267888001
  • 規格:平裝 / 192頁 / 18k / 17 x 23 x 1 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習











    本書為您解答,當生成式 AI出世,設計專業人員的未來在哪?!

    同樣面對AI浪潮,其他職務的工作者也能藉此重新思考自身的不可替代性。



    「生成式 AI 並不是取代設計師,而是迫使設計師重新思考,什麼是不可外包的設計判斷,什麼是可以交由系統探索的可能性空間。」

    這本書,並不是從焦慮出發,也不是為了回應「會不會被取代」這類情緒性問題。本書關心的不是你是否害怕 AI,而是當 AI 已經成為工作現實時,設計工作究竟該如何被重新定位。

    當生成式 AI 成為設計流程中的常態,設計師面臨的已不只是工具選擇,而是整個工作結構的改變。本書的核心問題是:在一個「生成、變體與模擬都可以被系統大量完成」的環境下,設計師每天究竟應該做哪些事情?哪些工作值得人類投入時間?哪些任務應該被明確外包給系統?

    本書並不將 AI 視為靈感來源或效率工具,而是將其視為一種新的設計媒介與工作夥伴。透過重新拆解設計流程,本書嘗試為設計工作者建立一套可實際操作的工作指南,協助設計師在 AI 參與的情境下,清楚分辨「人該做什麼、系統該做什麼,以及如何協作」。

    以下四個重點,構成了本書作為 AI 時代設計工作指南的核心結構。



    一、設計工作的重心轉移:從產出形式到管理流程

    本書首先指出,生成式 AI 改變的並不是設計的本質,而是設計工作的分工方式。當形式生成、風格變化與初步完成度可以由系統快速提供,設計工作的重心自然會從「如何把東西做出來」,轉移到「如何組織與管理設計流程」。

    作者透過設計媒介的演進脈絡,說明設計師的角色是如何一步步從直接製作者,轉向規則制定者、流程引導者與結果判斷者。在 AI 參與的工作環境中,設計師不再需要對每一個生成細節負責,而是必須負責設定方向、限制條件與評估標準。本書在此明確指出,在AI 時代設計師的專業價值,將體現在流程控制與判斷品質,而非產出數量。

    設計師將學會】如何重新分配自己的工作時間,將精力從低槓桿的執行工作,轉移到真正影響設計品質的流程管理與判斷節點上。



    二、設計師如何與 AI 分工:AI探索,設計師決定

    作為工作指南,本書特別強調「分工」的重要性。作者清楚界定 AI 與設計師各自擅長的工作範圍:AI 適合用於大規模探索、生成與模擬,而設計師則負責問題定義、限制設定與最終決策。

    書中提出一套可落實於實務的分工原則:設計初期由 AI 協助快速展開可能性空間,中期由設計師介入收斂條件與評估方向,後期則由人類負責不可逆的選擇與責任承擔。透過這樣的分工,設計師不必與 AI 競速,而是專注於系統無法取代的判斷工作。

    設計師將學會】如何在實際專案中清楚劃分「可以交給 AI 的工作」與「必須由人完成的決策」,避免責任錯置與流程混亂。



    三、AI 參與下的設計工作流程:從線性到循環

    本書進一步說明,AI 參與設計後,傳統線性流程已不再適用。取而代之的,是一種以「生成—比較—否決—重設條件」為核心的循環式工作流程。

    作者將設計輸出的「生成結果」重新定義為「候選集合」,而非完成品。設計師的工作,不再是一次做到位,而是管理這些候選結果,透過快速比較與刪除,逐步逼近真正合適的方向。本書提供了具體說明,協助設計師判斷何時應該繼續生成、何時應該停止探索,以及何時必須回到問題定義,重新開始。

    設計師將學會】如何把生成結果當成決策材料,而非最終成果,並建立一套可反覆運作的設計循環流程。



    四、設計判斷的責任歸屬:AI 作為輔助系統

    在工作指南的最後,本書明確劃出設計判斷的責任邊界。AI 可以提供建議、排序與預測,但無法理解價值衝突、文化脈絡與社會後果。因此,凡是涉及價值取捨與長期影響的決策,都必須由設計師親自完成。

    作者主張將 AI 視為「第二意見系統」,用來提前暴露問題與風險,而非取代人類決策。透過將判斷節點顯性化、將流程結構化,設計師可以在 AI 高度介入的環境下,依然清楚掌握設計工作的主導權。

    設計師將學會】如何在 AI 協作情境中,清楚界定決策責任,並為每一次設計做出選擇,保留人類應承擔的判斷與後果。

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    給設計工作者

    當 AI 會產出設計,你的價值只剩「判斷」

    這本書不是在教你怎麼用 AI 生圖、排版或寫提示詞,因為那些技能的壽命,比你想像得還短。作者直指一個殘酷事實:設計產出的成本正在快速歸零,但「決策失誤的代價」卻越來越高。在 AI 參與設計流程後,設計師不再只是產出者,而是被迫站上「最後拍板的人」。你選擇哪個版本、否定哪個方向、為什麼現在不能交稿,這些都不再是審美問題,而是風險管理與策略判斷。

    書中大量拆解設計現場的真實場景:當 AI 同時給你 20 個看似合理的方案,你如何辨識「看起來對、但其實錯」的設計?當客戶用 AI 反駁你的專業,你如何不退回美感辯論,而是用決策邏輯守住位置?作者提出一套可操作的判斷框架,協助設計師把「直覺」轉換成可被說明、被信任、被採納的決策依據。

    這不是一本安慰設計師「你不會被取代」的書,而是誠實告訴你:你不升級判斷力,就一定會被邊緣化

    能學會什麼:

    你將學會如何在 AI 產出氾濫的情境下,建立屬於設計師的決策邏輯,讓自己從「做設計的人」轉為「負責決策的人」。

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    給與設計工作者共事的人

    為什麼設計不再只是美感,而是組織風險的一環

    如果你是 PM、行銷、品牌負責人或主管,這本書會讓你第一次真正理解:為什麼 AI 讓設計溝通變得更困難,而不是更簡單。當任何人都能生成設計,問題不在「選哪個比較好看」,而在於「誰該為錯誤決定負責」。作者清楚指出,AI 並沒有消除設計的不確定性,只是把不確定性轉移到決策層級。

    書中從跨部門協作的角度,拆解 AI 設計最常出現的災難現場:進度失控、方向反覆、責任模糊。你會看到為什麼「讓 AI 多跑幾版看看」反而拖慢專案,為什麼設計師在 AI 介入後變得更保守,甚至開始自我審查。作者提供一套共用語言,幫助非設計背景的人理解設計判斷從何而來,也讓設計師能在組織內被當成決策者,而非執行資源。

    這本書不是站在設計師那一邊,而是站在「專案必須成功」這一邊。

    能學會什麼:

    你將學會如何在 AI 參與的設計流程中,建立清楚的決策分工與溝通方式,避免專案因「看似高效率,其實是失控」而付出代價。

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    給一般讀者

    你每天看到的設計,正在被誰決定?

    即使你不是設計師,AI 設計也早已影響你的生活。從 App 介面、廣告視覺到新聞版型,你所接觸的世界,正在由大量「非人類產出的設計選項」構成。這本書帶你看懂一個關鍵問題:「當設計不再來自人的判斷,而是系統的排列組合,我們的選擇是否也被悄悄重塑?

    作者用淺白但不簡化的方式,說明 AI 如何影響我們對可信度、美感與專業的判斷。你會理解為什麼現在的設計越來越「像是對的」,卻越來越難留下記憶點;也會明白,為什麼人類在面對 AI 生成內容時,更容易過度信任、卻更少質疑。這本書不是技術入門,而是一種識讀能力的培養,幫助你在被設計包圍的世界裡,保有判斷的主動權。

    讀完之後,你不一定會成為設計師,但你會成為一個不那麼容易被設計牽著走的人

    能學會什麼:

    你將學會如何辨識 AI 設計背後的決策痕跡,看懂哪些選擇是被系統推動、哪些仍來自人的判斷。

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    華碩電腦設計長 Mitch Yang


     





    第一部|核心基礎:當設計遇上人工智慧

    第1章 人工智慧不是工具而是新的設計媒介

    1. 從手繪、CAD、參數化到生成式 AI

    2. 設計媒介的轉換與設計能力的重組

    3. 設計師角色的轉變

    4. 為什麼 AI 特別適合處理設計問題

    5. 不對稱思維在 AI 時代設計師的核心能力

    6. 設計實戰視窗:AI 在視覺、產品與空間設計中的介入層級


    第2給設計師的 AI 第一課

    1. 人工智慧在做什麼

    2. 為什麼設計師需要理解演算法,而不是寫演算法

    3. 從「畫筆」到「邏輯材料」的設計轉換

    4. 設計問題中的不確定性與多解結構

    5. 設計實戰視窗:AI 如何改變設計的發散與收斂流程


    第3章 拆解 AI 的黑盒子

    1. 生成對抗網路(GAN):視覺風格的博弈結構



    1. 擴散模型(Di?usion):從雜訊中生成形式

    2. 大型語言模型(LLM):用文字進行設計推理

    3. 模型不是中立的在於偏好、資料與美感

    4. 設計實戰視窗:不同模型的設計性格比較


    第二部|生成式 AI 與視覺、多媒體設計

    第4生成式影像與視覺傳達設計

    1. AI 如何理解風格、構圖與色彩

    2. 生成式標誌與動態品牌識別系統

    3. 視覺一致性與變異性的設計控制

    4. AI 作為視覺策略與溝通工具

    5. 設計實戰視窗:品牌視覺、排版與行銷影像生成


    第5多媒體與互動設計的生成革命

    1. AI 驅動的 UI�UX 與個人化介面

    2. 動態圖像、聲音與敘事生成

    3. 即時生成與互動回饋系統

    4. 沉浸式體驗與展演設計中的 AI

    5. 設計實戰視窗:互動原型與體驗設計流程


    第三部|工業設計、建築與空間的演算法化

    第6章 工業設計中從造型到製造的 AI 思維

    1. 生成式造型與參數化設計的差異



    1. 拓撲優化與結構生成邏輯

    2. CMF 設計中的 AI 趨勢預測



    1. 概念設計到製造前模擬的整合

    2. 設計實戰視窗:產品概念生成與工程溝通


    第7建築與室內設計中演算法驅動的空間邏輯

    1. 自動化平面配置與動線優化



    1. 採光、尺度與空間感的 AI 推論



    1. 生成式建築語彙與參數控制

    2. 數位孿生與智慧建築管理

    3. 設計實戰視窗:空間配置與情境模擬


    第四部|AI 作為感知與理解系統

    第8章 人工智慧如何「看」設計

    1. 形狀、比例與視覺特徵的機器理解

    2. 視覺複雜度與形式差異分析

    3. AI 如何比較與評估設計方案

    4. 設計分析與預測的可能性

    5. 設計實戰視窗:設計評估與比較輔助


    第9人工智慧如何理解使用者

    1. 使用者行為、情緒與偏好建模

    2. 感測資料在互動設計中的角色

    3. 人因工程與 AI 輔助分析

    4. AI 行為量化與設計研究

    5. 設計實戰視窗:UX 分析與情緒導向設計第五部|設計決策與設計科學


    第10設計判斷、AI 輔助與工作流重構

    1. 為什麼 AI 不能替設計師做決定

    2. AI 作為第二意見系統

    3. 混合式工作流的形成

    4. 人與 AI 的分工策略

    5. 設計實戰視窗:設計決策與工具整合流程案例


    第11當美感被模型化與未來設計師的角色

    1. 美感是否可以被學習

    2. 哪些美感會被留下來

    3. 未來設計師的角色

    4. 從創作者到科學家與決策者

    5. 設計實戰視窗:人與 AI 的社會設計


    第12從微觀世界到設計決策的設計科學

    1. 設計科學的思想實驗

    2. 疊加中的行為從量子哲學與 AI 的設計視角

    3. 觀察即介入在測量與設計塌縮

    4. AI 作為設計科學的推論引擎

    5. 設計實戰視窗:量子視角下的設計研究流程


    結語

    不是學會 AI,而是重新理解設計





    序|設計不只是生成


    這本書起源於與人工智慧的深層對話。它不是某一次驚艷的人工智慧生成結果,也不是對新技術的樂觀想像,而是在反覆使用人工智慧之後,開始意識到一件事:「AI 並沒有直接告訴我們設計應該怎麼做,卻不斷要求我們做出判斷與決定,而且只能由設計師自己完成。」這種反向的啟發,最終成為本書的出發點。



    在設計教學與實務現場,我越來越頻繁地看到一種矛盾的狀態。一方面,生成工具大幅降低了形式探索的成本,讓設計師能在極短時間內看到大量可能性。另一方面,卻也讓「完成一個作品」這件事本身,逐漸失去該有的判斷力。當完成設計不再困難,設計的專業該如何被理解,漸漸開始變得模糊。



    過去,設計能力與執行能力高度綁定。能畫、能建模、能打樣,意味著你掌握了設計的核心價值。設計的時間成本很高,因此「做出來」本身,就是專業的證明。但人工智慧的介入,第一次動搖了這套長期成立的結構。形式可以被快速生成,版本可以被即時比較,看起來合理,甚至相當完整的結果,不再稀缺。



    但這並不代表設計變得不重要,而是設計的價值正在轉移位置。



    在實際使用 AI 的過程中,我逐漸意識到,人工智慧真正擅長的,是在既有條件下展開大量可能性,而它無法替代的,恰恰是那些關於方向、取捨與負責任的判斷。哪些結果值得繼續深化?哪些結果看似完成度很高,卻不該被保留?哪些選擇一旦做出,就必須由設計師承擔後果?這些問題,無法被歸責於任何模型。



    本書並不是從「AI 能做什麼」開始,而是從「AI 讓設計師看清楚自己必須做什麼」為出發。



    在教學現場,我經常看到學生對生成結果產生高度依賴,卻失去了對結果進行說明與辯護的能力。當設計變成在眾多選項之間做選擇,若設計師無法清楚說明「為什麼是這個,而不是那個」,專業就會逐漸空洞化。這不是技巧不足的問題,而是決策力與判斷力在設計過程中的重要性尚未被意識到的結果。



    人工智慧的出現,讓這個問題變得前所未有地清楚。當執行被加速、被自動化,設計師的責任不再平均分布於整個流程,而是高度集中在關鍵節點上。設計不再只是創作形式,而是一連串推論、比較、否決與收斂所構成的決策過程。生成越快,判斷就越重要。

    這也是為什麼本書要刻意避開單一工具或平台操作說明?容的原因。工具會更新,介面會改變,但設計師如何面對不確定性、如何在大量可能性中建立清楚的選擇邏輯,才是能被留下來的能力。本書橫跨視覺設計、工業設計、互動與空間設計,並非為了追求最大的涵蓋範圍,而是希望在不同設計場景中,觀察同一個核心問題如何反覆出現。



    我並不將人工智慧視為設計專業的威脅,也不把它浪漫化為萬能解方。我更傾向把它理解為一面鏡子。透過這面鏡子,設計師得以看清哪些能力只是暫時被工具支撐,哪些判斷則無法被取代。正是在這樣的對照之下,設計專業的輪廓反而變得更加清晰。

    如果說過去的設計訓練,強調的是如何累積能力,那麼在這個階段,設計師更需要學會如何行使判斷。這種判斷不是靈感的衝動,而是一種能被說明、被質疑、也能承擔後果的選擇。本書所嘗試建立的,是這樣一種可被討論的判斷框架。

    《設計不只是生成》並不試圖給出一套標準答案,而是希望在人工智慧高度介入的時代,替設計師保留一個可以停下來思考的位置。當生成變得即時,當選項無限擴張,設計師反而更需要清楚知道,自己為何在此刻做出這個選擇。

    這本書,來自使用人工智慧所帶來的啟發,但最終關心的是“設計”在這個新的條件下,如何繼續演化。

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