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圖片來源：Bing 影像建立工具 當生成式 AI 席捲了全球各個產業，動搖了不只是工作流程、更包含了未來人才育成的方式。不過相對於其他探討比較多的熱門案例如軟體業，生成式 AI 在包裝產業又將帶來什麼樣的變革呢？本文小編精選了兩篇探討生成式 AI 與包裝產業的文章，帶各位進行導讀。 文章一：《  AI Print-on-demand（印刷按需）：未來就是現在，謹慎前行 》 文章二：《 印刷行業的 AI 運用：一場從 2023 年到 2032 年的產業革命 》   AI x Print-on-demand：釋放人力，加速生產靈活性 過去的客製化印刷下單模式雖結合了一定程度的自動化和人工作業，但人工參與仍然不可缺少。例如設計提案、將設計文件發送給印刷廠或將產品運送給客戶，種種前置作業依然非常仰賴人工處理。人工雖也能達到協助客戶跳脫標準品獲得高度客製化以展現品牌特色的目標，但可能耗時且勞力密集。   圖片來源： Pexels 透過結合 AI 人工智慧的力量，將可進一步自動化整個接單到生產的過程。從前端分析訂單、生成設計、印刷文件，再到管理生產和履行製造為止，AI 都將在裡面扮演必不可少的角色。有了 AI 的協助，印刷業將可以有效縮短前期磋商的作業時間，使企業能夠更快、更準確地消耗更多訂單，減少手動或重複性高的工作。而與此同時，客戶也能享受到更細緻的服務。 不過「導入 AI」對許多傳統產業來說仍然處在觀望的狀態。主因還是在啟動成本較高，且目前產業中尚未有非常劃時代的成功案例。並且除了軟硬體的投資，如何招募適合的人才也會是傳統產業的一大課題。成本總額如何計算、組織架構如何優化，都是讓許多傳統產業「AI 賦能」路上最大的隱憂。我們也期待在 AI 益加普及之後，能夠有效降低前期導入成本，讓更多產業能夠搭上 AI 賦能的列車。   小結：AI 可以為印刷產業帶來的價值 成本計算 推薦客戶個性化設計 分析客戶並預測銷售目標 取代重複性高的低階工作   AI x Packaging：不只賦能，還有增長 AI 帶來的變革不只在客製化印刷的領域，甚至延伸到包裝。在《 印刷行業的 AI 運用：一場從 2023 年到 2032 年的產業革命 》一文中，作者提及 AI 將重新定義包裝設計、製造、永續性，甚至回收利用的效率。AI 在包裝產業能帶來的價值將不只是賦能或效率改善，甚至能起到讓事業增長的效益。   協助包裝設計創新 圖片來源： pexel   小編認為：包裝是產品的門面，產品有了包裝才成為品牌。因此包裝很大程度左右了產品與消費者建立連結時的印象好壞。品牌在推出新商品時，也會非常著重包裝設計的易用性與新穎性。如今有了 AI，再搭配上大數據分析，品牌將可以很快地掌握到消費者對於包裝喜好的趨勢變遷，並且用 AI 迅速生成符合消費者喜好的包裝，從而加速包裝從 0 到 1 的設計過程。 優化製造過程，提升效率 使用配備鏡頭偵測的 AI 系統能夠快速檢測包裝材料的瑕疵，減少浪費或之後產品召回的風險。隨著環境問題日益受到重視，各國法規也將促使企業尋找環保的包裝解決方案，AI 可以介入評估包裝材料的生態影響，協助企業做出符合法規的採購選項。文中作者提及 Amazon 亞馬遜的例子， Amazon 運用 AI 來改善包裝材料，成功優化包裝重量，最終收穫運輸損壞率顯著減少24%，運輸成本降低5% 的碩果。 推動循環經濟 不只前述 Amazon 的範例，Recycleye 憑藉 AI 驅動的廢物揀選機器人系統，成功獲得 1700 萬美元的A輪投資。該系統的掃描速度是業界標準的兩倍，顯著提高識別準確度。AI驅動的回收系統對於減少廢物和提高永續性至關重要，不只是提升工作效率，其優勢甚至可以上升到促進整個發展、加速革新的程度。   AI 在包裝印刷界的未來發展大有可期 這兩篇文章帶我們看見了 AI 在包裝印刷業界發展的可能性，有別於目前 AI 熱門應用產業多在科技業和服務業，其實人工智慧能影響的產業是更全面性的。雖然我們現在仍然將 AI 的應用聚焦在「提供創意」和「減少重複性工作」這兩大塊，但生成式 AI 還在不斷優化，每一次的新版本優化也都比前一版本更令人驚艷，我們對 AI 在這個產業能賦能的價值，仍然抱持著正面態度。未來我們將持續為讀者們關注 AI 在包裝印刷界的最新應用，以期帶給讀者們更革新的趨勢觀點。   內容來源: https://www.packaging.media/

  長期以來，AI 工具僅限於圖形工作，並沒有太多內容溢出到有形的工業設計中。當然，你可以為你的產品創建徽標和藝術品，但你仍然不能使用AI 「創建」產品——xTool 希望通過其新軟體 AIMake 來改變這一點。簡而言之，AIMake 是一款 GenAI 工具，它針對圖形輸出進行了優化，但其方式針對工業設計進行了微調。通過基於提示的介面，AIMake 允許您創建可用於 2D 列印、激光蝕刻/雕刻甚至壓花的圖稿。AIMake 提供多達 70 種不同的樣式來應用於您的提示，生成從可列印的徽標到用於絲網印刷的可編輯 SVG，甚至低浮雕 3D 雕刻的所有內容。除了 AIMake 功能外， xTool  還推出了 DesignFind——一個供 DIY 愛好者和專業創作者訪問來自全球使用者的免費和付費專案文件的資產市場。   生成用於鐳射切割和絲網印刷的即用型圖稿   傳統上，準備用於鐳射雕刻或絲網印刷的檔可能很複雜且技術性很強，涉及向量圖形軟體、高解析度圖像或詳細編輯，以實現這些過程所需的簡潔線條和純色對比度。AIMake 透過讓使用者跳過這些步驟來解決這個問題;有了它，設計師可以輸入描述性提示，例如“具有高對比度的幾何狐狸雕刻”，並觀看 AI 將此概念轉化為精美的、隨時可以雕刻的檔。 這種直接對雷射機的功能是設計師的轉變，它提供了一種 AI 工具，可以減少對圖形軟體或繁瑣的向量調整的依賴。相反，AIMake 可以生成清晰、高對比度的設計，並與 xTool 的鐳射雕刻機無縫集成，確保視覺品質與實際生產的需求保持一致。無論是為金屬、木材還是玻璃創作藝術品，AIMake 都能根據鐳射雕刻、浮雕和絲網印刷的特定需求優化圖像。     AIMake 直觀、基於提示的設計系統是其簡單性的關鍵。使用者輸入文本描述（從詳細的肖像規格到廣泛的美學概念），該應用程式的 AI 引擎會生成相應的鐳射相容設計。這意味著使用者可以專注於創造力和概念，而不是技術調整，使用AIMake的 AI 自動優化設計。     通過這種設置，各種背景的設計師都可以製作出複雜的鐳射切割圖像，而無需具備向量圖形方面的高級技能。例如，像 「portrait of a lion， full mane， high detail， silhouette」 這樣的提示可以創建一個具有清晰、鐳射友好線條和強烈對比度的設計，可以立即在 xTool 的相容雕刻機中使用。該系統將數位 AI 渲染的效率與手工雕刻的觸覺品質相結合，有助於簡化設計師和業餘愛好者的創意工作流程。   直觀的控件使初學者和專家都能輕鬆創建 AI     xTool 在設計 AIMake 時充分考慮了易用性和多功能性，為初學者和經驗豐富的專業人士提供了成功所需的工具。該平臺允許新使用者從預設樣式中進行選擇，例如向量範本或鐳射友好的文本效果，同時提供用於調整線條粗細和對比度等細節的高級控件。 與 Xtool 硬體（如 D1 和 M1 鐳射雕刻機）集成，可以立即對物理材料進行測試和調整，從而節省時間並最大限度地減少材料浪費。對於尋求完善項目的設計師來說，這些工具和設置消除了其他雕刻軟體通常需要的通常的試錯。這種集成還允許使用者處理複雜的設計，並確保他們的最終作品與最初的願景相匹配。   DesignFind：DIY 和專業創客的創意中心     DesignFind 是一個面向 DIY 愛好者和專業創作者的多功能平臺，為鐳射切割、雕刻等提供廣泛的設計資產。借助對木材和亞克力等材料的支持，使用者可以探索不同的項目類別，從家居裝飾和珠寶到節日和特殊場合的季節性禮物。 主要功能包括免費的共享範本庫（如砧板和多層設計）和高級資源（如 3D 模型和詳細的 SVG 檔）。此外，AIMake 使用者可以使用 DesignFind 的資源增強他們的專案，從而輕鬆地將 AI 生成的設計與平臺廣泛的社區資產相結合。“精選創作者”部分展示了頂級設計師的作品，通過獨特的即用型項目激發了新老創作者的靈感。   不同行業的實際應用     AIMake 的功能不僅限於個人設計，還在各個行業都有實際應用。使用一系列製造設備（尤其是來自 xTool 的設備）的設計師可以使用 AIMake 創建徽標、產品設計或定製商品。小型企業可以使用它來創建專業的、可雕刻的設計，而無需圖形設計軟體，而手工藝者可以輕鬆生成獨特的作品。 在教育領域，AIMake 是一項寶貴的資產，它為學校和創客空間提供了通過動手專案向學生介紹數位設計的機會。通過使用簡單的文本輸入，學生可以快速可視化和生成專案，而無需事先使用傳統圖形設計工具。這種靈活性為學習者和教師提供了更多的自由來探索數字製造。   AIMake 和設計工具的未來     AIMake 為有形產品設計中的 GenAI 設定了新標準，展示了生成式 AI 如何無縫增強設計流程，使其更易於訪問、實用和有趣。隨著 AI 技術的不斷發展，AIMake 等工具代表著一個未來，即設計創作更快，但完全在創作者的控制範圍內。 對於從事創意設計工作的任何人來說，AIMake 提供了功能和創新的完美結合，既是創意助手又是精密工具。無論您是製作複雜的藝術品、品牌資產還是定製商品，AIMake 的多功能平臺都能為每個人提供一些東西。借助 AIMake，xTool 為藝術家和設計師開闢了新的途徑 - 一次一個提示。   內容來源: https://www.yankodesign.com/

Enders Analysis 的一份報告認為，產生 人工智慧 「不會像先前的線上轉變那樣改變新聞的基本商業現實」。 該研究公司警告出版商對人工智慧可能帶來的生產力和收入收益要“現實”，但補充說忽視人工智慧將是“一個錯誤”。 該報告發現人工智慧在新聞編輯室中有一些有價值的用途，但認為可能不存在「直接、殺手級的新聞用例來增加收入」。 分析師提出的有價值的用例包括 創建文章的音訊版本 和 將內容翻譯成外語 ，儘管他們指出「翻譯與在地化不同，因此這種格式並不意味著改變遊戲規則的受眾擴展」。   他們寫道，人工智慧還可以幫助創建“更複雜的檔案材料元數據”，從而使記者和讀者更容易訪問出版商的過往目錄。他們表示，這可能會對當地出版商的收入產生影響，尤其是「一些歷史資料幾乎沒有數位化」。   “機會是真實的，即使......人工智慧本身不會帶來競爭優勢”   然而，總的來說，恩德斯的報告表明，出版商可以從生成式人工智慧中獲得多少使用量取決於他們在市場中的地位。 例如， PA Media 或 路透社 等新聞機構已經透過 RADAR 等產品 將非生成式人工智慧整合到其係統中，這些產品將結構化資料集重新格式化為新聞報道。 報告稱：“對於已經實現大量新聞採集和製作自動化的組織來說，轉向基於人工智慧的生成系統的邊際效益將更加有限。” 依賴大型語言機器（即生成式人工智慧）的系統“通常需要記者更多的監督”，因為它們有記錄良好的發明資訊傾向。 「法學碩士預科系統的產出可能更加死記硬背，但它們目前也更加可靠，而這正是新聞機構所需要的，」恩德斯說。 另一方面，對於地方和區域出版商來說，生成式人工智慧的靈活性可能會有所幫助，因為它允許小型、資源匱乏的新聞編輯室花更少的時間在“更多種類的任務”上。 該報告引用了Newsquest 的例子，該公司一直在僱用 「人工智慧輔助」記者，他們可以快速重新格式化新聞稿 ，從而使其他記者能夠在社區中進行更多報道，並且開發了一個「可以生成故事線索」的機器人透過自動化的資訊自由請求和識別有新聞價值的回應」。 Enders 分析師在國家新聞品牌中強調的兩個主要人工智慧用例是數據新聞和故事構思。但他們警告說，鑑於生成式人工智慧工具的廣泛可用性，「為組織提供原始優勢的可能是獲取高品質的數據集進行調查」。 他們說，英國《 金融時報》 在這裡樹立了一個例子，使用法學碩士「對大型數據集中的信息進行分類，然後在分類後使用基於傳統規則的人工智能對數據進行分析——這使得幻覺不太可能蔓延」。 目前，恩德斯認為生成式人工智慧在視訊新聞內容創作中的空間有限，他認為“任何合理的效率都在於編輯，而不是生成，要實現成本效益或可靠，還有很長的路要走” 。 報告在摘要中表示：“出版商必須現實地認識到效率和創收機會的規模，並相應地調整投資規模。” “機會是真實的，即使工具的廣泛、民主化意味著人工智慧本身不會帶來競爭優勢。” 分析師建議，透過「集中一些資源」可以減少必要的投資。 “如果英國出版商將此視為集體應對整個行業挑戰的一種方式，則可以分擔部分開發成本。”   新聞出版商的人工智慧聊天機器人值得嗎？   針對出版商內容進行訓練的聊天機器人是 新聞出版商嘗試過的主要面向消費者的生成人工智慧產品 。恩德斯將其描述為「成為他們提供的內容的目的地、可識別的來源和品牌」的努力， 大型科技公司正在不斷嘗試建立無連結、人工智慧驅動的生成搜尋引擎 。 該公司表示，聊天機器人的「具體實驗」比後端修補慢，「部分原因是擔心讀者接受『人工智慧』事物。  “一些英國出版商認為面向讀者的一方幾乎沒有先發優勢，這意味著存在一些僵局。” 報告稱，消費者對此類聊天機器人的需求“迄今為止尚不清楚，推出的門檻很高”，但它們可以為“其他更有效的介面，例如改進的搜尋/網站功能——一些線上新聞提供商已經在這些領域奠定基礎」。一直停滯不前… 「這裡的改進比較溫和但有效：就像英國《金融時報》的新功能，允許讀者突出顯示文本並查找與其語義相關的文章，而不僅僅是提供高級相關文章。”   內容來源: https://pressgazette.co.uk/

人工智慧（AI）工具的整合正在改變遊戲規則。它提供了提升創意、效率與精準度的機會，徹底重塑包裝專案的執行方式。AI 的普及程度如此之高，以至於很容易讓人感到不知所措。似乎每一款產品都標榜具備 AI 功能，還有那些你可以下載試玩的工具。那麼，應該從哪裡開始呢？以下提供一些想法。   圖像設計中的 AI AI 工具徹底改變了圖像設計，透過自動化重複性任務，讓設計師能將精力專注於創意與創新。AI 驅動的軟體可以自動調整色彩方案、優化版面，甚至根據品牌指南建議設計元素。這不僅加快了設計流程，也確保了不同包裝形式的一致性。但它並非完美，因此仍需檢查結果。   設計優化中的 AI AI 的預測分析能力能在問題發生前揭示潛在設計缺陷。透過分析歷史數據與當前趨勢，AI 可以預測設計在市場上的表現，進而做出調整以提升消費者吸引力與功能性。這種主動方式可降低昂貴的重設風險，加速產品上市時間。   提升個人化 AI 工具使包裝設計的高度個人化成為可能，品牌能針對特定消費群體量身打造設計。透過分析消費者數據，AI 可以生成符合目標受眾需求的包裝設計，增強品牌忠誠度與互動性。以傳統設計方法，達到這種個人化程度是難以實現的。   結構設計與 AI 在結構設計領域，AI 工具可以模擬包裝情境，優化材料使用與結構完整性。AI 演算法能建議針對特定產品的最有效設計，考量因素包括重量分布與材料強度。這有助於打造更具永續性的包裝方案，降低浪費並減少成本。   工作流程自動化與 AI AI 提升了工作流程自動化，簡化從設計到生產的整個過程。智慧系統可以管理專案時程、有效分配資源，並確保所有團隊成員與專案目標一致。AI 驅動的自動化可減少人為錯誤、提高生產力，並確保生產線如期完成任務。   品質管控中的 AI 具備光學感測器的視覺系統正在擴展其能力，利用 AI 進行檢測、識別、診斷並建議矯正措施。視覺檢測解決方案與 AI 的結合，正在改善從版材製作到印刷成品的品質。 在包裝專案中整合 AI 不僅是一種趨勢——更是快速變化市場中保持競爭力的策略性必要行動。透過善用 AI 工具，包裝專業人員能提升創意、優化效率，並交付符合當代挑剔消費者需求的優質產品。隨著 AI 技術持續進步，其在包裝設計中的角色將日益增強，為產業帶來更多創新解決方案。   內容來源: https://whattheythink.com/

  為了理解這種新商業模式的力量，我們訪問了位於波蘭的 Caro Group。該公司指出：「顧客對個性化、速度和永續性的期望正快速提升。一般、量產的產品已無法滿足現代消費者對獨特自我表達的需求。仍堅守過時、低效率製造模式的企業，正逐漸失去競爭力。」 「挑戰很明確：要麼適應，要麼被淘汰。」   數位印刷正在重塑室內設計 數位印刷早已悄悄改變了室內設計，突破傳統類比方法的限制。它能夠實現客製化設計、靈活的比例選擇、多樣材料應用，並提供快速交付——全部依照個人需求量身打造。一刀切的時代正迅速被個性化解決方案取代，而這股潮流正由最先進的技術與 AI 創意驅動。 顧客對個性化、快速交付及永續性的期待不斷上升。傳統量產商品已無法滿足現代消費者追求獨特風格的需求。企業若仍停留在低效率製造模式中，將難以競爭。挑戰明確：適應數位化與創新，否則就會被淘汰。 解決之道在於徹底重構生產流程，採用以數位創新驅動的按需生產模式。透過整合如 Canon UVgel 與 AI 設計工具等技術，我們不僅能改變印刷的產品，更能改變商業模式，開創前所未有的創意與商業自由。   完美風暴：迎接現代消費者的需求 對製造商而言，壓力前所未有。今日的消費者不僅是購買者，更是創造者，他們期望產品能反映個人身份。這一轉變形成了傳統方法無法應對的產業「完美風暴」： 個性化需求 顧客希望產品獨一無二，客製化設計才能滿足他們。牆紙不再只是大眾款，而是能呈現家庭照片、抽象藝術或符合個人美學的專屬圖案。 服務速度提升 「亞馬遜效應」改變了消費者對交付速度的期望。等待數週才能拿到訂單已不被接受，企業必須在數天內交付高品質、客製化產品。 永續選擇 消費者越來越關注環境影響，要求產品採用環保材料與永續製程，擺脫浪費與庫存導向的生產模式。 滿足這些需求，意味著從量產轉向「大規模個性化生產」，需要敏捷、客戶導向且自動化的工作流程。   案例研究：Caro Group 的數位投資 為了理解這種新模式，我們訪問了波蘭的 Caro Group。在創意總監 Marta Naranowicz 的帶領下，公司投資建置了全自動數位牆紙工廠。這一大膽決策是在 COVID-19 疫情期間作出的，直接回應了銷售額增長 30% 以及對更永續、按需生產模式的需求。 Marta 表示：「安裝我們的牆紙工廠後，我對印刷的熱情爆發。我們看到未來就在數位、永續與自動化生產中。」 Caro Group 的工廠堪稱現代製造的典範。它結合 Canon UVgel 印刷技術與 Fotoba 自動裁切機，打造無縫工作流程，每天可處理 200–300 筆獨特訂單，且人力需求極低。 自動化帶來的好處 速度與效率 ：訂單可在 48 小時內完成並出貨 高品質 ：UVgel 技術印刷效果鮮明細膩，耐刮耐磨。Caro 直營品牌 Feeby 的網站指出，使用的墨水通過 GreenGuard 認證、無氣味，100% 適合學校與醫療場所使用 一致色彩再現 ：可輕鬆重印先前訂單。若施工過程中單片牆紙損壞，可立即印製精準匹配的替換品，避免整面牆的浪費與成本   AI：牆紙設計的新靈感 技術不僅優化生產流程，更改變創意過程。Marta 和 Caro 團隊運用 Midjourney、DALL-E 等 AI 工具，拓展設計邊界。 Marta 說：「AI 技術擴展了團隊的創意能力。」透過精心設計的提示詞，設計師可幾乎瞬間生成大量獨特圖案、紋理與影像，讓新系列能快速跟上潮流。 她最喜愛的項目之一，是利用 AI 創作的抽象非圖案牆紙，感覺有機且富有質感，遠離傳統重複圖案。這種創新只有數位印刷與 AI 設計結合才能實現。Canon UVgel 技術搭配 FLXfinish+ 功能，可清晰呈現複雜圖案，甚至模擬昂貴材質如木板或生絲的觸感效果。   創意與商業的覺醒 前進的方向明確，但許多產業從業者仍猶豫不決，拘泥於傳統方法的「安全感」。Marta 指出：「他們將投資新技術視為風險，而事實上，這是 21 世紀做生意的必要成本。模仿競爭者只能導致價格競爭，真正的領導力來自創新。」 Marta 說：「新數位工廠就像一輛『藍寶堅尼』——需要技術與專注去駕馭，但表現無可匹敵。牆紙產業該上路了。」 「我們必須擁抱數位技術帶來的創意與商業自由。對印刷服務提供商而言，意味著投資自動化按需流程；對設計師而言，意味著探索 AI 工具的無限潛力；對品牌而言，則意味著提供顧客個性化、永續、快速交付的產品。」 牆紙的未來已經到來——數位化、自動化，由人類創意與人工智慧共同驅動。   內容來源: https://www.texintel.com/

人工智慧在設計領域不再是未來幻想——它已成為當下的現實。我們已經看到 AI 在實際應用中能顯著擴展設計師的能力。它如同一個放大器，讓個人或團隊能夠生成更多想法、更快迭代，並探索那些原本可能不會浮現的方向。 其中最明顯的早期優勢之一是在概念生成上。由生成式 AI 驅動的工具可以快速產出情緒板和產品概念渲染，就像擁有一隊數位實習生，隨時準備創造視覺替代方案。這不僅加快了工作流程——也擴大了創意探索的範圍，直接導向更高品質的解決方案。而在文字層面，AI 現在甚至可以模擬基本的腦力激盪。我在 90 年代剛開始設計時，需要八個人在同一個房間花一小時才能產生廣泛的想法；如今，一個 AI 合作者幾秒鐘就能完成這件事。 Drew Bamford, Citizen Designer AI 在設計過程中最擅長的階段是發散階段，其目標是追求數量與多樣性。在這個階段，精準性並非關鍵。畢竟，即便是人類在腦力激盪中生成的想法，也常常凌亂、不完整或不可行。真正需要人類判斷的，是概念收斂階段——在此階段，概念被精煉與驗證。AI 可以提供建議，但選擇權仍在我們手中。 在此情境下，速度並不是為了偷工減料，而是為了允許更多迭代。設計過程向來是循環式的；迴圈越多，結果越好。AI 加快了每個階段的進程，使得更多迴圈得以在不延長時程的情況下完成。但隨著速度而來的是風險。如果盲目採用捷徑，錯誤可能被放大。信任 AI 輸出需要謹慎。就像我們會驗證新同事的工作一樣，我們必須審核 AI 的結果——至少在目前如此。信任需要時間建立。 編輯註：本文是新系列的一部分，探索 AI 如何改變實體產品的構想、設計與製造方式。《硬體是新鹽》將聚焦於多位位於 AI 與產品設計交叉領域的思考者與創作者，以及他們對這個動態技術生態的見解。此系列由 Enzzo 贊助，Enzzo 提供以 AI 為核心的產品開發平台，旨在支持下一代創作者。 除了加速設計流程外，AI 還提供了更高層次的個人化可能性。透過降低設計流程的成本與複雜性，創造小眾甚至個人化產品變得可行。試想設計一個產品不是為了大眾市場，而是為了「一人市場」。這種轉變可能大幅提升產品對使用者的貼合度。 這也提出了一個更哲學性的問題：我們想要更多產品，還是只要更好的產品？AI 有潛力釋放大量新事物，但同時也可能加劇過度消費。我們必須在所建構的工具中嵌入正確的價值觀。 但該是誰的價值觀？這些工具在全球各地開發，文化規範與優先事項各不相同。永遠不會有單一、普遍適用的道德框架被編入 AI。 然而，這裡也存在令人振奮的機會：民主化。就像早期網路讓個人能成為出版者一樣，AI 可能讓任何人成為產品設計師。結合快速原型或增材製造，突然之間，小型企業——甚至個人——都能創造出企業可能忽略的有意義產品。這種賦權可能重塑創意經濟。 AI 並不是我在設計領域幾十年生涯中見過的第一波技術轉型。我學會用鉛筆手繪設計稿，後來出現了 CAD，使我們能創造出之前無法想像的有機形態——其中一些出色，另一些僅是新奇。AI 可能也會帶來類似的探索與過度階段，直到工具被正確整合進實務中。AI 在設計中的長期成功，取決於我們如何利用它來增強人類優勢，而非僅僅被其能力所左右。 AI 可能感覺不同，因為它具有智能，或者至少模擬智能。它不僅依賴設計師的思維——它帶來自己的「想法」。這是一個新範式。但我們應記住，它仍然是一個工具。像所有工具一樣，它的價值取決於使用它的雙手與頭腦。   內容來源: https://www.core77.com/