跨領域的重新定義

 

今日有感，跨領域的重新定義：「將別的領域用自己的方式詮釋出來，達到幫助人們的效果。」例如：將程式的觀念用設計系學生可以理解的方式描述，當初Processing開發目的也是為藝術家及設計師提供一項新的工具。

#實際案例

一位深諳投資理財的專家，連管理學院教財管的老師都是他的粉絲，卻是根正苗紅的工業設計背景，由他來替設計系學生講解投資理財，脫離設計的低薪循環，配合未來自僱的趨勢，也正是設計師所嚮往的生活方式。

#人工智慧的跨域潮

透過人工智慧增強自我的能力，首先要了解自己，並篩選出自我的人格特質並形塑特殊能力，這就是行銷中的差異化。過去工業時代的每個人都可被取代觀念已經不符合未來及現在式。換句話說，就是用天賦賺錢的時代來臨了。

當企業用人工智慧在取代員工時，事實上是小蝦米在吃大鯨魚。記得Eron Mark的四人查帳小組，透過AI技術讓美國公部門心驚膽跳。在自僱時代，擁有人工智慧如同擁有一群優秀的同事。不是每個人都要成為億萬富翁，一般人只想追求自己想要的生活，平衡才是王道，貪婪的時代已經過去。

你有什麼是可以變現的能力？可以參考以下三點：

一、連自己都願意付費的服務有哪些？

二、這些服務是否可以流程化（SOP化）？

三、如何讓人知道？有效的行銷方式，最好是幾乎沒有邊際成本。

#結論

「將他領域的概念轉化為獨特的表現形式，以創造出能啟發與助益人們的結果。」我想這就是新一代設計師所要有的跨域觀念。

設計學校沒有教的事

 

最近有一個很深的體會，設計科系應該教理財投資，尤其面對即將到來的工作模式變革。一般而言，累積財富有三種基本的槓桿原理：

#1勞力槓桿

最底層的槓桿原理，就是找人幫你賺錢。但這是最辛苦，也是慢慢不符合核時代的方式。

#2金錢槓桿

透過股票、基金、房地產、租金等，用錢去生錢。這是一般人都了解，但是真正投入執行的人並沒有想像的多，並且還有其他金融衍生方式。

#3線上槓桿

透過網路幾乎沒有邊際成本的方式散播，販售服務、知識、娛樂等。例如Youtuber、線上課程等。這部分正是需要創意的地方，真正用創意賺錢的能力！

當有了基本的固定收入，每個月透過槓桿收入1-2萬也好，加上薪資所得，不僅可以提升生活品質也可以逐漸實踐複利效果，用在學習、旅遊也很好。當初資金少，但可以積少成多，例如購買零股，每個月1、2千也可以。慢慢的實現在設計的工作上可以盡情發揮作用，工作上不用為錢憂愁勉強自己，我想對於健康、人生及工作發展都是正向的。

我不是投資專家，但是我們有大網紅，我正慫恿他開設類似的課程，讓學生及年輕的設計師了解資本市場的運作並為自己建立一套正確的理財與投資觀念。

演算法的文藝復興時代來臨

 

我們這一代設計師，就站在一個時代交替的懸崖邊。過去，我們遵循「形隨機能」的現代主義信條，擁抱「使用者中心」的人本精神。這些原則曾是我們的北極星，但天際線正在改變。我們正踏入一個全新的智慧擴增設計(Intelligence-Augmented Design) 的時代。

長久以來，我們的價值體現在純熟的技術、對形式的敏感度以及對人性的洞察。如今，這些價值並未消失，而是被賦予了前所未有的槓桿。AI 不是來取代設計師的工具，而是將設計師從「執行者」的角色中徹底解放，使其成為「創造力與策略的指揮官」。以下是我從實踐與設計教育中看到，正在發生的五個根本性轉變，以及我們該如何面對的設計未來。

一、工作室的解構

從協作團隊變成創意指揮中心。過去我認為的設計工作室，是充滿草圖、模型、材料和激烈討論的物理空間。現在存在人工智慧的工作室，更像是一個安靜的指揮中心，核心團隊規模精簡，但協作網路是無限的。設計總監不再管理一個「團隊」，而是指揮一個由無數個 AI 代理人組成的「虛擬管弦樂團」。

一個 AI 專門負責即時分析全球供應鏈的材料成本波動，另一個則 24 小時不間斷地抓取社交媒體上的使用者回饋，並將其轉化為情感趨勢圖。還有一個，能提出概念的數分鐘內，生成數百種符合製造公差的可行性結構。一般與人類同事的工作，是定義「為何而做」的策略，是進行「應不應該」的辯論（或簡稱吵架），並在 AI 提供的海量可能性中，憑藉人類獨有的品味與直覺，進行決策。設計的價值，正從繁重的執行，轉向精準的遠見。

二、意圖的精煉

從手繪草圖到可執行的語言。長久以來，設計師最大的挑戰，是如何將腦中的模糊意象，轉化為可被理解、可被製造的具體形式。這條路徑充滿了妥協。如今，主要設計工具，不再是數位板上的筆，而是結構化的、充滿意圖的「語言」。

我們用「Vibe Coding」這樣的自然語言對話，開啟創意，探索可能性。但真正的專業分野，體現在對「Parser Prompting」的精通。這是一種將設計師的「意圖」進行語法化、結構化的技藝。我不再只是說「我想要一個有未來感的椅子」，而是能編寫出 //style <brutalism+organic> //material <recycled_polymer+forged_carbon> //constraint <flatpack_shipping> //target_user <gen-z_urban_dweller> 這樣的精準指令。這不僅僅是溝通，這是將品牌基因、使用者需求、製造限制等複雜變數，直接注入生成過程的「基因編輯」。手藝沒有消失，它只是進化成了更高維度的「指令工藝」。

三、靜態的終結

在第四維度中進行原型設計。一張精美的渲染圖曾是我們工作的終點，連Keyshot也不得不轉型人工智慧渲染因應發展未來。慢慢地設計師已不再提交 JPG 或 PDF 作為設計提案。我們的交付物，是可互動的、在時間維度中展開的「動態模擬」。

藉由影片生成工具，我能在設計初期就創造出數十個產品在真實情境中的「行為短片」。使用者如何開箱？產品在不同光線下的質感變化？它摔落時的動態是否優雅？這些過去需要昂貴實體模型才能驗證的問題，如今在概念階段就能被視覺化、被討論。這讓我們能更早地獲得來自客戶、來自使用者的回饋。我們設計的，不再僅僅是一個物件 (Object)，而是它在生命週期中的完整劇本 (Narrative) 與行為 (Behavior)。

四、認知的解放

從資訊處理到智慧統合。過去設計師將其大量虛耗在資訊處理上，例如：市場調查、競品分析、使用者訪談紀錄。如今，設計師可以將分析性、重複性的認知負擔，外包給 AI。

設計師還可以部署自動化代理人，如同不知疲倦的感測器，時刻掃描著市場的脈動，就像監控股票市場。它告訴我，某個次文化群體中正在流行一種新的色彩搭配。它警告我，競爭對手的一項專利申請可能預示著其下一步的產品方向。AI 呈現給我的是統合後的洞察與異常訊號，它完成「What」的整理，從而延伸（Agent）去思考「So What?」和「What If?」。設計師的角色，正從一個勤奮的「研究員」，蛻變為敏銳的「文化詮釋者」與「機會發現者」。

五、全新的天職

演算法倫理與負責任的創造。當我們能在一小時內生成一千種設計方案時，一個嚴峻的問題也隨之而來：我們該選擇哪一個？標準是什麼？當 AI 的建議可能隱含著從訓練資料中學來的偏見時，誰來扮演那個警覺的守門人？

這引出了我認為當代設計師最重要、也最不可推卸的責任：擔任「演算法的倫理審計師」。這聽起來很八股，但還是必須質疑 AI 的黑盒子，追問其靈感來源的合法性，警惕其決策可能對社會產生的非預期後果。未來的設計規範，不僅僅關乎人體工學和安全標準，更關乎資料隱私、演算法的公平性與透明度。為一個產品進行設計，如今也包含了為其「倫理足跡」進行設計。這不是額外的工作，這是設計的核心本身。

我們正處於一個最好的時代。事實上，AI 並沒有讓設計變得更簡單或更廉價，它只是淘汰了平庸，並將創造力的天花板推向了前所未有的高度。我們專業信條也將改變如下：

1、系統性地將重複勞動自動化。

2、精通以意圖驅動的結構化語言。

3、永遠以動態的、體驗式的思維進行創造。

4、將自身定位為創意見解的統合者，而非資訊的搬運工。

5、將倫理思辨置於所有設計決策的核心。

演算法的文藝復興已經到來。未來不屬於那些只會使用軟體的人，而屬於那些能駕馭智慧、詰問系統、並以深厚的人文關懷與同理心，去指揮這股超凡力量的「設計建構師」。而我們，正是這場變革的奠基人。

20250718 寫於Amsterdam