Madeline Stafford，Figma 内容策略师
如今，AI 几乎能帮我们创造任何东西。但从图标、NFT 到艺术装置和时装设计，能否做出真正引起共鸣的作品，仍然取决于创作者本人。
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本月早些时候，近 5,000 名产品构建者齐聚班加罗尔，参加 Figma 有史以来首届 Config India 以下是我们今天发布的所有内容，它们将团队与智能体，以及它们所处理的设计、代码和上下文，带入 Figma 的全栈创意画布。以设计驱动构建：面向全新构建方式的全新工作流
品味藏在半个像素里
对于从艺术家转型为产品设计师的 Ashish Kashyap 来说，设计在细节中焕发生命。他的作品都在很小的尺度上完成，从细节极其丰富的 被他称为 TinyRooms 的 NFT ，到 Pikaicons——他为 Figma 和 React 打造的手绘 SVG 图标库，规模庞大。
微小的细节可能成就也可能毁掉他的作品。当他制作一个 24x24 像素的图标时，一点点调整就能改变整个设计：把圆角半径或某条线挪动一丝，边缘就变得更清晰，形状就变得更容易辨认。他举了个例子：“我做了这个垃圾桶图标，结果用户以为那是一个戴帽子的男人——盖子成了帽子，细节成了眼睛。”于是他回头重新打磨这个微小的设计。“仅仅半个像素[就能]做到这么多事情，”他指出，“它开始看起来像个垃圾桶了。”经过多年打磨判断力，他精准的微调对于让作品显得连贯、完整至关重要。
“我称之为雕塑，”他说，“你必须一点点凿掉许多细节。”
Ashish 有时会用 AI 生成新图标的初版，但每个结果仍需仔细调整。他不希望作品一眼就能看出是 AI 生成的，并且需要一切都看起来、感觉起来像 Pikaicon，精确到像素。对 Ashish 而言，这种对细节的关注始终是创作中不可或缺的一部分：察觉哪里不对劲，理解为什么，并且足够在意去改变它。“我喜欢想象有人放大我的文件，看着那些图标，说：‘哦，有人[设计]这个时很用心，’”Ashish 说，“这对我意义重大，也是驱动我的重要动力。”
我喜欢想象有人放大我的文件，看着那些图标，说：‘哦，有人[设计]这个时很用心。’“我喜欢想象有人放大我的文件，看着那些图标，说：‘哦，有人[设计]这个时很用心。’”
唤起情感需要几个糟糕的点子
即便是玩笑，也必须经过精心设计，才能成为一个引起共鸣的玩笑。设计师、创意工作室 IVERSON创始人 Soren Iverson 鼓励人们认真对待自己的“蠢点子”。Soren 以对熟悉产品的讽刺演绎而闻名：一个对流行音乐设置年龄限制的 Spotify，一个使用增强现实的约会资料，一个能同时叫醒所有朋友的多人闹钟应用。起初只是几个有趣的点子，后来发展成一套以逗人发笑为目标的设计实践。同时，他指出，“在荒诞与真实效用之间有一条细细的界线需要拿捏”，而要唤起某人的情感反应需要精准。“这类作品贯穿始终的基本原则是，它离现实足够近，让人觉得可信，”Soren 说。
如今，AI 原型工具让 Soren 能把想法从概念推进到可运行的产品，比如一款名为 Stompers的竞技计步游戏。“我不必再止步于 Figma 里的静态模型，而是能够真正把原型完整地做出来，”他说。但对 Soren 来说，想出点子——尤其是有趣的点子——必须来自创作者，而不是 AI。“我们的工作是把原本不存在的东西带入现实，真正提出新想法，去失败，去追问为什么，去创造清晰，为身边的人腾出提出想法的空间，”他说，“有时这看起来像是在追求一个显得荒诞不经的想法。”
我们的工作是把原本不存在的东西带入现实，真正提出新想法。“我们的工作是把原本不存在的东西带入现实，真正提出新想法。”
Soren 相信最好的点子来自协作。“带上你的同事或同行一起参与，真的能让人更自在地……把糟糕的点子摆到桌面上。然后我们可以逆向工程，把它们变成好点子。”
强大的品牌会讲述自己的故事
时装设计师 Masaba Gupta 围绕大胆的印花和色彩打造了她的服装与配饰品牌 House of Masaba，将传统面料与现代审美相融合。最重要的是，她对品牌的期望是清晰的辨识度。一件作品要进入她的系列，必须体现 House of Masaba 可辨识的美学。“[作品的]叙事和语言必须一致，”Masaba 说，“我称之为‘身体语言’。每个品牌都有一种身体语言，而这种身体语言不能改变。”
对Masaba来说，让自己的作品保持独特性从未如此重要，因为AI让竞争对手更容易借鉴一个成熟品牌的观感与风格。她的应对之道是更加倚重自己品味的独特性：“在我们所处的这个时代，雷同的东西太多了。在这样的时代，你必须更加保护自己的美学。”
这些具体细节往往源于个人经历。“我们的童年、我们的周遭环境、我们的挑战、我们最深的恐惧、我们的脆弱以及我们如何回应它们，[正是这些]塑造了品味。”这些经历成为她决定色彩、形式和呈现方式的基础。例如，Masaba分享说，相比黄色她更喜欢粉色，这源于她对这两种颜色的体验——无论这种体验是由她的文化塑造的、是她日常所见之物，还是她成长过程中父母的穿着方式。她的视角独一无二地属于她，不是AI能够复制的。
AI并非总有答案
对于跨学科艺术团体 teamLab的联合创始人酒井大辅（Daisuke Sakai）来说，AI是一个强大的工具，“只要我们确切知道自己想做什么”。Daisuke曾学习机器人技术和AI，如今正在探索当今身为创作者意味着什么——以及在何处使用（或不使用）AI。“AI让这个时代成为创作者、构建者、设计师的激动时刻，”他说，“我们可以生成图像，把想法变成有形之物，速度比以往快得多。”与此同时，他解释说，我们必须先问自己什么值得做。“只要我们知道答案，就可以让AI去做，”Daisuke说，“但在teamLab，[有时]我们事先并不知道答案。”
teamLab，《The Infinite Crystal Universe》，© teamLab
他以teamLab的沉浸式数字艺术装置 《The Infinite Crystal Universe》为例。该装置在镜面环绕的房间内，将数万条LED灯带悬挂在天花板上。对Daisuke来说，这是一个团队无法使用AI的例子。输入“展示一个充满LED灯的房间”这样的提示词，能很快得到结果，但结果缺乏明确的意图——因为意图当时还不存在。灯光应该如何体现深度？它们应该如何移动？它们又应该如何让参观者产生感受？这些才是真正让艺术鲜活起来的问题，而AI并不总能替我们回答。
“创作就是这无数决定的累积，”Daisuke说，“我们提出的问题可以改变结果的一切。”
创作就是这无数决定的累积。“创作就是这无数决定的累积。”
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Madeline Stafford 是 Figma 的作家兼编辑。她此前曾在 Faire 担任内容营销人员，讲述关于创作者与文化的故事。在那之前，她曾从事艺术行业工作。
