5 PARTS · CONTENT MAP
左右滑动
PART 01
别停在均值正确
审美 · 高质量的错误
PART 02
真正变贵的能力
拍板 · 视觉立场
PART 03
生成之后的卡点
需求 · 标准 · 协作 · 交付
PART 04
作品背后具体的人
陈幼坚 · 巨妮 · 麦橘
PART 05
从作品走向机会
作品集 · 人才库 · 挑战赛
大家好啊,我是甲木。
最近对「设计」特别感兴趣,前段时间就在朋友圈分享过,我的AIGC画作在798艺术周去进行展示,意外获得了「AIGC艺术家」的 title。。

而前两天,我又去了一趟站酷设计周的现场。
今年是站酷的 20 岁生日。一个设计师社区活 20 年,一场线下大会连着办 10 届,在中文互联网里这件事本身不多见,所以站酷给这一届定了个挺有意思的调子:一场「老友局」,也是一场「真话局」。
今年的主题是「AI时代,我不这么设计」。
挺神奇的,我不是设计师出身,但在现场坐了一整天,居然没觉得无聊。
之前我以为,AI 出来之后设计师应该挺难的,冲击确实比较大。
但是今天看,各种风格形式的作品,真的让我大开眼界。
我发现那些在 AI 时代依然生猛、甚至拿到了更高溢价的创作者,都有一个共同的底色:他们不仅能把东西做出来,还能极其清晰地讲明白“我为什么非要这么做”。

之前就有种感觉:
当 AI 越来越能出图之后,甲方和市场,到底在为人类的什么劳动付钱?
是这个设计有没有真正理解需求?有没有自己的视觉逻辑?在一堆「都挺好」的方案里,它能不能让人一眼记住?
问题不是新问题,但有了 AI 之后,答案变了。又跟设计师朋友塔塔聊了一下,分享下看法。
PART
01
何谓「均值正确」?
AVERAGE · CORRECT IS NOT ENOUGH
AI 在视觉生成上做到的一件事,叫“均值正确”。
说白了就是,它特别擅长在海量的人类作品里归纳规律,然后给你一张在统计上"不会出错"的图。配色合理,构图平稳,风格刚好踩在当下的流行点上。
简而言之就是「AI能赋予每个人60分的设计能力」
看上去好像人人都能做设计了。只要一句提示词,它能给你吐出一百张及格线以上的方案。这要是放在三年前,每一张都能直接拿去交差。
可这些 AI 设计图,有些地方就是怪怪的。
哪里怪?不是不好看,也不是信息错误。一切你要的元素都在一张设计图上,但很多人还是能感觉到它的「AI 味」。
在现场,AI 领域头部超级创作者野菩萨说了一句话,我特别有体感:
"审美,是 AI 的护城河。人的任务,是犯高质量的错误。"

这句得拆开说。
当 AI 能稳定输出 80 分,那条「够用、好看、不出错」的及格线就被机器焊死在那儿了。这条线曾经是很多人吃饭的护城河,现在成了模型的强项。
说点残酷的真相。很多纯靠「执行」吃饭的从业者,可能还没达到 AI 的平均水平。如果你的标准只是「能用」「够好」「差不多」,那你的对手就是一台不知疲倦的模型。
更有意思的是野菩萨讲的另一件事。他和他太太吵架,两个人各自去问自己的 AI 谁对。结果每个人的 AI 都判自己对。
你看,AI 其实非常谄媚,总是在过度迎合我们, 它惯用一种特别客观的姿态,给你一个极致错误的答案。如果目标是错的,它就会用非常绚丽的方式、一百倍的速度,把你送到错误的终点。
那么,AI 设计都那么谄媚那么厉害了,是不是设计师都白学了?
恰恰相反。
人类的设计没有被 AI 打败,反而在 AI 的加持下,差别被拉得更大了。
打个比方,像我这种技术出身,能用 AI 把配图、封面做得比过去高级不少。但如果把同样的 Agent、同样的技能包交给一个真正有审美底座的设计师,出来的东西还是能让人直呼精彩。
在这场技术红利里,大家似乎都变强了。但有审美内核的人,得到的是史诗级的加强。
因为真正拉开差距的,往往不是谁更正确,而是敢不敢在正确之外做判断。
野菩萨举了两个例子,非常有意思。曼雷的摄影助手在暗房慌乱中打开了灯,意外曝光出一种独特效果,后来成了一个流派。诺兰拍《记忆碎片》,用倒叙结构处理失忆症患者的叙事,这在标准剧本里就是「错误」,偏偏是那个错误让电影成了经典。


这种级别的错误,AI 是犯不了的。
机器太想满足你了。它会用最精致、最没有破绽的方式,把你带向一个特别平庸的结果。正确是它的强项,偏离它做不到。
那种带着强烈个人判断、甚至是有意为之的"错误",是人身上才有的东西。
我们这一代正在经历的,除了工具换代,更主要的是判断力在整个工作流里的位置,被挪了一遍。
而我们能区别于 AI 要做的事其实更有意思:大量地、高质量地犯错。

PART
02
真正变贵的是什么?
VALUE · JUDGMENT & POINT OF VIEW
文案博主舒宸的分享也格外真实。
他说去年有一阵子,好些合作多年的老客户突然集体消失。他跑去问关系最近的客户,对方说:你文案写得很好,史无前例地好,帮我们梳理了大部分营销问题。但你知道 codex 吗,一个月九十多美金。
然后他明白了自己身份的变化。过去他是客户的创意合作方,现在他是客户的语料供应商。
真扎心,但是这一切在客户的角度看都只是成本核算而已
所以要想保住交付,就得更深入的去思考,在这个链路里变贵的到底是什么?
VALUE 01
第一个是“拍板”的能力,或者说审美判断。
AI 眨眼就能给你一百张"没毛病"的方案。这时候设计师的活不但没变轻松,反而更重了。你得在一百张看上去"都差不多"的图里,把对的那一张拎出来。然后站在甲方和市场面前讲清楚:为什么这张最贴这个品牌,为什么另外九十九张得扔掉。
我以前也觉得,出图嘛,多抽几次卡总能选到好的。
听完几位设计师的复盘才发现,拉开的根本不是谁生成的方案多,是谁那双眼睛,能在一百个选项里一眼看出哪个最合适。
这种长期泡出来的审美判断直觉,真不是看几篇AIGC教程 就能速成的。

VALUE 02
第二个是视觉立场。说白了就是"你是谁"。
有辨识度的设计,基本都来自一个特别清晰的立场。
你敢不敢拿定主意就在一个方向上死磕?敢不敢做出那个打破均值的"特别选择"?最关键的是,你能不能让客户心甘情愿为你的"视觉立场"买单?
舒宸的落点就是在说这件事。他推演了一个假设:就算有一天 AI 能做出比潘虎更好的包装,一个年销售三百亿的饮料品牌也不会把命押在 AI 上。因为甲方真正信的不是作品本身,是人和人之间那种说不清的信任。
他的原话很锋利:「要么成为不会被替代的潘虎,要么成为一只擅长狩猎的老虎。」
做内容这几年,我也越来越觉得,客户最后签单那一刻,签的往往不是那份提案,而是我知道“你是谁,我信你这个人”。

工具越能帮你快速出活,越是在逼你回答一个问题:抛开这些漂亮的效果,你到底想说什么?
工具越强,"你是谁"就越重要。
AI 像一面放大镜。有判断力的人被成倍放大,纯执行的部分被无情压缩。
当执行时间被大幅折叠后,我身边那些有判断力的设计师朋友,都在疯狂往上游走。
今年他们接活的性质明显变了,从以前的“帮我出一批图”,变成了“帮我用视觉把这个品牌想清楚”。他们有了更多的时间,去介入真正的商业核心。
由衷地恭喜他们,实现了更大的自由跟商业价值。
PART
03
AI时代,卡点在哪?
WORKFLOW · AFTER GENERATION
听完大会,怎么消化这些信息,真正优化现有的业务,才是更难的那一步。
台上讲的方向,听着都挺对。审美、判断力、往上游走。我自己也认同。
可一回到项目里,该卡还是卡。
以前设计项目大致是顺着走的:需求确认、方案设计、修改对齐、交付验收。每一段有人负责,出了问题也知道该找谁。AI 进来之后,变麻烦的不是「会不会生成」,是中间那些本来默认清楚的事,突然都不默认了。
谁来做判断?做到什么程度算够?从哪一步交出去给下一个人?这些问题以前藏在流程里,现在得单独拎出来想。
这种改革的真空,是很多人或者企业会遇到的问题。

在现场跟几位一线设计师也聊了聊这块,卡点其实很具体。
WORKFLOW 01
听懂需求,是第一个。
客户说「要高级一点」。这些词本来就不是设计语言,以前难在把它翻成可执行的方向。有了 AI,几十版的高级感设计铺满桌面,生成越快越容易跳过「先把需求说清楚」这一步。方案很多,共识很少。
WORKFLOW 02
第二个是标准与判断
几十张图挂在墙上,人人都说再来几版看看。
没有标准的时候,选项越多越危险。每个人心里都觉得某张还行,但没人能公开说为啥。于是会议变成一轮轮感觉投票,到最后会议时间拉满时,才不得不下一个没有原因的决策。
WORKFLOW 03
第三个是跨人协作。
生成一快,修改门槛就变低了。大家默认设计师改起来很快,于是谁都能来插一脚:改标题、换配色、再出一版试试。意见突然变多了。与之对应的协作成本反而高了。
WORKFLOW 04
第四个是交付落地。
屏幕上看着完整,不代表它能活在真实场景里。印刷偏色、文字乱码、户外大屏构图撑不住,延展到详情页和物料时风格散掉,都是常事。
AI 很会让一个项目看起来完成了。真正耗人的,是出血、安全区、多尺寸、品牌延展这些落地细节。从这张可以到上线或者下厂,中间还得有人抠一遍。这一层没人执行,项目就落不了地。
所以跑通这几段,才叫交完了。
会生成只是入场。真正难的碎活儿,都在生成之后。
几乎所有靠创意交付的行业,都在经历同一场工作流重组。只是设计行业,感知得最快。
PART
04
一个人的 56 年,和一群人的新世界
AUTHORSHIP · PEOPLE BEHIND THE WORK
CASE 01
陈幼坚 · 56 年的设计经验
下午的压轴嘉宾是陈幼坚老师。
主持人报他名字的时候,全场掌声明显比之前都长。

他上台先自我介绍:“我在这个行业干了 56 年,现在还是每天七点半下班,平均每一两个礼拜出差一次,我今年 76 岁了。”
然后他说,AI 对很多人来说挺恐怖的,对他不是挑战。
“好像没有苹果电脑之前,我们怎么做设计的。”
陈幼坚老师讲了足足 60 分钟。从 1980 年代给北京饭店贵宾楼做的项目,再讲到去年在京都一栋一百多年的老房子里做的书法展。他说自己不是懂科技的人,但他刚好跑到了 AI 时代。
有一段我记得特别清楚:用 AI 做出来的东西,如果观众一眼看出来是 AI 做的,那就没意思了,看不出是 AI 做的,才是最好的作品。
还有一句,是他这场的题眼:
「AI 不只是 Artificial Intelligence,更是 Asian Intelligence。」
同一天下午,还有几位更年轻的创作者,讲的是另一头的事。
CASE 02
巨妮 · 把作者性放在前面
青年导演巨妮以前是美术指导,用 AI 之后才变成导演。她说技术越强,越在想什么是真正独属于我的,答案是作者性:自己的经历、审美、情感,和他真正想表达的东西。

CASE 03
麦橘 · 为角色建立坐标
麦橘那场也很有意思。他今年在「造人」,把第一批 72 位居民落户到站酷,还做了一套「四相十六型」的坐标系,在站酷给这些人上了户口,把我要一张高级脸翻译成可以核对的东西。他说「长的高级不是造人的指令,这些词是评判」,评判没有标准,所以永远吵不完。

把这三个人放在一起看,会发现他们在讲同一件事的两个方向。
陈幼坚往前看,回到老祖宗那里找养分;巨妮往后看,用 AI 造全新的世界。但他们的判断标准是同一个:这个东西背后有没有一个具体的人,有没有他自己的经历、判断和三观。
人的独特性是设计的起点,也是终点。这句话放在 76 岁和 30 岁的人身上,居然都成立。
艺术家们真的是太有意思了。
PART
05
站酷在这里的位置
PLATFORM · WORK TO OPPORTUNITY
那平台这边在做什么?
美图公司创始人CEO吴欣鸿的开场致辞讲的就是这件事。他说站酷这 20 年,产品和服务都是跟着设计师的需求一步步「长」出来的。最早设计师想分享作品,就有了社区,「做作品集」这个词,常年在站酷搜索排名里排前三。

他讲了接下来要着重做好的几件事。我听完觉得,恰好对上了前面那些卡点。
PLATFORM 01
第一件是作品集。
过去它更像站内的功能页,接下来要往工具的方向做,而且是模块化的,设计师把作品传上去就能做出有设计感、体现个人风格的主页。
我的理解是,它会越来越不依赖「你只在站酷发作品」这个前提。热点过得太快,一份随时能被客户查阅的履历才是底牌。

PLATFORM 02
第二件是人才库。
1900 万设计师加上长期积累的作品,作品本身就是设计师最好的简历。
接下来要提升搜索和匹配,企业把想要的风格描述清楚,AI 就能从作品库里挑出合适的人。
品牌招人本质是在找能为结果做视觉判断、愿意负责的人,这种能力写不进简历,所以信任成本极高。

PLATFORM 03
第三件是挑战赛。
过去靠人工策划运营,这三个月做成了产品,品牌方可以自己发起,一次能收上来几百上千份专业方案,这是流量平台给不了的。
下一步更有意思:从「创意征集」延伸到品牌营销,设计师为品牌创作内容、发到自己的账号,按实际传播效果拿收益。

四条线拼起来是个闭环:品牌提需求,设计师创作,作品沉淀成资产,设计师被精准找到,再拿到新的机会。
给我整场感受做个总结,那就是:别被 AI 均值牵着走,找到自己那条线,然后走下去。
站酷这二十年攒下来的,不是一个作品库,是一个公共的说话场。
一千多位设计师愿意请一天假坐在北京听真话,一群人愿意把非共识的观点端上台被人反驳、被人拿去用,这件事靠流量做不出来。它在给一个剧烈变动的行业重新立坐标:什么样的判断值得被看见,什么样的作品值得被信任,什么样的人值得被找到。这些不会立刻变成钱,但决定行业五年后还能不能长出新东西。
真正的好设计,从来不是均值里长出来的。
这一点,站酷走了二十年,还在路上。

以上。
/// END · FIND YOUR OWN LINE







