放心，AIGC暂时替代不了你

• 利用AI总结：比较生硬，不能作为文章的组成内容，我用在建立数据库时生成概要上。

• 利用AI作头脑风暴：目前使用下来没看见暴出什么惊艳的idea，依然需要二次加工。

• 利用AI起草或续写：起草主要是有了文章的结构、输入问题让AI生成答复，类似ChatGPT使用的方法，续写大多是卡文的时候使用continue功能，总的来说写出来的东西能用的只占10%不到。

如果要让它更智能一点，更精准的解决问题，好像也得先喂数据，喂数据之前，我要先整理数据，虽然说没有它我也该整理数据的，但是总觉得继NotionAI后，又要给ChatGPT做小助理了，还是有点五味杂陈。

对了，还有Bing。

上周和它聊了聊，对Bing说：我们聊的内容你整理整理发个邮件给我好么。

它：不行，你自己复制黏贴吧！

我：你不是AI吗？！（惊讶）

它：我只管生成。

这次感觉不是有点五味杂陈了，是很五味杂陈。

不过，我朋友说，还有比助理更让人烦躁的工作：注册AI账号，输入验证码，来回注册、验证。简单来说，就是我用我有限的生命，在陪AI玩。

嗯……好像有点偏题了。

它在给你时间适应

提到了电脑绘画，想说下和设计师比较相关的一些AIGC工具的试用感受。

1）Gen-1生成视频

刚开始试用的时候脑子里什么东西也没有，面对输入框不知道输入什么，后来试了几个句子，出来的都不太满意。

所以，如果我的想法不够具体，它很难生出我真正想要的视频。本质上考验的还是我自己的创意，以及描述需求的能力。

真正有需求的时候，不要太指望它。

用工作中的实际需求试了试，直接生成是不要想了，用它弄点素材来也许是可以的，虽然，我自己没试出来……因为不想再投入时间了，主动结束了试用，搬砖去了……。

2）即时AI生成界面

直接用最近的需求实验，可能智能化方案类的界面需求有些复杂，结果依然不行，出来的界面完全用不了。

如果它能基于我给的界面生成就好了，大概是正在进行的优化点？

3） Midjourney

因为我主业是交互设计，这个借用了我朋友的经验。

控制咒语有一定的盲盒概率。比如朋友画一个故事想让一只兔子闭眼睛，看教程试用了很多方法，也问了大拿都不行，只能自己P了。但之前试验的时间还是浪费了。

过了几个星期，使用SD出的面部控制的插件，朋友那个问题自然而然的被解决了。

这些例子，说明了AI不仅没有想象中那么智能外，也说明AI是需要时间优化的，正好，这段时间就留给人类学习和适应新工具了。

总的来说，我和朋友实际用下来，AIGC的这群工具并不像这些铺天盖地信息里所给出来的，一副AI要替代人类当家作主的感觉。

再说两个以前工作的小故事

第一个故事是以前我们北京设计团队有设计过一个人工智能生成图片的网站。彼此交流的时候，设计师聊到为了让这个人工智能制作出比较美观的设计图片，大量的设计师帮她做了许多整理、归类、以及素材收集工作。

第二个故事是我在做电力智能巡检平台的时候，为了帮助算法更精准地识别出电力中的表计读数、设备状态，外观缺陷，我们投入了许多的人力去做算法标定的工作，我也是其中的一员。

在这两个故事中，我们都有同样的调侃：人工智能、人工智能、先人工再智能，没有人工不智能。

人工智能，包括如今我们看到的AIGC工具，之所以能那么智能的三个底层基础：数据、模型、算力，无一不基于人类的贡献。

所以，本质来说这些AIGC应用还是工具，工具的作用还是来自于人类的建设和使用。就像电脑绘画刚出来时，也没见得画师都被替代了，反而因为效率提升创造了很多新的需求，从业者更多更丰富了。

那焦虑来自哪里呢？

扪心自问，其实这一窝蜂的AIGC所给予的焦虑和不安全感本来就存在，AI只是放大了它。

焦虑来不及学习蜂拥而出的AI工具们，担心自己掌握不好咒语，人家一日千张图，我一张都费劲？

——就算没有AI工具，自己掌握的工具就比你口里的人家好了吗？学习能力和愿意驱动自己去学习的驱动力，并不是AIGC带来的。

焦虑AI工具可能会带来更严重的两级分化，顶尖的人会更容易聚集资源，恶化近年来本就不太好的就业环境？

——就算没有AI工具，两级分化一直都存在也一直在加剧。找工作难，到处都在裁员，并不是AIGC出现以后的事情。相对的，企业也总说招不到人，真相大概是优秀的人才从来不缺工作。

最后，我想说：AIGC替代不了你。会让你被替代的，是放弃在自我成长中不断迭代的你自己。