大數據與人工智能革新設計范式

　日期：2024-08-20   來源：中國社會科學網-中國社會科學報

　　在數字化浪潮的推動下，生成式人工智能與大數據技術的融合正日益成為社會科學領域的研究熱點。技術融合不僅深刻改變了設計行業的傳統模式，更為設計范式革新帶來了前所未有的機遇與挑戰，生成式人工智能及大數據的價值意義愈發凸顯，成為推動社會進步與創新的重要力量。

　　大數據與人工智能對設計范式的革新，可以概括為以下四個方面。

　　第一，轉變設計學研究視角。以大數據和生成式人工智能為雙翼，設計學研究范式正在經歷一場革命性的轉變，不僅突破了傳統學科話語的桎梏，更引領設計學研究跨越人文學科的疆界，與社會科學和自然科學深度融合。跨學科的研究視角使設計學不再局限于傳統的美學和形式探討，而是能夠深入社會、經濟、文化等多個層面，揭示設計與這些領域之間的內在聯系與互動機制。大數據和生成式人工智能的結合，能夠更加精準地把握設計的本質和規律，推動設計學與其他學科的交叉融合。社會科學為設計學提供了人類行為和社會結構的深刻洞察，自然科學則為設計學提供了物質世界運行的基本原理。通過學科間的對話與交流，設計學研究站在了一個更加全面和深入的視角，審視理解問題的復雜性和多樣性。

　　在大數據的浩瀚海洋中，設計學找到了前所未有的研究資源，每一份數據都如同設計元素的微粒，相互關聯、交織成網，構成了設計復雜的生態系統。生成式人工智能則如同設計師的得力助手，能夠從這些數據中洞察設計的內在邏輯與未來趨勢，為設計創新注入源源不斷的靈感。

　　大數據與人工智能領域下，設計不再是孤立的物體或純粹的視覺表現，而是一種動態的過程，是技術、創意與人類意識相互作用的場域。算法生成的圖像或人機交互的過程體現了技術時代藝術的本質，構成了社會存在之顯化的例證，是在數字化的世界圖像中尋找和表達存在真諦的過程。

　　第二，設計方法從傳統的經驗主義走向數據驅動的客觀分析。通過對海量、多維度的數據進行深度挖掘與分析，設計從一種基于直覺與經驗的藝術活動，轉變為一種基于數據與科學的理性探索。海量的數據與跨領域的資源形成了動態擴張的邊界，設計領域得以觸及更為廣闊的視野，不僅涵蓋用戶行為、市場趨勢等傳統信息，還涉及更為復雜的社會、文化、技術等多維度數據。

　　以大數據為設計基石，以人工智能為設計指南，運用智能分析結果指導設計實踐，智能算法在設計方案生成與優化中發揮著關鍵作用。通過機器學習、深度學習等先進技術，人工智能理解設計師的需求和目標，不斷迭代與反饋，逐步完善設計作品，使得設計作品更加符合市場需求與用戶期望，提高了設計的針對性與實效性。

　　人工智能生成的設計內容不僅是技術的展現，更是對藝術創作、傳播與接受方式的深刻變革。在此過程中，AI藝術不僅拓展了藝術設計的邊界，也深化了人類對藝術本質和文化生產機制的理解。未來，隨著技術的成熟和數據量增幅，智能圖像生成在應用中必然會逐漸向更垂直的場景拓展，設計研究方法亦隨之不斷發展。

　　第三，拓展設計尺度。19世紀工業革命推動設計與生產分離，形成獨立的專業領域，建立了設計和科學技術一體化的基礎；20世紀計算機技術崛起引領設計進入新紀元；而21世紀人工智能技術的迅猛發展更是催生了人工智能設計領域，顛覆設計以人類為唯一主體的傳統。在大數據與生成式人工智能的激蕩之下，設計領域正經歷著一場前所未有的尺度變革，不僅拓寬了設計的物理邊界，更在思維層面為設計師打開了一扇通往無限可能的大門。

　　從宏觀尺度審視大數據的廣泛應用，設計師能夠以前所未有的深度和廣度洞察市場、用戶和社會文化的變遷，將數據轉化為設計決策的有力支撐。微觀尺度的設計優化亦邁向嶄新的高度，實現更為精細與前沿的突破。跨尺度的設計整合，正成為設計領域的新高地，設計師需要在不同尺度之間進行巧妙的平衡與協調，即具備全局性的視野和戰略性的思維，綜合運用各種設計資源和信息，實現設計全局迭代和局部迭代的有機結合。

　　大數據與生成式人工智能對設計尺度的拓展正在重塑設計的面貌，設計主體從單一的人類設計師轉變為技術與人的協同合作，設計過程也從傳統的線性模式轉變為數據驅動、智能生成的動態過程。在這場尺度變革中，設計師不再是孤立的創作者，大數據和生成式人工智能不斷拓展設計尺度和思維深度，從而深刻洞察和引領設計方式的改變。

　　第四，變革設計倫理。在大數據與生成式人工智能的時代浪潮中，設計倫理的考量亦經歷著前所未有的維度重塑。技術工具論長久以來將技術視為人類意圖和目的的外在延伸，是達成目標的手段。在此框架下，技術似乎是被動的、被操控的，人的主體性被視為獨立且自主的。然而，科技的迅猛發展，特別是進入信息時代的技術革命，大數據與人工智能技術開始深深嵌入生活，逐漸模糊了內外的界限。技術不再簡單地存在于主體之外，而是成為主體性的一部分，內在地影響著思維模式、行為習慣乃至自我認知，技術的演進不僅是外在條件的變化，更是內在主體性結構的重構。

　　傳統設計中，設計師需要耗費數小時甚至數日才能手繪出精細的圖案、調整色彩搭配或完成復雜的排版工作，而智能程序在接收到相應的關鍵詞后，借助其背后龐大的大數據和強大的計算能力，往往只需要短短十幾秒就能生成與之相匹配的設計方案。通過算法對審美規則的學習，智能設計超越了傳統個體設計風格的局限，提供了海量的排列組合型方案。人工智能與大數據技術的發展使得數智設計的產品和服務在一定程度上替代了人的勞動和創造，導致人類在工作和生活中感到被邊緣化，產生自我價值的危機感。在效率方面，人工智能的優越性是毋庸置疑的，但這種速度上的飛躍并不意味著人工智能已經完全取代傳統設計。人類設計師所獨有的創造力、直覺和審美判斷，設計師的靈感、對細節的敏銳洞察以及對用戶需求的深入理解，是當前人工智能技術無法復制的。

　　此外，這種數據驅動的設計方式也帶來了新的問題。如何在海量的數據中篩選和提煉出真正有價值的信息？如何確保設計決策的科學性和合理性？這就要求設計從業者在大數據的背景下進行深入的反思和重構，建立起一套能夠適應新時代需求的設計方法和原則。

　　大數據與生成式人工智能的結合對設計倫理提出了新的挑戰。一方面，這種結合使得設計的邊界變得更加模糊，傳統的設計分類和定義面臨著新的問題。數智設計往往基于算法和大數據，傾向于提供符合大眾口味的內容，加劇了文化產品的標準化和同質化，威脅到文化多樣性。當全球各地的文化特色被算法“平均化”，文化身份的認同感和獨特性就可能遭到侵蝕。另一方面，這種結合也帶來了更多的倫理和道德隱患，如數據隱私、算法偏見等。故而不僅要關注設計的創新和效率，更要關注設計的公平性和可持續性，以確保設計的發展能夠真正造福人類社會。

　　總之，生成式人工智能與大數據的融合為設計創新提供了強大的動力。技術融合不僅促進了設計學研究視角的轉變和設計方法的創新，拓展了設計的尺度，也激發了設計倫理變化及對應的考量。人工智能在效率上的優勢是顯而易見的，但在設計領域，真正的價值在于如何將其與人類設計師的創造力和專業知識相結合，共同推動設計的進步與發展。可以預見，隨著大數據人工智能在設計藝術領域的滲透，將產生新的藝術形態和藝術表達，人工智能和大數據技術的出現并不會完全取代傳統的設計形態，而是人機協同工作，相互補充。隨著技術的發展，新的設計形式和大數據也將不斷耦合，以滿足新的社會因素、觀念和需求。

　　（本文系國家社科基金項目“大數據逆向牽引的服飾設計模式研究”（21BG138）階段性成果）

　　（作者系浙江理工大學社科中心主任、教授）