本文讲述了作者从最初对 AI 持怀疑态度，到通过 ArtCenter 的 Atlassian Blaze 等项目，最终转变为战略 设计领导者，并拥抱 人工智能 的心路历程。在这个过程中，她深刻体会到在利用 AI 力量的同时，必须时刻警惕其环境和伦理影响，并强调了 批判性思维 在 AI 应用中的重要性。
拥抱人工智能：一段从抗拒到接受的旅程
起初，我对 人工智能 持有强烈的抵触情绪。伦理道德的争议以及对环境的潜在危害让我对 AI 敬而远之。然而，AI 融入我们生活的程度已经到了无法忽视的地步，甚至逐渐成为必需品。在 ArtCenter 的学习经历让我沉浸在对 AI 伦理和新兴技术的批判性讨论中，同时也学习如何有策略地利用它。这种既要驾驭 AI 的强大功能，又要时刻关注其伦理和环境影响的境地，确实让人感到矛盾。根据一项 2023 年的研究，仅在美国就有大约 8500 万人每天使用 AI。这种普遍性迫使我不得不重新审视自己对 AI 的看法。
作为 设计领导者，我们的目标不应该是寻求舒适区，而是应该在适应变化的同时，为具有挑战性的对话和直面残酷的现实提供空间。这种认知上的不协调成为了工作的一部分。
Atlassian Blaze案例：时间紧迫的设计挑战
在一次春季的周六，我和我的团队面临一项独特的挑战：在短短一个半小时内，我们需要在 Atlassian 生态系统中找到一个市场空白，然后构思一个融合 AI 的协同工作流程工具来填补它。这就是 Atlassian Blaze 项目的起点。
为了参加这次 设计战略 和 领导力 研讨会，我们牺牲了六个半月的周六，参与了长达 5 小时的讲座/工作坊课程，这些课程旨在推动我们成长为设计师和领导者。我们设身处地地扮演 Atlassian 新任命的交互 设计领导者。预期的交付成果包括启动该计划所需的六个基本产品管理文档的粗略草稿。
我们的团队成员各有所长： Fabio 擅长工业设计，总能赋予废弃物品新的生命；Mikey 是以人为本的系统工程师，也是咖啡鉴赏家，他的思维永远在线；Maria 是一位充满热情的 设计师，每次都能交付像素级的完美作品；Andrew 是一个充满创意的 UX 设计师，同时也是 AI 领域的专家。而我，Emily，一位从作家转型为 UX 设计师，喜欢迎难而上，擅长发现问题并找到解决方案。
通常需要 2-6 个月才能完成的工作，我们只用了一个小时就完成了，包括一个 AI 生成的 Logo 和我们人物角色的可爱形象。
利用人工智能实现快速开发
我们的团队在极短的时间内完成了许多任务，这得益于我们巧妙地利用了 人工智能。我们识别了生态系统中的空白，制定了产品战略和愿景，进行了竞争分析，确定了用户角色，绘制了客户旅程地图，并编写了产品需求文档和上市战略。
一旦确定了产品愿景，我们决定分工合作，但在整个过程中不断相互沟通。如果一个人遇到障碍，我们会立即伸出援手。我们结合了传统研究和查询 AI 大语言模型，过程异常顺利。这就是 AI 不可否认的力量。通过正确的提示，它可以快速综合竞争数据，生成初始人物角色草图，并根据我们的输入起草产品需求文档的初步章节，使我们能够以前所未有的速度推进工作。
例如，我们使用 AI 生成了 Atlassian Blaze 的 Logo，以及用户角色的形象，大大缩短了设计周期。这种将人类创造力与 AI 效率相结合的协作方法使我们能够在规定的时间内生成一份全面的 15 页文档草案。我们将草案带回去，向 Adjunct Professor La Mer Walker 提出了我们的决策依据，她是一位首席魔鬼代言人，不断推动我们进行批判性思考，深入思考，并预测意外情况。
经验教训：好的、坏的和必要的
使用 AI 几乎感觉像作弊，因为我一直努力把事情做好。适应“足够好就行”的企业文化是我在公司里遇到的最大的惊喜之一。这让我思考：我们开发 AI 是为了解决复杂的问题和自动化任务，还是因为我们正在被自己制造的“赶紧”文化所淹没？
AI 大语言模型中存在批判性思维的鸿沟，但它们却不断输出答案，甚至是不正确的信息，而被那些不质疑的人认为是“足够好”。这就是好、坏和必要的一部分。更容易并不一定意味着错误；然而，它为提出问题创造了机会，并要求有人挑战它。
Atlassian Blaze的愿景：弥合生态系统差距
Atlassian Blaze 是我们对弥合生态系统差距的愿景。它赋能由 Atlassian 驱动的团队协同工作——利用 AI 的力量来统一工作流程、预测需求并推动跨职能的无缝协作。
除了项目执行之外，Blaze 还是早期探索的中心化平台——在共享空间中实现战略构思、用户研究和竞争分析。团队可以绘制见解、产生想法并确定机会的优先级，同时 AI 会浮现趋势、综合研究并提供数据驱动的建议。通过连接数据、工具和人员，Blaze 改变了团队发现、计划和交付的方式——更快、更智能，并且始终与最重要的事项保持一致。
Blaze 的核心功能包括：
- AI 驱动的洞察发现： 利用 AI 分析海量数据，识别潜在的市场机会和用户需求。
- 智能工作流程自动化： 自动化重复性任务，减少人为错误，提高工作效率。
- 个性化用户体验： 根据用户角色和偏好，提供定制化的界面和功能。
- 实时协作： 提供实时协作平台，方便团队成员共享信息和想法。
作为设计领导者拥抱人工智能
从最初小心翼翼地涉足 AI 领域，到在 ArtCenter 深入研究它，我从 AI 怀疑论者转变为利用其能力的 设计领导者 的旅程令人大开眼界。虽然 AI 是一种强大的加速器，但它不能取代 批判性思维、伦理考虑或人类协作。
作为 设计领导者，我们的角色不仅仅是使用这些工具，而是指导它们的负责任和有效应用，鼓励其他人同时扮演用户和魔鬼代言人的角色。AI 使复杂流程变得更容易和更快，但它需要我们的警惕、我们不懈的质疑以及我们对真相的承诺。
作为一个案例研究，考虑一下医疗保健行业。AI 可以通过分析医学影像来帮助医生诊断疾病，但最终的诊断仍然需要医生的专业知识和判断。如果医生仅仅依赖 AI 的分析结果，而不进行自己的 批判性思维，就可能导致误诊。
批判性思维：AI时代的设计基石
在 人工智能 时代，批判性思维 变得比以往任何时候都重要。AI 模型可以生成大量的文本、图像和代码，但这些输出并不总是准确或有用的。设计师 需要具备 批判性思维 能力，才能评估 AI 生成的内容，识别潜在的偏见和错误，并确保最终产品符合用户的需求。
以下是一些 批判性思维 在 AI 设计中的应用：
- 质疑 AI 的输出： 不要盲目相信 AI 生成的内容。始终质疑 AI 的输出，并验证其准确性和相关性。
- 识别潜在的偏见： AI 模型可能会受到训练数据中的偏见影响。设计师 需要识别这些偏见，并采取措施减轻它们的影响。
- 考虑伦理影响： AI 的应用可能会带来伦理问题。设计师 需要考虑这些伦理问题，并确保他们的设计符合道德规范。
例如，在使用 AI 生成用户界面时，设计师 需要仔细评估 AI 生成的设计，确保它们符合可用性原则，并考虑到不同用户的需求。如果 AI 生成的设计存在偏见，例如对某些用户群体不友好，设计师 需要进行修改。
结论：拥抱AI带来的“冷水浴”
潜入 AI 领域就像跳入冰冷的深潭：令人震惊、不舒服，并且违背了保持温暖和熟悉的每一种本能。但就像冷水浴一样，不适并不意味着危险——它意味着成长。鸡皮疙瘩、犹豫、质疑——这些都表明我正在步入某种变革性的事物。
在 ArtCenter 的学习不仅让我接触到了工具；它还挑战我进行 批判性思维、以符合道德的方式行事，并以意图进行领导。Atlassian Blaze 挑战只是冰冷一跃中的一个时刻——快速、充满压力、在道德层面分层——它重新定义了在 AI 时代成为 设计师 的意义。
所以，如果你感到 AI 的寒意正在蔓延到你的创作空间，不要抗拒它——而是要认识到它。鸡皮疙瘩是一种邀请。不是麻木自己，而是醒来。参与其中。去领导。跳进去。 拥抱人工智能，并在这个过程中保持批判性思维，你将成为一位更优秀的战略设计领导者。