人工智能介入藝術設計應用的研究

熊杰

（廣州城建職業學院 藝術與設計學院）

在人工智能迅猛發展的大背景下，各領域都將面臨重大沖擊，其中以創造性思維為核心的設計行業也開始反思如何重塑人類的生活方式[1]，以應對新的技術變革和社會需求。藝術設計是一門充滿創造力和想象力的領域，而人工智能作為一種強大的技術工具，具備了解決復雜問題和生成創造性內容的潛力[2]。通過人工智能的算法和技術，設計師能夠探索新的創意可能性[3]，提高設計效率，并創造出令人驚嘆的藝術設計作品。

傳統的設計方式中，設計師需要參與到思維創意和作品生成的各個環節當中，而借助人工智能參與的設計中，設計師需要做的內容主要是語境構建和作品質量把控，輔助創意和制作生成部分則主要交給人工智能來完成[4]，人工智能在創意設計上的不確定性能很好地促進藝術設計行業的發展[5]。雖然人工智能目前尚處于起步階段，但從其介入藝術設計的發展來看，人工智能將深度參與到設計作品生成的各個環節中，并逐漸成為多數設計師不可或缺的重要助手[6]。由此可見，未來設計師們將越來越傾向于創意構建和審美把控等思維性勞動[7]，而人工智能則傾向于生成和制作等實質性工作。

一、人工智能在藝術設計中的基本原理和方法

（一）人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是指通過模擬人類智能行為的技術和系統。1950年英國數學家和計算機科學家艾倫·圖靈（Alan Turing）提出一種測試人工智能的能力是否能夠通過與人進行對話來表現出與人類一樣的智能[8]。人工智能的概念，早在1956年達特茅斯會議上就被正式提出[9]，至今六十多年卻尚未爭論并普遍認同出一個一致的結果。為了方便溝通，在學術界中對于人工智能的定義傾向于人工智能是一種機器智能[10]。機器智能主要是在算法、仿生學、認知科學等技術的支持下，實現對人類思維和行為的模擬[11]，從而展現出聯想、記憶、學習和推理等類人的能力。根據技術的發展程度進行劃分，一般分為弱人工智能、強人工智能和超人工智能三個階段[12]。2017年7月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，提出了我國新一代人工智能發展的方向，2022年4月中國信息通信研究院發布了《人工智能白皮書（2022年）》，繼續推動我國人工智能健康發展。以當前人工智能發展的趨勢來看，在思維和意識方面人工智能與人的界限正逐漸變得模糊。

（二）圖像生成和圖像識別算法

通過利用深度學習技術和大量數據進行訓練，人工智能能夠生成具有逼真細節和多樣性的圖像，且能夠實現高準確率的圖像識別，其主要方法是基于不同模型的算法來完成。

在圖像生成方面，常見的算法包括生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）等。GAN是一種由生成器和判別器組成的對抗性模型[13]，生成器負責生成逼真的圖像樣本，而判別器則負責判斷生成器生成的圖像是否真實，生成器和判別器通過對抗訓練的方式相互優化，最終使生成器能夠生成更逼真的圖像；VAE是一種基于概率編碼的生成模型[14]，它通過學習圖像的潛在表示來生成新的圖像樣本，VAE的編碼器將輸入圖像映射到潛在空間中的概率分布，解碼器則從潛在空間中的樣本重建圖像。

如上所述，北京中醫藥大學中醫藥博物館可作為學生初步參觀學習的啟蒙教育基地。此外，我們還可選擇地壇公園中醫藥養生文化園、北京響水湖長城旅游景區名醫塑像文化園、北京御生堂中醫藥博物館、中國中醫科學院古籍特藏部、天津市中醫藥研究院“津門醫粹”中醫藥文化博物館等重要的中醫藥文化教育啟蒙基地。

在圖像識別方面，常見的算法包括卷積神經網絡（CNN）、目標檢測算法和語義分割算法等。CNN是一種專門用于圖像處理的神經網絡結構[15]，它通過卷積層、池化層和全連接層等組件來提取圖像的特征，并將其用于圖像的分類或檢測任務；目標檢測算法主要在圖像中定位和識別特定對象的位置和類別，常見的目標檢測算法包括基于區域的卷積神經網絡（R-CNN）[16]、快速區域卷積神經網絡（Fast R-CNN）、區域卷積神經網絡（R-FCN）和單階段檢測器（如YOLO和SSD）等；語義分割算法用于將圖像中的每個像素分配給特定的語義類別，常見的語義分割算法包括全卷積網絡（FCN）[17]、語義分割網絡（SegNet）、U-Net等[18]。

需要指出的是，隨著技術的發展，圖像生成和圖像識別算法不斷演進和改進。研究人員不斷提出新的算法架構、損失函數、數據增強技術等來提高圖像生成和圖像識別的性能。例如，生成對抗網絡中的改進版本如條件生成對抗網絡（cGAN）[19]、風格遷移網絡（StyleGAN）等被提出[20]，并在圖像生成領域取得了顯著的進展。此外，還有一些跨模態的模型，如圖像到文本的生成和文本到圖像的生成等。

二、人工智能在藝術設計領域的應用

當前，隨著人工智能的參與，傳統的設計步驟已發生革命性的轉變，原本以設計師的創意靈感為核心的設計活動過程，變成了設計師與人工智能相互促進共同完成設計作品的過程（圖1）。雖然在整個設計活動中，設計師依然起主導作用，但人工智能已對創意生成產生了巨大的影響。

圖1 設計方式的轉變

（一）創意輔助

在文本生成方面，人工智能系統可以采用基于深度學習的自然語言處理技術[21]，如循環神經網絡（RNN）和變換器模型（Transformer）[22]，來分析設計要求的文本輸入，并生成符合設計方向的創意建議，這些模型能夠從海量的文本數據中學習到語義、句法和風格等方面的知識，從而能夠產生與設計相關的語言表達；在圖像生成方面，人工智能系統可以利用生成對抗網絡等技術，通過對大量圖像數據的學習，生成器網絡可以生成與設計要求相匹配的創意圖像，而判別器網絡則可以評估生成的圖像的真實度和質量。當前，在文本生成方面應用比較廣泛的是美國的人工智能研究公司OpenAI旗下的聊天機器人程序ChatGPT，在圖像生成方面應用比較多的主要有Midjourney、谷歌的Imagen和OpenAI的DALL-E，國內在文本生成和圖像生成方面主要有百度公司旗下的文心一言和文心一格。以Midjourney為例，通過輸入關鍵詞“咖啡館、陽光、吧臺、懷舊情調、真實細節、室內效果圖、Corona渲染器”等，可得到相關咖啡廳室內效果圖片（圖2），雖然室內設計師不一定會完全按照該生成圖片去進行設計，但不一樣的創意思路和直觀參考可以幫助設計師打破思維局限。

圖2 人工智能生成的咖啡廳效果圖作品

（二）設計優化

人工智能系統可以根據設計師的意圖，分別在快速原型設計、色彩和構圖優化、風格遷移和圖像轉換、自動化創作與合成、創意探索和演化等方面進行優化處理，并可以根據設計目標、約束條件和用戶需求等因素，提供針對性的改進意見，幫助設計師進一步完善設計方案。通過運用機器學習、優化算法和深度學習等技術，AI能夠有效提升設計方案的質量、效率和創造性[23]。

在人工智能的協助下，設計師的任務重心將慢慢回歸到創意本身，甚至只需要一些模糊的概念和想法，就有可能創作出完整的設計方案。例如，AI可以利用色彩優化可對線稿圖進行自動填色，并根據構圖需要調整不同的色彩風格；在不同的場景或畫面中需要不同的風格遷移和圖像轉換時，AI可以利用卷積神經網絡（CNNs）實現圖像的風格遷移，將另一幅圖像的風格應用到該圖像上[24]；通過演化算法，AI可以自動調整設計參數并生成一系列設計變體。在其他設計領域中，AI通過不斷的指令修正和迭代演算[25]，能夠逐步獲得更加復雜和精確的效果，以實現設計師的意圖。

（三）自動化設計

在藝術設計制作中，常常會遇到一些重復性或相似性動作，在這方面人工智能展現出強大的自動化功能，這種自動化設計并非簡單地機械化重復，而是根據設計意圖或創意需求進行的主動式生成。例如在景觀規劃設計中，AI能夠根據輸入的原始平面圖、規劃區域、綠化面積等要求，生成多張不同的平面布置方案；在字體設計方面，人工智能可以把筆畫結構和字體特征提取出來[26]，通過自動組合，即可完成全部字體的設計工作。除此以外，人工智能在音樂創作、影像處理、雕塑生成等領域也可以進行自動化生成，其應用不僅擴展了創作的范圍和創新性，還為設計師提供了更多創作選擇和可能性。

三、人工智能在藝術設計中的挑戰與限制

（一）數據集和訓練樣本的依賴

雖然目前人工智能的發展已經開發出很多不同的演算方法，但在藝術設計領域中，其依然需要借助已有的作品進行訓練，這就會產生數據偏見和樣本局限性[27]。如果訓練數據主要集中在某種特定風格或主題，生成的作品也會傾向于這種特定的風格和主題，限制了多樣性和創新性。解決的辦法是提高人工智能訓練樣本的數量和質量，但即便如此，現階段的AI仍然是基于現有作品的學習和模仿，可能導致作品缺乏原創性。此外，當設計師希望將人工智能應用于非常特定的領域或主題時，可能會面臨數據不足的問題，在這種情況下，AI可能難以從有限的數據中獲取足夠的信息。

影響內控制度被執行的具體制度文化在第二部分介紹了四個層次——規章制度層、運行機制層、執行文化層、價值理念層。各文化因素對學生執行制度的影響程度不同，但是制度文化的四個層次都與執行內部控制制度息息相關。

（二）創造力與人類獨特性

與人工智能相比，除了設計作品的美觀以外，人類設計師能夠為作品賦予靈魂[28]，從而讓設計作品蘊含情感價值、文化特征和個人特色等，甚至包括對哲學和精神的思辨，這些都是人工智能暫時無法企及的。

1.創意思維

人工智能在某種程度上是基于已有數據進行模仿和推斷的，但創意性和想象力是人類設計師的獨特優勢。AI可能無法像人類設計師一樣創造出全新的概念和思路，其根本原因在于人工智能缺乏創作設計作品的動機。人類設計師具有豐富的創意思維，能夠從不同角度和領域汲取靈感，將多元的概念融合到設計中，創造出新穎、有趣、引人入勝的作品。

2.情感表達

在本研究中，利用Illumina Hiseq 4000平臺獲得了青錢柳葉的高質量轉錄組數據，共生成50，126個裝配的unigenes，并對公共蛋白數據庫進行注釋，然后進行GO、COG、KEGG分類，檢測到21 089例假定的簡單序列重復(SSRs).這些轉錄組數據提供了一個有價值的公共基因組資源，對于理解青錢柳葉次生代謝機制，促進發現與次級代謝途徑及其調控有關的基因，以及未來青錢柳的基因表達譜和功能基因組研究都著十分重要的作用.

在藝術設計中，不同國家、地區、民族、時段會有各自的情感語境。以平面海報為例，近年來人們為抗擊疫情創作了大量的宣傳海報，對人工智能而言，它也許能夠識別其中的人物或場景，但只能從畫面的角度去解讀，對于有過這段經歷的人們來說，畫面不僅僅是畫面，更內容包含了人們對生命、對人性的各種情感，現階段的人工智能是難以理解的，更不可能自主表達這些情感并應用到設計作品當中。

當設計行業的要求發生轉變時，其對從業者的要求也將發生改變。未來的創意生成更傾向于跨專業、跨學科知識的融合；未來表達創意的形式將由以往的圖像表現轉變為文字表達。過去從事設計行業的設計師們大多經歷過系統的美術基礎、設計基礎、專業技能等訓練，未來設計行業的從業者可能并不需要這些基礎訓練，而僅僅需要具備基本的美學鑒賞能力即可，設計行業有可能被跨專業融合。此外，人工智能可以通過分析用戶偏好和需求，提供個性化和定制化的設計建議和方案，這可能改變傳統設計行業的商業模式和市場需求。設計師需要適應和理解用戶個性化需求的變化，提供更具定制化和個性化的設計解決方案。

文化與風俗也是人類在漫長發展過程中形成的獨特產物，是人類對勞動生產和生活的高度提煉。即便是人類本身，由于不同的生產和生活方式，導致不同地域的人對相互的文化也不能完全理解和認同。藝術設計作品中的符號、圖案、色彩都可以是不同文化的特征體現[29]，人工智能在理解和表達這些方面時可能存在困難，因為它們涉及語境、隱喻、象征和情感等非常人性化的要素，人工智能可以通過信息收集和整理分析這些文化的特征，但卻無法理解它對于人們的象征意義。

4.個人特色

從古至今不同時代的設計作品經歷了各種風格、流派的發展，與創作者的個人特色密切相關，它極大地豐富了設計作品的類別和呈現方式。對于設計創作而言，每一位創作者都有不同的審美偏好和思維方式，如果能將這種創意思維呈現出來，就可能形成具有個人特色的設計作品，這種個人特色是有別于現有創作風格和形式的新的類別。而人工智能的最大優勢在于能夠吸收所有已知的風格并進行運用，但目前為止尚未發現人工智能自主形成一種新的特色。

5.跨學科思考

1.創作權歸屬

對于由人工智能生成的藝術設計作品是否屬于原創作品，目前也有爭議。一部分人認為人工智能的模型訓練是基于大量現有作品的基礎之上完成的，任何作品或風格都能被高度還原或模仿，原創性的界定將變得困難；另一部分人認為人工智能只是一種更加高效的創作工具，對于生成的結果，其關鍵的控制因素在于使用該工具的人，而不是工具本身。未來，人們應該強調其作為工具的屬性，并對其生成的作品加以監管。

（三）倫理與道德問題

主要體現在設計師在使用數據訓練人工智能時，所選擇的數據是否包含他人隱私，需要設計師和技術開發者來把控，而由此引發的法律問題也需要進行探討，以對設計師和開發者進行邊界約束。

藝術設計通常涉及多個學科領域，如美學、心理學、材料、科技，甚至包括哲學、社會和文化議題等。人類設計師能夠進行跨學科思考，將不同領域的知識和思想融合到設計中[30]，創造出豐富而深刻的作品。人類設計師通過突破常規和新的嘗試，推動設計領域的創新，能夠帶來前所未有的視覺和觀感體驗。對于人工智能而言，把多學科進行融合并應用到藝術設計中尚且還有一定的難度。

美國對伊朗的制裁是一種國家間的系統性政治風險，最好的解決辦法是由中國政府出面，同美國一起尋找到合適的長期解決辦法。同時，從中美經貿摩擦的深層矛盾分析，無論美國在180天后是否會延長給與中國的“重大削減例外”豁免，中國都應該對美國的制裁政策制定和出臺系統應對措施。

由設計師發布簡單指令，人工智能自行補充生成出來的作品，例如設計師輸入“一棟現代化建筑”，而AI自動生成出一張建筑作品的圖片，其創作權應歸屬于設計師還是AI，或者共同所有，這主要取決人們是否認為AI具有主權身份[32]；此外，由于人工智能是基于一定的算法來完成作品的，當其他設計師以相同或相似的指令操控人工智能時，可能會產生與其他設計師相同或相似的作品，此時，作品創作權的歸屬也會有爭議。

2.原創性認同

為激發進口潛力，加快跨境電商等新業態新模式發展，2016年5月以來，我國對跨境電商零售進口實行“暫按個人物品監管”的過渡期安排，有效促進了行業穩定發展，但也存在各方權責不清、政策預期不穩定等問題。6部門聯合發布的通知中，一大特點是取消“暫按”，明確按個人自用進境物品監管，不執行首次進口許可批件、注冊或備案要求。

3.隱私保護

目前，人們對人工智能的定位還比較模糊，部分學者認為它只是人類創造出來的比較高級的工具，至少認為它尚且不具備主觀意識[31]，只能輔助人類去完成相應的工作和任務；也有部分學者認為人工智能在近些年的快速發展中已經表現出非常接近人類思維方式的狀態，甚至感覺人工智能可能會自我改進成為具有主觀體驗的超級智能機器。早在2017年，機器人蘇菲亞（Sophia）獲得沙特阿拉伯公民身份，成為世界上第一個擁有公民身份的機器人。正因為身份定位的不確定，人工智能在責任和權利方面將無法劃分，體現在藝術設計領域中，則涉及創作權、原創性、隱私、文化尊重等方面的問題。

4.文化尊重

文化是一個復雜而動態的概念，包含許多方面，如語言、價值觀、信仰、習俗和符號等[33]，這會導致人工智能很難判斷作品受眾的接受程度。以習俗為例，不同地區的人對圖案、畫面或色調的解讀是不一樣的，因此很難避免被誤解或誤讀。人工智能受訓練者和開發者的個人主觀影響和個人知識面的局限較大，為避免生成具有性別、種族、信仰等偏見的作品，還需要進行人為的審核與糾正。

（四）用戶接受度

一般情況下，普通用戶并不在意設計師采用什么方式完成設計作品，而主要關心作品的質量，其次是可靠性和實惠性等問題，其中的可靠性包括情感上的信任和后續的配套服務等內容。部分用戶可能會對人工智能完成的作品的原創性、準確性、后期修改服務等產生一定的質疑。此外，當前社會普遍對于設計行業的價值認可度不高，由人工智能完成的作品會被認為生成太過容易而進一步降低對其價值的認可度。雖然在部分設計領域如影視特效、游戲設計等行業，人工智能的參與讓人們覺得更加具有科技感，但對于廣告設計、空間設計等行業，對普通用戶而言還需要一定的時間來適應。

尹軍平還表示，隨著“三通一達”、順豐、德邦等的陸續上市，整合大幕實際上已然拉開，而且行業內并購標的也在快速增加，一方面第一代物流企業家已到退休年齡，而很多二代不太愿意接班；另一方面，80、90年代出生的企業家家族觀念沒那么強，很多企業家創業成功后并不介意通過并購退出。

四、未來發展與展望

（一）可能的研究方向和趨勢

有了人工智能的助力，未來的設計行業及其從業者需要重點關注的方向在于生成創意和表達創意，而降低對于設計基礎和技能的要求，未來設計行業的研究方向會聚焦在人工智能的情感表達[34]、交互體驗、設計倫理等方面。

3.文化認同

（二）潛在的應用領域和機會

傳統設計向人工智能設計進行轉變時將發生較大的變革，在此過程中也會產生許多新的應用，如虛擬現實、增強現實、人機交互等[35]。除了這些新興領域外，傳統設計的升級也有很大的發展空間，主要體現在當前人工智能比較薄弱的領域，例如傳統文化的現代化應用等。無論是人工智能擅長還是欠缺的領域，都將成為未來設計的重點發展方向。

人工智能擅長的領域著力發展，體現在藝術設計中主要為圖像生成方面。無論是二維的靜態平面、動態視頻，還是三維的立體模型，人工智能都已表現出強大的生成能力。對于當前正在發展期的元宇宙建設而言，人工智能的參與將為元宇宙中的設計師提供更加便利的創作手段和更加新奇的創意情境[36]。由此，不久的將來將產生更多的元宇宙設計師。

曾為太子而被廢黜，降封王爵者有唐敬宗第六子李成美和唐昭宗長子李裕；死后追封王爵者有唐高祖的長子李建成，唐太宗長子李承乾和唐高宗的長子李忠。五人之中追贈謚號者只有二人，分別是李建成和李承乾。

應用蛋雞綠色生態養殖技術，有效解決傳統蛋雞養殖中環境污染大、疫病多、污染物危害性強的特點。通過積極應用綠色蛋雞生態養殖技術，能夠及時轉變傳統生產模式，提高養殖效益，實現蛋雞養殖經濟效益、生態效益和社會效益的有效結合，具有重大現實意義。

人工智能欠缺的領域形成特色，主要體現在文化應用等方面。目前，雖然人工智能在圖像生成等方面表現非常不錯，但一旦涉及傳統文化、地域文化[37]、信仰文化等方面的應用，當前的人工智能還存在很多不足，這為設計師留下了一塊很大的可以發揮的空間。設計師可以在某一文化領域對人工智能進行專門訓練，由此訓練出來的模型將成為設計師在該領域的專屬設計，從而形成獨立的設計風格和特色。

（三）技術創新和社會影響

在藝術設計領域中，創意和表現是從業者需要具備的兩項基本技能，但隨著人工智能技術的高速發展，這兩項技能在傳統設計和未來設計中的形式并不相同，主要表現為創作方式、創作平臺、創作需求的差異（圖3），并對從業者提出個性化定制、配套服務等諸多新的要求。

④IT服務外包作為一種市場化活動，市場規律自然蘊涵其中，管理意識的弱化是服務方減少供給、壓縮成本、風險放大的直接誘因，放任式的服務外包會引發因服務外包而帶來的新風險。

圖3 未來設計形式發展的趨勢

在創作方式上，傳統設計需要從業者對某一設計領域的深度和寬度都有一定的認識，并且儲備足夠多可以信手拈來的素材進行初步構思，即使是這種初步設計也是具體且符合實際要求的，然后再逐步細化和調整。然而進入人工智能時代之后，這種初步構思不必是具體而成熟的想法，而可以僅僅只是幾個抽象的關鍵詞。以產品設計為例，傳統的方法設計一款椅子，需要對當前的市場非常了解，在設計時需要繪制出相關草圖，再判斷其是否可行；而當人工智能參與設計時，可能只需要輸入有關形態、風格、材質等關鍵詞，即可生成出相應的圖像，剩下的工作則是在生成的圖像中尋找最符合市場要求的產品。由此可以看出，在未來人工智能參與的設計領域中，創意將變成普通大眾也可以完成的工作[38]。

在創作平臺上，以往不同專業的設計需要進行專門的學習和訓練，而在人工智能時代，不同專業的作品生成可以在同一平臺上完成。以Stable Diffusion平臺為例，通過對不同專業的模型進行訓練，可以生成平面插畫、動漫場景和角色、產品設計、室內設計、建筑設計等各類圖紙，雖然還有一些領域暫時沒有涉及，但從人工智能技術發展的趨勢來看，正逐漸趨向于平臺的統一和融合。因此，未來藝術設計領域的學習有可能會模糊專業界限，甚至不分專業，而從業者的工作方向則完全取決于個人的興趣和愛好。

初步估算零層板厚度為250mm，可以作為上部結構嵌固端考慮，因此，上部模型可以將-0.5m定為嵌固端進行結構計算。在確定各主受力構件尺寸之后，可以進行下一步基礎設計。

對老城區，要落實做好對排水泵站的管理、維護及管道等設施的疏通；對新建城區，要統籌協調城區建設與排水設施投入的關系，嚴格控制城區水域面積，同時部署和落實防澇搶排措施，充分發揮排水泵站緊急排澇的作用。

在創作需求上，結合通訊、3D打印[39]、材料等科技的發展，標準化設計與個性化設計都將得到快速發展。在宏觀尺度上，標準化設計將為人們帶來更多便利，如建筑的模塊化設計等，無論在效率上還是舒適性上，都將得到很大提升；在微觀尺度上，個性化設計將成為主流，以首飾設計為例，結合3D打印技術，每個人都可以制作獨一無二的耳環或配飾等，由此，個體生活將可能實現最大程度的個性化。

說著說著，陸楓橋不經意間提到江云飛。羅香微微一怔，隨后淡淡說：“不說他了。江大哥，江大哥他，一向來去自由，喜歡飄在江湖。”

五、討論和結論

人工智能應用于藝術設計中，是時代發展的必然，設計師需要主動探索相關領域。未來的設計活動中，隨著人工智能技術的發展和應用，某些傳統設計工作的執行可能會變得更加高效和簡化，從而降低了一些技術方面的門檻，使得普通人也可以借助輔助工具進行設計活動，跨行業、跨專業的跨界設計將為設計行業帶來全新的認知和思考方式，對傳統的設計行業及其從業者也會形成一次較大的沖擊。然而，技術門檻的降低并不意味著對設計師的綜合能力和創意思維的要求也降低，相反，普通人的參與和跨界設計的加入對設計作品的質量要求更高，對設計師的綜合素養要求也會越來越高。設計師的核心價值在于其獨特的創意思維、審美觀和設計哲學，盡管人工智能在設計領域提供了更多輔助工具和可能性，但設計師的核心價值仍然是不可替代的，普通人通過人工智能輔助可以參與某些設計活動，但要從事專業的設計工作仍然需要系統的培訓和經驗積累。

借助智能算法和機器學習技術，設計師們可以從大規模的數據中發現趨勢、模式和靈感，快速生成創意和圖像，提高設計效率和質量。但同時，人工智能在設計應用中還存在著樣本局限、創造力不足、倫理道德和接受度等問題。在將來的設計活動中，設計形式必然發生改變，設計師應該在人工智能擅長的領域著力發展，開拓更多新的應用；在人工智能欠缺的領域形成特色，逐漸演變成設計師的個人風格。無論設計形式如何改變，藝術設計的核心依然是創意與表現，雖然在人工智能的輔助下，設計工作能夠得以高效地完成，但設計師依然是整個設計活動的主導者。