AI时代，产品设计师的焦虑与出路何在？本文从《AI比人凶》一书出发，结合实战体感，提出“可缩放”能力模型，探讨AI对低中高级技能的非对称影响，并强调人类独有的“末那识”与决策责任。为设计师指明：与其追逐工具，不如投资可缩放的知识与创造力。

最近读了一本关于AI的书，是得到专栏作家万维钢在2025年写的《AI比人凶》，这本书是他写的AI系列的第二本书，另一本是2024年写的《拐点》。

起初第一遍读这本书的时候，对于书中提及的很多技术词汇和内容，我并不是很理解的，特别是作为一名产品设计，因为没有实打实的技术背景和实践，我觉得书中提及的很多概念还是比较晦涩难懂与“虚无飘渺”的。

但是，在经过了最近高频次使用AI工具去处理完成一些事物性问题的时候，我又觉得书中所说的又是如此的感同身受。也许就是那句老话：一切不是书的问题，而是我的实战体感，还够不着书中所揭示的“底层逻辑”。

重读这本书后，作者在书中提到了很多很技术很哲学的问题，其中有两个令我感受很深的问题。我个人认为这是任何一个产品设计，在现在都需要去重点思考的，而且只有经过了真正的深度思考后，才能回答的问题：“产品设计是否会被AI取代？”又或者是“我们该如何发展才能不被取代？”

观点一：找到你的“可缩放”方向

仔细回想，在我们设计师日常的工作中，因为受到工作内容和职能的局限，我们设计师总是在不停追赶市面上出现的新技术工具：从PS到sketch到master go,到未来的AI工具等等。

现在回顾这些工具的发展和演变，我们会发现一个已经被我们忽略了的底层逻辑：工具的学习和使用正变得越来越简单。

在以前需要花1-2年的学习、掌握和使用的工具，现在的周期已经变得只需要1-2个月，特别是AI出现后，工具的门槛正变得越来越低，在未来可能只需要1-2天就能完成。那么，一切技术工具的学习掌握和使用也不再是壁垒。

那聪明的我们是不是应当放弃对技术工具的执着，而回归到设计的本身，或是钻研当下顶尖产品流行的设计风格：扁平、拟物、3D渲染呢？

但是在如今，越是复杂的视觉输出，AI反而越能精准生成，而且AI不但快，而且可以让我们选择的范围更多。于是，焦虑在设计师心中悄悄诞生和蔓延：我们既逃不出当下的技术“内卷循环”，又暂时找不到清晰的新出路，我们该怎么办？

甚至，有部分设计师还在呼吁大家开始从零开始学习写代码，试图在AI时代下跨界进入技术的领域。因为一个残酷的事实：在AI工具的影响下，平面设计师已经被淘汰，而UI设计师的护城河已经快被AI填平了。但是，越是在这种焦急的时刻，我们不是更应该冷静下来问问：这条路真的是对的吗？

我十年前曾涉足前端，理解数据如何从库走到界面。这些经历让我在这十年来比一般的产品设计能更准确地把握设计与代码的可行性与边界，至少在决策时不易被研发“带偏”。

所以，我现在知道：我绝不会去涉猎写前端代码，但我需要掌握它的基本知识框架；我绝不会涉猎去写后端代码，但我需要掌握它的架构设计思路……AI对于人的技术操作成本变低了，但是对人的多维度领域知识的认知其实是变得更高了。

AI出现后，有段时间，我其实也是很迷茫的，难道程序员、设计师或产品设计确实就真的不再被需要了吗？直到我在这书中读到一个看似无关的词——“可缩放”。它像一把钥匙，突然打开了我的思维枷锁，好像一切的困惑都被解开了一样。

“可缩放”也可以叫“可扩展”，是指你在一件事情上投入的算力越多，得到的结果就越好，那么这件事情对你来说就是可缩放的，否则就是“不可缩放”的。刚开始，我觉得很难理解，这个词那么新，又那么抽象化，怎么就是解决职业发展的破局之道呢？

在高频次使用AI工具解决问题后，我又仔细想了想，其实它与经济学中的“边际效益递减”是可以关联理解的，现在AI界称之为“不可缩放”，这样就非常好理解了。

在工业时代，我们知道商品如果存在“边际效益递减”，那么后期每多投入一笔资金，利润回报是会越多的。但是，人与商品是不一样，若人一直在做“不可缩放”的工作或者投入时，对于人本身的成长和价值并不会跟商品一样，持续的获得更大的回报。比如，你已经有10年的设计界面的能力了，你并不会多做一年，你的设计能力就会如刚开始一样线性化提升。

极度专业化的技能虽需苦练，但掌握后若无更高成长空间，其“可缩放性”依然很低。那么其实就可以这样说：一切不可缩放的事情，都是不再值得投入巨量的时间、精力和资源的，适可而止就好。

大语言模型的成功，就是在于它是可缩放的：语料库越多、模型参数越多、训练投入的时间越多，模型的表现必然会更好。若按这个思路来说，如果要继续增值，必须找个可缩放的项目或能力进行投入。

那么，如果我们持续的提高自己的“数据库”、“算力”、在实践中不断调整优化自己的“参数”，是不是意味着“我”本身就是一个可以被自己训练的大模型呢？设计师一直作为文科生被理科生们在逻辑、物理、数学等知识深度上压制着，或者很多时候，我们都是因为偏科太重才走向了“文科”。

但如今，有了大模型，跨学科学习的壁垒已不再是高墙。短时间内掌握一门新领域的基础，完全可行。丹尼尔·平克指出过：“社会已经来到了一个系统化的时代，信息化和自动化正在让位给像直觉这样的新技能。一百多年来，连续的、线性的、逻辑的思维方式受到崇拜。但随着我们走像一个不一样的经济时代，世界领导人要成为创新的思想家和共情家。”

若这样来看，当下这不正是产品设计最好的时代吗？我们可以充分的、更好的去发挥我们产品设计的“创造力”的天赋。也许，面对AI，所改变的只是我们“设计师”原本的岗位职责，但产品设计可设计的范畴边界会随之变得更加宽阔。

观点二：AI如何影响低中高级技能

前阵子和几位年轻同行聊起做自媒体，都坚定地说要用AI生成内容。我问他们具体怎么操作，并坦言自己还是习惯手写。

他们一口回应我：“高手都是手搓原子弹。”我笑了，我知道，此刻没有什么需要争执和辩解的，并不是不屑或者是绝对的认同，只是我们各自的背景和经历、诉求不一样而已。但是，我的脑海里一直反复浮现这句话：“AI如何影响低中高级技能。”

后来，我又翻开了原书的这张图：

图中横坐标代表一个人的“实际技能水平”，纵坐标代表“输出技能水平”。图片中简单地把人分为三类：0-2分是低水平，2-4分是中水平，6分以上就算高水平。（这些数据是示意，也不用过于较真）

由图简单的得出结论：

• 对于低水平（入门）职场人来说，AI是巨大的福音；
• 对于中水平（中级）职场人来说，驾驭AI工具可以减少其重复性劳动，且让自己重心放在决策、把控等方向；
• 对于高水平（高级）职场人来说，AI不是驾驭，而是统率。

而今，我对这段话的理解：其实就是AI对于顶尖的高手而言，就是对自身形成了指数级的叠加BUFF。AI能让“初级设计师”只是显得更加专业化，比如运营人员也能通过提示词快速生成Banner或海报。而对中级设计师，提升感可能不那么显著，如果你已是3D建模高手，AI主要是帮你缩短第二个模型的制作时间。

所以，AI对人的影响是非对称的。你最终是成为被AI非对称的。你最终是成为被AI的替代者，还是成为能力的“放大器”，根本上取决于你自身的技能高度与驾驭它的智慧。

观点三：AI没有末那识

初读时，我很困惑为何开篇就谈“末那识”——这个概念看似与AI无关，对职场人也略显“玄虚”。但我庆幸自己一直对此有所研习，能明白作者的意图。由此又验证了，在观点一当中强调的在“可缩放”上投入是多么的重要。

“末那识”它代表“人的自我意识”，正因为有末那识，人才会本能地保护自己，形成自我身份认同，乃至“我执”。书中强调人有“自我感”，而“自我感”的具备主要依据两个重要条件：一个是你得有一个身体，二个是你得有一个连贯的历史叙事，这样才能有连续的主体感。

而AI 只有“历史叙事”，无论给它投喂多少的数据资料，在它开始完成训练，并投入使用的时候，它的“历史叙事”就已经被完成。并且，它本身是不会自我更新的。

所以，如果你不用给它时，它就是一个沉睡的工具，如果你调用它，它若不读取历史记录，它就不知道它应该跟你说什么，所以，它每一次都是“新生”。

当然，你读到这里，肯定会疑惑，这跟我们设计师有什么关系呢？书在开篇说这个是想表达什么呢？此刻，我能够理解书，也能理解你的疑惑。但若不理解“何而为人”，又何谈去理解“AI”呢？若不辨明二者的本质差异，又该如何看待这一切？

有一句话，我相信你能接受，就是：“人是最终做决策的，因为AI无法承担决策的结果”。

回想这一路走来，我学习的经济学、项目管理、心理学、历史、法律法规等，此刻突然觉得这一切都变得那么有意义，它们进入到了我的大脑，在我的大脑中进行训练。此刻，我不知道也无法得知，我的“黑盒模型”最终会带我走向哪里，爆发出怎么样的智能涌现。

但是，回到最初那个令人焦虑的问题：设计师会被AI取代吗？我的答案是：不会。

被取代的，大概率是那些停留在“不可缩放”的重复技能上的岗位的人。而真正的设计师，其价值在于：

• 持续投资于“可缩放”的元能力（系统思维、跨界理解、创造定义等）；
• 善用AI对所有技能层的放大效应，将自己推向决策与创造的高地；
• 守护并滋养自己，唯有“末那识”才能生发的——洞察、共情、审美与灵魂。

AI不是对手，是镜子，也是阶梯。它照出了我们工作的本质，也给了我们攀向更高处的工具。焦虑的解药，从来不是恐惧工具，而是更深地理解自己，并更勇敢地投资自己。

这条路，或许就是未来互联网人唯一的，也是最宽阔的路。