北京
全國政協(xié)委員、中國傳媒大學(xué)黨委書記廖祥忠表示，去年，中國傳媒大學(xué)一口氣砍掉翻譯、攝影等16個(gè)本科專業(yè)和方向。
關(guān)于這么做的原因，他提到，未來將會(huì)是一個(gè) “人機(jī)分工”的時(shí)代。教育體系也必須隨之改變：課堂的形式要變，內(nèi)容要變，甚至連思路都要改變。哪些知識(shí)是真正重要的？難點(diǎn)在哪里？和未來行業(yè)的連接點(diǎn)在哪里？很多基礎(chǔ)性的工作，未來都可能交給 AI，而學(xué)生需要學(xué)習(xí)的，是更高層的能力。
在這樣的背景下，設(shè)計(jì)專業(yè)受到的沖擊，也是最直接的一批。
以現(xiàn)在AI進(jìn)化的速度，當(dāng)生成式 AI 可以完成草圖、建模、渲染，甚至生成完整方案時(shí)，很多曾經(jīng)需要長期訓(xùn)練的技能，正在被AI取代。
如果越來越多的設(shè)計(jì)技能都可以交給 AI，工業(yè)設(shè)計(jì)專業(yè)未來到底該教什么？
我們不能再培養(yǎng)“熟練的工具操作者”，因?yàn)樵谶@個(gè)維度，人類已經(jīng)無法與AI比拼效率和成本。
未來工業(yè)設(shè)計(jì)專業(yè)也許應(yīng)該聚焦于以下幾個(gè)能力：
1.定義問題的能力：從“怎么做”到“為什么做”
過去的教育往往側(cè)重于“解決問題”的能力。但AI時(shí)代，“定義問題”的能力變得至關(guān)重要。
AI可以生成無數(shù)個(gè)解決方案，但它無法像人類一樣深入場(chǎng)景，通過共情去發(fā)現(xiàn)用戶自己都未曾言明的隱性需求。學(xué)生需要學(xué)習(xí)的是：“我們到底應(yīng)該解決什么問題？”而不是“如何解決這個(gè)問題”。
2.設(shè)計(jì)認(rèn)知和審美判斷力：面對(duì)AI生成的海量方案，學(xué)生必須擁有系統(tǒng)性認(rèn)知和犀利的判斷力，能識(shí)別哪些是“有道理的廢話”，哪些是真正具有創(chuàng)新價(jià)值的“洞見”。甚至要在倫理困境中做出的艱難的抉擇。
3.產(chǎn)品的落地、供應(yīng)鏈與市場(chǎng)邏輯：這是工業(yè)設(shè)計(jì)區(qū)別于純藝或數(shù)字設(shè)計(jì)的“硬核”部分，也是AI目前最難以穿透的壁壘。
設(shè)計(jì)師必須具有工程思維與落地驗(yàn)證能力。AI設(shè)計(jì)的椅子可能很美，但結(jié)構(gòu)是否穩(wěn)定？模具能否開出來？成本是否可控？未來的教育必須強(qiáng)化實(shí)體化思維。學(xué)生必須走進(jìn)工廠，親手觸摸材料，理解公差、裝配和供應(yīng)鏈的極限。這是一種需要真實(shí)的物理交互才能獲得的能力。
簡(jiǎn)單來說，AI時(shí)代的工業(yè)設(shè)計(jì)師，將從“執(zhí)行者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤岸x者”、“決策者”和“整合者”。專業(yè)教育的重心，必須從“技能的堆積”轉(zhuǎn)向“認(rèn)知的升維”。
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