OpenAI 設計主管談 AI 時代的設計工作（Lenny’s Podcast 整理）

我看了 Lenny’s Podcast 訪談 OpenAI 設計主管的影片，覺得裡面針對 AI 時代設計師的分享很棒，所以用 AI 整理成中文分享給大家。

——— 以下內容由 AI 整理 ———

OpenAI 設計主管談 AI 時代的設計工作：角色變化、實驗與系統思考

這集 Lenny’s Podcast 訪問 OpenAI 設計主管 Ian Silber。內容從「AI 會不會取代設計師」往下追問：當介面和原型愈來愈容易被做出來，設計工作接下來會往哪裡移動？

訪談裡有一個很直接的觀點：Ian 認為 AI 已經能做出相當不錯的產品設計。這讓討論從「AI 有沒有品味」，回到一個更實際的問題：設計師接下來要負責什麼？

接下來比的不只是速度，還包括誰能看懂需求、整理複雜度、選對方向，並對最後的結果負責。

為什麼設計工作沒有像工程一樣直接加速？

Lenny 整理的科技從業者調查顯示，設計師在疲累、焦慮與工作負荷等指標上，情況相對明顯，也較不容易推薦其他人進入自己的職業。

Ian 提出的解釋是，工程師已經從 AI 得到非常明顯的生產力提升，有些工作甚至能加快 10 倍或 100 倍；設計流程卻沒有同樣線性。

設計通常需要反覆探索。先做一個方向，發現不對，再重新整理問題；接著測試、收集回饋，還要與產品、工程、品牌及組織重新對齊。

因此，設計師的不安不只來自被取代的想像，也來自角色尚未被重新定義。當其他職能已經看見清楚的效率提升，設計師仍在摸索 AI 應該放進哪一段流程，自然容易產生落後感。

沒有人掌握新的設計流程，所以其實沒有人落後

目前還沒有一套公認的新設計流程。

不論是剛進入設計、已經工作多年，或從未受過正式設計訓練，目前都沒有人真正掌握 AI 時代的標準設計流程，就連 OpenAI 內部也仍在摸索。

今天看起來很前沿的工作方式，可能一個月後就已經過時；昨天不好用的工具，也可能因模型更新而突然變得可行。

因此，現在不是少數人已經知道答案、其他人只能追趕的狀態，而是所有人都仍在共同尋找答案。Ian 也認為，這個階段為設計師帶來不少新的機會，因為把想法變成可操作原型的門檻正在快速下降。

差異不只在用了哪套 AI，而在 AI 有沒有讓能力變強

Ian 觀察到，在 OpenAI 適應得較好的設計師，不一定特別熟悉某一套工具，而是願意持續實驗新工作方式。

一個想法剛出現時，就可以先交給 Agent 協助整理問題、挑戰假設或建立粗略原型。這些嘗試不必立刻成為正式流程，重點是讓探索速度更快、思考範圍更廣。

同時也要持續重新測試。過去失敗的方法，不代表現在仍然不可行。模型、工具與介面都在快速變動，定期重試本身就是新的工作能力。

工具有沒有幫上忙，可以看一件事：它是否真的讓設計師多試幾個方向、更快說清楚想法，或在做決定前看見原本沒注意到的問題。

一個反直覺的建議：少做一點

當 AI 讓新增功能、畫面與頁面變得越來越容易，產品反而更容易變得破碎、重複而複雜。

Ian 給忙碌設計團隊的建議很簡單：先不要急著做新的東西。

開始設計新東西之前，可以先確認四件事。

一、能否延伸現有功能。

二、能否重用既有元件。

三、能否把需求組合進目前流程。

四、這個東西是否真的需要存在。

這要求設計師用系統的角度看待產品。

一個產品如果每來一個需求就多開一個頁面、再加一種模式，很快就會變得難懂。比較好的做法，是先把元件、規則和互動整理成能重複使用的基礎，之後的新功能才接得進來，而不是一直往旁邊長。

AI 已經是很強的產品設計師，但人類仍有重要優勢

AI 已經能產生常見介面、套用成熟模式、快速建立原型，並提供大量可用方向。更重要的是，它能讓每一位使用者都取得過去只有專業團隊才擁有的設計協助。

人類目前較有優勢的，是那些還沒有成熟範例可循的問題。

例如觀察人們真正如何使用產品、發現使用者自己也說不清楚的需求、理解情境與情緒，以及發明過去從未出現的新互動典範。

多點觸控、Instagram 的動態消息、Snapchat 的閱後即焚，在剛被提出時，都不是單純從成熟範例中重新排列出的答案。

AI 很擅長辨識既有模式，但當突破來自一個尚未被證明的新觀點時，人類的觀察、冒險與判斷仍然重要。

PM、工程與設計的界線會模糊，但不會消失

設計師可以用 AI 做出可運作的網站，工程師可以直接生成介面，PM 也能自行製作原型並驗證流程。

三個角色之間的界線一定會愈來愈模糊，但這不代表職能會消失。

在小型團隊裡，能跨設計、產品與開發的人會很有優勢；當產品與組織擴大後，仍需要不同的人對不同結果負責。

有人需要定義問題與整合組織，有人需要確保系統可靠、可維護與可擴充，也有人需要負責使用者體驗、產品一致性與設計品質。

角色會互相跨得更遠，但到了真正要負責結果時，這些專業仍然少不了。

OpenAI 用兩種完全不同的速度做設計

OpenAI 並不是所有產品都用同一套速度完成。

對 ChatGPT 的核心體驗，團隊可能嘗試 100 個方向，捨棄其中 99 個，再透過使用者研究與 A／B 測試推出一個版本。

對 Codex 等快速變動的產品，某些功能則可能在幾個小時內從想法走到上線，再直接從真實使用取得回饋。

關鍵不是一味追求快或慢，而是先判斷這個東西會不會長期存在。核心介面值得慢慢磨；仍在找答案的功能，先推出再看真實反應，往往更合理。

ChatGPT 的設計任務，是在能力爆炸時持續保持簡單

同一個 ChatGPT 可能被用來決定晚餐，也可能被用來規劃複雜的企業工作。

訪談將這種情況描述為能力落差：多數使用者只接觸產品能力的一小部分，因此主流程必須保持簡單；較前沿的功能，可以先放在桌面版、Codex 或更適合進階使用者的位置。

長期方向不是增加更多模式切換，而是建立一個通用入口。系統應該知道什麼時候快速回答、什麼時候進入對話，以及什麼時候直接完成工作。

對設計團隊而言，真正困難的工作，是在能力範圍持續擴張時，仍讓多數人不必理解模型、速度與模式，就能順利完成事情。

即使是 OpenAI 設計主管，也曾懷疑自己是否做得夠好

Ian 剛進入 OpenAI 時，也曾因 GPT-4、團隊規模與工作複雜度而感到不安。

後來與其他帶領大型設計團隊的人交流，才發現許多人都經歷過相同狀態。外部導師或同儕能把模糊的冒牌者症候群，轉化為可討論、可處理的具體問題。

連站在產業前線的人，也沒有一套完整答案。找可信任的同儕交換問題，比假裝什麼都懂更有用，最後仍要回到產品有沒有變得更好。

設計師現在可以開始做的六件事

一、把 AI 提前到流程起點，用來釐清問題、挑戰假設與建立原型。

二、持續重新測試工具，不把過去一次失敗視為永久結論。

三、提升原型能力，讓模糊想法更快進入可操作、可驗證的狀態。

四、建立可組合的元件、規則、提示詞、Skill 與工作流程。

五、練習刪除與取捨，先判斷是否真的需要新增功能或畫面。

六、讓作品集證明決策過程，而不只展示漂亮完稿。

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補充

看完之後，我覺得 AI 讓未來的設計形式，從多個單一工具互相組合的方式，轉變為由 AI 擔任「中控臺」角色，去串接各個工具的資源並進行整合。

甚至對於有建立設計系統（Guideline）的人來說，這套方法能讓執行過程更嚴謹，確保成果都能遵守規範。我覺得這會是新時代的設計趨勢。