本文着眼于 AI 时代的设计原则，基于 Figma 团队的实际经验，探讨了四个关键的设计理念，旨在为 AI 领域的产品经理、设计师和独立开发者提供启发和指导。
随着人工智能（AI）的迅速发展，产品开发的门槛不断降低，设计逐渐成为区分产品优劣的关键因素。AI 正在从根本上改变设计师的工作方式，它能够生成代码、设计，甚至是完整的应用程序，大大缩短了从概念到成品的时间。而在这个全新的 AI 时代，如何定义“优秀设计”？又该如何在快速变化的技术环境中指导团队实现卓越的设计呢？
一、编纂优秀设计的基本原则
Oscar Dumlao，Figma 产品设计师
Oscar Dumlao 认为，在 AI 设计工具的发展过程中，最重要的是教会 AI 一些基本的设计原理和原则，为其奠定牢固的设计基础。尤其是当 AI 生成 UI 初稿时，必须为其提供清晰的设计指导，帮助 AI 理解什么是“好设计”。
当 Figma 团队首次构建 AI 功能，尝试通过设计系统生成 UI 初稿时，他们意识到一个核心问题：如何向 AI 传授优秀设计的机制？Oscar 指出，虽然大型语言模型（LLM）在文本生成任务（如撰写或编码）上非常有效，但要让 AI 理解并生成高质量的视觉作品，尤其是 UI 设计，仍需跨越巨大的鸿沟。
他们很快意识到，无法简单地向 AI 提供一套详尽的设计规则，因为：
设计复杂性：将“好设计”的每一个细节定义为有限的指导方针是不现实的。
技术限制：即使可以，AI 模型处理输入的限制也使得向 AI 提供过多规则在技术上不可行。
因此，团队选择简化优秀设计的原则，将其浓缩为一组小而强大的指导方针。这些指导方针足够具体，能够实际应用在任何 UI 设计中，同时也具备广泛的适用性。例如：
操作位置：始终将主要操作放在屏幕底部。
布局规范：以 8px 的增量进行测量。
这让我想起了教学的本质：当我们必须教别人如何设计时，往往需要将自己的直觉理解解构为一系列明确的原则，这些原则既要清晰具体，又必须在广泛的情境中适用。
Oscar 强调，通过传达这些能够最大化设计杠杆的原则，Figma AI 在短短几周内显著提升了生成设计的质量。尽管网站和应用程序的外观可以千差万别，但几乎所有软件都可以归结为几个核心布局模式，这些模式为 AI 提供了一个稳固的基础。AI 在生成标准化方案时，我们的任务则是将创意和新意注入其中，因为仅凭过去的数据，AI 无法创造未来。
要点总结：
简化复杂的设计原则，传授给 AI 一套能够广泛适用的设计指南。
AI 的设计生成能力只是起点，设计师的角色是为这些基础设计注入创新和个性。
二、收紧从设计到代码的循环
Jordan Singer，Figma 产品设计师
随着 AI 工具逐渐融入设计和开发流程，设计师和开发者的职能边界将变得越来越模糊。Jordan Singer 指出，AI 将推动设计师和工程师的技能组合不断演变，以适应这一新的范式。
设计师将需要掌握更多技术知识，了解 AI 工具的功能和局限性，而工程师则需要深入理解设计原则，以更好地创建用户导向的解决方案。虽然最终的产品输出可能看起来相似，但背后的工作流程将变得更加高效和协作。
Jordan 提到，这种转变类似于今天的“设计工程师”角色——一种既具备设计能力又能编程的全能型人才。他们最初可能只是想让自己的想法付诸实现，或者希望 UI 更加美观，因此学习了新的技能并跨越了学科的界限。
未来，我们将看到更多这样的复合型“产品构建者”，他们能够利用 AI 工具快速实现愿景，简化从设计到开发的流程。尽管学科之间的界限变得模糊，但设计师和工程师各自的专业领域仍然具有不可替代的价值。设计师依然会专注于打造卓越的用户体验，而工程师则会聚焦于构建强大且可扩展的系统。AI 可以生成代码片段或布局建议，但最终的设计方向和技术实现仍仰赖于人类的专业知识。
随着 AI 工具的不断集成，设计与开发之间的循环将更加紧密，合作将变得更加高效。
要点总结：
AI 工具将模糊设计和开发的职能边界，推动设计师和工程师的技能融合。
未来的“全能产品开发者”将能够更好地驾驭 AI 工具，实现从设计到代码的快速转化。
三、实用主义的力量
Marco Cornacchia，Figma 产品设计师
Marco Cornacchia 强调，AI 时代的优秀设计，其核心在于务实地利用当今的技术来解决实际问题，提升用户的工作效率。与其追逐炒作 AI 的全能性，不如专注于那些能够切实帮助用户的功能。
Marco 以 AI 辅助搜索为例，展示了 AI 如何通过简单的技术大幅提高设计师的工作效率。设计师往往需要花费大量时间在查找设计资源、组件或资产上，而 AI 辅助搜索能够通过简单的语言描述，帮助设计师快速检索所需内容。借助 Visual Search 功能，设计师甚至可以通过上传截图，定位团队内部的相关设计，节省了大量时间。
此外，AI 辅助搜索还能够为设计探索注入新的活力。许多有价值的设计工作往往被束之高阁，最终被遗忘。但通过 AI 的强大检索能力，这些工作可以被重新发掘，成为灵感源泉，帮助设计师快速找到创造性解决方案。
Marco 强调，应该以深思熟虑的方式将 AI 融入现有流程，避免因为过度追逐“全能 AI 助手”而导致失望。AI 工具应从能够切实提供价值的小功能开始，例如自动图层重命名或智能搜索，逐步扩展其作用。
要点总结：
AI 时代的优秀设计应务实且高效，专注于解决实际问题，而非追逐全能 AI 助手的炒作。
通过渐进式改进，AI 工具可以逐步扩展其功能，最终为设计师提供切实的帮助。
四、倾向于共同创造的模式
Natasha Tenggoro，Figma 产品设计师
Natasha Tenggoro 提出了“协同创作”的理念，强调 AI 应该与设计师一起工作，而非简单地自动化设计过程。AI 需要足够了解用户的工作背景，智能地预测需求，并提供有针对性的建议。
Natasha 指出，AI 的有效性取决于它对设计师的实际工作及其上下文的了解。当前，AI 通过提示用户提供更多上下文信息来弥补这一差距，但理想的 AI 应该能够主动了解用户的目标、设计系统、以往的工作以及项目背景。
这种协同工作模式不仅能够自动化设计，还能增强设计师的创意过程。例如，AI 不应该从零开始生成所有内容，而是应该在设计师工作过程中提供改进建议，类似于 GitHub 的 Copilot 为开发者提供代码提示。这种 AI 工具不应替代设计师的工作，而是与设计师合作，将想法付诸现实。
Natasha 描绘了一个未来场景：在一次 FigJam 规划会议结束后，AI 能够自动分析会议记录，识别优先级和行动项目，并智能地建议生成路线图或总结演示文稿。AI 不仅能根据模板生成内容，还能结合团队的实际工作风格和视觉语言，提供真正有价值的输出。
要点总结：
AI 工具应与设计师协同工作，理解其工作背景，提供有针对性的设计建议。
理想的 AI 应该能够主动预测用户需求，帮助设计师更高效地实现创意。
五、小结
AI 时代的优秀设计不仅仅是追求技术的自动化，而是将设计核心价值与 AI 技术相结合。通过简化复杂的设计原则，优化设计到代码的转化流程，务实地解决实际问题，并朝着“协同创作”的方向发展，AI 工具能够真正释放设计师的潜力。
在这个过程中，设计师的角色不仅没有被 AI 取代，反而变得更加重要，因为他们始终是创意的源泉，是将技术转化为用户体验的关键人物。
