專業設計師與 AI 協作時代：讓 AI 成為你的工作夥伴
活動訊息
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內容簡介
給設計工作者
當 AI 會產出設計，你的價值只剩「判斷」
這本書不是在教你怎麼用 AI 生圖、排版或寫提示詞，因為那些技能的壽命，比你想像得還短。作者直指一個殘酷事實：設計產出的成本正在快速歸零，但「決策失誤的代價」卻越來越高。在 AI 參與設計流程後，設計師不再只是產出者，而是被迫站上「最後拍板的人」。你選擇哪個版本、否定哪個方向、為什麼現在不能交稿，這些都不再是審美問題，而是風險管理與策略判斷。
書中大量拆解設計現場的真實場景：當 AI 同時給你 20 個看似合理的方案，你如何辨識「看起來對、但其實錯」的設計？當客戶用 AI 反駁你的專業，你如何不退回美感辯論，而是用決策邏輯守住位置？作者提出一套可操作的判斷框架，協助設計師把「直覺」轉換成可被說明、被信任、被採納的決策依據。
這不是一本安慰設計師「你不會被取代」的書，而是誠實告訴你：你不升級判斷力，就一定會被邊緣化。
能學會什麼：
你將學會如何在 AI 產出氾濫的情境下，建立屬於設計師的決策邏輯，讓自己從「做設計的人」轉為「負責決策的人」。
給與設計工作者共事的人
為什麼設計不再只是美感，而是組織風險的一環
如果你是 PM、行銷、品牌負責人或主管，這本書會讓你第一次真正理解：為什麼 AI 讓設計溝通變得更困難，而不是更簡單。當任何人都能生成設計，問題不在「選哪個比較好看」，而在於「誰該為錯誤決定負責」。作者清楚指出，AI 並沒有消除設計的不確定性，只是把不確定性轉移到決策層級。
書中從跨部門協作的角度，拆解 AI 設計最常出現的災難現場：進度失控、方向反覆、責任模糊。你會看到為什麼「讓 AI 多跑幾版看看」反而拖慢專案，為什麼設計師在 AI 介入後變得更保守，甚至開始自我審查。作者提供一套共用語言，幫助非設計背景的人理解設計判斷從何而來，也讓設計師能在組織內被當成決策者，而非執行資源。
這本書不是站在設計師那一邊，而是站在「專案必須成功」這一邊。
能學會什麼：
你將學會如何在 AI 參與的設計流程中，建立清楚的決策分工與溝通方式，避免專案因「看似高效率，其實是失控」而付出代價。
給一般讀者
你每天看到的設計，正在被誰決定？
即使你不是設計師，AI 設計也早已影響你的生活。從 App 介面、廣告視覺到新聞版型，你所接觸的世界，正在由大量「非人類產出的設計選項」構成。這本書帶你看懂一個關鍵問題：「當設計不再來自人的判斷，而是系統的排列組合，我們的選擇是否也被悄悄重塑？」
作者用淺白但不簡化的方式，說明 AI 如何影響我們對可信度、美感與專業的判斷。你會理解為什麼現在的設計越來越「像是對的」，卻越來越難留下記憶點；也會明白，為什麼人類在面對 AI 生成內容時，更容易過度信任、卻更少質疑。這本書不是技術入門，而是一種識讀能力的培養，幫助你在被設計包圍的世界裡，保有判斷的主動權。
讀完之後，你不一定會成為設計師，但你會成為一個不那麼容易被設計牽著走的人。
能學會什麼：
你將學會如何辨識 AI 設計背後的決策痕跡，看懂哪些選擇是被系統推動、哪些仍來自人的判斷。
當 AI 會產出設計，你的價值只剩「判斷」
這本書不是在教你怎麼用 AI 生圖、排版或寫提示詞，因為那些技能的壽命，比你想像得還短。作者直指一個殘酷事實：設計產出的成本正在快速歸零，但「決策失誤的代價」卻越來越高。在 AI 參與設計流程後，設計師不再只是產出者，而是被迫站上「最後拍板的人」。你選擇哪個版本、否定哪個方向、為什麼現在不能交稿，這些都不再是審美問題，而是風險管理與策略判斷。
書中大量拆解設計現場的真實場景：當 AI 同時給你 20 個看似合理的方案，你如何辨識「看起來對、但其實錯」的設計？當客戶用 AI 反駁你的專業，你如何不退回美感辯論，而是用決策邏輯守住位置？作者提出一套可操作的判斷框架，協助設計師把「直覺」轉換成可被說明、被信任、被採納的決策依據。
這不是一本安慰設計師「你不會被取代」的書，而是誠實告訴你：你不升級判斷力，就一定會被邊緣化。
能學會什麼：
你將學會如何在 AI 產出氾濫的情境下，建立屬於設計師的決策邏輯，讓自己從「做設計的人」轉為「負責決策的人」。
給與設計工作者共事的人
為什麼設計不再只是美感，而是組織風險的一環
如果你是 PM、行銷、品牌負責人或主管，這本書會讓你第一次真正理解：為什麼 AI 讓設計溝通變得更困難，而不是更簡單。當任何人都能生成設計，問題不在「選哪個比較好看」，而在於「誰該為錯誤決定負責」。作者清楚指出，AI 並沒有消除設計的不確定性，只是把不確定性轉移到決策層級。
書中從跨部門協作的角度，拆解 AI 設計最常出現的災難現場：進度失控、方向反覆、責任模糊。你會看到為什麼「讓 AI 多跑幾版看看」反而拖慢專案，為什麼設計師在 AI 介入後變得更保守，甚至開始自我審查。作者提供一套共用語言，幫助非設計背景的人理解設計判斷從何而來，也讓設計師能在組織內被當成決策者，而非執行資源。
這本書不是站在設計師那一邊，而是站在「專案必須成功」這一邊。
能學會什麼：
你將學會如何在 AI 參與的設計流程中，建立清楚的決策分工與溝通方式，避免專案因「看似高效率，其實是失控」而付出代價。
給一般讀者
你每天看到的設計，正在被誰決定？
即使你不是設計師，AI 設計也早已影響你的生活。從 App 介面、廣告視覺到新聞版型，你所接觸的世界，正在由大量「非人類產出的設計選項」構成。這本書帶你看懂一個關鍵問題：「當設計不再來自人的判斷，而是系統的排列組合，我們的選擇是否也被悄悄重塑？」
作者用淺白但不簡化的方式，說明 AI 如何影響我們對可信度、美感與專業的判斷。你會理解為什麼現在的設計越來越「像是對的」，卻越來越難留下記憶點；也會明白，為什麼人類在面對 AI 生成內容時，更容易過度信任、卻更少質疑。這本書不是技術入門，而是一種識讀能力的培養，幫助你在被設計包圍的世界裡，保有判斷的主動權。
讀完之後，你不一定會成為設計師，但你會成為一個不那麼容易被設計牽著走的人。
能學會什麼：
你將學會如何辨識 AI 設計背後的決策痕跡，看懂哪些選擇是被系統推動、哪些仍來自人的判斷。
目錄
第一部｜核心基礎：當設計遇上人工智慧
第1章 人工智慧不是工具而是新的設計媒介
1-1 從手繪、CAD、參數化到生成式 AI
1-2 設計媒介的轉換與設計能力的重組
1-3 設計師角色的轉變
1-4 為什麼 AI 特別適合處理設計問題
1-5 不對稱思維在 AI 時代設計師的核心能力
1-6 設計實戰視窗：AI 在視覺、產品與空間設計中的介入層級
第2章 給設計師的 AI 第一課
2-1 人工智慧在做什麼
2-2 為什麼設計師需要理解演算法，而不是寫演算法
2-3 從「畫筆」到「邏輯材料」的設計轉換
2-4 設計問題中的不確定性與多解結構
2-5 設計實戰視窗：AI 如何改變設計的發散與收斂流程
第3章 拆解 AI 的黑盒子
3-1 生成對抗網路（GAN）：視覺風格的博弈結構
3-2 擴散模型（Diffusion）：從雜訊中生成形式
3-3 大型語言模型（LLM）：用文字進行設計推理
3-4 模型不是中立的在於偏好、資料與美感
3-5 設計實戰視窗：不同模型的設計性格比較
第二部｜生成式 AI 與視覺、多媒體設計
第4章 生成式影像與視覺傳達設計
4-1 AI 如何理解風格、構圖與色彩
4-2 生成式標誌與動態品牌識別系統
4-3 視覺一致性與變異性的設計控制
4-4 AI 作為視覺策略與溝通工具
4-5 設計實戰視窗：品牌視覺、排版與行銷影像生成
第5章 多媒體與互動設計的生成革命
5-1 AI 驅動的 UI／UX 與個人化介面
5-2 動態圖像、聲音與敘事生成
5-3 即時生成與互動回饋系統
5-4 沉浸式體驗與展演設計中的 AI
5-5 設計實戰視窗：互動原型與體驗設計流程
第三部｜工業設計、建築與空間的演算法化
第6章 工業設計中從造型到製造的 AI 思維
6-1 生成式造型與參數化設計的差異
6-2 拓撲優化與結構生成邏輯
6-3 CMF 設計中的 AI 趨勢預測
6-4 概念設計到製造前模擬的整合
6-5 設計實戰視窗：產品概念生成與工程溝通
第7章 建築與室內設計中演算法驅動的空間邏輯
7-1 自動化平面配置與動線優化
7-2 採光、尺度與空間感的 AI 推論
7-3 生成式建築語彙與參數控制
7-4 數位孿生與智慧建築管理
7-5 設計實戰視窗：空間配置與情境模擬
第四部｜AI 作為感知與理解系統
第8章 人工智慧如何「看」設計
8-1 形狀、比例與視覺特徵的機器理解
8-2 視覺複雜度與形式差異分析
8-3 AI 如何比較與評估設計方案
8-4 設計分析與預測的可能性
8-5 設計實戰視窗：設計評估與比較輔助
第9章 人工智慧如何理解使用者
9-1 使用者行為、情緒與偏好建模
9-2 感測資料在互動設計中的角色
9-3 人因工程與 AI 輔助分析
9-4 AI 行為量化與設計研究
9-5 設計實戰視窗：UX 分析與情緒導向設計第五部｜設計決策與設計科學
第10章 設計判斷、AI 輔助與工作流重構
10-1 為什麼 AI 不能替設計師做決定
10-2 AI 作為第二意見系統
10-3 混合式工作流的形成
10-4 人與 AI 的分工策略
10-5 設計實戰視窗：設計決策與工具整合流程案例
第11章 當美感被模型化與未來設計師的角色
11-1 美感是否可以被學習
11-2 哪些美感會被留下來
11-3 未來設計師的角色
11-4 從創作者到科學家與決策者
11-5 設計實戰視窗：人與 AI 的社會設計
第12章 從微觀世界到設計決策的設計科學
12-1 設計科學的思想實驗
12-2 疊加中的行為從量子哲學與 AI 的設計視角
12-3 觀察即介入在測量與設計塌縮
12-4 AI 作為設計科學的推論引擎
12-5 設計實戰視窗：量子視角下的設計研究流程
結語
不是學會 AI，而是重新理解設計
第1章 人工智慧不是工具而是新的設計媒介
1-1 從手繪、CAD、參數化到生成式 AI
1-2 設計媒介的轉換與設計能力的重組
1-3 設計師角色的轉變
1-4 為什麼 AI 特別適合處理設計問題
1-5 不對稱思維在 AI 時代設計師的核心能力
1-6 設計實戰視窗：AI 在視覺、產品與空間設計中的介入層級
第2章 給設計師的 AI 第一課
2-1 人工智慧在做什麼
2-2 為什麼設計師需要理解演算法，而不是寫演算法
2-3 從「畫筆」到「邏輯材料」的設計轉換
2-4 設計問題中的不確定性與多解結構
2-5 設計實戰視窗：AI 如何改變設計的發散與收斂流程
第3章 拆解 AI 的黑盒子
3-1 生成對抗網路（GAN）：視覺風格的博弈結構
3-2 擴散模型（Diffusion）：從雜訊中生成形式
3-3 大型語言模型（LLM）：用文字進行設計推理
3-4 模型不是中立的在於偏好、資料與美感
3-5 設計實戰視窗：不同模型的設計性格比較
第二部｜生成式 AI 與視覺、多媒體設計
第4章 生成式影像與視覺傳達設計
4-1 AI 如何理解風格、構圖與色彩
4-2 生成式標誌與動態品牌識別系統
4-3 視覺一致性與變異性的設計控制
4-4 AI 作為視覺策略與溝通工具
4-5 設計實戰視窗：品牌視覺、排版與行銷影像生成
第5章 多媒體與互動設計的生成革命
5-1 AI 驅動的 UI／UX 與個人化介面
5-2 動態圖像、聲音與敘事生成
5-3 即時生成與互動回饋系統
5-4 沉浸式體驗與展演設計中的 AI
5-5 設計實戰視窗：互動原型與體驗設計流程
第三部｜工業設計、建築與空間的演算法化
第6章 工業設計中從造型到製造的 AI 思維
6-1 生成式造型與參數化設計的差異
6-2 拓撲優化與結構生成邏輯
6-3 CMF 設計中的 AI 趨勢預測
6-4 概念設計到製造前模擬的整合
6-5 設計實戰視窗：產品概念生成與工程溝通
第7章 建築與室內設計中演算法驅動的空間邏輯
7-1 自動化平面配置與動線優化
7-2 採光、尺度與空間感的 AI 推論
7-3 生成式建築語彙與參數控制
7-4 數位孿生與智慧建築管理
7-5 設計實戰視窗：空間配置與情境模擬
第四部｜AI 作為感知與理解系統
第8章 人工智慧如何「看」設計
8-1 形狀、比例與視覺特徵的機器理解
8-2 視覺複雜度與形式差異分析
8-3 AI 如何比較與評估設計方案
8-4 設計分析與預測的可能性
8-5 設計實戰視窗：設計評估與比較輔助
第9章 人工智慧如何理解使用者
9-1 使用者行為、情緒與偏好建模
9-2 感測資料在互動設計中的角色
9-3 人因工程與 AI 輔助分析
9-4 AI 行為量化與設計研究
9-5 設計實戰視窗：UX 分析與情緒導向設計第五部｜設計決策與設計科學
第10章 設計判斷、AI 輔助與工作流重構
10-1 為什麼 AI 不能替設計師做決定
10-2 AI 作為第二意見系統
10-3 混合式工作流的形成
10-4 人與 AI 的分工策略
10-5 設計實戰視窗：設計決策與工具整合流程案例
第11章 當美感被模型化與未來設計師的角色
11-1 美感是否可以被學習
11-2 哪些美感會被留下來
11-3 未來設計師的角色
11-4 從創作者到科學家與決策者
11-5 設計實戰視窗：人與 AI 的社會設計
第12章 從微觀世界到設計決策的設計科學
12-1 設計科學的思想實驗
12-2 疊加中的行為從量子哲學與 AI 的設計視角
12-3 觀察即介入在測量與設計塌縮
12-4 AI 作為設計科學的推論引擎
12-5 設計實戰視窗：量子視角下的設計研究流程
結語
不是學會 AI，而是重新理解設計
試閱
本書為您解答，當生成式 AI出世，設計專業人員的未來在哪？！
同樣面對AI浪潮，其他職務的工作者也能藉此重新思考自身的不可替代性。
「生成式 AI 並不是取代設計師，而是迫使設計師重新思考，什麼是不可外包的設計判斷，什麼是可以交由系統探索的可能性空間。」
這本書，並不是從焦慮出發，也不是為了回應「會不會被取代」這類情緒性問題。本書關心的不是你是否害怕 AI，而是當 AI 已經成為工作現實時，設計工作究竟該如何被重新定位。
當生成式 AI 成為設計流程中的常態，設計師面臨的已不只是工具選擇，而是整個工作結構的改變。本書的核心問題是：在一個「生成、變體與模擬都可以被系統大量完成」的環境下，設計師每天究竟應該做哪些事情？哪些工作值得人類投入時間？哪些任務應該被明確外包給系統？
本書並不將 AI 視為靈感來源或效率工具，而是將其視為一種新的設計媒介與工作夥伴。透過重新拆解設計流程，本書嘗試為設計工作者建立一套可實際操作的工作指南，協助設計師在 AI 參與的情境下，清楚分辨「人該做什麼、系統該做什麼，以及如何協作」。
以下四個重點，構成了本書作為 AI 時代設計工作指南的核心結構。
一、設計工作的重心轉移：從產出形式到管理流程
本書首先指出，生成式 AI 改變的並不是設計的本質，而是設計工作的分工方式。當形式生成、風格變化與初步完成度可以由系統快速提供，設計工作的重心自然會從「如何把東西做出來」，轉移到「如何組織與管理設計流程」。
作者透過設計媒介的演進脈絡，說明設計師的角色是如何一步步從直接製作者，轉向規則制定者、流程引導者與結果判斷者。在 AI 參與的工作環境中，設計師不再需要對每一個生成細節負責，而是必須負責設定方向、限制條件與評估標準。本書在此明確指出，在AI 時代設計師的專業價值，將體現在流程控制與判斷品質，而非產出數量。
【設計師將學會】如何重新分配自己的工作時間，將精力從低槓桿的執行工作，轉移到真正影響設計品質的流程管理與判斷節點上。
二、設計師如何與 AI 分工：AI探索，設計師決定
作為工作指南，本書特別強調「分工」的重要性。作者清楚界定 AI 與設計師各自擅長的工作範圍：AI 適合用於大規模探索、生成與模擬，而設計師則負責問題定義、限制設定與最終決策。
書中提出一套可落實於實務的分工原則：設計初期由 AI 協助快速展開可能性空間，中期由設計師介入收斂條件與評估方向，後期則由人類負責不可逆的選擇與責任承擔。透過這樣的分工，設計師不必與 AI 競速，而是專注於系統無法取代的判斷工作。
【設計師將學會】如何在實際專案中清楚劃分「可以交給 AI 的工作」與「必須由人完成的決策」，避免責任錯置與流程混亂。
三、AI 參與下的設計工作流程：從線性到循環
本書進一步說明，AI 參與設計後，傳統線性流程已不再適用。取而代之的，是一種以「生成—比較—否決—重設條件」為核心的循環式工作流程。
作者將設計輸出的「生成結果」重新定義為「候選集合」，而非完成品。設計師的工作，不再是一次做到位，而是管理這些候選結果，透過快速比較與刪除，逐步逼近真正合適的方向。本書提供了具體說明，協助設計師判斷何時應該繼續生成、何時應該停止探索，以及何時必須回到問題定義，重新開始。
【設計師將學會】如何把生成結果當成決策材料，而非最終成果，並建立一套可反覆運作的設計循環流程。
四、設計判斷的責任歸屬：AI 作為輔助系統
在工作指南的最後，本書明確劃出設計判斷的責任邊界。AI 可以提供建議、排序與預測，但無法理解價值衝突、文化脈絡與社會後果。因此，凡是涉及價值取捨與長期影響的決策，都必須由設計師親自完成。
作者主張將 AI 視為「第二意見系統」，用來提前暴露問題與風險，而非取代人類決策。透過將判斷節點顯性化、將流程結構化，設計師可以在 AI 高度介入的環境下，依然清楚掌握設計工作的主導權。
【設計師將學會】如何在 AI 協作情境中，清楚界定決策責任，並為每一次設計做出選擇，保留人類應承擔的判斷與後果。
同樣面對AI浪潮，其他職務的工作者也能藉此重新思考自身的不可替代性。
「生成式 AI 並不是取代設計師，而是迫使設計師重新思考，什麼是不可外包的設計判斷，什麼是可以交由系統探索的可能性空間。」
這本書，並不是從焦慮出發，也不是為了回應「會不會被取代」這類情緒性問題。本書關心的不是你是否害怕 AI，而是當 AI 已經成為工作現實時，設計工作究竟該如何被重新定位。
當生成式 AI 成為設計流程中的常態，設計師面臨的已不只是工具選擇，而是整個工作結構的改變。本書的核心問題是：在一個「生成、變體與模擬都可以被系統大量完成」的環境下，設計師每天究竟應該做哪些事情？哪些工作值得人類投入時間？哪些任務應該被明確外包給系統？
本書並不將 AI 視為靈感來源或效率工具，而是將其視為一種新的設計媒介與工作夥伴。透過重新拆解設計流程，本書嘗試為設計工作者建立一套可實際操作的工作指南，協助設計師在 AI 參與的情境下，清楚分辨「人該做什麼、系統該做什麼，以及如何協作」。
以下四個重點，構成了本書作為 AI 時代設計工作指南的核心結構。
一、設計工作的重心轉移：從產出形式到管理流程
本書首先指出，生成式 AI 改變的並不是設計的本質，而是設計工作的分工方式。當形式生成、風格變化與初步完成度可以由系統快速提供，設計工作的重心自然會從「如何把東西做出來」，轉移到「如何組織與管理設計流程」。
作者透過設計媒介的演進脈絡，說明設計師的角色是如何一步步從直接製作者，轉向規則制定者、流程引導者與結果判斷者。在 AI 參與的工作環境中，設計師不再需要對每一個生成細節負責，而是必須負責設定方向、限制條件與評估標準。本書在此明確指出，在AI 時代設計師的專業價值，將體現在流程控制與判斷品質，而非產出數量。
【設計師將學會】如何重新分配自己的工作時間，將精力從低槓桿的執行工作，轉移到真正影響設計品質的流程管理與判斷節點上。
二、設計師如何與 AI 分工：AI探索，設計師決定
作為工作指南，本書特別強調「分工」的重要性。作者清楚界定 AI 與設計師各自擅長的工作範圍：AI 適合用於大規模探索、生成與模擬，而設計師則負責問題定義、限制設定與最終決策。
書中提出一套可落實於實務的分工原則：設計初期由 AI 協助快速展開可能性空間，中期由設計師介入收斂條件與評估方向，後期則由人類負責不可逆的選擇與責任承擔。透過這樣的分工，設計師不必與 AI 競速，而是專注於系統無法取代的判斷工作。
【設計師將學會】如何在實際專案中清楚劃分「可以交給 AI 的工作」與「必須由人完成的決策」，避免責任錯置與流程混亂。
三、AI 參與下的設計工作流程：從線性到循環
本書進一步說明，AI 參與設計後，傳統線性流程已不再適用。取而代之的，是一種以「生成—比較—否決—重設條件」為核心的循環式工作流程。
作者將設計輸出的「生成結果」重新定義為「候選集合」，而非完成品。設計師的工作，不再是一次做到位，而是管理這些候選結果，透過快速比較與刪除，逐步逼近真正合適的方向。本書提供了具體說明，協助設計師判斷何時應該繼續生成、何時應該停止探索，以及何時必須回到問題定義，重新開始。
【設計師將學會】如何把生成結果當成決策材料，而非最終成果，並建立一套可反覆運作的設計循環流程。
四、設計判斷的責任歸屬：AI 作為輔助系統
在工作指南的最後，本書明確劃出設計判斷的責任邊界。AI 可以提供建議、排序與預測，但無法理解價值衝突、文化脈絡與社會後果。因此，凡是涉及價值取捨與長期影響的決策，都必須由設計師親自完成。
作者主張將 AI 視為「第二意見系統」，用來提前暴露問題與風險，而非取代人類決策。透過將判斷節點顯性化、將流程結構化，設計師可以在 AI 高度介入的環境下，依然清楚掌握設計工作的主導權。
【設計師將學會】如何在 AI 協作情境中，清楚界定決策責任，並為每一次設計做出選擇，保留人類應承擔的判斷與後果。
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