Galileo AI - UI/UX 设计师是否已成为过去？

让人想起用于为 Open AI 的开创性聊天机器人 ChatGPT 提供动力的技术，伽利略人工智能旨在通过使用户能够使用基于提示的文本输入生成完全可编辑的设计来简化用户界面设计过程。

现在可用于抢先体验，这个 AI 工具经过广泛训练，结合了 UI 设计中数以千计的最佳示例，以帮助用户构建最能满足其个人需求的 UI。与动态界面设计工具 Figma 搭配使用时，Galileo AI 生成的设计甚至还可以进行编辑，进一步扩大了其在 UI/UX 设计空间中的范围和多功能性。

换句话说：设计下一个大型应用程序所需要的只是一个好主意和一些选择词——字面意思——将它变为现实。

虽然这对于希望在预算内开展业务的公司来说可能是个好消息，但这种新兴技术对人类 UI/UX 设计师工作的影响似乎很严峻。

它会帮助设计师还是只是取代他们？

就目前而言，这项技术可能带来的两个现实似乎存在相当大的分歧。

一方面，Galileo AI 有潜力成为设计师工具包的重要组成部分，为新手和经验丰富的 UI 设计师提供支持和简化设计过程中最耗时的部分。毕竟，公司的主要目标之一是留给用户“更多时间来产生更大影响”，让他们能够分配更多宝贵的时间和资源来设计创造性的解决方案，而不是开发 UI 模式等更“乏味的任务”和轻微的视觉调整。

相反，它的便利性和易访问性可以很好地完全消除对人类 UI 设计师的需求，如果它足够复杂，则可以减少产品构思和发布之间的中间人。虽然科技行业试图度过它的第一次重大衰退，裁员名单持续增长，与接受这一新现实的设计师相比，那些在适应这种新兴技术方面犹豫不决的人可能处于明显的劣势。

其他人，如Webflow的设计师和开发人员 Youssef Sarhan，认为这项技术没有能力侵犯 UI 设计的核心元素，因为人类仍然必须回答设计过程中的逻辑问题，而人工智能必然不能.

生成式人工智能及其潜在局限性

伽利略人工智能是一种生成式人工智能——一种能够根据提供的数据生成内容的人工智能——尽管这种先进技术可能带来创新的所有优势和机会，但它也并非没有缺陷。

首先，人工智能产生的质量远非完美，生成的输出可能会出现各种错误，无法像传统设计软件和技术那样直接迭代。因此，设计师无法直接控制其产品的结果。

此外，这些人工智能系统参考的训练数据集在很大程度上决定了它们产生的整体输出。这意味着，如果用于教授这些模型的数据体既不丰富也不多样化，则输出将无意中反映出该数据集中存在的任何漏洞或偏差。很像用于供电的数据面部识别技术，薄弱的训练数据可能会导致不良结果，有时，这不仅仅是产生不良产品。

尽管 AI 技术的未来看起来一片光明，但对于那些在 UI/UX 设计领域工作的人来说，未来几年似乎充满不确定性。无论它成为设计师武器库中的另一种武器，还是变成完全不需要它们的弹药，Galileo AI 对 UI 最紧迫问题的反应都值得密切关注。