意义重大，这才是 AI 进入生产力阶段了。
本周一，Adobe 联合英伟达展示的人工智能绘图工具 firefly 引爆了朋友圈。
这是 Firefly 的一次重大升级，虽然编辑视频的能力还没开放，这款工具已能实现文生图、草图成画、一键修改画面内容，还可以对自动生成的图像进行修改、分层、输出超高分辨率，初步达到了生产力标准。
Adobe 推出的产品是这家软件巨头面对 AI 画图冲击给出的答案 —— 自去年扩散模型系列震撼绘画领域之后，人们都在期待人工智能技术可以搞定一些自己手头的工作，而一些产品的 demo 已经让我们跃跃欲试。
在图像之外，人工智能的自然语言处理方向更经历了一次前所未有的突破。去年 11 月底开始，OpenAI 推出的 ChatGPT 迅速出圈成为人们热烈讨论的话题。面对新形势，国内外科技公司纷纷以前所未有的速度跟进。科技巨头都在试图构建自身版本的 ChatGPT，并希望通过更大规模的模型，实现真正的通用化智能（AGI）。
但上周在麻省理工学院（MIT） 的一次活动中，OpenAI 首席执行官山姆・奥特曼（Sam Altman）却发表了另一番言论。他警告称，诞生 ChatGPT 的研究策略已经结束，至于未来会在哪些方面出现进展尚不清楚。目前 OpenAI 现在还没有训练 GPT-5，短期内也不会训练。
大模型时代就这么结束了？
除了向模型添加更多参数之外，还有很多其他方法可以使大语言模型（LLM）变得更好、更有用。另一方面，很多公司和机构正在探索大模型的应用，从技术实用化的角度看，我们的想象力或许还没跟上 AI 革新的步伐。
ChatGPT 来了，世界会变成什么样子？在 GPT-4 推出以后，OpenAI 也严肃地研究了一番，其提交的一篇论文指出：ChatGPT 可能影响 80% 工作岗位，薪资较高的工作会面临更多来自 AI 大模型的潜在影响。
生产力变革的开始
换句话说，在 AI 技术突破以后，很多工作岗位有不少可以提升效率的空间，你发号施令，AI 负责做事，将会是全新的工作形态，打工人的好日子来了？我们可以在一些事中看到变化的端倪。
首先是计算机领域本身，基于语言大模型 GPT-4 的 GitHub Copilot 搭建了一种以软件程序代码为中心的聊天模式，覆盖开发生命周期的所有流程。通过整合聊天和语音功能，开发人员可以自然地与 AI 进行交流。除了自动写代码，Copilot 也被集成到拉取请求、命令行和文档中，为有关项目的问题提供即时答案。
据统计，目前使用 GitHub Copilot 的工作中，AI 编写了 46% 代码，可以帮助开发人员将工作速度提高 55%。
面向大部分办公场景的 Office 系列也在经历 AI 化。3 月 17 日，微软正式宣布了 Microsoft 365 Copilot，该技术覆盖 Office 全家桶的所有组件。
Copilot 基于 GPT-4，可以在用户的 Word 中调用其他软件的资料，根据 Word 内容直接做出 Excel 表格和 PPT，实现内容形式的转换。除此以外，它还能根据用户需求改变文风，实现个性化撰写，自动生成 Excel 分析报表。
微软 CEO 萨提亚・纳德拉表示，Copilot 的出现是一个里程碑，意味着人类与电脑的交互方式迈入了新阶段，从此人们的工作方式将发生改变，开启新一轮的生产力大爆发。
随着越来越多基于大模型技术的生产力工具逐步上线，我们可能正在进入一个全新的时代。人工智能的爆发被形容为第四次工业革命 —— 前三次都大幅提高了生产力，但同时提供更先进的生产工具，但第四次工业革命却有点不一样，「成品」可以自动出现，很多你想要做的事，只需要想，不再需要动手做了。
但正如代码生成工具之于编程，在很多垂直领域里要想做到自动化，就要有特定优化的 AI 工具，毕竟就像阿里 CEO 张勇所言，「所有产品都值得用 AI 大模型重做一遍」，还有哪些业务已经被自动化了？最近，一个基于大语言模型 (LLM) 的自动化工具，为 UI 设计领域开了个好头。
颠覆一个垂直行业
3 月 28 日，一款面向 UI 设计的生成式 AI 产品，能够让 AI 生成可编辑 UI 设计稿的「即时 AI」开放内测申请，迅速获得了业内人群的关注，在 24 小时内就收到了上万份申请。截至目前，已经有超过 3 万人参与内测，并有更多用户在等待内测资格的发放。
根据国内权威的用户体验平台 「UI 中国」发布的盘点报告，目前全球有三款产品可以实现「AI 生成可编辑 UI」的功能，分别是「即时 AI」、Galileo AI 以及 Uizard。其中国外的两款产品仍停留在小范围内测阶段。目前，「即时 AI」是全球首款可以大规模让用户体验到「AI 生成可编辑 UI 设计稿」功能的产品。
「即时 AI」基于在线协作设计平台「即时设计」，利用大语言模型，让人们在网页端就可以通过自然语言描述，实现可编辑 UI 设计稿的快速生成。
使用「即时 AI」，只用简单的一句话描述，AI 就可以自动帮你生成出一个 UI 界面样板：
如果你详细描述界面要求，像 AI 画图一样写好带有限定语句的需求，AI 则可以按需完成任务：
作为实用化的生产力工具，即时 AI 拥有组件识别能力，不仅可以识别单一图层，还能够识别页面上的大多数组件，例如按钮、标题栏、底栏等。通过组件级别的识别能力，设计师可以通过该工具生成符合不同设计规范的设计稿。
AI 生成的设计稿包括矢量图层和图标，也自动整理好了层级结构，支持手动的二次编辑。
现在，设计师只需要输入文字指示，就能很快获得初步符合需求且可编辑，图层结构清晰的 UI 设计稿了。在常规的 UI 设计流程中，一个页面平均需要花费设计师约 30 分钟的时间，而使用「即时 AI」生成页面的时间只是你写提示词（prompt）加上等待大模型作出反应的 1 分钟，且随着版本更新生成时间还会被再度压缩。AI 技术的引入，可以让你有更多的机会去整理思路，探索不同设计。
当然，这套工具还没有智能化到能取代设计师的程度，其生成的设计还需要经过人们的不少修改才能使用，生成的范围也有限制。很多人用下来的评价是：生成水平类比于产品经理的高保真原型图或初级设计师水平。如果你减少限定描述，让 AI 做自由发挥，目前的它会是一个不错的头脑风暴工具。
设计师们表示，在 AI 生成式工具出现后，UI 设计的形态会发生转变。首先在人们给出需求之后，设计者可以在短时间内向甲方提供多种设计方案以供选择，并快速对进一步的需求进行反馈和调整。另一方面，若遇到相对简单、以往出现过的需求，也可以在短时间内快速完成任务。
该工具在本周又进行了更新，增加了每次出图的数量，由于申请内测的人数众多，还追加了两万内测名额。
AI 应用落地，比想象要快
在 UI 设计这个垂直领域里，全球最热门的工具当属 Figma。去年 9 月，Figma 以 200 亿美元高价被 Adobe 收购成为了业内的大新闻。
为了保住行业龙头的位置，Adobe 开出了一个让人无法拒绝的价格。
有趣的是，Figma 的愿景是「消除想象力和现实之间的差距」，现在这件事，一定程度上被 AI 技术实现了。
自 2020 年 9 月即时设计正式上线至今，其用户规模已经突破 230 万。目前这家创业公司还在探索更多方面的生产力工具。「即时 AI」的推出也带给了行业更多的想象空间。
参考主流 AIGC 工具的进化速度，或许在不久的将来，我们就将看到 即时 AI 生成接近高级设计师水准的 UI 页面、直接生成多套系列 UI 设计稿、甚至直接产出可用的最终方案，最终拥有一套完整的设计系统。
必须要说明的是，现在基于大模型的 AI 还不能一步到位帮我们解决设计问题。但设计师们可以在 AI 的帮助下大幅节约时间，充分发挥想法和创意。
站在这样的角度来思考，构建一套 AI 辅助工具，让设计师通过自然语言文本的「prompt」或一小部分设计作为指导快速生成，再上手进行改进，或许就是未来的工作方式。
总之，以后「知道需求是什么」一定会比「知道如何去做」重要得多。
在未来，每家公司的很多工作流程会被 AI 自动化，从用户研究、需求、原型、美化、前端到后端，大部分环节都有被 AI 简化的可能性。
面对这样的趋势，你是否做好了准备？
意义重大，这才是 AI 进入生产力阶段了。
本周一，Adobe 联合英伟达展示的人工智能绘图工具 firefly 引爆了朋友圈。
这是 Firefly 的一次重大升级，虽然编辑视频的能力还没开放，这款工具已能实现文生图、草图成画、一键修改画面内容，还可以对自动生成的图像进行修改、分层、输出超高分辨率，初步达到了生产力标准。
Adobe 推出的产品是这家软件巨头面对 AI 画图冲击给出的答案 —— 自去年扩散模型系列震撼绘画领域之后，人们都在期待人工智能技术可以搞定一些自己手头的工作，而一些产品的 demo 已经让我们跃跃欲试。
在图像之外，人工智能的自然语言处理方向更经历了一次前所未有的突破。去年 11 月底开始，OpenAI 推出的 ChatGPT 迅速出圈成为人们热烈讨论的话题。面对新形势，国内外科技公司纷纷以前所未有的速度跟进。科技巨头都在试图构建自身版本的 ChatGPT，并希望通过更大规模的模型，实现真正的通用化智能（AGI）。
但上周在麻省理工学院（MIT） 的一次活动中，OpenAI 首席执行官山姆・奥特曼（Sam Altman）却发表了另一番言论。他警告称，诞生 ChatGPT 的研究策略已经结束，至于未来会在哪些方面出现进展尚不清楚。目前 OpenAI 现在还没有训练 GPT-5，短期内也不会训练。
大模型时代就这么结束了？
除了向模型添加更多参数之外，还有很多其他方法可以使大语言模型（LLM）变得更好、更有用。另一方面，很多公司和机构正在探索大模型的应用，从技术实用化的角度看，我们的想象力或许还没跟上 AI 革新的步伐。
ChatGPT 来了，世界会变成什么样子？在 GPT-4 推出以后，OpenAI 也严肃地研究了一番，其提交的一篇论文指出：ChatGPT 可能影响 80% 工作岗位，薪资较高的工作会面临更多来自 AI 大模型的潜在影响。
生产力变革的开始
换句话说，在 AI 技术突破以后，很多工作岗位有不少可以提升效率的空间，你发号施令，AI 负责做事，将会是全新的工作形态，打工人的好日子来了？我们可以在一些事中看到变化的端倪。
首先是计算机领域本身，基于语言大模型 GPT-4 的 GitHub Copilot 搭建了一种以软件程序代码为中心的聊天模式，覆盖开发生命周期的所有流程。通过整合聊天和语音功能，开发人员可以自然地与 AI 进行交流。除了自动写代码，Copilot 也被集成到拉取请求、命令行和文档中，为有关项目的问题提供即时答案。
据统计，目前使用 GitHub Copilot 的工作中，AI 编写了 46% 代码，可以帮助开发人员将工作速度提高 55%。
面向大部分办公场景的 Office 系列也在经历 AI 化。3 月 17 日，微软正式宣布了 Microsoft 365 Copilot，该技术覆盖 Office 全家桶的所有组件。
Copilot 基于 GPT-4，可以在用户的 Word 中调用其他软件的资料，根据 Word 内容直接做出 Excel 表格和 PPT，实现内容形式的转换。除此以外，它还能根据用户需求改变文风，实现个性化撰写，自动生成 Excel 分析报表。
微软 CEO 萨提亚・纳德拉表示，Copilot 的出现是一个里程碑，意味着人类与电脑的交互方式迈入了新阶段，从此人们的工作方式将发生改变，开启新一轮的生产力大爆发。
随着越来越多基于大模型技术的生产力工具逐步上线，我们可能正在进入一个全新的时代。人工智能的爆发被形容为第四次工业革命 —— 前三次都大幅提高了生产力，但同时提供更先进的生产工具，但第四次工业革命却有点不一样，「成品」可以自动出现，很多你想要做的事，只需要想，不再需要动手做了。
但正如代码生成工具之于编程，在很多垂直领域里要想做到自动化，就要有特定优化的 AI 工具，毕竟就像阿里 CEO 张勇所言，「所有产品都值得用 AI 大模型重做一遍」，还有哪些业务已经被自动化了？最近，一个基于大语言模型 (LLM) 的自动化工具，为 UI 设计领域开了个好头。
颠覆一个垂直行业
3 月 28 日，一款面向 UI 设计的生成式 AI 产品，能够让 AI 生成可编辑 UI 设计稿的「即时 AI」开放内测申请，迅速获得了业内人群的关注，在 24 小时内就收到了上万份申请。截至目前，已经有超过 3 万人参与内测，并有更多用户在等待内测资格的发放。
根据国内权威的用户体验平台 「UI 中国」发布的盘点报告，目前全球有三款产品可以实现「AI 生成可编辑 UI」的功能，分别是「即时 AI」、Galileo AI 以及 Uizard。其中国外的两款产品仍停留在小范围内测阶段。目前，「即时 AI」是全球首款可以大规模让用户体验到「AI 生成可编辑 UI 设计稿」功能的产品。
「即时 AI」基于在线协作设计平台「即时设计」，利用大语言模型，让人们在网页端就可以通过自然语言描述，实现可编辑 UI 设计稿的快速生成。
使用「即时 AI」，只用简单的一句话描述，AI 就可以自动帮你生成出一个 UI 界面样板：
如果你详细描述界面要求，像 AI 画图一样写好带有限定语句的需求，AI 则可以按需完成任务：
作为实用化的生产力工具，即时 AI 拥有组件识别能力，不仅可以识别单一图层，还能够识别页面上的大多数组件，例如按钮、标题栏、底栏等。通过组件级别的识别能力，设计师可以通过该工具生成符合不同设计规范的设计稿。
AI 生成的设计稿包括矢量图层和图标，也自动整理好了层级结构，支持手动的二次编辑。
现在，设计师只需要输入文字指示，就能很快获得初步符合需求且可编辑，图层结构清晰的 UI 设计稿了。在常规的 UI 设计流程中，一个页面平均需要花费设计师约 30 分钟的时间，而使用「即时 AI」生成页面的时间只是你写提示词（prompt）加上等待大模型作出反应的 1 分钟，且随着版本更新生成时间还会被再度压缩。AI 技术的引入，可以让你有更多的机会去整理思路，探索不同设计。
当然，这套工具还没有智能化到能取代设计师的程度，其生成的设计还需要经过人们的不少修改才能使用，生成的范围也有限制。很多人用下来的评价是：生成水平类比于产品经理的高保真原型图或初级设计师水平。如果你减少限定描述，让 AI 做自由发挥，目前的它会是一个不错的头脑风暴工具。
设计师们表示，在 AI 生成式工具出现后，UI 设计的形态会发生转变。首先在人们给出需求之后，设计者可以在短时间内向甲方提供多种设计方案以供选择，并快速对进一步的需求进行反馈和调整。另一方面，若遇到相对简单、以往出现过的需求，也可以在短时间内快速完成任务。
该工具在本周又进行了更新，增加了每次出图的数量，由于申请内测的人数众多，还追加了两万内测名额。
AI 应用落地，比想象要快
在 UI 设计这个垂直领域里，全球最热门的工具当属 Figma。去年 9 月，Figma 以 200 亿美元高价被 Adobe 收购成为了业内的大新闻。
为了保住行业龙头的位置，Adobe 开出了一个让人无法拒绝的价格。
有趣的是，Figma 的愿景是「消除想象力和现实之间的差距」，现在这件事，一定程度上被 AI 技术实现了。
自 2020 年 9 月即时设计正式上线至今，其用户规模已经突破 230 万。目前这家创业公司还在探索更多方面的生产力工具。「即时 AI」的推出也带给了行业更多的想象空间。
参考主流 AIGC 工具的进化速度，或许在不久的将来，我们就将看到 即时 AI 生成接近高级设计师水准的 UI 页面、直接生成多套系列 UI 设计稿、甚至直接产出可用的最终方案，最终拥有一套完整的设计系统。
必须要说明的是，现在基于大模型的 AI 还不能一步到位帮我们解决设计问题。但设计师们可以在 AI 的帮助下大幅节约时间，充分发挥想法和创意。
站在这样的角度来思考，构建一套 AI 辅助工具，让设计师通过自然语言文本的「prompt」或一小部分设计作为指导快速生成，再上手进行改进，或许就是未来的工作方式。
总之，以后「知道需求是什么」一定会比「知道如何去做」重要得多。
在未来，每家公司的很多工作流程会被 AI 自动化，从用户研究、需求、原型、美化、前端到后端，大部分环节都有被 AI 简化的可能性。
面对这样的趋势，你是否做好了准备？