当你最初估算需要三个设计师花费120个小时来完成一项整理工作时，后来发现AI可以在3分钟内完成这个任务，这种转变非常直接，无需再雇佣设计师。 这一类问题的解决方案显而易见，就是用AI替代人力，可以大大缩短时间。

这不禁让我们思考其他类似的场景。 另一类问题则更加复杂。它涉及到设计师在构建界面时的具体行为和意图。例如，设计师需要在大脑中构思一个设计，并通过设计工具来实现。这通常包括按键盘和移动鼠标的行为。 为了深入了解这些行为，我们的产品经理要求内部用户在使用产品进行设计时，把他们的操作行为录制下来，包括鼠标点击和键盘操作。这种方法虽然粗暴，但提供了真实的数据。这些数据揭示了设计师在一天中频繁执行的动作。通过这些数据，我们发现复制和粘贴是最高频的操作。

从文字工作者的角度看，这并不令人意外。考虑到复制和粘贴的频繁使用，我们想为设计师提供一个外接设备，比如一个KAMA的控制器，放在脚底下，按下它就可以执行复制粘贴操作，这样会更加方便。 在具体业务中，例如在猿辅导和斑马的应用中，我们发现界面的复制和扩展非常普遍。这种做法既快捷又正确。我们引入了“AI复制”功能来简化这一过程。只需设计一个卡片，并通过拖拽操作，AI即可完成复制粘贴，并根据需求进行调整。这不仅提高了工作效率，还保持了设计的一致性。

虽然这个AI复制功能看起来简单，但其背后是一个复杂的策略，既包含了学习机制，又有深度的逻辑。设计师可以在虚拟和真实用户头像之间切换，确保界面的真实性和多样性。而AI生成的素材也能根据设计需求生成对应的虚拟地址、电话号码和姓名。 最终，这个功能大大简化了设计师们频繁使用复制粘贴的操作，提高了工作效率。

大家无需那么费劲逐一操作，实际可以一键生成很多不同的内容。这确实是个直观的事，例如当你找到一个重复的场景，这意味着你可以做有价值的事情。这就是我所说的第二类事：你可以减少原有的高频操作步骤，除了帮忙省力，还能做更多事情。 这是效率层面的事，但更具颠覆性的是大模型带来的新能力。大模型的最大优势就是生成，虽然这两年有很多新闻宣称AI取代了设计师、视频制作人等，但实际上生成效果的精确度和可用性仍有待提升，有很大的突破空间。 UI设计，即用户界面设计，是我们容易忽略的。

数字化世界由图片、文字、视频以及承载它们的容器构成，这个容器就是人机交互界面。因此，我认为生成同样重要，它需要确定图文的布局和编排，提升用户体验和交互效率。 Motive在大模型产生后，这方面有了新的突破。我们早期聚焦于效率层面的事情，现在生成能力亦在大模型技术发展中不断进步。如今，Motive的产品提供了直观的交互方式，非专业用户都能直观感受到不需要设计师，通过输入信息即可生成完整的界面。 尽管现阶段生成的精确度和实际应用尚需改善，我们仍致力于让其在真实生产流程中大量使用。

一旦实现，这将改变软件生产流程中的定位，不再只是效率工具，而是成为生产力的一部分，其价值也会相应提升。 AI生成界面的强大能力或许取代部分初级设计师的工作，但我持客观看法。回想初期的真理纺织机，其出现确实让许多纺织工人失业并引发抗议，但这只是短暂周期。社会在不断变化，工作岗位也是流动的。尽管某些工作消失，社会整体效率提升后，会带来新的市场需求和更好的社会状态。 虽然需求会增加，但基础工作被自动化，创意和思考更重要。机器难以短期内代替人的创意，这需要人的智慧和创新。从长远来看，这有利于社会发展，不会回到纺织机时代的阵痛。AI的逐步介入生产流程是渐进的，不是突然就能替代所有人。生产流程中的一小部分工作由AI代劳，未来仍需人类共同创新和优化。