Hey 大家，最近過得好嗎？我是 AAPD 的內容負責人 Ruby。

過去一年，我聽到最多的問題大概是這個：「AI 這麼強，我們還有必要學設計嗎？」

這個問題背後有很真實的焦慮。Figma 出了 AI 功能、生成式設計工具越來越成熟、用幾個 Prompt 就能跑出一版 UI。如果工具的門檻降低了，那「會用工具」這件事還算是競爭力嗎？

我的答案是：會用工具從來都不是最核心的競爭力。但這不代表你不用擔心。

AI 做得好的，和 AI 做不到的

說實話，AI 在某些事情上已經比我們快。它可以在幾秒內生成一個視覺上說得過去的 UI、可以整理使用者訪談的逐字稿、可以把一份設計文件翻成多種語言。這些事，你花時間做，不見得比它好，也不見得比它快。

但 AI 做不到的，是判斷力。

它不知道這個功能做出來之後，為什麼使用者還是不用；它不知道 Stakeholder 說「我要一個簡單的設計」背後真正的意思是什麼；它不知道你訪談了五個人，但第三個人說的那句話，才是這整個問題的核心。

效率可以被工具取代，思考不行。

我們焦慮的，其實是一個既有的問題

很多人對 AI 的焦慮，其實不是從 AI 出現才開始的。

如果你捫心自問，在用 AI 之前，你有沒有真的想清楚過：你在解決什麼問題？你為什麼選擇這個設計方向？你怎麼知道這個方案是對的？

很多人的答案是：靠感覺、靠經驗、靠前輩說的。這些不是壞事，但它們建立在「會做」上，而不是「能說清楚為什麼這樣做」上。

AI 的出現，把這個本來就存在的問題放大了。當工具能幫你生出更多選項，你反而更需要知道怎麼挑；當流程可以自動化，你更需要知道哪些環節不能省；工具變強了，對使用者思考能力的要求，其實也跟著變高了。

問對問題，才是真正的能力

我觀察過一件事：同樣的 AI 工具，不同的人用出來結果差很多。

差距不在於誰更會操作介面，而在於誰問了更好的問題。好的 Prompt 背後是清楚的思考，你知道你要什麼；你知道這個產出是拿來解決哪個環節的問題；你知道什麼算好、什麼算不夠好。

這其實就是批判性思考。在問 AI 之前，先問自己：

我到底想知道什麼？

這個能力在沒有 AI 的時代很重要。在 AI 時代，它變得更加不可替代。因為 AI 幫你產出，但產出的品質，取決於你的指令精準度。你的思考有多清楚，AI 能提供的結果就多有用。

真正值得投資的，是不會被更新的東西

我不是在說工具不重要。你當然要會用 AI，就像你要會用 Figma 一樣。但工具是工作的一部分，這一點沒有爭議。

但如果你把所有學習時間都花在追最新的 AI 功能，你會發現自己永遠在追，而且永遠有點落後。工具更新的速度，會一直比你學的速度快。

真正值得投資的，是那些不會被更新的東西：怎麼定義問題、怎麼評估方案、怎麼在沒有標準答案的情況下做出有依據的判斷。這些沒有快捷鍵，也沒有步驟說明，它們只能在真實的問題裡練習。

而這正是很多設計師和產品人最缺乏系統性訓練的地方。不是因為他們不聰明，而是因為這類思考能力，在大多數的課程和工作環境裡，都是隱性的磨練，沒有人會花時間明確地教。

在 AAPD 旗艦雙營裡，我們有意識地把這個訓練放進課程設計裡。不是只教你用哪些 AI 工具，而是幫你練習在每一個設計決策背後，都能說出清楚的「為什麼」。

能夠清楚思考的人，才能真正駕馭 AI，而不是被它帶著跑。

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