对于创作者而言，有时候最可怕的不是无限改稿（当然也很可怕），而是面对着一张空白页，无从下手。

6 月底，设计独角兽 Figma 在其年度大会上公布一系列 AI 功能更新。其中，有一个功能就是专门为 UI/UX 设计师消灭「空白页恐惧症」—— Make Designs。

Figma 还曾经想过直接把这功能命名为「初稿」

由设计师们最爱的 Figma 出手，这个原本承诺将提高设计效率和帮助设计师做更好产品的工具，上线不久后却陷入「侵权风波」。

最近，Figma 在对事件调查后发布了公示，同时也揭开了在 AI 时代中，创作者和 AI 间的关系如何复杂和微妙。

AI 面前，怎么最懂设计师的 Figma 也没做好？

就和大部分生成式 AI 工具一样，用户在使用 Make Designs 时，只需要输入提示词，系统就会生成一套设计初稿。

Make Designs

这听起来并不新鲜，因为 AI 生成的图片、视频、文本我们都看了很多，生成设计又有什么了不起？

在发布会上，Figma 产品设计师 Jordan Singer 表示，他们尝试用一般的大模型生成「交互设计」界面时，通常得到的都是一些不太实用的结果????

Figma 想到了一个办法。

团队搭建了一套系统，将 UI 分成不同部分和模块，然后再用 AI 来生成和填充这些模块，并向设计师开放这些生成模块的编辑，让设计师可以从一个还不错的初稿「开启工作」。

这一切听起来都挺好的，直到设计师们开始体验。

曾两次获得 Apple Design Award 的 Not Boring Software 公司联合创始人 Andy Allen 用它来试设计了天气应用，毕竟 Not Boring Software 的天气应用就是他们的「成名作」。

如何让天气应用不无聊？这是 Not Boring 团队的回答????

Allen 在 Make Designs 里输入提示词：「not boring weather app（不无聊的天气应用）」。

出来的结果…… 已经让人忘了去判断它到底无不无聊，因为它另一个特质太明显了 —— 这也太像苹果原生天气应用了：

Figma 的 AI 看起来用了很多现有应用来训练。

这是用 Make Designs 创造出来的「天气应用」，结果出来基本上就是苹果天气应用（最左）的样子。

尝试生成了三次，都是一样的结果。

最左边为苹果天气应用，右边三个是 Make Designs 生成结果

事情爆发后，Figma CEO Dylan Field 出来紧急回应，强调「Make Design 功能并没有用 Figma 内容，社群文件和应用设计来训练」，但它的确有缺点：「我上周在发布会上也有说，它的可变化度太低了」。

同时，Field 也将主动「背锅」，说自己也没能坚持更严格的质量品控，也给团队定了一个极具挑战性的时间限期。

总的来说，Figma 并没有否认问题，最后下架了新功能，开启内部调查。

本周，Figma 正式发文，公布调查结果：

在 Config 前一周，我们添加了新的组件和示例，但没有进行足够的仔细审查。其中一些材料现实世界里的程序有一些相似，并在会在特定提示词下，出现在输出中。

找到问题来源后，Figma 现在已经将这些有问题的素材移除，同时也在进行一轮加强版的质量检查，要等着一切完成后 Make Designs 才会重新上线。

这次公告中，Figma 也进一步介绍了 Make Designs 背后的设计原理。

首先，Figma 付费找人设计了两套设计系统（一套面向手机端应用，一套面向电脑端），其中包括了数百组可用于多样化设计的模块，同时也付费做了模块组合设计的示例。

在这个基础上，Figma 再结合现成的大模型，如 OpenAI 的 GPT-4o 和亚马逊的 Titan 模型，强调「我们没有做任何额外的（模型）训练或微调」。

我们将这些人工设计的组件和示例元数据提供给模型的上下文窗口，再加上用户用来描述其设计目标的提示词。

模型会有效地将这些模块的一个子集组装成完全参数化的设计。

从那开始，亚马逊的 Titan 就会按需生成图像。

简单来说，就是让 AI 帮你冲设计系统中识别、组合、填充、并主题化那些可组合小模块，从而为你提供一个设计起点。

至此，Figma 的「抄袭风波」算是暂告一段落。

然而，Make Designs 的「存在主义危机」仍未解除。正如编剧和制作人 Jesus Diaz 在一篇评论中指出：

Make Designs 的问题让 Figma 用户暴露于一种危险中：用户用它创造了一个「新」应用，它可能会长得太像现存的产品，这可能让用户不知不觉中陷入法律纠纷。

在 Diaz 看来，这背后是生成式 AI 模式上的「瓶颈」，它将进一步让我们的数字生活体验变得更加千篇一律：

Figma 也许能通过为模型提供更多人工定制的设计系统来规避同质化陷阱，但现实是，大模型至今就是鸡尾酒。

用一样的材料，你能调出多不一样的「古典」（或者是一款天气应用）呢？

图片来自 Fastcompany

如果说像 AI 工具到底能否创造出「新」的设计更像是哲学问题，那创作者如何在当下商业世界中找到和 AI 共存的方式，则是一个更迫在眉睫的生存问题。

在「反 AI」社交媒体上，创作者在寻找什么？

图片来自《连线》

本月初，一个由摄影师张晶娜于 2023 年创立作品集平台 Cara 迎来了一轮用户增长爆发，冲上了 App Store 榜首：

我们的反应是，我们是被人攻击了吗？

原来，那时 Meta 正式宣布其大模型将用 Instagram 内容来训练，这意味着那些以 Instagram 作为自己宣传和展示作品平台的艺术家，都要接受自己的作品将成为大模型「食材」的一部分。

而 Cara 则是那个看似完美的替代品。

Cara 网页版

Cara 承诺坚决不会用用户的作品来训练 AI，也不支持机器人从平台上抓数据，甚至还和 Glaze 合作，让用户可以直接在 Cara 上给自己的作品「投毒」，让它即便被抓取去训练模型了也能「反击」。

对于平台上展示的作品，Cara 目前甚至不接受 AI 生成的作品，因为现有 AI 模型均涉及侵权问题，所以生成出来的作品或多或少存在「原罪」。

张晶娜本身也是控诉 Stable Diffusion 以及 Google 大模型侵权的集体诉讼案中的原告之一。

在一个周末里，Cara 的用户从 10 万飙升至 30 万，到了 7 月中，这个数据已经超过了 100 万。

Cara 除了可以展示作品，也可以发起讨论

这突如其来的热度让 Cara 团队有点招架不住，服务器成本从一个月 2000 美元飙升到 10 万一周。

张晶娜原本有意让 Cara 慢慢发展，但现实已不允许，她正在「初心」和「生存」间寻找平衡。虽然很多人建议她让 Cara 成为付费平台，但她多番衡量后决定不这样做：

我意识到付费墙能减少机器人和数据抓取，这对艺术家很有吸引力。

但我对 Cara 的愿景是在自己力所能及的情况下，让它服务尽可能多的人。

现在，她和团队正在努力优化平台代码来减少成本，同时推出应用内的付费增值服务（这也是她在 app 爆火前就有的计划），也会考虑从亲友这类能完全信任的人进行募资。

让人意想不到的是，张晶娜说让她最崩溃的，其实是艺术家社群对团队的苛刻和骚扰：

人们变得很愤怒和恶言相对，用全大写来谩骂我们，还会说出一些非常，非常糟糕的话。

Cara 团队也在持续推出新功能

现在，近乎所有人都是应用的「成熟用户」，创作者可能更是如此，不经意间大家可能会忘记了 Cara 只是一个小团队搭建的小平台，没有精力满足所有需求。同时，这些谩骂背后，也许也存有从其他大平台上带来的不满，Cara 成为了被迁怒的对象。

在 Meta 新政策之前，创作者和大社交平台的关系也早已经在恶化。

采用 AI 算法推荐后，很多创作者表示自己发布的内容根本没法触及到关注了自己的人。有时候为了确保自己发布的作品能被看到，创作者还不得不「投流」，购买广告来获得曝光。

对于部分创作者来说，这也是 Cara 暂时无法「补位」的地方。

Cara 是一个挺好的集体空间，这很酷，但如果你想要通过社交媒体来发展你的事业，它就不太有用了。

插画师 Molly Fairhurst 说道。她补充解释说，现在的问题是非艺术家都不怎么上 Cara，也就是消费者甚至是艺术指导这类艺术家的目标受众并暂时没有用 Cara 去发掘作品。

对于 Molly Fairhurst 来说，Instagram 是让他人发现自己作品的重要平台

现实情况是，多年来，社交媒体不仅塑造了当下流行的美学和创作类型，它也建造了一套艺术家可用于生存的商业生态。

插画师 Turbo Island 的例子就很典型：

Instagram 简直就是拯救了我的插画职业生涯。

我从来都没有专门的经纪人，Instagram 就是我的经纪人。

因此，也有用户坚持留在 Instagram，她们的姿态并非妥协：我们要留下，推动 Instagram 解决这些问题。

无论是像 Instagram、Figma 这类原本在服务创作者的平台的改变，还是 Cara 这种新生产品，都是人们在 AI 技术冲击下寻找新模式的尝试。

现在，显然一切仍处于混乱摸索中。

这也许也是好事，因为它说明了创作者们并没有举手投降。

本文来自微信公众号“APPSO”，作者：APPSO