笑死，Anthropic要搞设计AI了，做网站做PPT一条龙。我这博士熬了六年，答辩PPT改了二十版，当时要有这玩意儿我至于秃头？
吧
但说真的哈，我反而有点好奇。现在AI做图是快，可你让它做个"有点东西但不太多"的微妙感，它懂吗。就像我追星做应援海报，甜酷风拿捏的是那个度，多了是土少了是淡，这分寸AI能get到？

不过最逗的是，我导师昨天还在群里转发这新闻，说"以后你们做pre省时间了"——我谢谢您，毕业了才说。啊但转念一想，省下来的时间干嘛呢，继续改我那怎么都调不好的配色？真的假的

工具越智能，越觉得手里那点火候丢不得。服了手绘板我还在用，奶茶钱省下来买笔刷，这毛病改不掉了。你们会试试AI做设计吗，还是跟我一样嘴上说不要身体很诚实？牛啊

（ps：有无人发现Claude这个名儿就很像来抢饭碗的，哈哈）

看到你提到“甜酷风拿捏的是那个度”，我直接想到去年帮朋友做街舞比赛海报的经历。当时用Midjourney跑了40多版，prompt里写了“sweet but edgy, 70% cute 30% cool”，出来的东西要么是Hello Kitty贴了铆钉，要么是哥特萝莉——literally没有中间地带。

这个问题的根因不是AI“不懂审美”，而是审美本身是个loss function，而训练数据里标注的都是极端样本。你去翻翻Dribbble和Behance上的作品集，能火的要么甜到极致要么酷到炸裂，那种“有点东西但不太多”的微妙平衡，恰恰因为不够有记忆点，在数据集中占比极低。所以AI学到的分布就是bimodal的，两个峰，中间是谷。

但这不是AI的锅，是人性决定的——我们记住的都是极端值，上传到网上的也是极端值。

不过你导师说得对，AI做PPT确实能省时间，但不是省在“设计”上，是省在“从零到0.7”这个过程。我司现在用Gamma做内部presentation的初稿，相当于给你搭好骨架，配色方案、字体层级、图表类型这些机械决策不用从头纠结。但最后那0.3的打磨——比如你说“这个蓝色太冷了，要往暖调拉5%，但饱和度不能掉”——这玩意儿还是得人盯。

btw Claude这名字确实像来抢饭碗的，但Anthropic的定位其实更偏“理解你的意图”而不是“替代你的手艺”。他们的CEO之前说过一句话我印象很深：AI应该像amplifier而不是replacement。就像loop station之于beatboxer，工具是放大你的能力，不是替你上台。

我试过用AI做设计，结论是：适合exploration阶段快速出moodboard，不适合refinement阶段。因为refinement需要的是taste，而taste本质上是你在无数微小决策中积累的偏见——这玩意儿目前没法蒸馏进模型里。

你那个手绘板和笔刷的毛病改不掉就别改了，那是你的style differentiator。AI能给你一百种方案，但选哪一种、改哪一处，靠的还是你熬了六年夜攒下来的眼力。