△ 鲁班评估网络

评估网络的工作原理是输入大量的设计图片和评分数据，经过训练后，让机器学会判断设计的好坏。

鲁班的基础是来源于设计师的设计模板素材和元素素材，因此会有两个设计师角色每天去训练鲁班，一个负责帮助鲁班完成最新的风格学习（风格学习），让鲁班不断进化，不断掌握更好的设计技巧。

另一个的角色则是对鲁班设计出来的成果进行评估（评估网络），告诉鲁班什么样的设计才是最好的。

设计师的核心职责，在于把设计变成数据化。目前，鲁班已经学习了百万级的设计稿，拥有了演变出上亿级的海报设计能力。

实际上，你应该也看出来了，与 AlphaGo 最初设计一样，鲁班从 0 到 P6，也是设计师 + 算法工程师的合作成果。

这背后，阿里的设计师和算法工程师做了三大功课。

第一，领域研究。找到该领域专家深入研究该领域的经验知识，构建一套机器可以学习的数据模型。视觉设计专家把设计问题抽象成 " 风格 - 手法 - 模板 - 元素 " 这样一套数据模型，即把多年视觉设计经验变成机器可学习的 " 数据 "。

第二，数据链路。定义好数据模型后，抓取和标注数据，并对数据集进行分类和管理。在这个过程汇总，如果处理数据给算法训练的更新频次，用什么数据去验证模型，如何评估模型效果，离线模型与在线数据在产品端如何打通？这一系列的数据问题就需要一套清晰的数据链路设计。

第三，算法框架。算法框架由算法科学家来制定，数据和算法的关系就像汽油和发动机，两者密不可分。产品设计师需要与算法讨论，把业务场景和数据问题输入给算法。

这也是阿里内部让产品设计师学习机器学习的原因，因为搞懂算法框架和技术原理，才能更好理解工作原理。

但三方面功课背后，也不是没有具体挑战。

整个鲁班打造过程中，遭遇了三方面技术挑战。

首先是缺少标注数据。今天所有的人工智能都基于大规模结构化标注数据，设计这件事情连数据都没有完成在线化，更别说标准化、结构化的数据。

其次是设计的不确定性。设计是个很不确定的东西，设计需求把握和结果评估都存在人类主观意识。比如你无法给机器输入 " 高端大气的海报 " 这样的指令。

最后是无先例可循。整个行业中没有一些现成的技术或者框架可以参考，这和 AlphaGo 带来的福利不同。

当时 AlphaGo 团队公布论文后，全世界围棋 AI 都照此提升了战力，比如腾讯绝艺，很快就做到了世界水平。

但对于鲁班来说，并无先前经验可以参考，一切全凭自己摸索。不过也并非完全没有收获，在探索中的一年，阿里鲁班团队对 AI 产品有了更为清晰的定义。

他们内部认为，鲁班做的 AI 是可控的视觉生成。可控，指的是根据商业的需求、业务的需求，智能地进行控制；视觉生成，则表明鲁班解决的是视觉从无到有的问题。

那么海报设计 AI 鲁班，效果怎么样？

在 2016 年双 11，鲁班首次登场。它最终制作了 1.7 亿张广告 banner，点击率提升 100%。

与人类对比的话，假设每张图，人类设计师需要耗时 20 分钟，满打满算也需要 100 个设计师连续做 300 年。

……

已经不用计算节省的成本了。

而今年，鲁班也被进行了进一步迭代。设计水平显著提升，最新的数据情况是：

鲁班已经学习了百万级的设计稿，拥有演变出上亿级的海报设计能力。

今年双 11，鲁班已经可以实现一天制作 4000 万张海报，平均每秒可实现设计 8000 张海报，并且每张海报会根据商品图像特征专门设计，换句话说说，鲁班设计出的海报，没有一张会完全一样的。

毫无疑问，是时候可以谈谈设计师群体的未来了。

按照当前阿里内部对技术岗位的评判体系，海报设计 AI 鲁班，已经达到了 P6 水准，后续进阶也只会越来越快。

那设计师会就此被 AI 替代吗？

会，在阿里体系内，P4 左右的设计师都会受到来自机器的 " 威胁 "。

但也不全会，除了 " 创意 " 部分让机器无可奈何，人类设计师与机器的竞合中，也会产生 " 训机师 " 一样的新职业。

训机师是阿里内部对转型设计师的称呼，这些训机师是鲁班数据中心的核心人员，他们需要为鲁班的进化规模更大、更丰富的数据，并且对于很多风格相关的事情实现 " 结构化数据 " 的转换。

阿里智能设计实验室告诉量子位，现在的阿里设计师，变成要去学习鲁班系统，学习如何训练机器，同时在美学方面做把控。

" 鲁班今年花了半个月时间学会双 11 设计风格，目前已经开始产出一部分人类没教过它的设计了。但是最具创新意义的创造类设计，目前只能通过 " 人 - 机 " 协同的方式完成。" 鲁班负责人乐剩介绍说。

所以，人类设计师朋友，你做好与木匠大师，哦不，是 AI 设计大师鲁班共处了么？

— 完 —

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