過去製作「含有中文字」的圖片是生成式AI的罩門，結果Google在今(2025)年11月推出最新Gemini 3模型後，AI生成中文簡報、海報不再讓人苦惱，也讓社群網站開始出現大量AI圖卡。學者專家指出，實務上AI確實逐步取代或加速部分設計流程，但「實體互動」亦是重要設計環節，仍難取代。此外，設計工具雖有助於大眾應用，但成果好壞仍須回到美學素養與鑑賞教育。

生成式AI大進擊 「中文圖片」已難不倒它

過去生成式AI受限於訓練資料庫規模，通常無法精準產出含有正體中文的圖片，造成雖然使用者可以透過指令快速引導AI產出圖片，甚至是模仿特定風格，但要一鍵完成圖卡或簡報仍困難重重，因此不論是廣告、行銷或設計領域，AI都還難以造成直接威脅。

然而，Google在2025年11月推出Gemini 3新模型，當中Nano Banana圖片生成引擎出現重大突破，不只能高度精準地在圖片中生成正體中文字，還能進一步製作簡報，讓抽象文字概念迅速化為具體的圖文內容。實際觀察社群網站，確實有越來越多網友嘗試以AI生成圖卡轉譯文字內容，恐是威脅台灣設計產業發展的一大關鍵節點。

實際請AI將本篇報導內容轉譯、製作成資訊圖卡。(由Gemini AI生成)    

直擊設計第一線 AI如何影響設計產業發展

非我設計創辦人蕭仁瑋坦言設計可以被取代的人事物太多了，他表示作為設計策略公司，過去在設計前分析7、800份訪談單需要用資深人力大量閱讀，但現在全部AI化之後，只需要10分鐘就可以產出一份報告。他評估AI可以取代中間約80%的設計流程，尤其會「平衡掉資深員工與新進員工的差距」，也就是只要提供給AI的資料是正確的，年資不同的員工都可以做出幾乎一樣的決策。

蕭仁瑋進一步說明：『(原音)我們今天把100次會議的文字紀錄甚至影音紀錄全部匯到AI裡面，請他幫你分析出業主的需求跟性格，不再需要人為判斷，分析出來的你再加入一些其他知識，你只要把日常這種很細小的東西做好、灌到AI裡面，他就會給你答案。我們實測過了，他做出來的判斷跟我一個創辦公司6、7年，設計也做了10幾年判斷的答案是一模一樣的，跟我們家PM(專案經理)判斷的答案也一模一樣。不能說百分之百像，可是當有這個依據之後，人下去做執行還需要這麼久嗎？我覺得不用。』

實踐大學建築設計系教授王俊雄指出，由於設計產業囊括平面、工業、建築、服裝等各種類別，他分析「越是3D立體的、越是需要實體運作的越不容易被AI取代」。

室內設計師方鴻則認為「平面設計師」必須越來越清楚作品使用的場所，他說：『(原音)我今天是在手機上滑到一個廣告，我可能不到0.5秒就馬上按叉、我就跳掉，那對(廣告)業者來說，我需要花很多錢做這件事？還是我可以請AI生一張還過得去的效果？』他評估，未來商業廣告的設計師可能變成「督工」，也就是確保AI生成的圖片沒有字體歪斜等問題。

至於「室內設計」，方鴻表示因為設計師必須和業主、設計主管、施工廠商等多方協力才能完成作品，所以過程中仰賴實體交流與互動，也需要解決許多個案性的問題；蕭仁瑋也認為，藉由案例累積的database(資料庫)、針對業主需求提出策略整合方案是難以被取代的關鍵資源，加上「物理」施工的必要，目前AI理應較難全部取代。

然而即便AI或多或少可以接手部分工作，但這並不代表設計師就沒有價值了。台灣設計研究院(簡稱設研院)《2025台灣設計人才調查報告》指出，AI會讓設計師角色從「執行創意者」轉變為「整合型思考者」；也就是說，設計師除了「畫圖」，還需要全方位掌握前期提案發想、中期溝通策劃、後期產製執行各階段，其中，與「AI共創」便是設計師在新時代的關鍵能力。

對此，方鴻也認為相比生成式AI只是從舊有資料做亂數組合，設計師必須「讓他的設計更有意義」，也就是要能解釋背後創作理念、甚至萌生新的創意想法。蕭仁瑋則提到「行為藝術」這類刺探人性的創作因為涉及情感的深度溝通，也是目前AI難以觸及的範疇。

另一方面，王俊雄以燃油車與電動車為例說明，他認為兩者提供的是完全不同的「體驗」，因此AI設計不一定會完全取代人工設計，也有並存的可能。事實上，如同底片相機與數位相機的案例，即便今天連「手機」都能拍出匹敵單眼相機的照片，但是傳統的底片相機依然存在不小的使用市場，底片價格甚至不跌反漲，主因之一便是它們各自滿足不同的體驗需求。

教育現場如何調整培育設計人才的期待？

王俊雄分享，生成式AI興起之後，教學現場的一大改變就是「請學生寫報告越來越沒意義」，因此他逐漸重視透過「口頭報告」來確認學生對事情的理解程度。他直言學校教育的目標還是訓練人、而不是事物的結果，因此「我們不在乎你用AI找資料，也不在乎用AI做報告，可是重點是最終你還是得用自己的嘴巴把它講出來」。

身處教育現場的雲科大建築與室內設計系系主任高小倩則點出，AI這類工具對一般人以模組化方式進行設計規劃有很大的幫助，但對設計師而言，不管AI怎麼發展，「案例閱讀」依然非常重要，因為這攸關設計師如何建構對作品的想像、操縱AI的能力。他說：『(原音)你觀察人的需求才能夠去定義說我今天的這個建築類型或這個功能需要有哪一些必要的設施，那我才能夠下指令給這個幫助我的工具。』

設研院報告也建議教育界調整課程規劃，從過去強調基礎的繪圖實做，轉向強化訓練學生利用AI工具因應「真實世界複雜問題」的能力，包括商業談判、商模創新、專案及品牌管理等業界實務需求，而不再停留於基本功訓練。

此外，王俊雄也指出，從人類工業化以來，設計領域的一大改變就是視覺上的進步，但他認為AI會讓「好看」的設計變得非常容易，所以重點會回歸到好看又「好用」的層面，而後者攸關實體互動及觀察，因此這是未來設計師的優勢，也是課題。

修行在個人 「美學素養與鑑賞教育」仍然重要

設計工具普及，生成式AI其實不過是其中之一。像是1999年起台灣的力新國際就開發出「非常好色」軟體，又或是近年流行的線上影像編輯軟體Canva也廣受歡迎，這些工具都協助一般大眾快速藉由素材組裝製作出屬於自己的影像創作。

方鴻指出，AI就跟麥克風和蘋果電腦一樣，只是紀錄跟產出的工具，產出內容的關鍵還是源頭輸入指令的「人」，他認為美學素養與藝術鑑賞能力還是AI當頭下的一大關鍵。他說：『(原音)如果以後我們培養鑑賞美學能力的人長大了，他以後去做了行銷公司，他不是設計師，但他知道怎麼做的畫面至少是好看跟舒服的，那他用AI下prompt(指令)產出的東西一定也是大致上還行，不會荒腔走板。』

簡單來說，AI的發展讓設計工具變得更加平易近人，但是最終做出的成果是好是壞，小則攸關個人品味、大則影響公司對外形象，最終仍仰賴操作者本身的美學素養。