AI 做埋設計，白領工作大洗牌？一個打十個？

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📺 觀看完整影片：[AI 做埋設計，白領工作大洗牌？一個打十個？｜#未來學 EP45]

主持: 
江啟明 - 新南威爾斯大學工程學博士，學識平台負責人。

嘉賓:
Keith 李勁華 - 香港無線科技商會主席。

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AI 做埋設計，白領工作大洗牌？一個打十個？
AI 唔再只係幫你寫文、畫圖、寫 code，而係開始識得一條龍接管整個設計工作流程。今集《未來學》由 ChatGPT Image 2 講到 Anthropic Claude Design，傾下白領工作生態究竟會點樣大洗牌。

ChatGPT Image 2：由生圖工具變設計師
今次 ChatGPT 推出的 Image 2 同以往嘅生圖模型有本質分別。啟明指出，幾個月前 Google 嘅 Nano Banana 已經可以喺圖上加字、講解、整海報，已經做得相當好；但 Image 2 出嚟嘅效果，可以將大量細緻文字準確排出嚟之餘，仲可以讀取你提供嘅過往圖片做風格參考，再按照你要求嘅風格輸出新內容。

Keith 指出，關鍵分別在於 Image 2 背後接住 LLM 同上網工具。亦即係話，佢唔單止睇你提供嘅 prompt，仲可以自動上網查現實數據，再用大型語言模型理解你文字背後嘅深層意義，最後先輸出圖像。啟明形容佢「好像一個真正嘅設計師」——你只需要畀文字，佢已經會選擇恰當嘅圖像、融合你嘅內容。對於唔識設計嘅人嚟講，係一個極大嘅便利。

Keith 試過將自己舊有嘅 MidJourney  prompt 直接餵入 GPT Image 2，畫質效果基本上已經冇分別——但 MidJourney，雖然畫質精緻，但背後冇 LLM、冇上網工具，純粹靠 prompt 出圖。唔可能好似 GPT Image 2 咁能夠做到圖文解說，作為廣告或者教學嘅作用。

Claude Design：將設計流程一條龍合併
另一個值得留意嘅，係 Anthropic 嘅 Claude Design。佢服務嘅對象比較傾向設計師，可以串連 Adobe、Canva 等設計軟件，等平時用開設計軟件嘅人可以直接利用 AI。

Keith 解釋設計流程嘅痛點：設計師有兩種，一種比較技術型、識寫 code；另一種專注設計、唔太鑽寫 code。後者通常會用 Figma 嘅「設計系統」（design system）描述每個元件嘅字型、狀態、行為。問題在於：設計系統要轉做工程師睇得明嘅版本，中間需要過程，唔係每個設計師都能夠一條龍。

Claude Design 補上呢個中間階段。原本獨立嘅設計師、平面設計師、前端 Coding 設計師嘅工作，而家可以由一個人就連結埋。對於專注設計嘅人，一樣可以做埋另一份角色。

AI agent 對白領生態嘅真正衝擊
Keith 認為，過往半年 AI agent 已經越嚟越成熟，工作流（workflow）真正可以打入公司設計入面，取代真實工作崗位。佢用一個例子說明 10 倍效率嘅轉變：

以前公司想寫個小自動化工具，內部冇人有空，搵 vendor 又要畀大錢；想喺龐大嘅 ERP 系統加個小模組，又要搵返原本間公司做。仲有一個風險——同事離職後，佢之前寫嘅 code 冇人睇得明；vendor 突然加價，畀返源碼公司又唔識接手。今日有 AI，呢啲問題基本上都解決：以前要一隊人做幾個月，而家一兩個人做兩個星期就完成。

但有得就有失。寫 program、做 system 嘅專業人士，以前嗰個高 margin 嘅價值會持續收窄。「2000 年做 web design 好搵食，2026 年做 web design 唔可能再好搵食」——同樣嘅命運，今次輪到更廣嘅 white collar。

創業者：一個打十個係咪真有可能？
啟明問 Keith：2026 年 4 月嘅 AI 狀態下，初創真正關鍵要請嘅人應該係邊類？

Keith 嘅答案出乎意料簡單：先推出產品。2025 年講「AI 幫你寫一個完整 startup project」係冇可能，但 2026 年已經做到——Keith 自己已經寫咗 8、9 個產品，可以收錢、發 email，全部一個人做完。

至於要請邊類人？Keith 答：唯一要請嘅，係 admin 人員。因為有咗 AI 之後，你應該將時間全部放喺開發——開發 program、開發網站、開發 PowerPoint 都係開發。但行政工作好似填表、簽名、開帳，仲係要有人手做，呢方面可以搵兼職、slasher、part-time 媽媽。

Keith 強調一個重要 mindset：唔好等「齊腳」。等齊腳可能等半年都唔得，仲未必搵到啱嘅人。先做出第一個版本，拿住產品再去搵志同道合嘅 partner——好過攞住張白紙同 PowerPoint 講「我有個 idea 但未做」。佢用「NASA 程式員射太空人上月球，帶唔返就要孭責任」嘅 prompt 教 AI 認真睇 code，亦係一種同 AI 共同學習嘅方法。

個人層面：跨領域係未來嘅護城河
對於年青人或者 freelancer，Keith 嘅建議好直接：淨係一個專業已經唔夠。如果你嘅領域真係比 AI 做得好，但個領域越縮越窄，就要主動跨多一個專業。設計師可以跨入學術界、跨入建築界，融合以前嘅經驗，再用 AI 將舊技能 apply 入新領域。

Keith 舉咗一個比喻：佢有個親戚以前專門整紙板模型，畀屋苑、地產商用，但被 3D CAD 取代後就冇得做。Programmer 同 designer 都有機會走呢條路——以前用硬卡紙做到出生入死，遲早要轉用電腦。Margin 越收越窄，與其等死不如而家就跨領域。

呢個 cross-domain 嘅做法，係 AI 真正嘅 leverage：人腦想兩個領域點融合，可能會空白一片等靈感；但開四五個唔同 brand 嘅 AI，輪流問佢哋，思考速度可以快好多。Keith 形容：「五個人開會就有五個腦，加上每人五個 AI 腦，就變咗幾十個腦。」

結語：人 + AI 嘅新工作生態
未來嘅工作流程，唔會係「AI 完全取代人」，亦唔會係「淨係人」，而係一個 人同 AI 共同合作 嘅新環境。Keith 同啟明都同意，呢個工作流程嘅最大改變唔單止係速度——一分鐘內就可以睇到製成品，意味住你構思一個概念嘅時候，可以即時生成 draft、修改、再生成，整個設計方法、整個工作生態都會翻天覆地咁變。

問題係：你預備好用呢種新工作流程，定係仲喺度等齊腳？