大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下双十一海报 人工智能的问题，以及和双十一海报制作的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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未来设计行业会被人工智能取代吗？
设计师不会被人工智能取代，但美工会。因为美工做的工作是大量的，重复性的工作，而这又是计算机，人工智能所擅长的。
阿里巴巴推出的“鹿斑”智能设计系统，每秒作图8000张，发布到淘宝，天猫等阿里旗下电商平台，通过分析用户点击而不断优化，效果越来越好，敢问哪个设计师能每秒出图8000张？
而设计师从事的工作是具有创造性的，这里面需要通晓人性，市场运营等各种复杂的因素，因此很难被人工智能取代。反而随着人工智能的发展，一些设计工具（比如PS）会变得更加聪明，从而让设计师的工作效率更高，比如Adobe设计副总裁说，未来的PS可以根据设计师的草图输出最终效果。
其实不仅仅是设计行业，很多行业都会随着社会的发展而消失，但历史上岗位的消失，都会顺带产生更多新的岗位，比如电脑编辑取代了印刷厂排版工；又比如说图形识别B超，X光片，连上大数据再机器学习一下，比顶级的资深医生还要准很多（机器一分钟可以学习几百万份化验结果，人得花好几辈子）但是人生病后还是需要人性的关爱，今后医院就是服务机构。
历史车轮滚滚而来谁也无法阻止，我们要积极拥抱变化，而不是担心害怕，将来各种人工智能，API的架构师，成为机器人的设计师，善于使用人工智能满足市场需求，解决问题的人，会很吃香，就像学会用马的游牧民族，在历史的很长一段时间内，不断征服只会使用牛的农耕民族一样（利用马的速度，再钉上马掌解决耐力问题，再训练以后，对于农耕民族而言就是降维打击）。
以上是我的回答，希望能帮到你。
平面设计师以后会被人工智能取代吗？
在回答这个问题之前，我们先看一个动图：
这个是今年淘宝的设计平“鲁班”的设计学习规律！“鲁班”，顾名思义，就是“让天下没有难撸的banner”。具体有多牛？
2016年“双11”期间，平均每个分会场需要投放3万张图片素材，1.7亿个banner，全靠它撸完。仅半个月就掌握了双11的设计风格，一天可以完成4000万张人工智能海报，在今年天猫双11将为我们设计4亿张商品展示海报！
但是，“鲁班”真够牛逼吗？作为设计师，它真的够格吗？来看这个截图：
牛肉干=养身？？？
为什么会出现这样的错误，因为对于鲁班来说，“养身”只是一个没有意义的词汇，是一个可以随机组合的修饰词，而零食的品类对于它来说就是从零食图库里随机选择一个。所以，这个所谓的“平面设计”，不过是确定下来的模式化操作而已。
每一个都有相应的PNG图库，电脑负责随机组合，然后生成平面广告，对不起，这不叫平面设计师，甚至是对平面设计师的一种侮辱。
虽然甲方乙方的笑话传遍头条，但是细想一下，设计师的思路是最起码要有美感，看起来要很舒服，这就涉及到排版、配色、素材选用等等一大堆问题，若是非要按照模式化设计，那么现在的广告恐怕千人一面，这不是美，这是偷懒。
来看这个例子，鲁班创造的广告实际上是元素按照一定设计好的模式堆叠出来，如果是淘宝常用的那些批量广告，鲁班完全能够胜任（当然还是要人工筛选一下），但是一旦有更多的要求，需要更多的创意，那么仅靠电脑的随机选择碰撞出来的就可能是一团糟，比如这个设计衣服的软件：
呃，未来的时尚可能是这样吧。。。
随机的元素组合获得随机的效果，但是不一定符合人类的审美观念，所以高级中级的平面设计师只会更抢手，而只会拼贴元素的低级设计师，本来就该淘汰，不是吗？
未来人工智能会不会出现提供服务前，先听或者看一段广告？
自媒体运营有这么几种：第一：视频媒体，主要是发视频，做视频方面的内容。比如说美食、影视、娱乐搞笑、等等。这种自媒体是目前最多的。还有农村视频、户外视频、旅游视频。等等。简单可以理解为已视频的方式、去发布内容，去吸引粉丝。第二：文字类型。目前纯文字的自媒体比较少。一般都是跟视频结合在一起。在发视频的同时也可以用文字的方式、把视频内容做成一篇文章。第三：直播类型。目前火的最快、红的最快的就是直播了。直播可以不受空间和地域的限制基本上可以覆盖了生活的多样性。直播还具备的优势就是可以和观众即使互动、进行实时交流。这种方式是最容易吸引粉丝的。第四流量转模式：也是我们俗称的商业模式。主要是以卖东西为主、发布的内容也都是与商品有关。这种形式也是越来越多，最终会导致网民反感。
腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
要知道哪些工作容易被人工智能（AI）取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。
大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机、解锁App已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。
其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。
当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”，但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。
另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。
从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。
就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的视频网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。
说起究竟有哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡这两年来，在好几份报告里做了详细、系统的梳理。
在今年11月发布的“工作得与失：自动化时代的劳动力变迁”报告中，就有这么一张图，描绘了对于到2030年，6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。
棕色、橙色调的表示岗位减少，蓝色调的表示岗位增加。
从图上可以看出，麦肯锡对中国的整体情况还算乐观，但有几类工作岗位呈现减少的趋势：起重机和拖车司机、传送带机器的操作员、农机设备的操作员。另外还有几类基本没有增长的岗位：生产工人、普通修理工、机器安装及维修工人、下地干活的农民。
而从美国、德国、日本这些发达国家的情况来看，社团和社会服务工作者、助教、法律支持工作者、酒店和旅游行业的从业者、公司里的IT、财务、行政助理、以及准备食物、紧急状况救援等工作，也面临减少。
那十几年后，我们还能做什么工作呢？
去照顾病人、孩子、或者普通人，去学校教书，都是不错的选择。管理类的岗位、去和计算机打交道、去从事艺术、设计、娱乐等创意类工作，可能也都是不错的选择。
END，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！
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