Figma 和 Adobe 之間的第一輪博弈以 Adobe XD 祭天、Figma 拿到天價賣身契收尾。殊不知緊隨其后的 AI 變革，將這場原本板上釘釘的收購案，拉扯到了另外一個方向。
重新分家的 Adobe 和 Figma 在席卷世界的 AI 浪潮中，唯一的牌桌上的競爭者，這一輪的大洗牌當中，AI 將設計、創作、 表達的權力再一次下放給更普遍的用戶（雖然依然還不夠成熟），Adobe 和 Figma 連同 Midjourney 、Stable Diffusion，乃至于最近剛剛發布的蘋果智能（Apple Intelligence），一同加入了這場大逃殺，而這可能將是一場曠日持久的拉鋸戰。
對于 Figma 而言，選擇是顯而易見的。結合現有的 AI 技術，將大模型引入 Figma，為設計師和創作者提供更加沉浸式的 AI 功能，將 AI 和設計工作流無縫地連結到一起，賦予創作者更強地生產力，從而將設計師、設計團隊和背后地大小科技企業，繼續綁在 Figma 地戰車之上，思路上和 Apple Intelligence 一樣。
對于快速進化、一直處于某種生存焦慮中的 Figma 而言，這組感覺應該是很熟悉的。
如果你在工作中需要高強度地使用 Figma，也許你已經看過了 Figma 這次 Config 大會上所發布的新功能、新特性，如果你未曾了解，也可以查看彩云的這篇文章，匯總了這次幾乎全部的功能更新：
不過，在每一次花團錦簇精心設計的發布會背后，總還是得「拷問」一下這些「新功能」，它們真的能達到那樣完美的體驗，那么優秀的效果嗎？
先從 UI3 開始說起。
對于越來越大的產品體量，Figma 選擇來向 Zbrush 這類提供靈活自定義界面的設計工具靠攏。如果你見過其他人用 Zbrush，你會發現不同的用戶自定義菜單截然不同，可以超級簡單，也可以相當復雜。
UI3 就是 Figma 交出來的答卷，Figma 默認將越來越復雜的功能隱藏起來，進而替換成為更為極簡的界面，大量原本默認處于左右兩側的邊欄以及位于頁面上下的菜單，都收縮一個極簡的工具欄當中：
這種激進的 UI 修改方式，Figma 的解釋是讓寶貴的設計空間還給用戶和設計內容，原本位于兩側和頂部的功能區則是在需要的時候再出現，可調整空間的菜單欄讓用戶可以按照自己的需求來調整。
此外，還有大量的功能區和控件是只有懸停的時候才會顯示，以前熟悉的屬性欄和設計師所習慣存在的面板也被迭代沒了，整個界面更加「動態」。
按照 Figma 的解釋，這種 UI 模式的改變是為了「平衡新手設計師和專業設計師的需求」，也是為了「以用戶為中心，而不是以 Figma UI 為中心」，這些解釋合理，但是全新的界面設計對于 新老設計師而言，都有著不低的學習成本。
Figma 這種「降低復雜度」的設計的初衷之一是「適應設計不斷變化的本質」，加上新加入的 AI 功能，不少原本繁雜的功能確實可以淡化。Figma 想借此機會不斷進化，為調整留出空間，從而「為未來奠定基礎」。
這種堪稱破壞性的重設計，對于 Figma 目前已有的豐富的插件生態而言，是否是一件好事？有多少既有插件要針對新的 UI3 進行重新調整？這里是存疑的，有待有序觀察。
而為了保證 UI3 足夠可用，新加入的 AI 功能也是 Figma 未來版圖當中不可或缺的一部分，所以，它們也至關重要，也值得仔細審視。
正如同我們現在所看到的，越來越多的產品選擇粗暴地加入一個輸入框，嵌入一個「AI」，這就算是給產品「人工智能化」來。這種千人一面的「AI」更多是為了跟上大環境趨勢，增加產品的話題性，這無可厚非，只是在 2024 年下半年這個節點上，它只是一針短效強心劑。
實際上，Figma 已經在他們官方博客 Shotcut 中的這篇文章中 ，針對這一問題進行了探討。文章的作者是 Andrew Hogan ，他正是 Figma 的 Insights 業務的負責人，文中他說道：
「大規模炒作、高需求、低可用性，是曾經移動端 APP 剛剛誕生時的三大特點。多年以后，我們都看到了它的革命性。……人們往往高估了產品的短期效應，而低估了產品的長期效應。」
在 Andrew 的眼中——或者說在 Figma 的眼中，AI 在產品中的深入設計和長期布局是非常有價值的。
「如果將像聊天框這樣簡單的設計改進，結合到產品當中，起來就能產生如此大的影響，那么用戶很容易看到通過精心設計的用戶體驗，在具體的用例當中到底有多大的潛力。」
他的這些說法，也同樣基于 Figma 自己針對不同的用戶所做的調研和訪談，其中有 2 個非常有意思的數據：
72% 在產品中添加人工智能的受訪者表示，人工智能起的作用很小或不重要。只有不到三分之一的 AI 產品的提供者表示對他們的產品感到驕傲。
這些數據也反映出現有的許多 AI 產品，在「AI網紅們」吹捧之外，并沒有得到大眾甚至開發者自身的足夠認同，它們和移動端設計早期一樣，處于「低可用性」狀態——它們依然缺乏貼合場景、仔細打磨的體驗。
這件事情對于很多頭部企業而言，都是心知肚明的。我之前在《4500字深度思考！蘋果如何用沉浸來重塑 AI 體驗？》這篇文章當中詳述了蘋果的策略，而這同樣也是 Figma 當前決策方向：沉浸式策略，深入設計流程。
當下的 AI 雖然四面開花，但是 AI 生成的內容類型大概也就那么幾類，大家真正亟需的，是貼合真實使用場景的、高可用性的 AI 功能。（如果它真的好使，其實不提 AI 也會為用戶所喜愛。）
優秀的體驗通常是隱形的。
所以，Figma 目前主要提供了一系列 AI 功能，來彌合用戶設計流程中的幾個「空缺」。其中有幾個非常容易理解，基于大量數據學習，幫助用戶自動重命名圖層的 AI 功能：
基于目前非常成熟的文本內容生成，直接用 AI 生成的文案來替換 亂數假文（Lorem Ipsum）：
基于如今成熟的 AI 扣圖技術來實現的一鍵去背景的功能：
基于目前同樣較為成熟的多語言翻譯功能，結合 UI/UX 領域大量的產品數據，迭代出來的 UI 界面文案翻譯功能：
接下來的幾個 AI 功能，才是這次 Figma 更新中，極大提升設計師效能的拳頭功能。
FigJam 的 AI 功能可以幫助設計師，迅速將復雜的想法，呈現為可視化的圖表，對反饋和探討進行分類，并自動執行繁瑣的任務，這一點可以明顯提升設計前期的搜集、整理效率。
而基于 AI 的視覺識別和搜索技術的「視覺搜索」，對于已經攢了大量設計資產的設計師、設計團隊而言，可以節省大量的前期工作——盡快在已有的設計素材和源文件中，匹配出想要的類似的設計，這意味著設計師不用重新造輪子，無需每次都從零開始，而是以一種匹配機制盡快進入體系化設計環節。從零造一輛車，還是基于一輛近似的車盡快改造出來，在能效上有著巨大的差別，只是這種效率差異，很大程度上取決于前期的積累，這當中也可能存在馬太效應。
如果面對完全沒有設計過的界面，Figma 所提供的方案則是用 AI 生成，這個才是本次更新發布的大頭，Make Designs。Figma 訓練出可以生成成套 UI 界面的 AI，根據提示詞一鍵生成，這才是廣大UI/UX/產品設計師，真正期待的「魔法」，最重要的是 Figma 生成的可不是一張圖，而是可編輯、調整、復用（且符合某些邏輯和規則的）的 UI 界面：
完成基礎的靜態設計之后，同樣基于垂直到 UI 交互領域的 AI 功能 Make Prototype 則可以將靜態的 UI 界面快速鏈接到一起，生成可以交互的原型！這意味著設計師到了這個環節，只需要基于 AI 生成的原型，進行微調，即可獲得可交互的原型，盡快推進進程。
而面向開發者的 Code Connect 功能，則通過一系列功能，提升開發交互的效率。
如果 Figma 這些貫穿整個設計、開發的這組新功能，能夠良好運行，AI 的訓練數據和生成效果能夠按照發布會預期來落地的話，數字產品設計的設計、調整、迭代的速率將會得到極大的提高。
再加上全新的 Figma Slide 的 PPT 功能的加入，在 UI/UX/產品賽道上呈現碾壓態勢的 Figma 將手伸向來 PPT——這意味著將設計玩兒出花來的設計師和產品經理，再也不用跳出去用 PowerPoint 和 Keynote 來搞演示文稿了，這將是一個全新的戰場，只是在這場斗爭當中，Figma 一點都不弱。
在發布會上，Figma 的新 AI 功能無疑是亮眼的，但是具體上手好不好使，其實是要打個巨大問號的。文生圖咱們都很熟悉，但是Figma 是以什么樣的方式讓它有機地嵌入到 UI、動效、交互原型當中去的？是否真的可靠？
Make Designs 這一功能無疑是這次 AI 功能地重點。如果它真地如同 Figma 所承諾地那樣好用，那么設計 UI 乃至于產品將會比之前輕松很多。可是「魔法」是否能帶來神奇的效果呢？確實有人驗證了一下。
知名繪畫工具 Paper 所屬的 FiftyThree 公司的開發者 Andy Allen ，在社交媒體 X 上 分享了他使用 Make Design 生成天氣 APP 的過程和結果，十分值得玩味：
「Figma AI 看起來在已有的 APP 上進行來相當深入的訓練。這是使用新的 Make Designs 功能制作的天氣 APP，結果基本與 Apple 的天氣應用（左）完全相同。我嘗試了 3 次，結果還是這樣。」
隨后 Andy 在他的這條帖子的評論區里提醒所有的開發者「任何使用新的 Make Designs 功能（來生成 APP 界面）的設計師，可能需要徹查目前已有的 APP 設計，免得陷入法律糾紛。」
更加微妙的地方在于，Figma 強調了他們的 AI 功能當中，「用來自公共免費社區文件中的用戶界面圖像對 Visual Search 和 Asset Search 進行了微調」，而沒有強調 Make Design 這一 AI 功能的訓練數據的來源。
Make Designs 在這一刻，可以用。但是生成的 UI 到底能不能用到實際產品當中而沒有任何額外的代價？我想各位設計師同學是心知肚明的。
如果你也曾仔細審視過過去 20 年整個移動端產品、設計的演化過程，從 Nokia 的爆發、iPhone 的誕生、移動端設計的爆，再到如今 AI 入局的整個過程，你也許能夠在一個較長的時間尺度上窺見移動端設計的嬗變過程。
這個過程和 Andrew Hogan 所提及的觀點是高度契合的，我們確實很容易將某個新產品捧為「顛覆性革命」，也很容易忽略某些產品、設計、策略在更長時間尺度上，潤物細無聲地制造真正的顛覆。
帶著 Andrew 的觀點來審視目前的 Figma 的話，它的 AI 可能還不夠強，不夠好，不夠「顛覆」，但是和蘋果類似的沉浸式策略以及專業領域的深耕，是有可能積攢出足以掀翻大局的力量。畢竟，數字產品的 UI、體驗在 AI 加持之下，「生成式 UI 」恐怕是必然的未來，而那是屬于 Make Designs 這樣 AI 功能的星辰大海。
一切才剛剛開始，起碼 Figma 還不能開香檳。
參考來源：
https://www.theverge.com/2024/6/26/24183730/figma-ai-tools-app-redesign-slides
https://www.figma.com/blog/behind-our-redesign-ui3/
https://www.figma.com/blog/config-2024-recap/
https://www.figma.com/whats-new/
https://www.figma.com/blog/ai-design-figma-users-tell-us-whats-coming-next/
https://www.figma.com/blog/introducing-figma-ai/
https://www.figma.com/blog/david-hoang-on-how-ai-will-influence-creative-tools/
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