近期，面对人工智能日新月异的快速发展，iDVX 实验室完成了人工智能辅助设计相关研究的调研工作，并撰写了综述论文《Understanding Design Collaboration Between Designers and Artificial Intelligence: A Systematic Literature Review》，发表于ACM CSCW 2023。该论文由实验室的石洋老师以及硕士生高天、焦晓涵共同完成。团队调研了ACM Digital Library中的 2682 篇文献，并筛选出 93 篇作为研究对象。通过对文献定量与定性的分析，梳理了人工智能辅助设计的研究热点与发展趋势，并提出了一个理解人智协同设计的理论框架。
图1: 论文基于PRISMA框架对人工智能辅助设计的相关研究进行筛选
针对所收集的 93 篇论文，团队首先进行了开放式编码，围绕 5 个方面进行了定量统计，分别是：发表年份，发表渠道，应用领域，成果类型，以及影响力。整体来说，人工智能辅助设计的热度在 2016 年之后显著提升，并且目前主要注意力集中在平面、交互等二维空间的设计上。同时，算法类成果在数据集中的占比接近三分之二。
图2: 本文对收集到的论文进行定量的统计，揭露了该领域整体的研究趋势（以上数据为截至2022年6月的情况）
在定量统计的基础上，团队采用了主题分析等方法，对数据集进行了更加深入的定性分析。根据分析结果，本研究提出了“人工智能辅助设计师的四种能力”，分别是“问题探索（Discovering）”，“思维激发（Visualizing）”，“内容创造（Creating）”，以及“质量检验（Testing）”；同时，本研究还发现“设计师强化人工智能的两种方式”，包括“能力训练（Training）”以及“行为规范（Regulating）”。这六种不同的辅助方式共同构成了人智协同设计的交互范式。
图3: 本研究提出的六种设计师与人工智能的互动模式，包括“人工智能辅助设计师的四种能力”（A-D），以及“设计师辅助人工智能的两种方式”（E，F）。标题右侧的数字为该模式在数据集中对应文献的数量。
本研究还进一步提出了这六种不同交互模式之下的通用底层维度，分别是:“互动范围（Scope）”，“使用门槛（Access）”，“主导权（Agency）”，“敏捷度（Flexibility）”，以及“显现度（Visibility）”。这些维度可以看成一个连续的光谱，描述了设计师与人工智能交互的不同特征，并与前述的六种互动模式一起构成了人智协同设计的交互框架。
图4: 在不同的交互模式之下，还有五个通用的底层维度，描述了设计师与人工智能互动的不同特征
论文下载链接：
https://idvxlab.com/papers/2023VIS_AI4Design.pdf
Medium报道链接：
https://medium.com/acm-cscw/understanding-design-collaboration-between-designers-and-artificial-intelligence-d294b0bd8911
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