Dylan Field：AI 正在取代設計師嗎？設計是新時代的程式碼，以及創造力的民主化

Figma 共同創辦人暨執行長 Dylan Field 主張，AI 正在壓低生產成本，卻沒有拉高創意的天花板——因此當程式碼走向商品化，設計、品牌與觀點就成了差異化關鍵。這場對談錄製於加州 Yountville 的一場活動，大部分時間都圍繞這個論點及其對軟體公司的意涵，中間大幅岔出去談 Figma 那筆被擋下的 200 億美元 Adobe 收購案，最後則簡短交換了對 Anthropic 推出 Claude Design 的看法。標題裡「AI 是否正在取代設計師」這個問題，是間接被回答的，而非正面交鋒。

Field 確實有資格談這個題目：他自 2012 年 8 月創立 Figma 以來一路掌舵，帶領公司上市，並在 Adobe 退出後，撐過長達 16 個月的反壟斷審查。讀者讀完應該能掌握：Field 用來解釋為何有些軟體公司能在「SaaS 大滅絕」中存活、有些卻不行的框架；交易破局後，他如何讓約 1,100 至 1,200 名員工維持方向一致；以及他明白直說的一點——AI 真正的風險，在於人放任它替自己思考。

AI 壓低了生產門檻，卻沒有拉高創意天花板

Field 的核心論點，其實是在修正他自己先前的預測。在這場對談的幾年前、Figma 年度 Config 大會上，他曾說 AI 會拉高創作者所能達到的天花板。他現在說，那個判斷錯了：AI 讓生產民主化——程式碼、動態影片、設計，任何數位內容都一樣——但天花板只有在人類選擇大膽時才會移動。

「天花板一直沒變。拉高天花板的不是 AI，是人類。」——Dylan Field

他描述的機制是市場驅動的。App Store 的上架數量持續指數成長，但每位使用者的 App 使用量卻已趨平——即使軟體供給爆炸，人們安裝和使用的 App 數量還是差不多。在一個人人都有能力生成程式碼的世界裡，程式碼不再是難的那一部分，於是差異化往上移到設計、品牌、行銷與觀點。這正是他「設計是新的程式碼」這個說法的由來。

他特別謹慎地強調，這並不代表工程師會被消滅。他說，Figma 僱用工程師、也重視工程師；改變的是寫程式這件事的本質，以及價值集中的位置。真正稀缺的投入，變成「敢講出非主流共識」的意願——他把這種特質歸給最頂尖的藝術家、企業領袖、政治人物，還順帶提到喜劇演員，說他們能用別人聽得進去的方式說出真話，卻長期被低估。

Field 也把創造力和設計劃出界線。在他的定義裡，設計是「創造力遇上問題解決」——在螢幕或流程的產出過程中，於多個抽象層次上同時考量使用者需求、品牌、文化與商業限制，並從一個組合爆炸的搜尋空間裡找出答案。他認為，正是這種組合，讓設計工具始終難以打造，也讓人們很容易把模型的進步誤當成產品的進步。

Adobe 收購案在 16 個月的監管審查中告吹，全員大會的氣氛是如釋重負

Adobe 是在 Figma 成立約 10 到 11 年時，同意以 200 億美元收購它。Field 說，Figma 簽約時預期能保有一定程度的獨立運作，但美國、歐盟與英國 CMA 的監管機關以「Adobe 將消滅一大競爭對手」為由出手阻擋。Field 不認同這種定性，認為監管機關是在「打上一場戰爭」、錯判了市場範圍——主持人 Jason Calacanis 也呼應這點，指出在一個由 AI 定義的市場裡，合併後的實體市佔其實微乎其微。

Field 舉的最犀利政策案例是 iRobot：他說這家 Roomba 製造商的收購案之所以被擋，部分原因是為了懲罰 Amazon，結果該公司後來破產，市場拱手讓給中國。他把這稱為反壟斷執法裡理想主義的實際代價。

審查跑了 16 個月。Field 描述了這段懸而未決對營運造成的損耗——員工腦中同時揣著兩種可能的未來——以及那場全員大會本身，它正好落在公司冬季假期的第一天。他在週末發出週一中午開會的通知；儘管碰上假期，出席率還是很高。他說，當下大家的情緒是終於結束不確定性的如釋重負，而不是為 Adobe 感到惋惜。

他留住人才的作法明確而大方：發一封全公司訊息，告訴任何當初是衝著 Adobe 才加入、或已被這種拚勁磨到筋疲力竭的人，可以領幾個月薪水離開，不必覺得丟臉，條件也從優——唯一條件是六個月內不得重新應徵。只有一小部分人接受。他說，其中有些人徹底轉換了職涯跑道，他認為這很健康。

| 專案 | Field 所述的細節 |
|---|---|
| 交易金額 | 200 億美元，Adobe 收購 Figma |
| 審查時長 | 16 個月，涵蓋美國、歐盟與英國 CMA |
| 當時員工數 | 約 1,100 至 1,200 人 |
| 全員大會時機 | 冬季假期第一天，週一中午 |
| 留任方案 | 數個月薪資，鼓勵自願離職 |
| 重新應徵條件 | 等六個月後再重新面試 |

Claude Design 上市沒傷到 Figma，成長反而加速到年增 48%

Anthropic 以獨立產品之姿發表 Claude Design，Field 說網路上的反應照慣例走了一輪——「我們又行了，這下完了」。讓他意外的不是產品本身，而是圍繞它的溝通方式，他把這歸因於一個以他口中「幾乎史無前例」速度擴張的組織，內部難免混亂。他對 Claude Design 本身既不看好也不看衰，說它是個範圍很廣的產品，也鎖定海報與平面設計等情境，並表示打造專業設計工具本來就很難。

「人們很容易把模型的進步誤當成產品的進步。」——Dylan Field

他的證據是 Figma 自己的成長軌跡。Calacanis 引用 Figma 的季報指出，Claude Design 發表後，Figma 年增率達 48%——是加速，不是減速——Field 也確認這股動能延續至今。Field 的解釋是，Figma 的護城河在於長年累積的工作流程與工具的「手感」，那種像樂器般、經過多年、跨多種任務型別的使用者回饋打磨出來的質地，不是模型公司推出一款大範圍產品就能抄捷徑得到的。

他把這個論點延伸到更廣的「SaaS 大滅絕」爭論：並非所有 SaaS 公司都安然無恙，也並非全都死路一條。他的反例是 Cursor——照他的說法，在前沿實驗室都拿著自家模型追著它跑、而 Cursor 當時根本還沒有自己的模型的情況下，它本不該長成後來那樣，但它靠著對使用者的極度專注贏了。他主張，深耕一群明確的受眾，是一種能長久成立的模式。

注意力經濟獎勵那些看得出用心的作品

Field 最具體的文化觀察，是關於 AI 生成的簡報。他說自己越來越常收到 AI 做的簡報，卻分不清寄件人到底有沒有讀過產出內容。Figma 內部的回應很簡單，就是一條規範：任何用 AI 寫的東西，一律在開頭標註「以 AI 撰寫」。他說大家嘴上會開玩笑，但都照做，而這個標註重建了一種信任——相信這份檔案值得讀者花時間。

他預期信任會出現分岔。用心的訊號之一，是親手做點什麼。另一個是觀點的品質。社群媒體幾乎會瞬間把任何有趣的想法稀釋到虛空裡，所以要維持注意力，訊息得夠長青——離 Overton 窗夠遠——才能不斷自我再生。

至於把 AI 當創意起點，Field 的態度務實而非潔癖。從 AI 起手能解決空白頁的難題，也給你一個可以對著反應的物件；危險在於，如果你有自己的願景，卻把執行全部交給 AI，你拿回來的東西會是透過模型自己的分佈，而不是你的。Figma 的解法，是讓使用者在畫布上生成與親手操作之間快速來回切換。

他也提到新鮮感週期：新模型一發布，會有幾天亢奮期，最好的產出衝上演算法動態的頂端，接著使用者把模型的套路內化、然後走過去。模型在可驗證的領域——數學、資安、IQ 式基準——持續大幅進步，但在創造力與設計上的進展始終是漸進的，他把這點連結到這些領域本質上無法驗證。

人類的創造力是另一套獎勵函式，而選擇創作是個人決定

被問到創造力是否只是把生活輸入的點連起來，Field 指出一個更深的差異：人類追求新奇，而人類的學習和強化學習不是同一回事。他的舉例刻意樸素——你往某人身上潑一次水，他就不會再犯；AI 得被講很多次才會。他承認架構可能會改變，也說神經科學至今仍理解有限，但有些東西在本質上就是不同。

他收尾的論點，是一個講給所有人、而不只是職業創作者的個人選擇：消費或創造，走輕鬆的路或去爬山。他看到很多人放任 AI 替自己思考，而他自己拒絕這樣。

「我為什麼會想要別的東西替我思考？我這輩子一直在做的，就是想辦法學會怎麼思考。」——Dylan Field

他提出的樂觀情境，是利用 AI 學得更快、去嘗試以前太耗時或太難的事——擴充套件一個人能夠活得的範圍。他將這連結到意志力與好奇心，而非才華或學歷。

新媒體形式正在 AI 與作者性交會的地方誕生

Field 舉出幾個他真心覺得有趣的 AI 原生創作例子。其中一個是「給 Figma 的一封信」的網頁，每次觀看者離開再回來，它就會稍微劣化一點——這是對注意力的評論，他稱之為真正的藝術作品，而且信本身也寫得好。他還提到大約 2019 年前後由 AI 驅動的 NFT 藝術，以及 Holly Herndon 以近乎開源的方式公開自己聲音的作品，說它生不逢時、走得太前面。

Figma 推出了兩項相關功能。Figma Design 裡的生成工具與 shader，讓創作者設定引數，而不是直接計算繪製最終成品。Weave 是一套以節點為基礎、用來串接模型輸入與輸出的系統，Field 形容它是「捏塑生成黏土」的方法——使用者用它製作的影片與照片作品，他說相當出色。Calacanis 更宏觀的觀點——創作者會往上提升一個層次去設定引數，而輸出會在使用者眼前動態算繪——與 Field 所說 Weave 能實現的東西高度吻合。

數學突破揭示了什麼：能力與失落同時發生

Field 最後談到 OpenAI 在這場對談前一晚發布的成果，涵蓋 700 多篇關於知名未解難題的論文。他說這是在展示某種東西，並形容自己心情複雜——既精彩又令人興奮，同時也有點感傷。

「我覺得懷念一點點未知的消逝，並沒有錯。」——Dylan Field

Calacanis 稱這是人類史上最偉大的發現之日；Field 在事實層面同意，卻堅持在所得之外，也失去了某些東西。他特別指出數學是一個帶有神秘感的領域——這個猜想是真的嗎，為什麼——並說與那份神秘感搏鬥是很特別的事。兩人都對前沿抱持樂觀，Field 補充說，前方的挑戰是真實的，而且全貌還看不清楚。

整集貫穿的主線，是 Field 反覆回到的一個區分：可驗證領域的能力進步既快又清晰可讀，而品味、觀點與用心這些無法驗證的工作，仍屬於人類，也仍是市場願意付錢的東西。尚未化解的張力在於，這是否會一直成立。Field 自己的說法——模型的進步很容易被誤當成產品的進步——是一場押注：押注工作流程的深度與對使用者的執著，能比原始能力更持久，而 Figma 的 48% 成長是他目前手上的證據。接下來的考驗是：下一代模型原生的設計產品，會不會補上工作流程的落差；以及他預言的信任分岔，究竟會真正獎勵那些標註過、親手打造的作品，還是終究只淪為人們學會忽略的雜訊。