随着技术的进步，人工智能（AI）展示出了强大的学习能力，以至于能从事部分创造性的任务工作，甚至在一些艺术设计领域给人类设计师带来了一定的威胁。与之前的工业革命和信息革命带来的部分场景中机器对人的绝对优势不同（如纺织机的纺织速度、计算机的计算能力），在创造性任务中，人类设计师仍能通过利用想象力、创造力和情感表达等提升创作品质来应对AI的竞争威胁。那么，面对AI的竞争威胁，人类设计师会采取什么样的应对策略？不同设计师的策略会有什么样的差异？
来自罗切斯特大学的计算机与信息系统助理教授Mikhail Lysyakov与马里兰大学的信息系统教授Siva Viswanathan探讨了众包平台上Logo设计项目中AI引入对设计师的影响。研究发现，在AI系统引入后，一些主要参与低级别、简单Logo设计项目的设计师离开了平台，而更高能力的设计师避开了低级别的威胁，转向参与更复杂的竞赛。更值得注意的是，不成功的设计师虽然增加了参与多个竞赛的次数，但在AI系统上线后，其提交的设计质量并未改变。相反，成功的设计师在AI系统上线后变得更加专注且更注重质量。
保护动机理论
为了了解设计师对人工智能威胁的可能反应，作者基于保护动机理论（Protection Motivation Theory, PMT）展开研究。该理论提出，一个人会对威胁产生两种反应：威胁评估和应对评估。PMT预测个体对威胁的反应取决于他们是否感知到威胁，以及他们应对威胁的能力。未感知到威胁的个体不会对其做出反应，因此最不可能改变其行为。当个体感知到威胁程度高，但没有足够的能力有效应对威胁，他们更可能避免威胁。当个体感知到威胁程度高，并且具备应对威胁的能力，他们更可能调整其行为以直接处理威胁。根据 PMT理论，是否受 AI Logo设计系统的直接威胁、不同的威胁程度以及应对威胁的能力高低会导致不同设计师产生不同的行为。
美学体验模型
Berlyne的美学体验模型提出了两个相互关联的构念，这些构念影响着人类对艺术的美学体验：复杂性和情绪（特别是唤醒或兴奋感）。在市场营销领域的相关研究中，较高的设计复杂性有助于提高对广告图片及广告整体的注意力，提升广告的可理解性，并改善对广告的态度。此外，研究还发现，Logo中表达的积极情绪对品牌态度具有积极影响，Logo传达的兴奋和幸福感与其美学吸引力密切相关。
因此，结合保护动机理论（PMT）与Berlyne的美学体验模型，可以预测成功的Logo设计师相对于不成功的设计师在面对AI威胁时会有不同的反应。
研究设计与结果分析
为了回答以上研究问题，作者首先收集了一个众包平台上AI Logo设计功能引入前后6个月内所有设计比稿的相关数据。该平台允许客户设立项目要求，然后设计师提交作品由客户进行比稿，最终选出获胜者以获取报酬。设计比稿的级别高低按项目报酬划分为低级别比稿、高级别比稿和非Logo类比稿项目；设计师类别按不同级别项目参与情况划分为较低层级设计师、跨层级设计师和跨类别设计师。在这三组中，较低层级设计师的情感和复杂性值最低，其次是跨层级设计师，而跨类别设计师的设计情感和复杂性最高；设计师成功与否按照AI引入前后的比稿获胜情况划分为成功的设计师和不成功的设计师。
研究首先分析了 AI 引入对不同类型设计比稿项目（低级、高级和非Logo类设计比稿项目）的数量和构成的影响。研究发现，AI引入后低级比稿项目数量减少了25%，而高级比稿项目数量减少了5%，受AI影响较小。非Logo类比稿项目数量增加了10%，说明设计需求正在向AI难以胜任的领域转移。
其次，研究对AI引入对设计师参与比稿项目的数量和项目中提交稿件数量的影响进行分析。结果显示，不成功的设计师参加了更多的比稿项目，但每个项目的投稿数量减少了或者没有变化。
相对地，成功的设计师的相关变化如下图所示，他们没有增加参加的比稿项目的数量，但增加了在每个比稿项目中的投稿数量。
关于作品的情感和复杂性，不成功的设计师在AI引入后其作品在情感表达和复杂性上没有变化，而成功设计师作品的复杂性和情感表达显著增加。
为了进一步验证上述结论，研究利用PSM进行了样本匹配，将从来不参加Logo设计比稿的设计师作为控制组，提取了设计师和比稿项目的特征进行匹配，并利用PSM-DID的方式验证了上述结论。进一步地，选取了另外一个同期没有引入AI的平台作为控制组，再次通过PSM-DID的方法验证了结果的稳健性。
营销人，你会怎么做？
AI时代，人类设计师要如何在创造性任务中增强吸引力和竞争力成为研究和实践关注的重点。一条可能的途径是专注于提升设计质量而非单纯增加参与数量，通过增强作品的情感内容和复杂性赢得优势。对于低级设计师而言，需要适应AI对简单任务的替代作用，主动学习高端设计技能或探索非标志类设计等AI难以胜任的领域，寻求更多机会。
对于平台而言，应通过优化比稿项目结构和资源分配来引导市场发展。一方面，推动低级设计师向高价值任务转型，例如提供培训或AI辅助工具，这样也有助于避免过多设计师因为AI的威胁离开平台。另一方面，针对高级设计师和跨类别设计师的需求，增加高端设计比稿项目和非logo标志类任务的比例，从而打造更优质的众包设计平台。
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作者信息
编辑：黄依璇（武汉大学经济与管理学院硕士研究生）
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参考文献
Lysyakov, M., & Viswanathan, S. (2022). Threatened by AI: Analyzing Users’ Responses to the Introduction of AI in a Crowd-Sourcing Platform.Information Systems Research, 34(3), 1191-1210.
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