育碧美术总监：有些东西，AI永远淘汰不了

游戏葡萄

2024-12-26 18:03发布于广东游戏葡萄官方账号

全文9551字，阅读约需28分钟，帮我划重点

划重点

01育碧美术总监魏铭在演讲中探讨了AI在创作中的应用与局限，指出AI在逻辑结构等方面存在困难，需要创新思维和方法论。

02他强调，创新是每个人势在必行之事，我们已经没有时间了，需要打破认知枷锁，目标驱动，热爱驱动，以及发挥扩散思维。

03为此，魏铭提出了一些创新思维和方法论，如心流、拆分任务、个人知识体系、工具流等，以提升创造力和工作效率。

04同时，他呼吁教育制度关注创新，培养具有创新能力和批判性思维的人才，以应对未来科技发展的挑战。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

本文转载整合了魏铭在微博发表的专栏文章《创造力方法论》，以及公众号鱼缸WeFish文章，转载已获授权。

“今天的演讲中，可能前几位嘉宾都在说如何用AI，AI有多少好处，但我可能是相反的观点：如何不用AI。”

魏铭，育碧上海美术总监，在基于生成式AI同质化信息泛滥的背景下，总结了AI在创作中的应用与局限。通过对传统教育的反思，设计思维，流程的分析，提炼出从创意到提升工作效率的新解读，探讨塑造个人认知与AI未来的发展方向。

以下为魏铭演讲全程实录：

个人职业发展历程

我于08年从交大艺术设计专业毕业，随后进入世嘉，在那里工作五年后前往上海育碧，从一名概念设计师逐步成长为美术总监，在职业生涯中参与了众多项目。

读书时期，我对画画极为痴迷，在寝室绘制各种CG。交大在美术方面没有硬性标准，让我能够自由地进行美术表达，也没有繁琐的课程标准与特殊要求，这使我接触到了多元的观点。

上学时期作品

工作后，相比普通员工，我的涉猎更为全面，像场景、角色、氛围图、概念设计等工作都会涉及，在生物设计、插画绘制、平面风格等领域也都有所探索。

早期作品与近期作品

上面2图中，左边这幅是我工作第一年时的早期作品，当时没有特定主题，全凭自己想象一些极具挑战性、难以实现的内容。右边则是较为近期的作品，是犬夜叉的同人作品。

阿凡达游戏生物设计

阿凡达游戏生物设计

印象深刻的还有两三年前阿凡达游戏中的生物设计。

创作AI难以企及的作品尝试

上图是上个月刚完成的，创作之时正值AI冲击之际。

我一直在思考如何在不借助AI的情况下，凭借个人能力创作出AI难以企及的作品。

相信使用过AI的同学能够察觉，这张图的逻辑结构极为复杂，是AI目前难以绘制的。

因为AI的工作原理是一键洗稿，通过搜集大量素材，转换拼贴成新的作品，而这种复杂逻辑结构的创作，即便AI尝试去做，也需要大量人为因素的介入才有可能达成。

基于我在游戏行业中以一个设计师的视角观察到的一些东西，我想跟大家说明一下为什么必须创新。进一步让更多人了解创新是什么创新有多难，和我们大多数人理解的有什么区别。并且根据我这些年来的工作经验，分享一些能一步一步落地的创新的思维和提高自身创造力的方法。

这些都是切实可行的，希望能给大家一些启发和帮助。希望更多人能意识到AI的巨大风险和我们的教育制度的巨大缺陷，能有更多人投入到创新领域，并且让创作者变得更强大。

为何必须创新

1. AI是把双刃剑

Pintrest

大家都在聊AI, 但AI是把双刃剑，用得好成倍提高效率，用的差把所有工作都变成白菜价。

下图是国外最大的图片资源网站pintrest, 现在已经充满了AI图片，生成式AI让信息泛滥, 它产生了大量的同质化内容。因为大量的一键生成的作品，商业美术的价值贬值，劣币逐良币。

Art station

上图是国外最大的美术作品分享平台Art Station，曾经掀起了一阵抵制AI潮流，因为AI的能力是一键洗稿，严重地伤害了艺术家的利益。

大多数人都觉得很方便，得到好处的时候，伤害的却是最热爱最努力的人，但这些人的声音却很轻。

国内的原创环境更糟糕，盗图，抄袭事件不计其数。大家对这种事都习以为常了，但这样不对，如果走在最前面的原创者的利益不受到保护，就没有人努力付出了。

健康的生态

在科技发展的同时，我们需要规范AI的使用，保护原创者的利益，维持健康的信息生态。

只有这样，技术的发展才能真正服务于创意和人类进步，而非成为信息泛滥和资本敛财的推手。

这其中包含了各个层面的问题，本文不做过多评论，其中非常重要的一项就是创新。

2. 知识结构

知识结构

创新未来不光是少数人的工作，而是大多数人都必须做的事。

见上图：一个个大的点就是全社会公开的知识。比如义务教育书店能买到网上能查到的知识。是全世界普及的可轻易获取的。

小的点是新知识，相当于那些个人的秘籍不为人知的新技术创意以及少数人掌握的核心技术等尚未对公众开放的知识。比如个人风格，知识产权。

随着时间的推移，有想法的人会不断继续创造新知识，新知识会渐渐的变成公共知识。人类的文明就是这样一点点的扩展的。

在过去知识较难获取。公共知识都需要积累学习才能获得，拥有特定知识的人, 他就能在社会中起到一些作用。就会在企业中找到匹配自己的位置。如今在有了AI后任何人都可以零成本直接获取公共知识，知识迅速贬值。

以吸收知识为主的传统教育将被彻底颠覆。因为培养出的人都是可以被AI代替的。

创造新知识就变得更为重要了，人的价值体现在他的创新能力上。

有两种相反的行为模式造成的后果在AI时代会被指数级AI时代会被指数级的放大。

两种行为模式

第一种是扩展性思维，就是增加新知识的能力也就是创新，也就是创新AI的加持下站在原有知识的肩膀上。短时间内拉平公共知识的不足把重点放在创意脑洞上。技术和思想都飞速迭代。把过去的人远远拉开。个人能力被空前增强。人人都能创造新价值。变界变得加较丰富加丰富多彩。

第二种是吸收型思维：拾人牙慧而从不增加价值，往好了说是爱学习。我但学习在这个时代未必是一件好事。学习与抄袭只是一线之隔。看到别人有好的我们就拿过来，什么产品卖的好？就铺天盖地的仿造，视频做的好就搬运, 哪个行业赚钱就扎堆做。大家都差不多。于是就卷价格卷成本，互相盗版裂逼劣币数逐良币。创新者就像猎物一样，一出头就被所有人狙击。

这种思维的结果就是卷，往死里卷，大家一起死。国内卷不动的卷到国外去，大家一起加班。别人研发出的东西一到我们手里，马上就把价格打下来，我们很自豪地管这叫弯道超车，很自豪地说自己吃苦耐劳，但这没什么可自豪的，这是与文明为敌，会让所有人都越来越差。

扩展和吸型和吸收型同时存在相互抵消。我们过的好不好就看就是扩圈快还是缩圈快。

我们价值取向有大问题，教育有大问题，几十年来培养的全都是吸收型思维。要提升创造力，需要做彻底的改变。很可怕的一点，大家都知道。国内头部科技公司是个什么情况，你能想象一下，鱼塘就这点大。人越来越多。大家都拼命提高捞鱼的效率，没人想把鱼塘做大，怎么办？未来很可怕，形势很严峻。

何为创新

表象

做一个比喻，这有两颗果实，就好比一个优秀的设计，和一个还可以的设计。

国外有很多好的设计，好的产品，我们拿来学一下，本地化一下，这种有很多很多，比如国产特效大片总觉得拼凑感很强却各种别扭，说不出的哪里不对，怪怪的，艺术家照葫芦画瓢和原图但好像也没差多少，多花点时间，磨一磨好像做的八九不离十了，但总差口气。

我们绝大多数人有种错觉，好像已经百分之80了，只差一点了，再努力一把，就能追赶上。

我们总说创意就是0-1，这样听起来不难，仿佛只差了一个灵感，但其实就好比学渣坐在学霸旁边抄答案，一道题也不会做，分数却和学霸差不多。

真相

但这看似80% ，但离100%有本质区别。

很多人做创意的方式就是找个优秀的参考，稍微改改，他们把这叫做差异化，或者微创新，并沾沾自喜。这样错得离谱，他们从一开始就选择了直接摘果子，他们不知道果子的背后其实是棵树，是100倍的努力。所以他们也永远不会去想如何种出一棵树，当然也不会尊重别人的劳动果实。

创新的过程就像是种一棵树。从小苗开始，需要不断的接收各种思想的洗礼，不断打磨成型，变粗变壮，逐渐形成树干，然后长出各种分岔，也就是自己的想法。每个想法都是独一无二的，都是你的创意。只有少数几个特别大特别甜的果实能被人看到，还有许多小果实，有的可能没用了，有的将来还能继续成长为大果实。

然而我们的应试教育都是教我们记住所谓的标准答案，不走歪路，直接地摘各种果子不探求本质，没有机会让思想慢慢生根发芽，打磨自己的认知，没有这个孕育认知的过程，所学的东西都是支离破碎的，东拼西凑的。

想要创新，我们就先从理解创新开始，创新很难，创新是孕育出来的，而不是学来的，我们的教育系统培养我们十几年，却与创新毫不相干，想要创新，我们需要一些与以往完全不同的思想和方法。

创意思维

1. 打破认知枷锁

创新的第一步就是 think out of the box，本应该是一件很容易的事，而我们受几千年的传统思想和教育制度的影响，固有思维根深蒂固，要先解除封印。

认知手电筒

创新其实并不难，只是大多数人一开始就走错方向了。方向正确是成为创造者的第一步。

看上图：人的认知就像是手电筒照亮的光。我们在这个无边无际的黑暗世界中探索。

白色的部分最清楚。是我们最熟悉，最常见的东西。灰色的部分是我们知道但是不熟悉的东西。而黑就是我们完全未知的事物。认知的成长就是不断地扩展扇子，把灰的变成白的，把黑的变成灰的。

（1）开口角度是思维的广度。

而我们的教育却限制了广度的扩展，我们从小到大各种考试，各种标准答案，有各种公认的正确的事。我们从小就被教育正确答案就是中间的一条缝，因为这条路最正确最安全，也就是所谓的乖孩子好孩子的标准，一旦走偏，只是不够正确会被不断的纠错，惩罚，久而久之再也不敢犯错。要么不堪改造被淘汰，要么被塑造成碌碌无为的平庸之辈。因此我们不会批判，不会探索，不会面对各种互相冲突的想法，判断是非，不会自我迭代，不会革新，不会反抗权威，所以哪来的创新。

工作中，绝大多数公司都要我们走中间，做项目前必须得找到一个对标的产品。因为这样才安全。大家都走中间，最后的结果就是卷死。

其实走两边，自己的路更宽，也给别人留了更多的空间。

创意都在灰色部分。来自于探索，试错，求异，不要走中间，不要服从权威，不要逆来顺受，不要跟风，而是走好自己的路，凡事多问问为什么，为什么这么做，能不能不这么做，有没有更好的，你会发现很多常识只是来源于习惯，每件事，每个行为，都有改良甚至颠覆的空间，创意无处不在。

不过这并不是追求标新立异，而是拿捏边界。有本书《设计中的设计》（原研哉），对我影响很大。比如你要设计一个杯子，先要弄清楚什么是杯子，什么不是杯子，凡是不是绝对不能做的，都是可以做的，最好的往往都在边界上，预料之外，情理之中。这条思想从上学时代这几乎成了我的座右铭。我的每一个设计的每一个步骤都会尽量把所有能做的事都试一遍，不放弃任何一种可能，从而选出最好的结果。

（2）半径是思考的深度，就像下棋的步数，有人只能思考一步，有人能思考十几步。就像从小学到中学到大学，你知识的深度在不断的增加，嗯，但是这些都是你的教育给你的预设答案，你几乎不会遇到需要独立思考的场景，永远只需要思考1-2步。那么离开了学校，在学习其他东西的时候，没有了预设答案，你能自己领悟多少深度？你会自己独立挖掘出答案，还是等着别人的快餐包？

极限运动

强者都在做极限运动，我们需要对各种问题保持怀疑，不轻信答案，刨根问底，保持高强度思考，不断突破认知的极限。N年后差距就非常大了，一些人的答案只是一些人的起点。

2. 目标驱动

传统学习方式

在说目标驱动前，我们先聊一下传统学习方法的弊端。如图：一个个知识点被按照某种逻辑分门别类地装在不同的框里，就像课本中的不同的学科。

传统学习的弊端

这种学习方式有很多问题：

（1）被动接受，漫无目的，效率低下。没有兴趣，导致抵制情绪。

（2）没有应用场景，只为应试，不实用，纸上谈兵，形式主义。

（3）过去是一个萝卜一个坑，学好一项专业找到对口的工作，现在单专业工种极易被取代，你实际串联知识的方式可能是这样的（上图橙色线），也可能根本不在一个维度里。需要跨专业能力，和更灵活的运用方法。

（4）信息会更新，而你学到的东西可能已经过时很久了。知识迭代效率：个人，头部公司>培训班，教程，课外读物 > 教材, 学校里教的东西反而最滞后。

目标驱动

所以我们可以换一种思路：先输出，后学习。

这种方式就像贪吃蛇一样吸收周围的信息，当你历经千辛万苦达到目标时，你就跑通了一条知识链。高效地学会了一系列实用知识。

重点是为自己设立一个明确的目标，然后把缺失的技能或知识补全，做每件事都要有意义，向着目标前进，效率极高。

必须自己动手做事，学再多看再多也是纸上谈兵，知识点林乱地散落在周围，无法形成脉络，真正理解。

我们俗话说的熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟，意思是你学习积累够多了，多少也能做些创作了，学的越多创作能力越强。但这是个误区，学得再好，输出能力可能依然为零。

学习的目的是输出，然而，我们从小到大的教育都是输入，各种考试也只检验了输入的能力，却从来没有接触过输出，也没在乎过输出，就连作文，也是公式化的评分标准。

因此长大后，工作后突然要你输出了，这是做不到的。所以创造完全是另一个领域的东西，绝不是突发的灵感，或者找找参考这么简单。背后是完全不同的思维方式，完全不同于以往教育体系的认知和长年的积累。

目标驱动是以输出为目的的高效学习方式。你现在可以成为一个比较强的输出者了，但光这样还不足以让你成为创新者。

锚点驱动

学习和创新某种程度上的思路是相反的，学习是跟随前人，而创新是不跟随，所以创新反而需要不学习，而是自己观察研究总结。但是不学习又跟不上无数代前人的积累。所以又一定要学习。

所以更好的思路是把知识当做锚点，帮助你节省时间和精力，然后通过自己的观察，感受，研究出其中的原理和规律，举一反三，只需要一点点信息作为引子，就能引发许多新东西，这些新东西又会引发更多新东西，就像核裂变一样。只要能把这些新的路走通，同样能结出果实，这些都是你的创意。这就好比独孤九剑，你需要学很多招式帮助你领悟原理，当你领悟原理以后，用什么招式都无所谓了，随随便便都可以创造出新的招式。

我们通常理解创新需要学很多别人的东西才能创造一点新的东西，但按照锚点驱动的方法正相反，每学一点都能创造很多新的东西。

热爱驱动1

还有一个有趣的行为模式：

看上图，要到达某个目的地，有两条路：走A路线 1小时，B路线 3小时，你一定会选A路线. 这是常识：主流观念奉行高效，准确, 避免绕远路。基本上所有的人在做任何事都永远会这么选。

但是，有个例外。玩游戏的时候，你会怎么选？绝大多数人都会选B, 因为岔路总有好东西，支线也是游玩的一部分，你不愿错过任何奖励。当做你喜欢的事的时候，你不会在乎效率，你不会怕浪费时间，不怕失败，你会享受每一次辛苦的尝试，直到成功。

热爱驱动2

绕远路是违背本能的，因此只有热爱的人会这么做，走捷径效率高，而绕远路能形成认知之树。

遇到困难时更克服的勇气，也会有更多解决问题的方法。

当你做到了目标驱动，你能高效学习高效工作了，当你做到了锚点驱动，你已经事半功倍了，但你和那些真正在热爱的领域深耕多年的人依然有着巨大的鸿沟，你根本想也想不到他们做了些什么，他们做的事你永远也不会做，永远也不会懂。

要在某个领域做到顶尖，要么把工作变成兴趣，要么把兴趣变成工作，做热爱的事，远比谋得一个出路强。扩散+热爱，发挥出的战斗力也是百数倍提高的。

主流观念奉行少绕路以提高效率降低成本。而要成为真正的强者，应该考虑如何提高绕路的效率。

两种模式的对比

让我们看看两种最极端的模式对比：一个是极端吸收者，投机取巧，唯利是图。另一个是热爱驱动+加扩展思维。他们的心路历程差别是巨大的，认知的差距可能相差100倍，这看似不可思议，但其实很常见。

当这些人组成团队的时候，几个第一类人在一起只会互相消耗，也就是我们熟悉的内卷，办公室政治，好比三个和尚没水喝。

而第二类人在一起认知会互相叠加，再算上许多团队，上几代人无数年的加成。差距是恐怖的。

最佳的职业搭配就是每个岗位都由热爱的人去做。很可惜，当我们的教育从一开始就有统一标准后，多样化就被扼杀了。这导致大多数人丢失了热爱，没有从事热爱的工作。小时候应付学校，追求分数，工作后应付领导，只能追求钱了。

创造力方法论

无论是锚点驱动还是热爱驱动，都需要多付无数倍的努力，看似根本无法做到。出主流观念奉行少绕路以提高效率降低成本。而想成为真正的强者，应该考虑如何不错过岔路，并且提高绕路的效率，一切都有方法论。

1. 心流

心流

玩游戏的时候，看片的时候，进入一种忘我的状态。它指的是当一个人全身心投入到某项活动中，达到高度专注和忘我的状态时所体验到的心理感受。在这种状态下，个人感觉精力充沛、专注且愉悦，时间似乎过得飞快，甚至忘记了自我和周围的环境。

看上图，纵坐标表示挑战的难度。横坐标表示技能熟练度。随着时间的推移，熟练度会提高，难度会变平缓。下面这块三角是你的舒适区，而一直做轻松容易的事情会感到无聊，会停留不前，也就是躺平。但如果一直挑战远超你能力的难度，会焦虑，紧张，沮丧，从而放弃。

而中间区域就是通向成功的高速通道，陡缓结合，适中的挑战。

每次熟练以后就不再进步了，就需要增加难度，像走楼梯一样，上到更高的平台，周而复始一级一级上去提升自己的能力。

专注：专注与一项任务，目标明确，不要被碎信息误导，效率飞升。最好选个安静的地方。不玩手机。

及时反馈: 吾日三省吾身，不断复盘，不断调整，确保自己是在进步，而不是兜圈子。

大家有没有发觉，这三个要素加起来不就是游戏吗？为什么游戏如此令人着迷，学习却让人痛苦？用户体验在每个行业都是常识，尤其是游戏，已经把用户体验玩出精了。唯有咱们的教育，完全不在乎用户的感受，只能通过强买强卖的方式令用户接受，从传播的角度看来，非常傲慢，非常怠惰，也非常不科学。未来的教育不是排除游戏，而是把教育变得像游戏。

心流对比

有个流行的理论：1小万时定律，通常需要大约10000小时的刻意练习。这个理论强调，成功并非仅依赖于天赋，而是需要持续的努力和实践。很多年来都被许多家长和老师推崇。

但这并不准确，10000小时能得到不错的水平。但不见得能做到最好，相反，做到最好也未必要10000小时。有人可能很可能永远在底层原地踏步，时间对于热爱的人追求极限的人来说意义不大。

就像骑自行车，一辈子就一个水平，比不上学特技一个月的人。很多人早早地停留在心流的第一级阶梯。

2. 拆分任务

2位数乘法

这是一个小学生都会两位数乘法，我们大多数人都是普通人，相信大多数人很难靠心算算出答案。

可见我们并不聪明。

竖式

竖式：是一个从小就知道的计算方法。原理就是把一个大问题拆成无数个小问题。每个都是个位数的加减法，几乎不用思考。就能解决一个大问题。

这个思路非常重要，问题来了，假如没有这个方法，你有能力强行想出来吗？第二个问题，这只是数学而已，生活中，工作中，比两位数乘法难得多的问题比比皆是，你怎么办？你可能永远只做一步两步的简单思考，就轻易下判断，或直接采纳了别人的快餐包. 也可能会在脑中无限盘旋，最后放弃。没有方法，永远解决不了复杂问题，于是，你已经错过了很多很多次成长的机会。

思维导图

思维导图是个如果你只是拿来记录想法或者做大纲就太浪费了，它是个帮你深度思考的的工具，就像是打草稿，复杂的大问题可以拆成无数个小问题。

思维导图2

我是思维导图的重度玩家，7,8年前开始用，如今非常依赖，思考任何复杂问题时都用，比如这篇文章，内容有点搞，我就通过思维导图帮我整理思路。

使用方法主要一下几种：

记：当笔记用，有些啥想法就写下来，可以一个人做头脑风暴。

拆：刨根问底，各个击破。拆到你没问题为止。

归：归纳总结，把逻辑串联起来，这样才能记住，派上用场。

3. 个人知识体系

知识体系

我们脑海中有很多零零碎碎的知识，需要的时候不是记不起来就是思绪混乱大脑无法同时思考很多东西，所以你需要把他们都记下来，并且是用你自己的方式整理的。

所以需要一些记录工具，以便于更新迭代，这里有一些常用笔记工具，他们有个特点就是逻辑是线性的，也就是分组，分文件夹的管理方式。思维导图也可以做笔记用同样也是线性的逻辑，虽然也挺好的。但维度不够用。东西多了管理会比较麻烦。

然而人脑海中的知识并不是按组排列的，而是像右边这样非常凌乱地串在一起。更复杂多维度的，很难用线性来记录，就像一群猫可以既是公猫又是花猫，可以既是母猫又是白猫，有多种分类逻辑。

这里推荐一个打造个人知识体系的神器 obsidian，它有个双链结构，它给人的感觉就如同大脑神经元网络。更接近于人类大脑储存记忆的方式。记录原理基于卡片盒（Zettelkasten）的笔记整理系统，这样就可以记很多东西而不乱了。

知识体系2

它的界面是这样的，你所做的笔记链接在一起。就像神经元一样，当我需要的时候抓取一部分，相关联的都能找到每次使用都会增强记忆，并且可以叠加推导，感悟新知识。

它的使用方式有几个要点，这里我就简单讲下（其实就是卡片盒笔记法），第一要用自己的话记录，不然记不住，第二用标签分类，就是不同维度的分类。第三内容需要相互关联，看这里的点，与它关联越多越容易记住，有理的单独点可能就没什么用了。我们通常觉得东西越多越难记，其实越多相互关联越多越容易记，第四要不断更新。

这个我刚知道不久用的也不多，不过光是理解这个东西就让我受益良多：

（1）人对世界的理解就像管中窥豹，大多数人只能看到一个个斑点，学了再多东西，还是只能看到更多斑点。当你有了一个知识体系时，你就可以把他们都关联起来了，你就会发现，豹原来是一只大猫，你便能更客观地看待这个世界了。

（2）你仿佛有了一个分身，你可以从上帝视角看待你自己了，心中有了一个让自己安定空间，不再轻易被别人的想法左右。遇到坏事你也不会耿耿于怀，无论好事坏事都可以帮你扩充知识体系，每次成长都会让自己开心，你只需要考虑如何让自己变得更好。

（3）这就是你的创意来源，精神财富，不同区域相互链接，组合成无数你独有的技能。你不需要刻意想创意，你本来就有一个巨大的灵感池。

4. 工具流

认知工具

除了实体的工具以外，认知也是工具：

比如邮件模板，为应对不同的人，不同的目的准备几种回复方式。

理论: 黄金分割，近实远虚，冷暖向背，明暗交界线，透视线，设计理念。

数学公式：可以减少计算的步骤，还能推导出更高级的公式。

能帮助我们省去大量学习和思考时间，大幅提高效率以至于即是一个对某个领域几乎一无所知的人，也可以利用一些工具轻松地完成一些任务。

果实并不只是最终的结果，同时也是工具，可以继续生长出分岔帮我们结出新的果实。

认知工具2

然而，我们常用的工具一定是对的吗？就拿这些美术工具举例，这些基础理论来最早是文艺复兴时期，距今已经500年了，达芬奇一个人养活了我们好几代的美术教育。

由于当时技术的局限性，对于自然的观察还处在蛮荒探索时期，只能理解到这个程度。但现在早就过时了，但我们的基础美术始终是这么教的，原本只是一些简单的小工具，很快就能学会，可用可不用，但一旦成为标准，被教条化，意义就完全扭曲了。

我在很多年前就意识到这些理论的局限，并且去研究了更高级的理论。比如黄金分割可以被三分法取代。近实远虚可以被焦距，空气透视取代。冷暖向背可以被光照理论色彩理论取代。而且明暗交界线只是个偶然，真实场景中几乎看不到。辅助线就像儿童车，可以帮你画的像，而真原创需要会观察感受，研究规律。

这只是个开始，这些新工具后面会不会有更大更高级的工具呢？我们可能没有机会接触，也没有自己去研究。既然前人能创造出各种工具给我们使用，为什么我们自己不能创造出自己的工具呢？我们大多数人学着学着竟然只继承了工具，却没有继承前辈的创造工具的能力。

其实每个人是不是本来就应该自己创造工具呢？

工具流

认知强弱直接关系到工作效率，学会制作工具，可以让效率提高100倍。

原理就是认知打包+推演+组合。

经验是潜意识的东西，若有若无，而当你把经验整理成了工具，就像摆在货架的东西，可以组合衍生，比如从几个笔刷的使用，到技巧，到工作流程，到创作思路，到设计理念，到世界观。正如上图圆圈所示几个知识点组成一个小工具，环环相扣组成大工具，而后解锁新技能，又进一步组成更大的工具。凡是做过的事，思考过的问题，全部想透彻，之后再不必纠结，全部可以成为工具，你只需思考新的问题。

工具流案例

我有很多的个人工具，比如在上学时期，就发现了美术基础理论的局限性，于是自己做了很多研究，有一套自己的光照理论，在当时就能随心所欲地处理各种光环境。几年前研究了一套造型基础理论，和创意规则理论，基本上是从零开始重新推导了一下平面设计，当时可能有点玄乎，很多同学可能不太看得懂的但是其实对我自己而言是非常实用的。而后又在此基础上推导出了生物图案方法论，植物设计方法论等，在项目内部起到了关键的作用。

其实在工作上，Art brief, Style guide, Art bible 就是不同级别的工具。我们很多人其实已经正在做工具了，既可以帮助自己提升，也可以服务于项目。

除此以外, 还有许多个人定制的小技巧和小思想等，都可以在各方面大幅提高效率。

其实只要凡事不要顺其自然，多问问为什么要这样，能不能不这样，有没有更好的，这其实就是设计思维，发现问题，并解决问题，再多总结一下，你会受益无穷。万物都有方法论，一切皆可工具化。

关键词总结：

关键词总结

当你每天只是重复机械劳动或者早早地躺平时，能力积累的速度是这样的：1+1+1+0+0+0+….=3，之后无论过多少年，止步于此。

当你或多或少掌握以上方法论时，能力积累的速度是这样的：1+1+1+3+3+3+9+9+9+….=? 可无限加速堆叠。

无论外力起到多少作用，对于自身能力的打造都是有必要的，效果差异也是极为显著的。

最后，当AI 介入你的工作时，其原理和工具流差不多, 快速打包人类的一切认知，以供我们直接使用。你的行为模式将带来巨大的差异：

你可以依然专注于打磨自身，利用AI进一步扩展认知能力，从而大幅加速突破能力上限。

也可以放弃自身打磨，直接获得答案，收割成果，进一步加速内卷。

比这更可怕的是，国外在突破，我们却在内卷……未来将何去何从？

创新是每个人势在必行之事，我们已经没有时间了。

QA互动片段

问：游戏公司在整体的创作过程中，AI扮演怎样的角色，会直接使用AI然后运用到游戏最后的创作中，还是说有限制，只是某些环节可以使用？

答：这取决于AI应用于哪些部分。如果是制作最后的跑量宣传图，由于有大量现成素材可供使用，例如将之前创作的内容训练成素材来制作宣传图，这种情况下使用AI较为可行。

但若是创作前期的内容，比如一些尚未存在的事物，AI就存在明显的局限性。我们在公司内部大多将AI当作一个搜索软件，借助它为我们提供一些设计灵感与刺激物。

目前公司内部也在积极探索AI的使用方式，随着AI功能的不断迭代升级，未来或许能够进一步拓展其应用范围。

魏铭先生演讲后回答现场提问

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