Page 235 - 建筑结构设计理论及实践研究

第六章 建筑设计智能化技术 ◆

2. 设计师与 AI 的关系
随着 AI 技术的日趋成熟，大量 AI 辅助设计的案例表明，AI 不仅可以作为
一种强大的智能工具辅助自动化任务，也作为一种智能对象越来越符合人的自然
交互习惯。如今许多基于大模型的生成式人工智能工具直接通过自然语言就可与

其交互，并且多模态的交互方式即将成为现实。这不得不思考设计师的定位，以
及设计师与 AI 之间的关系。什么是设计师可以做但 AI 难以做的以及什么是 AI
可以做但设计师难以做的？根据两者的特点和优势，可以将两者的关系概括为 3
种交互关系。①通过“设计师输入意图 -AI 执行”的自动化模式处理大量重复性

操作和经验任务自深度学习技术的出现，许多需要重复性操作且需要经验的任务，
如建筑图元的识别、分类等任务可通过训练卷积神经网络模型实现。随着生成式
人工智能的进一步兴起，以 GAN、VAE 等生成模型为基础的技术可以快速实现
建筑方案生成的任务，如平面户型图的智能生成。近两年来随着图文对齐的大型

语言模型（Large Language Models，LLMs）的快速成熟，以 Diffusion、Clip 和
Transform 等模型的结合进一步提高了图像生成乃至 3D 生成任务的质量。②通
过“AI 智能生成 - 设计师决策”的自主智能模式处理多目标约束，并从设计空间
中寻找最优解任务 1990 年代约翰·弗雷泽（John Frazer）基于元胞自动机的思

想提出通用构建逻辑（Universal Constructor），用于建筑空间的生成，使用算法
对设计方案进行探索和优化逐渐生成一种重要的设计方法。随着智能优化算法被
广泛地用于建筑设计中，如基于进化算法用于建筑性能如照明、温度的优化；基
于集群算法用于空间路径形态生成和优化，大量难以由人力穷举的复杂设计问题

从而有了有效的解决工具。随着深度学习的发展，深度强化学习用于空间形态的
生成进一步拓展了该模式的应用范围。③通过“设计师 &AI 协同”的合作模式
处理序列化的任务该模式强调人与 AI 通过不断交互完成连续的任务。例如，通
过不断与 ChatGPT 对话交互，输出连续的建模程序或序列化的 CAD 指令。该模

式随着大模型的成熟逐渐成为一种新的交互设计方式。在这个过程中设计师通过
Prompt 不断修正 AI 的生成结果，AI 也在不断地明晰、细化和更新设计师的思路
和需求，从而共同完成一项复杂的任务，这也将成为人机协同的重要发展方向。
此外，在具体的任务中可能会包含多种交互模式。对上述关系的梳理有助于理清

设计师在更加复杂和系统的任务中的定位以及今后的发展路线。

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