阿里巴巴於2018年的11月11號天貓雙十一活動，以一種顛覆傳統設計操作的技術，將海報設計與廣告設計的操作模式，轉變成透過算法與智能化的生成技術在當天產出4億張海報設計與1.7億張橫幅廣告設計作品。人工智慧的發展在未來人類生活中，逐漸透過更多的智能機器給予技術輔助。平面設計師的設計技術與未來的發展有可能被「智能生成」的技術影響，因此「智能生成技術對平面設計專業之影響研究」為主要的研究初衷，設計技術與行為的思考改變儼然成為未來熱門的議題。本研究目的：（1）彙整市面上智能生成技術的使用體驗。（2）探討智能生成技術出現後與平面設計師的差異點。（3）提出未來平面設計師的可能方向。
本研究招募五十五位受測者。本研究包含兩個階段試驗:(1)前導性實驗設計：選擇三個具有代表性之智能生成網站其使用性及其績效及滿意度，發現其中之優缺點並提出改善建議。實驗內容包含:任務時間績效計測、系統使用性尺度量表(SUS)、 使用者互動滿意度量表(QUIS)獲取量化數據，逐個分析不同的實驗樣本。依照文獻的探討與前導性實驗之分析結論對現況的智能生成網站進行分析與探討，將受測者的操作體驗與事後訪談進行前測分析。(2)驗證實驗:以前導性實驗及文獻作為依據，選擇中間值的個案ARKIE樣本與平面設計軟體Adobe2020版本的(AI & PS)將實驗結果進行分析，觀察使用前與後之間的行為與差異的改變，根據受訪者之訪談內容整理並進一步編碼，最終以專家訪談ARKIE CTO提煉出實驗的結果與建議。
結果發現，智能生成的網站設計領域與非設計領域的受眾而言，正在逐步改變平面設計領域的教育與設計方式。本研究以智能生成於平面表現上與平面設計師的差異，提出思考與反饋並進一步對於智能生成的技術給予建議。

On November 11, 2018, T-mall Double Eleven event, Alibaba used a revolutionary design operation technology to transform the operation mode of poster and advertising design into intelligent generating technology with the use of algorithms, and thus, produced 400 million posters and 170 million banner advertising works. In the future, the development of artificial intelligence will gradually give technical assistance to humans life and works through more and more intelligent machines. Moreover, the "intelligent generating" technology is likely to affect the design techniques and development of graphic designers, and the change of the reflections on design techniques and behaviors is obviously becoming a hot topic in the future. So the main purpose of this study is to explore "A study on the Impact of Intelligent Generating Technology on Graphic Designer". This study aims to: (1) To compile the usage experience of intelligent generating technology in the current market. (2) To explore the differences between intelligent generating technology and graphic designers. (3) To propose possible directions for future graphic designers to work on.
A total of fifty-five subjects were included in this study. The study consisted of two phases: (1) Preliminary experimental design: The author selects three representative intelligent generating websites to test their usability, performances, and customer satisfaction, identifies their pros and cons, and makes recommendations for improvements. This experiment includes: leveraging measurements of time and performances of tasks, System Usability Scale (SUS), and User Interaction Satisfaction Scale (QUIS) to obtain quantitative data and analyze different experimental samples one by one. Then, based on the literature review, and analysis and conclusion of the preliminary experiment, the author analyzes and explores the current intelligent generating website and makes pre-test analysis to subjects' operational experiences and their after-use interviews. (2) Verification of experiments: Based on the preliminary experiment and literature, the author analyzes results of the experiments through a case with median, the sample of ARKIE, and the graphic design software Adobe version 2020 (AI & PS), observes the changes in behaviors and differences between before and after use, collates and further encodes the interviews of subjects, and finally refines the results and suggestions of the experiment through the expert interview, ARKIE CTO.

The results show that the designs from intelligent generating websites and audiences without designing knowledge are gradually changing the methods of education and design in graphic design. This study presents reflections, feedback, and further suggestions for intelligent generating techniques based on the differences between graphic designers and intelligent generating technology in graphic design.

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