这篇文章的灵感来源于康石石的一位同事Fisherman，他是我们单位上海校区工业交互学部的学科带头人。不管是对学生还是工业交互、人工智能应用的未来发展趋势，也都要更了解也更有发言权一些。因此，今天我便邀请到他，与大家聊聊，如今的ChatGPT，到底能够如何助力我们的作品集创作？

What、Why、How、Problem四步

前文提到我与GPT聊了四十分钟的天，聊出学生的调研结果。

把时间拉回起点，从我们与GPT聊的第一句话开始，当时我碰巧孩子准备升小学，这件事让我有些焦虑，于是我想与GPT聊聊”鸡娃“这件事，寻找孩子成长阶段中，父亲应该如何支持孩子成长的答案。

以此为案例，我将与各位同学分享如何通过GPT完成四步走策略，得到我们想要的信息：

1、现象确认

沟通的前提是大家在聊同一件事，所以与GPT聊“鸡娃”前，我首先要确认它知道这是什么，免得到时上来就给我一只鸡。

如果GPT不了解“鸡娃”，同学们也不用慌，可以直接搜几篇专家对于“鸡娃”现象描述的文章投喂进去，让人工智能现场学习，一会成果就出来了。

2、概念学术化

确认我们和GPT聊的是同一个东西后，就可以开始让它为我们工作了。

先给“鸡娃”换个高端点的外衣，毕竟如果通篇文章都是“鸡娃”这个词，文章的专业性与严肃性会受影响，于是我开始问了：

“家长摄入有哪些类型，请推荐5篇引用率较高的英文文献并介绍”内含几个关键词“家长摄入”“5篇”“引用率较高”“英文文献”“介绍”，除了中心词家长摄入外，其它都是我添加的定语。

添加定语，是驯化GPT中尤为重要的一个部分，某种程度上定语越长，找到的信息越准确。

如果没有“引用率较高”，那么GPT可能会把一些不精准的信息发给你，因此不少人吐槽GPT会发假消息，因为没有定语的限制下，GPT会“偷懒”，无法达到我们的要求。

找到文献，并不代表调研的结束，恰恰相反，我们的桌面调研现在正式开始了，这个同学们最头痛的环节，我们仍然可以让GPT帮我们做。

这些文章并不需要我们去读，我们要做的是：提要求。

让GPT直接给我们1500字的文章总结，和“1500字，包括背景、问题、方法、分析、案例、结论六个方面”得出的内容有用性也不一样。

背景、问题、方法、分析、案例、结论是传统学术论文的写作框架，能让我们最大限度地汲取所需知识，在这种结构体系下，学生对自己所做的项目的认知才能足够清晰，足够全面，才是懂用户的设计，否则做出来的东西容易立不住。

如此GPT便帮我们搭建好了基本架构，我们只需再核查一下它产出与引用是否有误，就能以此为信息根据，进行设计了。

推荐同学们使用GPT是因为我始终相信：人类几千年的文化，积累了极其丰厚的知识遗产，我们所遇到的问题，总会有一本书对应着给出解决方案，过去我们难以找到这本书，有了GPT后不再如此了。

汉艺学生熟悉的设计双钻模型

前文花了如此多的篇幅去和各位同学分享如何将GPT运用到作品集中，但其实从整个作品集制作的双钻模型来看，GPT所占据的不过是作品集刚开始的前两个步骤，即：

discover，通过调研找到需要解决的问题，与define，洞察与定义我们需要解决的问题到底是什么，并提出解决问题所要满足的条件。

但我们后期的develop，围绕充分必要条件去深入开发，思考如何把脑海中的概念变成解决方案，与deliver，抵达我们用户的需求，仍有很长的路，而在这过程中我们可以通过使用Midjourney、Prompt engineering、Stable Diffusion、DALL.E来提升我们的效率。

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但换个角度想想，如果能用好AI，我们下一代的设计师，是站在全人类的知识储备上做设计，在全人类的知识架构体系下做创新，如此想来，是不是还挺振奋人心的？

最后还想和大家分享一本好书，名为《What Is ChatGPT Doing......and Why Does It Work》，看完后能对ChatGPT有一个系统的了解，到这，今日的分享便要结束，如果各位同学有更多关于AI的想法，欢迎与我一同讨论。

如果你对有更多关于艺术留学、保研、申博相关、作品集创作问题，也欢迎直接向我提问。

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