設計與AI的現在：設計了1.7 億個Banner的阿里魯班
隨著人工智能時代的到來，設計與人工智能的糾葛，藝術與科技的博弈，越來越頻繁地現身熱門話題榜。而在設計人工智能領域，阿里巴巴已經開始加速探索。
就像那句廣為流傳的“Talk is cheap, show me the code”，他們也真的在去年“雙11”期間，Show 出了1.7 億由阿里的設計人工智能產品“魯班”設計的banner。所以，懷著對科技既畏又愛的心，我們找 “魯班”的產品設計負責人樂（Yue）乘聊了聊。
Q: 請您先自我介紹一下吧？
A: 我在阿里花名樂乘，是淘寶 UED 的產品設計師，也是阿里人工智能設計產品“魯班”的負責人，我們做的事情是人工智能技術與商業設計結合，並且落地成商業產品。
Q: 您之前的專業就是設計嗎？在阿里多久了？
A: 不是的，我大學是學建築環境，07 年畢業後“不務正業”進入體驗設計行業。我們這一批做交互的人很多不是科班出身，有很多心理學、工業設計背景的。我大學時開始接觸互聯網，自己設計網頁，也做過站長。畢業後，我先在一個媒體網站做了兩年交互，09 年加入淘寶，也就是阿里開始實施“大淘寶”戰略的時候。那會兒體驗設計在國內剛剛興起，騰訊和淘寶兩個 UED 團隊在圈內影響力很大，專業度很高，機緣巧合，最後選擇了淘寶。
Q: 加入阿里之後的經歷是怎樣的？
A: 我已經在阿里工作 8 年了，前幾年主要做搜索，後來開始做手淘。 2015 年“雙11”後，我們在內部發起了一個人工智能設計的項目，主要開發的產品就是“魯班”。我們是大公司內部創業加研究新技術的團隊，隨著產品和團隊逐漸壯大，現在團隊演進為“阿里智能設計實驗室”。
Q: 這個團隊成立的契機是什麼？
A: 團隊其實是自下而上發起的，在15 年的“雙11”我是會場項目負責人，跟工程和算法兩個團隊有很密切的合作，也在“雙11”期間建立了深厚的“戰鬥感情”。
在15 年之前的“雙11”，商品推薦都是人來控制的，由運營決定給用戶推薦什麼產品，而15 年那次“雙11”，是阿里第一次基於算法和大數據，為用戶做大規模的、個性化的商品推薦，叫做“千人千面”，是阿里流量分發模式很大的升級和轉型。
“雙11”結束後，我們（設計、工程和算法團隊）就聚在一起，商量下一年要做些什麼。我們當時想，我們已經做到的個性化推薦，但都是基於白底圖商品推薦，能不能往前邁一步，讓強營銷導向的廣告資源位的設計也“千人千面”呢？
從純商品個性化跨到廣告資源位個性化，中間幾個關鍵的技術點打通之後，我們就著手做了。
“魯班”做出來的Banner
Q: 都是哪幾個關鍵技術點？
A: 一是圖像算法“摳圖”。因為高質量的廣告設計需要把商品圖片摳出來，放到精美的設計主題裡。以前都是設計師給商品摳圖後再做設計，現在我們用機器做海量設計，就得讓機器來做這個事情。我們跟阿里搜索部門做圖像切割的算法團隊合作，處理海量的商品自動摳圖。
第二點是把設計變成“數據”。一張廣告設計圖片是像素組成的“信息”，不是“數據”。我們利用機器把商品、文字和設計主題進行在線合成，這樣每張廣告圖片就帶上了商品信息，可以根據消費者偏好進行個性化投放。所以魯班產品上線初期，我們請設計師根據活動主題做了大批量風格確定的模板，證明了這種模式投放效果可以大幅提升點擊率。
第三點就是讓機器學習設計。靠“人肉設計模板”度過了第一個階段，但長遠發展角度我們必須讓機器來做設計。大概是16 年8 月份開始的，有一位之前負責淘寶“拍立淘”（在淘寶內通過圖片搜索找同款，隨拍隨找）產品開發的圖像算法專家加入進來，主導整個智能設計的算法框架。
設計數據化
中國史上第一次創新
