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Figma Config 上最反直觉的共识：AI 正在杀死设计创造力

在 Figma Config 2024 的压轴演讲中，NYU 教授 Reginé Gilbert 抛出一个让全场安静的判断：AI 越强，设计师越容易失去创造力。这不是反 AI 的演讲，而是一份写给所有 AI 从业者、产品经理和设计师的“清醒指南”。

当所有人都在争论大模型参数和算力时，美联储主席鲍威尔却公开谈起了生成式AI。这不是一次随口评论，而是一次“风险雷达”的启动：就业、通胀、资产泡沫、地缘竞争，AI 正被放进央行级别的沙盘里重新审视。

在这期《Training Data》中，微软CTO凯文·斯科特系统讲述了他对AI规模定律、训练数据、成本曲线和产业节奏的判断。他认为，当下看似“昂贵、脆弱”的模型，会像过往每一代技术一样，在规模化中迅速变得更便宜、更稳定，并持续解锁更复杂的能力。

当所有人都在追逐AI、SaaS和风口时，Greg Isenberg却在视频里反复强调一个反直觉结论：真正稳定、可复制、能赚到真钱的机会，往往藏在最不起眼的地方。这期视频不是鸡汤，而是一套“怎么把想法变成现金流”的实战路线图。

当所有AI产品都在追求“更快、更准、更像人”，Figma Config 2024 的一场演讲却反其道而行：真正改变世界的，从来不是迎合主流，而是敢于对抗一致性。COLLINS 的两位负责人用设计史、商业案例和方法论，给AI从业者泼了一盆清醒的冷水。

企业级销售并不是“会说话就能卖”，而是一套可以被拆解、学习和复用的系统工程。YC合伙人Pete Kuman用自己作为创始人和投资人的双重经验，逐步讲清楚初创公司如何拿下第一个Enterprise客户，以及创始人最容易踩的坑。

你可能不信：把产品思维、A/B 测试和大语言模型用到政府系统里，转化率能提升 7 倍，甚至直接“救命”。在 Figma Config 2024 的这场演讲中，新加坡政府的一支小团队，展示了他们如何用科技公司的方法，重塑“最难做产品”的地方——政府。

在一堆谈AI、谈效率、谈未来的演讲里，Michael Di Genova偏偏从“我什么都不懂”讲起。他和合伙人用2.2万美元、几张渲染图，把一个玩票想法做成爆款品牌。他给出的4个策略，对今天的AI从业者尤其刺耳，也尤其有用。

在Figma Config 2024上，Cron创始人、前Notion日历负责人Raphael Schaad抛出一个反直觉观点：在生成式AI和自动化设计工具狂飙的时代，最重要的创意工具，依然是纸和笔。更意外的是，他甚至把十年纸质笔记“搬进”Figma，做成了一个可被AI搜索的第二大脑。

这是一场围绕“做难事”的深度对谈。作家Nat Eliason从写作训练、AI工具的使用、小说创作到加密货币失败经历，拆解了一个核心问题：为什么真正的成长，往往来自那些一开始并不好走的路。

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3 月，4 周前