受訪者：邱浩修

時間：2024年8月9日 12：00-13：00

地點：DDS-THU AI中心

整理：張運宗

 

 

衝突的轉折點

 

　　從智慧建築到未來事務所，從光點實驗班到價創計畫，在AI的應用上，無論是產業或是教育都面臨一個重要的轉折，而且是衝突的。　AI的新方法、新工具套用到現既有的教學、生產模式是為了要符合現有的思考模式，或工作習慣，或方法學，但這明顯是知識典範轉移的一個過渡期，生成式AI是一種破壞式創新，將完全顛覆所謂「現有的」思考模式、工作習慣和方法學。　

 

　　例如，未來事務所提出的價創計畫，為了達到立即有用的產出，必須架在建築業現有的工作流程，從中切分幾段，判斷AI可以幫助加速某段；也就是說，生成式AI的應用是以效率化原有的傳統流程為基礎。　價創計畫畢竟是要成立一家新創公司，必須面對營運相關的問題，所以必須考慮相關產業普遍「現有的」習慣問題。　事實上，放眼10年、20年後，（可能更短）生成式AI必然把「現有的」流程打掉重練！

 

　　教育界也一樣，建築教育的訓練是依據理性的設計條件以及感性的美學概念，一個一個將視覺的東西逐步整合成圖面與模型，所謂的設計好壞、效率與否之類的複雜關係完全依靠人腦的認知判斷，以及來來回回try and error的實驗過程，去接近一個可能的設計解答。　但人腦驅動雙手的工作效率畢竟沒有生成式AI高。　面對一個案子，過去一個建築師幾天內能做出2、3個方案，再怎麼優秀多花一點時間，最多想出10個符合條件且具創新性的方案，現在生成式AI幾分鐘內至少能夠做出數十個。　問題是，如果應用生成式AI只是加速原來的設計方法，只是乘以3倍，乃至10倍，這就不是破壞式創新。　

 

 

顛覆式衝擊

 

　　生成式AI能生成不一樣的結果，至少過去沒想過的各種可能性，所以，真正的重點是，量變會產生質變，面對同樣的限制條件，應用生成式AI會找到新的解決方法。　從迭代演化的概念來看，傳統機械時代的訓練模式中，只要某個模式能夠不斷複製來提高生產效率，就能一直套用，突變的機率自然降低；同樣的，建築師只能做2、3個方案的時代裡，突變的機會不多。　當生成式AI能放大十倍量甚至百倍方案數量時，如果能夠掌握關鍵條件，問對問題，定義（參數）清楚，不僅突變的機率變高，更可能找到好的、對的突變。　這才是破壞式創新真正重要的意義：無論產業或是教育界，學會「問對問題」才會拉出真正的競爭力。　

 

　　當生成式AI應用於建築設計的方法普遍化後，產生兩個影響。　第一個，相較於機械時代，設計生產流程會變得相對容易，好的設計產品會被大量複製，更好的概念、更美的作品、更有效的結果，整體的品質會被提升了。　第二個，生成式AI使得「問對問題」能被更快速地進行POC（Proof of Concept），驗證概念可行性的效能提高，從而提高突變的機會，所以人類各個層面會爆炸性進步。　教育界將面臨顛覆式衝擊，如果建築的學習還是停留在傳統機械時代的白領訓練模式，將完全跟不上這種爆炸性的迭代式演化所出現的方法學。　

 

　　我並非否認現有建築教育中透過大量時間製作手工模型、繪製圖面，來獲得空間經驗、理解建築知識的價值，因為真正的人類知識確實需要時間才能磨出真正的「內化的知識」。　但我想指出的挑戰是，未來大多建築類型的生產，乃至社會對建築的期待，恐怕更沒有時間，等待建築師們手工藝般慢工出細活。　建築作為社會生產活動的一部分，建築的創意需要在更短的時間內，在精準有效率的理性限制中，找到獨特的感性解方。　而我相信AI的出現是個知識與生產模式的關鍵轉折。　

 

 

「從結果到過程」的新模式

 

　　我目前兩位碩士學生用生成式AI完成論文，我們發現，以前做設計須要把各種條件，如問問題、定義參數、測試等，線性式疊加後出現幾個結果。　現在倒過來，先出現倍數量的結果，建築師從中判斷好壞，選出適合的方案，再回頭做原本的過程，包括參數、測試等各種的改變、調整，以趨近可能更好的方案。　可以說，以前是「從過程到結果」，現在是「從結果到過程」。　所以生成式AI時代，相較於傳統機械時代，學習模式確實不一樣。　產業也是如此，從設計到生產的流程也會出現巨大的改變。　

 

　　傳統建築工法是把建築當作一個雕塑來慢慢灌鑄與雕琢，近年因為缺工而逐漸被重視的預鑄工法，類似樂高（LEGO）的元件化，元件的總類夠多，且能標準化生產，即使不能滿足部分的客製化，但已能符合大部分的需求。　未來事務所提出的價創計畫不同於傳統工法和預鑄工法，在面對一塊基地的客觀條件、法規限制與營建方法下，當需求都導入生成式AI的系統後，面積、法規、節能、元件、模組、成本等資料一目了然，只要確定設計元件的組合方式能夠使用預鑄工法，就直接進入工廠生產；一幢幢好品質的住宅完成了。　

 

　　試想，過去建築必須仰賴各種設計圖，目前生成式AI帶出「圖面生成」，現在連「圖面生成」可能也是很快會消失的概念。　圖面是給人蓋房子時理解空間與元素關係用的，但組裝不須要平面圖、剖面圖，只要一份組裝說明書即可。　所以不是生成「圖面」，而是生成建築元件的「組合方法」。　

 

 

所謂的「蓋房子」

 

　　在生成式AI的建築流程中，設計師甚至不必設計，而必須判斷什麼是好的設計，相當程度來說，不須要「傳統型」的建築設計師；這就是一種破壞式創新。　蓋一幢房子為什麼一定要建築師？　更正確的說法，建築師的定位或其職業任務應該重新定義，不是把絕大部分的精力放在圖面生產，繪製、修改、更正、認證，而是回歸到學習更有價值的判斷，什麼叫創意、效能？　如何把「判斷」定義成為對的「參數」；也就是問對的問題。　

 

　　為什麼說「回歸」？　建築師的定位本來就不是蓋房子，而是知識的統合和生產者；所謂的「蓋房子」，建築師把知識生產的結果產出一套圖面交給營造廠去蓋房子。　在機械時代，知識生產的結果無法被取代，生成式AI時代不然，系統可以知識生產，這就直接威脅到建築師的專業；絕大多數的專業領域都正受到同樣的衝擊。　

 

　　機械時代也曾經產生類似的衝擊，因為自動化，不須要大量的勞力生產，大部分的人坐進辦公室，藍領階級變成白領階級，從工廠走到服務業。　生成式AI時代來臨，被認證過的專業模型只要夠準確，從概念產出文件，資訊溝通，建立流程，凡此種種，一鍵式完成；專業的知識生產會被取代，白領階級比藍領階級更會被取代，AI時代或許應該期待一個「綠領階級」或是「創意階級」的全面興起。　

 

 

打開領域的「跨領域」

 

　　回到大學教育，以建築系言，目前的教育是知識生產的結果，學生也學習如何生產專業知識的結果，這當中有很多技術層面，樓梯的比例、走廊的長寬、門內開外開，諸如此類等等，如果被導入生成式AI系統中，老師和學生就不須要學習或知道技術層面了。　這時，回歸到最根本的問題，為什麼蓋房子？　AI做不到什麼？　

 

　　AI沒有同理心，品質的好壞其實很抽象，牽涉到歷史、審美、感知、體驗、共鳴，AI不能說做不到，因為AI可以從資料案例中訓練，較準確的說，AI可以呈現，卻不能評估，至少不能確切指出好壞、美醜。　

 

　　上學期光點計畫智慧設計班在策展後，以「競圖」做課程設計，分成三組：參賽組、人類評審組、AI評審組。　我們發現，能夠被標準化，製成格式給出分數的部分，AI可以取代人類；評審組的人類和AI給出的成績差不多。　但是，人的好惡差距非常大，可能是某種感覺、概念的影響，就會給出明顯差異的分數；相對的，AI給出的分數是立基於普遍性的標準。　

 

　　獨特性、客製化，目前仍須要人的介入，建築設計原初的關懷仍然不變，什麼是創造力？　什麼是為人著想？　放在這個層次上，如果技術層面的學習逐漸降低，為什麼建築師一定要建築系畢業？　如果原來的專業有辦法被取代，為什麼我不能「跨領域」做不同專業的事情？　專業的門檻大幅降低後，領域之間的界限被互相破壞，所以「跨領域」的定義被改變了，不是不同專業的溝通「過程」，而是領域被破壞的「結果」。　生成式AI時代裡，將會是很多領域被打開後共同做一件事情。　

 

 

對話錄式學習

 

　　光點實驗班清楚地看見，當一個新的工作模式方法、工具出現的時候，學生不知道如何問問題，他們提出的概念或解法還是架構在原來的知識體系上，而不知道新方法、新工具可以幫助他們創造突變多樣性的參數是什麼意思。　因為「新」，所以學生的經驗不夠，沒辦法認知如何用不一樣的概念、方法來問問題，只是用生成式AI達到本來就知道的事情，或設定好的解答，也就看不到，當問對問題時，且有效的引導後，生成式AI可以給出更多的可能，當中就有很多的詮釋空間。　

 

　　教育或學習應回到原初「對話錄」（Dialogue）的辯證過程，以學生提出的方案為主要對象，不斷地挑戰他提出的問題，設計的結果是否對應提出的問題等等，在思辯中才有辦法知道是否只是重複別人的想法，是否跳脫既定的模式。　建築系的設計課一直如此進行，只是方法很原始、直觀，生成式AI的新工具、新方法可以更快速的、可評估的、更容易跳出框架，進行有效的辯證。　

 

　　但是，加速的「對話錄」是否對創意、創造力等本質的學習必然產生正面的影響？　我覺得應該會往兩極化發展。　如何問對問題？　輸入參數引導？　改變原有的思維模式？　老師的素養愈好、專養愈強，「對話錄」的成效一定會愈來愈好。

 

 

創意是唯一選項

 

　　如何讓人在建築中活得更好？建築是一種繁複的、統合的溝通過程。　如果溝通須要語言，從建築需求與期待的自然語言，統合成設計圖面的形式語言，再轉成符合製造標準的生產語言，生成式AI的應用必須把這三塊語言有效地串連起來。在推進的過程中，產業的流程會被改變，建築的目的和價值必然也會被影響，當然，許多原本被視為天馬行空的概念，更有可能被具體呈現。

 

　　光點智慧設計班有位建築系碩士班，她原本學紡織的，剛完成論文，透過200個案例，在編織和建築兩種語言形式的交會過程中，具體展現建築的新方向。過去這種跨領域的交會根本做不到，因為傳統的工具就是沒有這種材料和概念的具體化。　現在透過生成式AI，編織的織理與建築的概念可以轉成資訊的形式語言。　這是跨領域的新模式，從建築創作來看，每一件都是很棒的作品，且能被「蓋」出來。

 

　　手機剛出現時，能隨身攜帶方便打電話傳訊息就可以了，現在，除了功能之外，強調的是美學、品牌特色。　建築也是同樣的道理，當生成式AI可以完成功能性，且大幅降低成本時，建築的差異化會成為競爭優勢，建築多樣性就會大幅增長，也會愈來愈接近客製化、藝術化。　綜歸一句話，創意，是唯一的選項。

 

 

 

 

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