这段时间，我对 AI 的态度其实挺复杂。

一方面，我已经很依赖它辅助工作。个人网站、内容管理，还有一些制作工具的尝试，如果全靠我自己从头写代码，很难推进到现在这个程度。另一方面，我也在游戏和 VR 内容制作里做了很多年，知道一项能力是怎么慢慢练出来的。所以听到“以后这些都不需要人了”，我很难只觉得兴奋。

我愿意用，也确实在用。但用了以后，就更想把这件事说得具体一点。它帮我做成了哪些事，又有哪些东西不能因为结果出来了，就当成自己已经掌握。

对我来说，它先把一些想法变成了能用的东西

我本来的基础在硬表面、材质和内容制作，后来做了引擎美术、执行主美以及团队管理。代码这部分并不是我的强项。写过基础 Python，不等于熟悉底层图形学，更不等于能独立处理一整套复杂工程。

AI 辅助开发让我能够把需求讲出来，拆成具体功能，反复试用，再把问题反馈回去。现在自己的作品集网站已经有了内容后台、媒体管理和 PDF 简历，也据此做了另一套个人作品集系统。

这些成果对我有价值。但介绍它们的时候，我更愿意讲我怎么确定功能、怎么判断体验、怎么检查结果，以及问题出现后怎么继续修。大量代码由 AI 辅助生成，就不该写成每一行都是我独立手写的。

有些代码我能解释和调整，有些仍然需要继续学习。这一点承认清楚，对后面的合作和求职都更有帮助。

能生成很多结果，不代表已经知道该选哪一个

做美术时，这个差别尤其明显。参考图可以很快出一批，材质也能试出很多变化，可是哪个方向适合项目，仍然需要判断。

一个东西看起来精致，可能跟场景完全不搭；单张图很有气氛，换个角度结构就说不通；一套工具演示起来顺，放到团队的真实文件上又出了问题。最后这些东西能不能用，还是得有人接着检查和修改。

查看原图

配图说明从定义问题、生成草案，到人工修改和实际验证的过程。发现问题后仍要继续调整；这是示意流程，不是某个真实项目的制作记录。

我过去做资产、材质和引擎效果积累的经验，在这里并没有失效。恰恰因为知道什么地方容易出问题，才更容易把要求说清楚，也更容易看出一个结果到底只是好看，还是可以继续往下做。

但我也不想把这件事说成“只要会判断就够了”。判断常常来自亲手做过。连基础结构都看不明白，光靠不断让 AI 再来一版，很容易一直在同一个问题周围打转。

我担心的，是新人少了练习的机会

行业里对 AI 的抵触，我觉得不能简单归结为“不愿意接受新工具”。很多人担心的是自己的工作、收入，以及过去花了几年积累的能力，还会不会被需要。

尤其是新人。过去一些基础制作、整理和修改工作，确实重复，但人在做的过程中，也会慢慢熟悉资产要求、质量标准和团队协作。如果这些环节越来越少，团队又没有安排新的带教方式，新人从哪里开始成长？

这是我比较在意的一个问题。我早期接触 AAA 外包项目，就是在具体制作里一点点认识质量要求的。标准并不会因为看了一份说明就自动进入脑子，很多时候要做过、被指出问题，再改一遍才有感觉。

所以如果团队引入 AI，我希望省下来的时间，能有一部分用来讲清楚判断过程。为什么这个结果不能交，为什么这里要重做，而不只是告诉新人哪个提示词生成得更快。

真放到团队里，我会先选小一点的事情试

如果由我推进，我不会一开始就把所有流程换掉。先挑任务明确、结果容易检查、出错能够恢复的部分，做一轮小范围验证。

比如整理资料、列出检查项、辅助做工具初稿，或者给一个已经清楚的设计方向补几种备选。看它究竟省了多少沟通和制作，又增加了多少检查与返工，再决定要不要继续扩展。

涉及正式资产和工程时，就要说清楚谁检查、谁接入、谁负责最后的结果。原文件和可恢复的版本要留住，生成内容的来源与使用条件也需要核对。客户资料、未公开项目文件、他人的声音和形象，不能因为工具方便，就随手交出去。

这些是我希望团队遵守的工作原则。具体项目怎么执行，还要看合同、工具条件和团队实际情况，不能靠一句“AI 生成的”把责任含糊过去。

我会继续用，也会继续补自己不会的部分

现在的工具变化很快，没必要等自己把所有技术学完，才允许自己做一个想做的东西。这是 AI 给我最直接的帮助。

但作品做出来以后，学习也没有结束。至少常用的那部分，我希望自己能逐渐解释清楚，能改，出了问题知道从哪里查。否则每次修改都只能重新碰运气，项目越大，心里越没底。

至于标题里的“顺着浪走”，我的理解也很普通：变化已经来了，我愿意试着学会使用它。但别人对岗位和创作的担心，同样值得认真听。没有必要一边享受工具带来的便利，一边嘲笑那些正在承担代价的人。

我希望 AI 帮我把想做的作品完成，也希望完成之后，留下的不只有一个结果，还有一点真正属于自己的理解。

本文是我的个人使用体会与工作建议，不代表行业统计结论。封面与正文插图均为 AI 辅助生成的编辑配图。