人工智能会设计你的下一座建筑吗？
随着OpenAI的ChatGPT在短短两个月内达到100亿用户的意外突破，人工智能在2023年可谓风靡一时。这一切对AEC（建筑、工程与施工）行业意味着什么？
您可能想知道是否可以在建筑规划的大型数据集上训练AI，或者构建信息模型，并通过设计程序将AI设计建筑物作为系统“提示”？可惜今天的问题仍然多于答案。你（你的客户）真的喜欢这种建筑设计方法吗？你（你的客户）是否同意贡献你现有的设计（资产）IP来训练AI？这种方法不会导致过多的同质化？
AI肯定“不会设计你的下一栋建筑”，但它可以通过让你成为一个更好、更高效的设计师来增强你的能力，从而为它做出贡献。您已经可以使用生成式AI（如Stable Diffusion或 MidJourney）来根据质量模型渲染出设计理念。目前已有与BIM软件的第三方集成，并且正在进行本机集成。
在不久的将来，我们可以期待与现有大型AI模型的进一步集成，以使特定任务更容易、更好、更自动化。目标范围非常广泛，包括使用语音、自然文本甚至手势控制BIM软件，将BIM集成AI聊天机器人用于个人训练/支持，以及将AI翻译的“轻量级”API用于有更广泛人员参与的附加组件开发。从图纸、图像、点云甚至自然语言给定的提示中生成模型是人工智能的一个有前途的利用，这将把大量沉默的、模拟的、专有信息解锁为智能的、参数化的、开放的格式，加速建筑相关数据/内容的数字化。
可实现的人工智能最高目标应该是将人类设计师从技术文档等平凡的任务中解放出来，架构师将专注于什么是最好的设计。同时，计算机将执行技术细节和文档的繁重任务（更不用说在设计仍在变化时进行多个周期的更新）。这无疑是人工智能实施中更复杂的任务之一，但仍然在我们的能力范围内。
有一件事是肯定的：未来的建筑和工程实践将需要不同类型的劳动力，并具备与今天不同的技能组合。例如，“提示性工程”（prompt engineering）是一个新兴领域，您可以在其中学习如何向人工智能提出正确的问题——如果我们想从现有和未来的人工智能系统中获益，我们需要在一定程度上掌握这项技能。
【文/阿科斯·菲米特（Akos Pfemeter），英文版来源于英国《建筑、工程与施工》杂志，翻译、编辑/王正，原载于《现代物业》下旬刊2023年9期】
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您可能想知道是否可以在建筑规划的大型数据集上训练AI，或者构建信息模型，并通过设计程序将AI设计建筑物作为系统“提示”？可惜今天的问题仍然多于答案。你（你的客户）真的喜欢这种建筑设计方法吗？你（你的客户）是否同意贡献你现有的设计（资产）IP来训练AI？这种方法不会导致过多的同质化？
AI肯定“不会设计你的下一栋建筑”，但它可以通过让你成为一个更好、更高效的设计师来增强你的能力，从而为它做出贡献。您已经可以使用生成式AI（如Stable Diffusion或 MidJourney）来根据质量模型渲染出设计理念。目前已有与BIM软件的第三方集成，并且正在进行本机集成。
在不久的将来，我们可以期待与现有大型AI模型的进一步集成，以使特定任务更容易、更好、更自动化。目标范围非常广泛，包括使用语音、自然文本甚至手势控制BIM软件，将BIM集成AI聊天机器人用于个人训练/支持，以及将AI翻译的“轻量级”API用于有更广泛人员参与的附加组件开发。从图纸、图像、点云甚至自然语言给定的提示中生成模型是人工智能的一个有前途的利用，这将把大量沉默的、模拟的、专有信息解锁为智能的、参数化的、开放的格式，加速建筑相关数据/内容的数字化。
可实现的人工智能最高目标应该是将人类设计师从技术文档等平凡的任务中解放出来，架构师将专注于什么是最好的设计。同时，计算机将执行技术细节和文档的繁重任务（更不用说在设计仍在变化时进行多个周期的更新）。这无疑是人工智能实施中更复杂的任务之一，但仍然在我们的能力范围内。
有一件事是肯定的：未来的建筑和工程实践将需要不同类型的劳动力，并具备与今天不同的技能组合。例如，“提示性工程”（prompt engineering）是一个新兴领域，您可以在其中学习如何向人工智能提出正确的问题——如果我们想从现有和未来的人工智能系统中获益，我们需要在一定程度上掌握这项技能。
【文/阿科斯·菲米特（Akos Pfemeter），英文版来源于英国《建筑、工程与施工》杂志，翻译、编辑/王正，原载于《现代物业》下旬刊2023年9期】
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