一、人工智能对视觉传达设计的影响
人工智能技术构建一智能视觉设计创作系统——即借助人工智能技术来帮助视觉传达设计师完成高质量、高效率和高数量的设计产出的问题思考,主要通过文献分析、个案调查等方法对神经网络系统及其影响下的专家系统等人工智能技术进行历史发展、类型与技术原理等方面的了解与深入学习,总结其优势特征,思考如何将人工智能技术应用于帮助视觉设计师进行设计工作的方向
二、人工智能的发展目标是模拟和取代
一、人工智能应用于劳动教育的内在逻辑
人工智能应用于劳动教育，既是人工智能发展的内在需要，意味着人工智能应用的进一步拓展；也是劳动教育创新发展的必然需要，劳动教育要结合时代需要和技术发展方向开展相关教育活动，以适应社会发展对劳动者素质的要求。
人工智能与劳动教育在目标追求、技术诉求和价值生成方面具有内在的一致性，人工智能进入劳动教育，可以形成叠加效应，推动劳动教育在新时代的创新发展。
1.人工智能与劳动教育的目标追求一致
人工智能的发展和应用，目标是模拟或“取代”人脑，开展更为复杂的研究和更为广泛的应用。
从最初的解决单一问题（人机对弈）到目前的解决各类复杂问题，人工智能在不断开发、延伸人的智能，把人的智能提高到一个新的高度。同样，新时代劳动教育也是以开发人的智能为目标的。
劳动教育的直接目标是让教育对象掌握一定的劳动知识，具备一定的劳动技能，适应社会发展对劳动者素质提高的要求。
当然，新时代劳动教育的目标不限于此，劳动教育还要通过教育活动，让教育对象对自身的智力和能力有全面深刻的认识，特别是教育对象在掌握一定劳动知识的前提下，开展劳动实践活动，在实践中不断深化对自身智力和能力的认识，不断开发自身的智能潜能。
由此可见，在目标追求上人工智能和劳动教育具有一致性，都是为了开发、延伸人的智能，使人具有更好的思考和行动能力。
2.人工智能与劳动教育的技术诉求契
人工智能可以基于算法、机器学习、知识处理系统、自动程序设计等，在一定的应用场景中，根据用户的需求和特点，进行不断的自我优化、自我提升，以适应“应用场景”的变化和需要。
在人工智能技术的自我适应发展过程中，不断有新技术、新应用被开发出来，技术发展是人工智能的基本诉求。新时代的劳动教育，也是以推进科学技术发展为诉求展开的。
劳动教育要求教育对象掌握当前社会发展需要的科学技术知识、科学技术能力，能够运用这些知识和能力开展相应的劳动活动；劳动教育要求教育对象在掌握劳动知识和能力的基础上，进行创新活动，推动科学技术的发展和进步。
劳动教育既是在一定科学技术的赋能下开展，又要推动科学技术的发展。
因此，人工智能和劳动教育在推动科学技术发展的诉求上具有内在的一致性，人工智能赋能劳动教育，使劳动教育的质量提升到一个新的层级，劳动教育又反哺人工智能，以高素质的劳动者推动人工智能向更深层次发展。
3.人工智能与劳动教育的价值生成同
人工智能生成价值的同时，改变着价值的生成方式。人工智能应用于制造领域，实现工业制造的智能化和自动化；人工智能应用于新闻传媒行业，能够通过大数据和算法，根据用户兴趣偏好有针对性地推送新闻信息，实现新闻传播的智能化和精准化；人工智能应用于教育行业，教育机器人和教育数据库能够根据教育对象的需求、兴趣、个性特点等因素，有针对性地推送教育内容和信息，实现教育的个性化发展。
人工智能一方面推动各行业发展升级，直接创造价值，另一方面则不断改变价值生成的方式。
无论是思想领域还是社会领域，过去的价值生成方式以单一化为主。
例如，人类思想文化成果的形成，往往是某位思想家个人智慧的结晶。然而，在人工智能影响下思想文化成果的生成以融合化、集约化为主要特点，智能机器人通过数据抓取、分析、提炼和再造，把很多人的智慧融合起来，生成一种新型的思想文化成果。
劳动教育同样也遵循直接创造价值和融合化生成价值的内在逻辑。
一方面，劳动教育提升教育对象的劳动素质，使劳动者在劳动过程中提高生产效率，直接创造价值；另一方面，劳动教育提高整个社会的劳动生产力，使社会发展具有内生动力，推动社会整体进步。
因此，人工智能进入劳动教育，能够产生协同效应，共同推动社会发展和进步。
二、人工智能时代的劳动教育创新
人工智能不断渗透到劳动教育中，改变原有的劳动教育模式，推动劳动教育的智能化转型。在此过程中，劳动教育中的教育者与教育对象的关系也发生了深刻变化。因此，人工智能进入劳动教育，使劳动教育的内容、实践场景、要素等都发生了变化，推动劳动教育的创新发展。
1.人工智能引领劳动教育内容智能化整合
劳动教育内容既包括劳动理论知识、劳动技能知识，也包括劳动价值知识、劳动思维知识、劳动观念知识等。
在传统劳动教育中，对劳动教育内容的整合主要依靠教育者或教育对象。
教育者在教育过程中通过劳动教育课程体系建设，对劳动教育内容进行整合；教育对象在接受劳动教育过程中，根据自身需要和自身的劳动知识结构，对教育内容进行整合。
无论是教育者还是教育对象，在对劳动教育内容进行整合时，受主客观条件的局限，很难形成系统化的知识体系和价值逻辑。要克服这些问题，需要发挥人工智能的链式效应，对劳动教育内容进行智能化整合。
一是建设劳动教育知识数据系统，提升劳动教育内容的系统性水平。
要按照理论知识、技能知识等进行分类，把已有的文本、图片、视频、音频等不同形式的劳动知识进行数据化分类和存储，建立一个包含各种劳动教育知识的数据库。
同时，使用人工智能的自动抓取功能，对网络劳动知识进行抓取、整理、分类和存储，充实数据库内容。劳动教育知识数据库系统采取动态管理的方式，根据社会生产力发展状况实时对劳动知识数据进行增加、剔除和整合。劳动教育知识数据库建设，可以实现劳动知识点的系统化和集约化，教育过程中使用某一知识点时，能够自动生成该知识点的全部关联劳动知识。
二是构建劳动教育数字课程体系，提高劳动教育内容的智能化水准。
充分发挥人工智能的技术优势，构建数字化、视频化和虚拟化的劳动文化课程、劳动思维课程、劳动实践课程、劳动趣味课程等。劳动文化课程主要包括劳动教育的历史、劳动模范和先进劳动者的故事、劳动工具演变等，使教育对象了解劳动的发展历史和劳动文化，形成正确的劳动价值取向。
劳动思维课程包括创新性思维、形象思维、逻辑思维等，让教育对象了解劳动背后的思维变化，为教育对象的劳动创造奠定思维基础。
劳动实践课程包括认识劳动工具、掌握劳动过程、学习劳动技能等，让教育对象通过人工智能的虚拟劳动场景，开展模拟劳动，锻炼劳动实践能力。劳动趣味课程包括劳动小游戏、劳动魔方、劳动桥牌等，让教育对象在玩游戏的过程中学习劳动知识、掌握劳动技巧、提升劳动素养。
三是提供劳动教育智能解决方案，推进劳动教育内容的个性化生成。
人工智能时代要“实现教育范式的根本转换，从大规模标准化教育走向大规模个性化教育”，劳动教育亦是如此。人工智能下的劳动教育，教育者与人工智能、人工智能与教育对象、教育者与教育对象能实现三方互动。
在人机交互的过程中，人工智能能够根据教育者的“授意”和教育对象的个性特点，自动生成符合教育对象需要的、系统化的、趣味性的劳动教育课程，并会随着教育对象的学习程度提升、学习兴趣变化、学习方向改变，自动调整教育方案，满足教育对象的不同时段、不同阶段、不同类型的劳动学习需要。
2.人工智能引导劳动教育实践智能化发展
劳动实践可以锻炼劳动者的劳动意志、培养劳动情感、提升劳动技能，劳动实践是劳动者劳动素质养成的主要途径。
在传统劳动教育中，劳动实践的场景、工具、方式有很大的局限性，必须在生产一线、制造车间开展劳动实践活动。
这就造成劳动教育中实践教育的缺乏或者脱节，要么没有条件开展劳动实践；要么是学校教知识，再到生产一线去实践。将人工智能运用于劳动教育，将劳动场景虚拟化，使劳动实践与知识学习无缝衔接，改变了过去的劳动实践模式，给劳动教育以新的实践思路。
一是虚拟劳动场景设置，拓展劳动实践的空间。
可根据劳动教育实践需要，结合虚拟现实技术（VR）和软件开发平台，设置集视觉、听觉、嗅觉、触觉等为一体的虚拟劳动场景，让教育对象足不出户，在教室或实验室就可以参与仿真劳动实践活动。
如虚拟工厂系统，教育对象可以在虚拟工厂系统中“看到”与现实工厂一样的车间漫游场景、机床车床工作场景、工厂机器的运作场景等。
虚拟劳动场景的设置，弥补了过去劳动教育缺乏实践场景的短板，为劳动教育的知识与技能融合、劳动者创新素质培养提供了更为广阔的实践空间。
二是多种劳动工具应用，丰富劳动实践的方式。
多种虚拟劳动场景的设置，能够让教育对象运用多种劳动工具。在机械制造虚拟工厂系统中，教育对象在教师的指导下，可以“操作”机床车床，进行切、割、磨、洗、钻等一系列劳动动作，像在现实工厂一样，锻炼自身的劳动技能，达到手、眼、耳在操作时的一致和协调。
在田野劳动虚拟系统中，教育对象能够操作拖拉机、收割机等农业机械，且能够突破时间限制，在很短时间内体验农业生产从“种植到收割”的劳动过程，让教育对象对农业生产的技术和规律有更加全面系统的认识。
在人工智能虚拟劳动实践条件下，教育对象能够使用多种劳动工具，锻炼多项劳动技能。
三是融合劳动知识学习，提升劳动实践的深度。
相比在课堂上教师的讲授、现实场所的劳动实践，虚拟劳动实践从感觉、触觉、听觉、视觉等感官上构建了一体化的劳动实践场景，“可以将人所身处真实环境中的真实感官刺激模拟甚至放大，使用户能够获得听觉、视觉、触觉、力觉等多重感知”。
教育对象在虚拟劳动实践中，不仅能够体验不同的劳动场景、劳动工具，还能够从感官上感受到虚拟劳动实践场景中所嵌入的劳动知识、劳动价值、劳动理念等。
教育对象在教师的引导下，一方面通过虚拟劳动实践不断锻炼自身的劳动技能，另一方面在虚拟劳动实践过程中学习更多的劳动知识。
这一过程超越了传统劳动教育中知识教育与实践操作之间的时间、空间限制，体现了人工智能时代劳动知识学习的新方式。
3.人工智能引发劳动教育要素智能化提升
劳动教育的要素包括教育主体、教育客体和教育介体。人工智能作为教育介体进入劳动教育，对教育者和教育对象产生了深刻影响。
对于教育者来说，人工智能像“另一个教育者”一样，参与劳动教育的全过程，这对教育者提出了严峻的挑战。
对于教育对象来说，人工智能提供了“无限”的劳动教育解决方案，需要教育对象及时适应人工智能时代的劳动教育模式，主动进行自我调整和适应。
其一，教育者的角色需要重新定位，主导劳动教育的方向。
人工智能时代的劳动教育，教育者角色呈现多样化和专业性相融合的特点。
一是教育者角色呈现多样化发展趋势。人工智能时代劳动教育内容、教育课程、教育实践的智能化生成，给教育者以更多的自由时间，可以更好思考劳动教育的思维、价值、方向等宏观问题。
此外，教育者还要结合需要，推动劳动教育情境创设，积极与教育对象开展交流，不断提升自身适应人工智能时代劳动教育的能力，参与教育对象学习的智能化评估，等等。
二是教育者角色的专业性要求更高。要驾驭人工智能时代的劳动教育，教育者必须具备一定的跨学科素养，既要掌握所教授专业的知识，也要具有人工智能的基本知识和应用技能。
此外，教育者还要具备创新素养、研究素养等，以便于人工智能时代劳动教育的开展。
其二，教育对象需要及时自我调整，适应劳动教育的变化。人工智能时代劳动教育的教育内容、教育实践、教育者等发生的变化，必然要求教育对象及时自我调整，适应新时代劳动教育的新方式。
一是教育对象自适应学习方式的养成。教育对象要转变学习思维方式和学习习惯，主动适应智能化课程教学、虚拟劳动教育实践等新型的劳动教育方式，能够运用一定的人工智能教育平台开展自适应学习。
在自适应学习中，教育对象要能够熟练运用技术工具，对所需劳动教育内容进行搜索、抓取和使用。教育对象要能够积极开展人机、人际沟通，提升学习效果。
二是教育对象自主评价模式的形成。人工智能时代劳动教育的自主化特点要求教育对象要有较高的自主学习评价能力，能根据人工智能劳动教育平台的智能评价系统开展评价，并结合教育者评价、社会评价，对自身的学习状况进行评估，为进一步学习提供依据。
三、人工智能时代的劳动教育调适
人工智能进入劳动教育，对劳动教育的教育理念、教育模式产生巨大冲击，推动劳动教育智能化创新。然而，人工智能并非“有百利而无一害”。在当前技术条件下，人工智能虽能替代人的某些“智能”，却不能替代人的情感、情绪等感性机能。因此，把人工智能引入劳动教育，既要主动转换劳动教育的认知范式，推进劳动教育理论革新
三、人工智能的发展可能会造成哪些工程伦理方面的问题
1、一是失业和财富不平等问题。随着科学技术的发展，许多人类工作将被机器人取代，那么因此而失业人员的生活保障由谁负责？此外，人工智能学会自己做决定，这种决策能力将允许人工智能取代某些管理职位。人工智能取代人类劳动力将导致财富分配不均和贫富差距扩大。工人们拿到工资，公司支付工资，其余利润投入生产以创造更多利润。然而，机器人不需要报酬，这使得大公司能够通过人工智能获得更多利润，从而导致更大的财富不平等。在工程领域，人工智能可以创造新的就业机会，但由于数字很小，这并不能弥补失去的工作岗位数量。
2、二是安全性问题。安全性是人们评价一项技术的重要指标。安全问题也与道德问题密切相关。人工智能的安全性可以分为三个部分：错误和偏差、失控、滥用新技术。人类无法避免这些错误，人工智能也无法避免错误。人工智能具有自学的能力，人工智能可能会学习到错误的信息并造成安全威胁。例如，在自动驾驶汽车领域，由于背景算法的错误，人工智能可能导致严重的安全事故。至于缺乏控制，人工智能通过不断学习对复杂问题做出自己的判断。由于算法的复杂性，人们难以知道这些判断的依据。这些判断受到初始算法中人为偏见的影响。由于算法的设计缺乏透明度，人们无法有效地控制和监督后续过程，可能造成危害社会安全和稳定的后果。人工智能应用的有些领域是危险的，比如在军事工业中的应用带来了一系列威胁与挑战，在太空领域的应用可能对全球战略稳定和军事安全带来破坏性影响，对人类战争活动带来的影响更是不可忽视的。
3、三是隐私问题。人工智能的进步伴随着大数据的不断收集，而很多数据都与个人信息有关，未经允许收集这些信息会侵犯人们的隐私。人工智能在人脸识别中的应用对人们的隐私构成了极大的威胁。事实上，在人工智能进入我们的生活之前，人工智能已经收集了我们的隐私。每个用户在网站注册时都必须同意用户政策，这涉及隐私问题。由于大数据的发展，个人用户的隐私受到极大威胁。在享受人工智能带来的便利的同时，用户的隐私也受到了损害。
4、四是环境问题。在人工智能取代人类工作的过程中，会出现一些与环境有关的伦理挑战。首先，人工智能机器数量的快速增长将导致资源的大量消耗。第二，人工智能的替代非常快，过时的产品需要环保处理，而重金属污染问题很难处理。
5、五是控制和监督问题。人工智能需要监管，但目前没有普遍接受的行业标准。缺乏行业标准可能会导致产品本身的质量出现巨大差异。