張基義說，公部門長期承擔許多責任，也因此容易擔心犯錯、不敢創新；可是政府同時又是影響範圍最大的單位，政策、交通、醫療、教育、公共空間，每天都直接與民眾接觸。

「原來大家最沒有期待的，反而在這個設計蠻荒的地方，開出了很多花朵跟森林。」

這些改變其實已經出現在日常生活裡。台鐵車廂、車站，到選舉公報、投票箱與圈票處，都曾有設研院參與。

以選舉為例，設研院與中選會合作重新整理公投公報的資訊架構，調整字體、色彩與版面，並把原本偏向選務人員視角的投票所配置圖，改成民眾更容易理解的投票流程。後續也進一步改善投開票所指標、圈票遮屏等設備。

改變的重點並非單純「變漂亮」，而是讓使用者更容易閱讀、找到方向、完成投票。

市場、夜市等高頻率使用的生活場域，也成為設研院近年的工作重點。設計開始從大型建築與產品，往一張公報、一面指標，甚至一套行政流程延伸。

圖／二水車站改造案，取自台灣設計研究院官網。

台灣街景怎麼變美？張基義主張先做「減法」

公共設計之外，台灣長期被討論的另一個問題，是城市街景。

出生台東的張基義，從自然環境豐富的東部到台北求學後，更明顯感受到台灣人造環境的混亂。

「台灣的自然資源其實滿豐沛，我們有山、有海，但是人造環境的確不應該是這樣。」然而，從國外回到台灣，他看到的並非只有缺點。

「我看到的是機會。」面對招牌、鐵窗、遮雨棚及各種長期累積的城市視覺問題，張基義常提出「減法美學」。

「減法美學其實不用花錢，它就是整理而已。」

乾淨、整齊、有秩序，就是城市美感的第一步。因此設研院選擇從教育，以及市場、夜市、選舉、交通場站等民眾每天都會接觸的地方開始改變。

改善台灣美學，也不代表要複製日本或歐洲。隨著世代改變，新一代更重視生活體驗、地方文化與空間品質，如何把台灣自己的文化重新轉譯為當代設計，才可能逐步長出自己的風格。

圖／ 高雄鹽埕之心市民廣場，取自台灣設計研究院官網。

產業需要設計，人才卻開始收縮

台灣設計的舞台正在擴大，人才端卻出現另一個警訊。

台灣設計研究院發布的《2025台灣設計人才調查報告》資料顯示，2024年台灣設計產業營業額達1900.68億元，占文創產業15.8%；設計相關受僱人數仍維持約5.8萬人規模。另一方面，設計科系學生數十年年均複合成長率為負3.95%，縮減幅度高於大專校院整體的負2.13%；產品設計細學類近五年年均下降9.2%，空間設計下降7.0%。

台灣過去卻曾經歷完全相反的狀況。十多年前大學大量成立設計科系，出現所謂「蛋塔效應」，但產業沒有同步產生足夠的職缺與需求。

張基義認為，設研院的重要任務之一，就是把設計人才的市場做大。

以前政府機關多聘用公共行政與管理人才，如今若把設計理解為問題定義、溝通、創新與跨領域合作，公部門本身便有大量設計工作的可能。

產業也一樣。台灣企業從製造代工往品牌與市場前端走，必須先理解消費者、定義市場與需求，再決定產品要做什麼，設計人才自然有更多位置可以發揮。

圖／台灣設計研究院院長張基義，黃菁慧攝影。

AI會畫圖之後，設計師最重要的能力反而不是畫圖

真正加速人才轉型的，是AI。

張文櫻指出，生成式AI快速進入工作流程後，過去設計師花大量時間處理的製圖、草稿與執行工作，已有部分可以交給工具。當執行成本降低，人才價值也跟著移動。

「設計是在發現問題、解決問題。」張文櫻說，未來設計師更需要商業策略與跨領域合作能力，設計科系學生必須重新組合自己的職能。

張基義更直言，AI擁有大量知識後，未來人才最重要的可能不再只是找答案。「未來可能更重要的，不是解答，可能是提問題的能力。」

他也提出一句更直接的提醒：「設計師不會失業，是不會用AI的設計師會失業。」他期待的新一代設計人才，必須把「設計、管理、科技」整合在一起。

圖／台灣設計研究院院長張基義，黃菁慧攝影。

設計人才將從使用AI，到管理AI 

張文櫻認為，下一階段人才面對的挑戰，甚至已經超越「會不會使用AI」。

設計師未來可能同時操作多個AI工具，也要運用企業累積的資料資產。真正重要的是先知道問題是什麼，再決定哪些任務該由人負責、哪些可以交給AI，以及如何判斷結果。

「這裡面會包含策略，對商業策略，或者對整個公司發展的策略。」她認為，這些過去較偏主管層級的能力，未來連設計師自己都必須具備。

《2025台灣設計人才調查報告》也呈現相同方向。AI已進入設計流程前、中、後期，但許多使用仍停留在個人層次；企業未來還必須面對共用工具、協作流程、資料累積、智慧財產權與AI使用界線。

對學校而言，問題也從「要不要教AI」往前走了一步。

當AI能快速產生作品，大學真正需要培養的，將包括科技素養、商業思維、問題定義、跨領域溝通與文化洞察。

從2003年的台灣設計創意中心，到今天的設研院，台灣需要設計解決的問題已經改變。早年協助製造業從代工走向品牌，如今則延伸到公共服務、城市環境、社會議題與AI。

當「做得出來」變得愈來愈容易，設計真正的價值，也將更加集中在另一種能力：知道什麼值得做，以及如何把問題解決得更好。

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