[谷歌] 谷歌新AI炸场!设计师/前端又失业?
这两天，大伙儿的朋友圈、视频号、X 上，应该都被谷歌刷屏了。
Gemini 3，史上最强多模态模型；Nano Banana Pro，4K 级 AI 画图神器；
再加上一堆“吊打”“逆袭”“炸裂”的标题，仿佛只要点点按钮，我们马上就能一键变身：
设计师圈的，海报、PPT、LOGO 信手拈来；
程序员圈的，代码一行不敲，项目自动上线。
我们也上手测试一番，必须承认 AI 这次把各种技能的门槛再度拉低。
然而，门槛并没有消失，只是悄悄挪了个位置。
过去的门槛，是“你会不会做”； 现在的门槛，变成了“你会不会问、会不会审、会不会改”。
这就是今天我们想跟你聊的：在 Gemini 3 + Nano Banana Pro 时代，AI 放大的，不只是生产力，还有人与人之间的差距。
媒体口中的“全民专家时代”
先把时间拨回过去两天。
Gemini 3 发布，Nano Banana Pro 跟着亮相，媒体们的兴奋程度，几乎可以用“嗓子都喊哑了”来形容。
官方给出的宣传点，大概是这样的：
Gemini 3 Pro： 多模态推理更强，能看视频、读长文、写代码，还能一步步展示“Deep Think”推理过程；
基准测试： 在复杂推理、定理证明、新一代 ARC-AGI 测试上，分数很漂亮；
Nano Banana Pro： 基于 Gemini 3 Pro 打底，不只是“画得好看”，还能生成信息图、数据可视化，号称 4K 级图像生成与编辑。
面对这样惊艳的效果，国内外社交媒体基本分两拨。
一拨是兴奋派：“这下真是人人都是设计师了！” “Gemini 3 这推理能力，感觉已经是‘会思考的同事’了。”
另一拨是焦虑派：“那我这种刚学完 PS、刚入门数据分析的，是不是直接毕业了？” “前端用 AI 就能搞定了，前端程序员要失业了？”
不管你属于哪一拨，这些想象，非常符合人性：
我们希望工具能帮我们跳过枯燥的训练，直接抵达“出结果”的那一刻；
我们也本能地害怕：如果人人都拿到了同一把“神器”，那我还有什么优势？
看似矛盾的看法，背后都有同样的假设：只要把 AI 工具升级到足够强大，门槛就会被彻底抹平。
真的如此吗？
谷歌AI这次很强，但大家的期待可能有点离谱
不妨先看几个比较“扎心”的现场案例。
The Verge 的编辑拿到 Nano Banana Pro，做了几组很接地气的测试： 把一张节日家庭合照，背景从室内换成海滩；给人物换套衣服；调整光源方向。
听上去都不难，是吧？这可是号称 4K 图像、专业级编辑能力的模型。
结果呢？
有的图片里，人物衣服被莫名其妙“减料”，多出了一些尴尬的裸露细节；
有的画面，手脚比例怪异、脚趾数量不对、阴影方向和光源完全对不上；
有些场景，你让它加一句文字，它给你加了，但字体、位置、对比度，怎么看怎么别扭。
[加西网正招聘多名全职sales 待遇优]
还没人说话啊，我想来说几句
Gemini 3，史上最强多模态模型；Nano Banana Pro，4K 级 AI 画图神器；
再加上一堆“吊打”“逆袭”“炸裂”的标题，仿佛只要点点按钮，我们马上就能一键变身：
设计师圈的，海报、PPT、LOGO 信手拈来；
程序员圈的，代码一行不敲，项目自动上线。
我们也上手测试一番，必须承认 AI 这次把各种技能的门槛再度拉低。
然而，门槛并没有消失，只是悄悄挪了个位置。
过去的门槛，是“你会不会做”； 现在的门槛，变成了“你会不会问、会不会审、会不会改”。
这就是今天我们想跟你聊的：在 Gemini 3 + Nano Banana Pro 时代，AI 放大的，不只是生产力，还有人与人之间的差距。
媒体口中的“全民专家时代”
先把时间拨回过去两天。
Gemini 3 发布，Nano Banana Pro 跟着亮相，媒体们的兴奋程度，几乎可以用“嗓子都喊哑了”来形容。
官方给出的宣传点，大概是这样的：
Gemini 3 Pro： 多模态推理更强，能看视频、读长文、写代码，还能一步步展示“Deep Think”推理过程；
基准测试： 在复杂推理、定理证明、新一代 ARC-AGI 测试上，分数很漂亮；
Nano Banana Pro： 基于 Gemini 3 Pro 打底，不只是“画得好看”，还能生成信息图、数据可视化，号称 4K 级图像生成与编辑。
面对这样惊艳的效果，国内外社交媒体基本分两拨。
一拨是兴奋派：“这下真是人人都是设计师了！” “Gemini 3 这推理能力，感觉已经是‘会思考的同事’了。”
另一拨是焦虑派：“那我这种刚学完 PS、刚入门数据分析的，是不是直接毕业了？” “前端用 AI 就能搞定了，前端程序员要失业了？”
不管你属于哪一拨，这些想象，非常符合人性：
我们希望工具能帮我们跳过枯燥的训练，直接抵达“出结果”的那一刻；
我们也本能地害怕：如果人人都拿到了同一把“神器”，那我还有什么优势？
看似矛盾的看法，背后都有同样的假设：只要把 AI 工具升级到足够强大，门槛就会被彻底抹平。
真的如此吗？
谷歌AI这次很强，但大家的期待可能有点离谱
不妨先看几个比较“扎心”的现场案例。
The Verge 的编辑拿到 Nano Banana Pro，做了几组很接地气的测试： 把一张节日家庭合照，背景从室内换成海滩；给人物换套衣服；调整光源方向。
听上去都不难，是吧？这可是号称 4K 图像、专业级编辑能力的模型。
结果呢？
有的图片里，人物衣服被莫名其妙“减料”，多出了一些尴尬的裸露细节；
有的画面，手脚比例怪异、脚趾数量不对、阴影方向和光源完全对不上；
有些场景，你让它加一句文字，它给你加了，但字体、位置、对比度，怎么看怎么别扭。
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