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“AI是什么”是开场阮昕抛出的第一个问题。张黎从设计伦理的视角提出，AI应当被视作一种“他者”，这种“他者性”至少具有两个层面的意义。首先，将AI视作“他者”提醒我们秉持一种人机平等的意识，面对人工智能领域进一步发展的未知与不确定，我们需要对其保持敬畏、谨慎与警觉。其次，面对AI这一“他者”，人类必须坚守那些定义我们为“人”的根本特质，特别是那些无法被计算化的因素，比如想象力、直觉、模糊决策等。在AI时代，这些人类独有的特质都将迎来价值重估。

于冰沁谈到，过去常有学生因为基础的差异性和表达手段的局限，无法全身心投入到对观点和解决设计问题的深入思考中去。现在有了AI技术的赋能，学生有更多的时间和精力可以探讨在设计学领域最核心的话题和问题，而不用纠结于表达效果的好与坏。这让学生的自信心不再受挫，而更有勇气去探索设计领域的“真问题”，有自由表达的能力，以及热爱和坚持的勇气。“虽然AI暂时无法判断什么是‘好设计’，但这并不妨碍学生可以在AI技术的辅助下、在教师的陪伴下，做出自己的判断。”

张黎强调，AI未来可能会取代大量“基础性”设计工作，但设计的核心价值——人文性与体验性，仍然是AI无法全面取代人类的领域。尤其是涉及隐性需求洞察、人性共情、情感满足、原始创新、基于直觉的设计决策等高阶设计素养与技能，短期内AI都难以复制或替代。在实践方面，张黎认为，在设计研究的初期阶段，设计师应谨慎与AI合作进行创意共创。她特别强调，“喂”给AI的初始素材——即我们对问题的初步解析与思路架构——在这一“人-AI”共创过程中至关重要。只有确保这个输入过程的原创性和质量，才能最大限度地明确人类作者权的归属，并保持学术思考的独立性。

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对此，上海市精神卫生中心党委书记谢斌表示，网络上确实流传着一些所谓的患病率、检出率等数据，比如“青少年抑郁症患病率已经达到15%-20%”这样的谣言。根据权威机构流行病学调查结果，其实我国的青少年抑郁症患病率只有大概2%左右，随着信息化的普及，公众获取信息数据的方式更加多元化，也更加方便快捷，但是这些数据的科学性需要我们去甄别，我们可以从以下三个方面来了解数据的真实性和可靠性。

二是了解调查的方法。专业机构开展的流调采用的是科学设计的样本计算，比如在这样一个人群当中，我们要根据患病率的情况来计算需要抽多少样本，同时采用分层抽样等这样一些科学的方法。在诊断标准、调查工具、质量控制、统计方法等方面也有严格的要求，但是网络上有些数据，可能仅仅通过简单的自行设计的问卷或量表调查，未使用科学的流调方法，也未使用真正有效的工具。甚至有一些调查连相关的概念都存在混淆。比如没有区分调查的究竟是情绪、状态、症状还是疾病。有的报道提到抑郁的检出率，但检出的并不是真正的抑郁症或者抑郁障碍，而是常见的负性情绪，可能这些负性情绪是跟压力过大或者长期睡眠不好、熬夜、内分泌失调等有关，它其实就是一过性的状态。但是抑郁症是需要专科医生依据诊断标准来进行综合的专业性判断的。

三是要了解结果指标。有的研究指标是调查“终生患病率”，是在调查时间节点以前，人群里面曾经患过某种疾病的个体比例，这叫做“终生患病率”，其中有一些患者其实病已经好了，不再是患者了。有的研究指标指的是12月患病率，是指在调查时间节点以前12个月之内，群体当中患某种疾病的人数比例。所以不同的指标涵义是不同的，反映的疾病患病情况也是不同的，所以数据是否可信，要进行分析和判断。“在此，我们也呼吁，有关的调查要按科学规范的方法来开展，发布结果更加要向公众负责，不能够无限地求流量，进行夸大的宣传，传播焦虑情绪。”