本日設計情報｜2026/10/15：Gemini AI Plus 拿掉 Pro 模型、YouTube Music 標示 AI 歌曲、C-GRAPHIC/TAIPEI 台北首展

今天 Gemini 把 Pro 模型從 AI Plus 拿掉，YouTube Music 替 AI 歌曲貼上標籤，Apple Music 在 beta 裡褪去招牌紅色，這三件事看起來各自獨立，卻都在回答同一個問題：當 AI 讓產出變便宜，誰來標示、誰來選擇、誰來承擔辨識度。

台北有檔平面設計展正在展期內，UX 圈也有人用 1983 年的合成器預設音色，量出 AI 設計預設值的長相。五則一起讀，剛好是一條從工具分級、介面標示、品牌取捨，一路到設計判斷的線。

🔥 Gemini AI Plus 11 月 13 日起拿掉 Pro 模型，月費決定你能挑哪顆腦

Google 已經開始寄信給 Gemini AI Plus 訂閱者：從 11 月 13 日起，Gemini app 與搜尋 AI Mode 裡能手動選的 Pro 模型，只留給 AI Pro 以上的方案。Plus 之後只剩 Flash 與 Flash-Lite 兩個選項，原本的 Pro 對話可以換個模型繼續。這項調整是本月初公布訂閱改版時就預告過的，今天的信件把日期釘死了。

價差也跟著拉開：Plus 月費 4.99 美元，19.99 美元的 AI Pro 則包含新上線的 Gemini 4 Argon。兩檔之間少了中間地帶，要用最強模型就得直接跳一階。

對設計師來說，這是把工作流拆開來看的好時機。發想、改文案、整理 brief 這類來回頻繁的步驟，Flash 的速度就是優勢；需要長上下文、複雜推理或 agent 流程的那幾步，再決定要不要為它付 Pro 的錢。把『哪一步用哪一級』寫進流程，比單純追最新模型實在。

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YouTube Music 上線 AI 標籤，Deezer 預告過濾開關

YouTube Music 今天宣布推出新的標示系統，聆聽者可以在播放頁看到一首歌是否用了生成式 AI，點進去還會說明 AI 參與的角色，例如作曲或人聲。標籤也會延伸到 YouTube 主 app。發行夥伴可以自行申報三種分類：Fully Gen AI、Partly Gen AI、No Gen AI，用 Auto-Tune 這類音高修正的作品仍算 No Gen AI。YouTube 另外用自家偵測工具輔助辨識。

同一天，Deezer 宣布正在做一顆讓用戶在搜尋結果裡隱藏 AI 生成曲目、專輯與相關藝人的開關，預計年底前上線。Deezer 先前公布過，今年 7 月每天上傳的曲目有超過一半是 AI 生成，平均每天約 9 萬首。Apple Music 預計今年稍後推出『Made With AI』標示，Spotify 也已有 AI 標籤。

把視角放回介面設計：標籤的分級語言、點開後的說明層、使用者能否一鍵過濾，正在變成平台的標準元件。做內容產品的設計師，之後規劃資訊架構時，大概都要替『這是 AI 做的嗎』留一個位置。

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iOS 27.2 beta 4：Apple Music 換上黑白 icon，分頁列改成藍

iOS 27.2 第四個開發者 beta 帶來 Apple Music 的新 app icon：預設是白底黑色音符，深色模式則反過來是黑底白色音符，整個圖示把顏色拿掉了。App 裡也同步調整，目前播放的分頁改用藍色標示，取代過去的紅粉品牌色；資料庫裡 Playlists、Albums、Artists、Songs 等區塊也改成黑白，小工具的背景同樣換成純黑。

9to5Mac 指出這是 Apple Music 漸進式品牌更新的一環，新 logo 幾週前就已經開始出現在各處。留言區的反應相當兩極，不少人懷念原本一眼就能認出的紅色圖示，也有人希望至少提供紅色作為替代選項。目前仍是 beta，正式版還有調整空間。

設計上值得看的是取捨：單色圖示放在滿是彩色 icon 的主畫面裡，反而靠留白與對比被看見，但同時也把品牌辨識的重擔全部交給形狀。做品牌系統的人可以拿它當練習題，想想你的標誌拿掉顏色之後，還剩多少辨識度。

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《C-GRAPHIC/TAIPEI》海外首展在台北，15 組團隊看 2020 年代平面設計

2025 年在京都 ddd gallery 引起關注的《C-GRAPHIC/TAIPEI——2020 年代台北平面設計展》，今年首度跨出日本，移師台北。展覽由香港平面設計師毛灼然與設計師暨編輯後藤哲也共同策展，NOKE 忠泰樂生活與明日製作所攜手公益財團法人 DNP 文化振興財團舉辦。展名：C-GRAPHIC/TAIPEI；地點：NOKE 3F Uncanny；展期：10 月 8 日至 11 月 9 日。

展名裡的 C 取自後藤哲也主編的《C-GRAPHIC INDEX》，代表 Chinese，從漢字文化圈觀察當代華語平面設計，這次把範圍聚焦在使用繁體中文的台北，觀察對象以 1980 至 1990 年代出生的設計世代為主。台北站由京都的 10 組設計師擴充到 15 組，包含形容事物所、一步工作室、ddd.pizza、Elf-19、圭島設計等，內容有海報、出版物、品牌識別與影像。

兩位策展人點出台灣設計的特徵：年輕設計師常有機會直接操刀政府與大型文化活動的主視覺，個人工作室與公共性之間的對話很強。對平日在螢幕上做設計的人來說，這檔展是少見能一次看到同世代作品實體的機會。

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AI 設計的預設值：從 Yamaha DX7 的 E.PIANO 1 說起

UX Collective 上這篇文章拿 1983 年的 Yamaha DX7 當開場：這台合成器幾乎無法自己調音色，出廠只附 128 組預設，其中 E.PIANO 1 到了 1986 年出現在 39% 的 Billboard Hot 100 冠軍曲裡，一個好用的預設最後成了一個年代的標記。

作者拿同樣的邏輯檢視生成式 AI：用 3 家公司的 7 個模型跑 12 份 app brief，為企業法律事務所選色時，7 個模型全部挑了藏青配一點金，模型之間主色的平均色差只有 9（ΔE），跟殯儀館那份 brief 的結果一樣，低於 10 就等於同一種顏色的深淺。另外在 84 個主色裡，有 34 個配上白字沒有達到對比度最低標準，要檢查才看得出來。

文章的結論是：表面完成度已經變成地板，真正拉開差距的，是一個看得見的決定。你也可以把這個測試搬進自己的流程，同一份 brief 丟給不同模型，看看有哪些選擇其實沒人下過決定。

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