2020 год принес с собой множество сюрпризов, неудач и потрясений. Он не только пролил свет на системные проблемы, касающиеся системы здравоохранения, лидерства и социальной несправедливости, но и дал представление о множестве проблем, с которыми мы столкнемся в будущем. Казалось, что все сдвинулось к точке невозврата – будто все никогда не вернется к «нормальному» состоянию (если такое состояние когда-либо было). Анонс и последующая демонстрация GPT-3 позволила дизайнерам получить представление о том, как могут выглядеть инструменты дизайна в будущем.
GPT-3 – это искусственный интеллект, генерирующий текст с помощью Open AI. Это самая крупная языковая модель из когда-либо созданных, и первые эксперименты продемонстрировали ее способность создавать убедительные тексты в различных стилях с учетом нескольких параметров. Что расстраивает еще больше, так это его способность выводить код, который затем можно использовать в инструментах проектирования. Возьмем, к примеру, созданное Джорданом Сингером демо плагина Figma под названием «Designer». Этот плагин может генерировать функциональный прототип из необработанного текста. Сингер описал макет, как «приложение, которое имеет панель навигации с иконкой камеры, заголовок «Фото», иконку сообщения, фид фотографий у каждой из которых есть иконка пользователя, иконка сердца и иконка пузыря чата», и плагин, без каких-либо дополнительных действий, создал макет, похожий на Instagram.
Демо плагина Designer
Демо Сингера вызвало настоящий переполох и не зря: такие инструменты, как этот, будут совершенствоваться, и мы все это понимаем. Это сигнализирует о будущем, в котором многие задачи будут автоматизированы или, по крайней мере, поддерживаться ИИ. Технология, которая может устранить задачи и, как следствие, устранить рабочие места, неизменно вызывает определенный страх. Особенно в отрасли, которая уже имеет твердое представление о том, как технологии могут подорвать целые сферы деятельности. Хотя ИИ, несомненно, устранит необходимость вручную выполнять многие задачи, его преимущества также откроют возможности и помогут автоматизировать второстепенные задачи. Это позволит нам сосредоточиться на более значимой работе, которая добавляет продукту дополнительную ценность. Возникает вопрос: как мы можем использовать ИИ и его преимущества в процессе проектирования? И, что может пойти не так при использовании ИИ в процессе проектирования?
Искусственный интеллект уже здесь
Во-первых, важно отметить, что дизайн, управляемый алгоритмами, уже используется в крупной индустрии. Давайте подробнее рассмотрим несколько таких примеров.
Автоматизация
Благодаря ИИ мы можем автоматически создавать документацию, спецификации, паттерны и остальные утомительные и требующие много времени вещи. Возьмем, к примеру, Zeplin, который позволяет нам автоматически генерировать детали спецификации, такие как размер шрифта, цвета, интервалы и другую важную информацию. Он даже настраивает вывод на основе предполагаемой целевой платформы (Интернет, iOS или Android) и позволяет напрямую извлекать ресурсы для разработки. Давно прошли те времена, когда проектную документацию готовили вручную, чтобы предоставить разработчикам необходимую информацию.
Скриншот Zeplin
Кроме того, есть примеры экспериментов Airbnb по созданию прототипов кода из чертежей, переводу прототипов в спецификации компонентов и переводу производственного кода в файлы дизайна для проведения итерации. Используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, этот инструмент может значительно ускорить процесс проектирования и позволить дизайнерам больше сосредоточиться на идеях.
Генерация кода из низкокачественных вайрфреймов
Существуют даже тесты юзабилити, которые можно проводить с помощью инструментов, основанных на искусственном интеллекте, что избавляет от необходимости нанимать участников. Возьмем, к примеру, VisualEyes, который с точностью 93% моделирует исследования отслеживания движения глаз и тесты предпочтений с помощью технологии прогнозирования. Плагин совместим со всеми популярными инструментами дизайна, обеспечивая мгновенные результаты, не выходя из инструмента или окна браузера.
Плагин VisualEyes в действии
Это лишь некоторые из множества примеров автоматизации задач в инструментах проектирования, повышающих продуктивность дизайнеров.
Генеративный дизайн
Идея генеративного дизайна состоит в том, чтобы быстро создать множество вариантов дизайна, основанных на единой концепции. Такие параметры, как цели, ограничения и материалы, могут быть установлены для управления генерацией всех возможных вариантов решения с помощью тестирования программным обеспечением и его обучением на каждой итерации. Цель состоит в том, чтобы усилить когнитивные способности человека для создания вещей, которые иначе были бы недоступны.
Растет число примеров генеративного дизайна, используемых как в экспериментальном, так и в реальном контексте. Возможно, самые впечатляющие примеры генеративного дизайна связаны с промышленным дизайном и архитектурой. Возьмем, к примеру, использование компанией General Motors программы Autodesk, для создания автозапчастей, объединяя несколько частей в одну, чтобы сформировать новую деталь, которая на 40% легче по весу и на 20% прочнее. Дизайнер играет роль куратора, используя итеративную мощь ИИ для создания и тестирования концепций, которые иначе было бы практически невозможно реализовать.
Детали, созданные Autodesk
«Вы больше не осваиваете инструмент, вы решаете проблему – и позволяете компьютеру делать всю работу».
Калеб Мейер - Промышленный дизайнер
Есть также несколько ранних примеров генеративного дизайна, проникшего в UX-дизайн. Один из моих любимых – экспериментальный инструмент Джона Голда под названием Rene. Он позволяет создавать различные варианты текста. Каждая модификация генерирует новые итерации, отображает их рядом со старыми итерациями, чтобы вы могли видеть эволюцию, и позволяет вам выбрать один вариант, чтобы начать новую ветвь итерации.
Скриншот Rene от Джона Голда
Приведенные выше примеры – мои любимые, но есть и другие. Практически любой инструмент может извлечь выгоду из использования ИИ, путем расширения возможностей дизайнера – просто нужно определить для какого процесса он подходит.
Будущее
Теперь, когда мы рассмотрели различные варианты использования ИИ дизайнерами, давайте посмотрим, как искусственный интеллект может проявить себя в будущем.
Интегрированная генерация макета
Исследование и итерация имеют первостепенное значение при проектировании интерфейса. Дизайнеры часто копируют и вставляют артборды, чтобы внести небольшие изменения, и получить правильную композицию и стиль. Одним из вариантов использования ИИ может быть возможность легко сгенерировать множество вариантов макета интерфейса с помощью выбранного инструмента дизайна, что ускорит процесс итерации. Можно сгенерировать необходимое количество вариантов, при этом уровень детализации контролируется через настройки и основан на выборе и предпочтениях дизайнера.
Концепция генерации макета
Автоматизированное создание дизайн-системы
Дизайн-системы полностью изменили подход команд дизайнеров к созданию цифровых продуктов и сервисов. Сосредоточившись на наборе повторно используемых компонентов, которые соответствуют четкими стандартами и могут быть собраны для создания любого количества приложений, команды дизайнеров могут ускорить и масштабировать свою производительность. Хотя создание дизайн-системы и управление ею по-прежнему требует значительных затрат времени и ресурсов, выгода для команды стоит того. Что, если бы мы могли снизить уровень требуемых усилий за счет их автоматического создания и, следовательно, снизить барьер для команд при их создании и управлении? Разрешение ИИ отслеживать цифровые свойства, создавать компоненты дизайн-системы и затем поддерживать обновления в режиме реального времени, позволит дизайнерам больше сосредоточиться на потребностях клиентов и быть уверенными, что их проекты будут масштабироваться соответствующим образом. Что, если бы мы могли автоматически сгенерировать дизайн-систему?
Что если бы мы могли автоматически сгенерировать дизайн-систему?
Автоматическая эвристическая оценка
Еще один потенциальный вариант использования ИИ в процессе проектирования – это автоматические эвристические оценки, которые происходят по мере того, как процесс проектирования находится в стадии реализации. Подобно инструментам специальных возможностей, которые дизайнеры используют для проверки цветового контраста, автоматизированный отчет, основанный на выбранном артборде, может отображать рекомендации или фидбек, которые помогут направлять процесс проектирования во время его выполнения. Опять же, его можно встроить непосредственно в выбранный вами инструмент дизайна, и это поможет обеспечить соответствие дизайна лучшим практикам. Команды могут даже обучать ИИ конкретным принципам проектирования и получать обратную связь задолго до анализа команды, что помогает сократить циклы проектирования.
Макет концепции эвристической оценки
Приведенные выше примеры – это всего лишь несколько потенциальных способов интеграции ИИ в наши инструменты дизайна. Существует еще много возможностей, каждая из которых может помочь ускорить, расширить или автоматизировать процесс проектирования.
Что может пойти не так?
По мере того, как потенциальная сила и влияние ИИ становятся очевидными, первые последователи уже устанавливают принципы того, как его следует применять, и, что более важно, как его не следует применять. Искусственный интеллект неизбежно станет важным инструментом в арсенале дизайнеров. Пришло время подумать, что может пойти не так при использовании ИИ в процессе проектирования и выработать стратегии, позволяющие этого избежать.
ИИ обучается на плохих данных
На данный момент ясно, что ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, на которых он обучен – алгоритмы и наборы данных ИИ будут отражать и усиливать несправедливые предубеждения, если это то, чем он питается. Наши инструменты проектирования и процессы, использующие искусственный интеллект, будут подвержены тем же предубеждениям, которые неизбежно могут повлиять на нашу дизайнерскую работу. Конечный риск заключается в том, что скрытые предубеждения, заложенные в инструменты дизайна, в конечном итоге причинят вред людям, использующим наши продукты и сервисы. Возьмем, к примеру, чат-бота Tay с искусственным интеллектом от Microsoft, который был запущен в Twitter и был отключен менее чем через 24 часа. То, что начиналось как эксперимент по «пониманию диалогов», когда чат-бот учился при каждом взаимодействии, быстро превратилось в отражение наихудших склонностей людей. Нетрудно представить себе потенциальный риск использования такого инструмента для создания диалогов в дизайнах.
Чат-бот Microsoft с искусственным интеллектом проявляет расизм
Чтобы уменьшить несправедливое влияние на людей, мы должны убедиться, что ИИ, который мы добавили в инструменты дизайна, обучен различным наборам данных, особенно в отношении расы, этнической принадлежности, пола, национальности, дохода, сексуальной ориентации, способностей, а также политических или религиозных убеждений.
Мы автоматизируем неправильные вещи
Автоматизация может быть довольно привлекательным вариантом. Это скользкая дорожка, на которой все задачи начинают казаться гвоздями, а автоматизация – молотком. Очевидный риск, с которым мы здесь сталкиваемся – это автоматизация задач, которые не следует автоматизировать, конкретных задач, требующих вмешательства человека. Люди просто лучше подходят для определенных видов задач, например, тех, которые зависят от творческого решения проблем. Когда мы автоматизируем неправильные вещи, мы теряем человеческий фактор, который делает дизайн, ориентированный на человека, таким эффективным. Мы должны гарантировать, что любое использование ИИ в наших инструментах дизайна сосредоточено на расширении возможностей дизайнеров, а не на их замене.
Было ясно, что демо GPT-3 Сингера задело нервное сообщество дизайнеров. В конце концов, мы все слишком хорошо понимаем, как технологии могут подорвать целые отрасли. Важно помнить, что цель использования искусственного интеллекта в инструментах дизайна – создать лучший дизайн за счет устранения необходимости выполнять повторяющиеся задачи или задачи низкой ценности, но все же необходимые. Мы можем использовать автоматизацию, обеспеченную искусственным интеллектом, чтобы освободить себя для создания более осмысленного дизайна, обеспечивающего дополнительную ценность. Кроме того, мы можем использовать его генеративные возможности для усиления когнитивных способностей, чтобы создавать вещи, которые иначе были бы недоступны. Существует бесчисленное множество вариантов использования ИИ в процессе проектирования – возможности здесь практически безграничны. Пришло время использовать ИИ в инструментах дизайна и определить, как они могут помочь улучшить нашу работу.
Перевод статьи jonyablonski.com
Топ коментарі (0)