Первую часть вопросов и ответов Джета можно найти здесь.
TAR: Новые технологии не появляются в вакууме, так как вы видите развитие ИИ в дизайне в контексте текущих политических/экономических/социальных норм?
JG: Вывод популярных интерфейсов, таких как ChatGPT, огромен и, по-видимому, не контролируется. Экстраполируя эту невидимую лавину на дисциплины дизайна интерьеров и архитектуры, мы могли бы увидеть взрыв того, что я бы назвал «дизайнерским спамом» — общих, производных итераций, лишенных качества или выгоды, но идеально откалиброванных только для максимизации прибыли или выполнения каких-то конкретных задач. интерес. Многие города уже перенаселены из-за шаблонного планирования и зданий, которые не служат людям и не учитывают воздействие на окружающую среду, поэтому бесконтрольное ускорение этой тенденции с помощью ИИ может привести к катастрофе.
К счастью, уже предпринимаются шаги по регулированию ИИ для защиты конфиденциальности, интеллектуальной собственности и сохранения правды и целостности. Головоломки огромны как для разработчиков ИИ, так и для дизайнеров, поэтому мы не можем торопиться с этой путаницей, но нам, безусловно, нужно оставаться в ней.
Шумное появление ИИ быстро потеряет свой новаторский блеск, поскольку внедрение станет привычным, а предпринимательский энтузиазм вступит в противоречие с управлением. Если дизайнеры смогут сосредоточиться на применении ИИ для тщательного и прозрачного исследования новых идей — больше в духе исследования, а не воспроизведения — эта новая парадигма может открыть новые границы эстетики, опыта и глобального влияния.
«Создание изображений с помощью ИИ уже может предсказать, как дизайнеры могут выразительно сообщать сложные детали конструкции, как видно из этих трех предположительных примеров сложных деталей фасада. В будущем дизайнерам нужно будет интегрировать в эти инструменты науку и практические аспекты производства и строительства».
TAR: Какие знания должны искать архитекторы и дизайнеры в отношении ИИ, например, что мы можем узнать из других областей, таких как психология?
ДГ: Я не сомневаюсь, что в таких дисциплинах, как философия или неврология, возобновились дебаты о появлении, казалось бы, разумных нечеловеческих существ — это те разговоры, в которых дизайнеры должны активно участвовать.
Помимо заламывания рук, необходимо прийти к соглашению о том, как лучше всего обучать и взаимодействовать с системами машинного обучения. В погоне за новыми инструментами ИИ, адаптированными для помощи в проектировании, такими как те, которые можно разработать с помощью таких платформ, как LangChain, дизайнерский жаргон необходимо будет переводить с педагогической непредубежденностью.
Связанный: редакционная статья AI о будущем дизайна
В отличие от изображения ниже, это одна из дюжины итераций, созданных всего за несколько минут на мобильном устройстве с помощью DALL-E 2.
Это не совсем отличается от корректировки руководства для обучения неопытного стажера или использования более простого языка для передачи сложного опыта простыми словами. Однако общение с общей платформой ИИ для достижения конкретных результатов требует подхода, более близкого к устранению ошибок, чем к наставничеству.
Это может привести к тому, что знания ИИ в определенной области затмят знания эксперта, поскольку они будут расти в геометрической прогрессии, как протеже, который никогда не забывает урок. Вопрос в том, как это знание оценивается и направляется; как данные синтезируются в процессе принятия решений. Задействованные навыки останутся критически важными для мира дизайна.
Это изображение представляет собой рендер, созданный с использованием подробной цифровой модели дизайна в течение целого дня с многочасовой оттачиванием материалов, окружения и освещения, чтобы получить первый набросок.
ТАР: ИИ всегда будет лучше человека собирать и обрабатывать данные. Может ли это на самом деле подорвать практику некоторых фирм именно потому, что они работают по шаблону?
Дж. Г.: Платформы искусственного интеллекта собирают данные с пугающей быстротой, что, вероятно, будет продолжать вызывать головную боль у их авторов, если проблемы, связанные с конфиденциальностью и плагиатом, не будут решены осмысленно.
Однако в настоящее время ИИ не занимается исследованиями, как мы это понимаем. Он берет направление и переваривает то, что перед ним ставится, чтобы выполнить задачи с примерами. Одно из объяснений, которое мне недавно представили, заключалось в том, что, будучи свидетелем миллиардов примеров, он делает удивительно точные предположения — например, о пикселях изображения, описанного текстовой подсказкой, или о хорошем ответе на несколько строк чата в определенном стиль. Таким образом, обработка данных, которая уже имела место, действительно замечательна, но руководство и принятие решений о том, как использовать «генеративную» сторону новых моделей ИИ, лежит на людях. Любая новая модель машинного обучения преподается по программе, разработанной человеком. ИИ уже лучше подходит для выполнения повторяющихся задач — от чтения снимков МРТ до написания практически любых форм. Можно было бы ожидать, что дизайн по формуле попадет в ту же категорию. И наоборот, задача проверки проектов на соответствие шаблонным стандартам или правилам, легко решаемая моделью машинного обучения, может оказать быструю и несложную помощь тем, кто занимается дизайном.
Вудс Багот
woodsbagot.com
Изображений
Предоставлено Джетом Джиганом
Мы думаем, вам также может понравиться эта история о M&C Saatchi Group, написанная Вудсом Бэготом.
