ИИ становится массовым инструментом в дизайне — почему это важно
Технологии, стоящие за искусственным интеллектом, становятся частичкой множества продуктов. Этот тренд настолько мощный, что даже малый бизнес уже постоянно сталкивается с ним: обучаемые системы помогают настраивать и отбирать лучше работающую рекламу, персонализировать предложения под разные сегменты аудитории, улучшать качество поисковой выдачи и так далее.
Многие каналы, уже “захваченные” машинным обучением и нейросетями, в итоге ведут на ваш сайт. И вы уже видели примеры, как машины умеют верстать или перекомпоновывать контент сайтов. Это подогревает мифы, что ИИ отнимет наши рабочие места и все в таком духе.
Но мы в uKit AI уверены, что искусственный интеллект — тот самый инструмент, который освободит людям время, сделает их богаче и счастливее. И вот почему.
Ну, во-первых, Илон Маск
Да-да, тот самый, на которого так часто ссылаются СМИ в заметках про угрозы искусственного интеллекта. Действительно, Маск регулярно называет ИИ “основной угрозой для человечества”, а затем... с энтузиазмом строит самоуправляемые автомобили, в которых применяются элементы ИИ.
И в этом нет противоречия.
Нам просто нужно научиться различать «сильный искусственный интеллект», который способен принимать решения (его опасаются, но не очень знают, как создать), и
функциональный искусственный интеллект - который помогает выполнять конкретные задачи в режиме круглосуточной доступности.
Функциональный ИИ - это круто: если раньше мы писали программу, которая лишь сохраняла результаты нашего труда, то теперь она подстраивается под наши задачи и контент.
Возьмите Google AutoDraw - и превратите невнятные каракули во вменяемую идею слайда или экрана сайта. Такую, чтоб было однозначно понятно, что вы имели в виду. Возьмите Logojoy и за пару минут получите к этому цвета и несколько идей визуализации.
Сервисы, обученные на данных от дизайнеров и тысяч пользователей, выдают вполне рабочие результаты. И позволяют сэкономьте время, нервы и ресурсы на этапе безумных идей или когда не к кому обратиться: цена ошибки снижается до пары минут и максимум пары долларов - вместо десятков человекочасов и выброшенных на ветер денег.
Во-вторых, это уже было в Симпсонах
В этой серии Гомера оставили на фабрике, потому что никто не может ошибаться так, как человек. А на ошибках учатся
Ждать глобальных проблем со стороны сервисов, решающих отдельные задачи вроде генерации цветовых палитр и цветовых сочетаний, не стоит. Однако, эти сервисы плодятся как грибы: и в один момент кому-то придет в голову объединить их в один “швейцарский нож” для решения более сложных, многосоставных проблем.
А сам страх, что нас заменят машины, живет в людях со времен изобретения конвейера. Или печатного станка. Ведь машина отбирает монополию.
История показывает, что откровенно умирают лишь старые профессии. Точнее, их представители, привыкшие мыслить по-старому.
Так, когда-то макетчики вручную создавали будущую газетную полосу, наклеивая фрагменты текстов и изображений на шаблон. А затем фотографировали макет для отправки в печать. С развитием цифровых инструментов эта работа оказалась не нужна: но все, кто хотел, смогли переучиться. Ушли лишь тех, кто не хотел...
Статистика за 21-й век говорит, что новая волна автоматизации (теперь с ИИ) не приводит к росту безработицы.
Наоборот, она увеличивает число рабочих мест. Так, согласно исследованию Deloitte, в Британии за последние 15 лет автоматизация привела к сокращению 800 тысяч человек. И она же помогла создать 3,5 миллиона новых рабочих мест. С большей зарплатой. Но требующих более высокой квалификации.
А согласно этой инфографике от Оксфордского университета, опубликованной в Bloomberg, сегодня наиболее уязвимыми перед лицом умной автоматизации считаются работники вроде телемаркетера (шанс быть замененным ИИ составляет 99%), кассира (97%) и так далее.
Профессии, связанные с творчеством, принятием решений и взаимодействием с людьми, почти неуязвимы. Да и странно считать, что штука, обучавшаяся несколько часов и дней, вас заменит.
Все же не в матрице живем.
Скорее, эти системы станут вашим младшим помощником, который не спит, доступен круглосуточно, не ходит в отпуск и не нуждается в золотом парашюте при моментальном увольнении. А еще его можно заставить все молча переделать. Сколько угодно раз.
Смиритесь: алгоритм уже справляется там, где едва ли справится человек
В минувшем году генеративный алгоритм стал драйвером рекламной кампании Nutella Unica: агентство Ogilvy помогло бренду поднять хайп в соцсетях (ну и продажи) за счет выпуска семи миллионов баночек продукта с уникальными рисунками на этикетках.
Поставьте себя на место менеджера этого проекта: как еще вы бы решали подобную задачу?
Нанять толпу недорогих авторов, заставить четко следовать паттернам, но не повторяться - а параллельно держать вторую толпу для проверки уникальности картинок? Звучит долго. Дорого. И плохо.
Крупные игроки на рынке b2b уже внедряют в свои продукты алгоритмы, заточенные под анализ больших объемов данных и поиск эффективных дизайн-решений на их основе.
От потолка олимпийского бассейна в Пекине до “внутренностей” Airbus A320 - технологии искусственного интеллекта и генеративного дизайна широко применяются в промышленном дизайне - программный комплекс от лидера CAD-отрасли Autodesk позволяет генерировать множество конструкторских решений, основываясь на вводных от инженеров.
По сути, технология сама ставит человека выше себя: давая каждому почувствовать себя сразу арт-директором.
Внедряя элементы ИИ в привычные многим онлайн-сервисы, мы можем сделать подобные достижения массово доступными.
Вот такой ИИ уже помогает в создании сайтов
Множество мелких сервисов, построенных с помощью нейросетей и машинного обучения, не выглядят так впечатляюще, как мощные системы от больших компаний. Однако в комбинации они уже сильно упрощают работу - особенно если рук, кадров и денег не хватает.
Плохая фотография. Неочевидное расположение ключевых элементов на сайте. В теории мы понимаем, как и на что это влияет. А на практике - веб изобилует ошибками, совершенными на разных этапах жизни сайтов.
Ошибками, на которые некому указать. Хотя уже сейчас можно возложить работу по выявлению многих проблем на автоматизированные сервисы.
Картинка Марии Новиковой из блога UsabilityLab
Научный проект Массачусетского технологического - Visimortance позволит еще на этапе макета оценить, как люди будут рассматривать страницу сайта: распознавая и оценивает объекты на вашем изображении с точки зрения визуальной значимости, сервис выдаст гипотетическую тепловую карту для будущей страницы.
Уже мелькавший тут в прошлом Everypixel Aesthetics можно использовать для оценки качества стоковых (или похожих на них) фотографий на вашем сайте.
Наш проект WebScore AI позволяет оценить существующую страницу комплексно: тут алгоритм учтет и расположение элементов, и их адаптивность, и качество картинок. В общем, оценит визуальную привлекательность, посмотрев на сайт “глазами” обычного пользователя, которого мы моделируем.
Конечно, пока выходит не так весело, как в разборах от Лебедева. Но это всего лишь вопрос, в какую сторону разработчики захотят повернуть продукт. Персональные рекомендации - один из вероятных путей.
Персональные рекомендации… 20 лет назад, когда у вас дай бог был диал-ап, вы бы посмеялись над идеей Джеффа. Сегодня эта гипотеза превратилась в алгоритмы персонализации Amazon: одну из прошлых версий системы можно забрать с GitHub.
Благодаря ИИ-технологиям персонализация уже встречается почти в любом крупном сервисе.
Цикл повторяется, не находите? Значит, на следующем витке, мы можем сделать персонализацию столь же доступной для массового потребителя - малого бизнеса, совмещая инструменты генеративного дизайна с наблюдением за поведением потенциальных потребителей.
