Нейрослопы и бездумный дизайн: кто и как отвечает за дизайн, когда его делает ИИ
Почему рост скорости генерации приводит к «нейрослопу» — потоку визуально аккуратных, но не всегда полезных решений, — и почему роль дизайнера все сильнее смещается от производства вариантов к их отбору и оценке, разбирает Роман Горшков, AI-дизайн-директор «Битрикс24»
Раньше на один вариант интерфейса дизайнер тратил несколько часов и за это время успевал разобраться в задаче, принять десятки мелких решений и понять, куда движется проект. Сегодня первый вариант готов за минуты, а если он не подошел — можно попросить модель сделать еще пять. На уровне дизайн-процессов это прекрасно — экспериментировать стало проще. Но у быстрых попыток есть побочный эффект: вместе с числом вариантов вырос объем того, что приходится просматривать, и среди десятков аккуратных картинок большая часть ни к чему не применима. Так появляется нейрослоп: поток, в котором много сделанного, но мало полезного. И вместе с ним возник вопрос: кто отвечает за то, что из этого потока в итоге увидит пользователь.
Почему красивая картинка еще не дизайн
www.istockphoto.com
Ключевая ловушка нейрослопа в том, что он выглядит вполне неплохо: приятные цвета, аккуратная композиция, знакомые приемы — картинка достаточно убедительна. Но такой результат не обязательно отвечает задаче: интерфейс может выглядеть современно и быть неудобным, иллюстрация — эффектной, но чужой для продукта. Вариант хорошо смотрится сам по себе и совершенно не работает в конкретном контексте.
Поэтому визуальную аккуратность и качество дизайна теперь важно разделять.
Первое модель выдает сама. Второе требует понимания того, для кого, зачем и в каком продукте создается решение, — а этого у модели нет. Она может собрать визуально убедительный экран, но не знает контекста продукта и его аудитории: понятно ли решение пользователю, помогает ли закрыть задачу, соответствует ли характеру сервиса. Оценить это способен только человек.
Кто отвечает за результат, когда дизайн генерирует машина
www.istockphoto.com
Когда варианты производит модель, меняется не только объем работы, но и то, где находится точка ответственности. Раньше дизайнер отвечал за то, что сделал вручную, — и объем этого «сделанного» физически ограничивал риск. Теперь машина готова насыпать сколько угодно правдоподобных решений, и единственный, кто стоит между этим потоком и продуктом, — дизайнер. Он превращается из производителя картинок в фильтр: решает, что вообще имеет право дойти до пользователя.
Ответственность при этом с человека не снимается, а становится выше по уровню. Модель не отвечает за то, что предложила, — спросить с нее нельзя.
За то, что ушло в продукт, отвечает только тот, кто это выбрал и пропустил. Поэтому «это сгенерировала нейросеть» — не оправдание для неудачного или неуместного решения: выбор сделал человек.
В этом смысле работа дизайнера в эпоху ИИ — это во многом работа редактора, который не «рисует» сам, а отвечает за то, что из всего предложенного попало в интерфейс.
На практике степень контроля зависит от важности задачи.
В команде используют несколько уровней:
- для важных задач макеты проходят полноценное ревью руководителей;
- для менее критичных достаточно проверки со стороны арт-директора, после
чего продуктовая команда может самостоятельно принять решение;
- самые простые задачи дизайнер и продукт могут выпускать без предварительного согласования.
При этом самостоятельность не означает отсутствие ответственности. У каждого изменения в коде есть авторство: коммит привязан к аккаунту дизайнера, поэтому всегда можно восстановить, кто внес конкретное изменение. Если решение оказалось неудачным, его можно откатить по истории коммитов и разобрать уже постфактум. Такой подход позволяет давать опытным дизайнерам больше свободы, не отказываясь от контроля качества.
Отдельно в команде используют ревью с помощью ИИ. Нейросеть может проанализировать макет, изображение или видеоролик и дать свои комментарии. Она действительно находит полезные вещи, хотя среди ее замечаний хватает и нерелевантных. Такой анализ не заменяет человеческое ревью, но помогает взглянуть на результат еще с одной стороны и не пропустить очевидные проблемы.
Для новых или важных продуктов финальное решение по-прежнему проходит через руководителей. Дизайнер может показать промежуточный вариант, получить обратную связь и уже после этого выкатить решение в продукт. А в задачах с низким риском команда получает больше самостоятельности и может быстрее проверять идеи на практике.
Что считать качеством и где остановиться
www.istockphoto.com
У этой ответственности есть оборотная сторона — понимать, что именно доводить до идеала, а что нет. Дизайнер замечает десятки мелочей, которые хотелось бы поправить, но далеко не каждая влияет на то, как пользователь воспринимает продукт.
Поэтому качество — это не число исправленных деталей, а точное понимание, какие из них меняют пользовательский опыт, а какие важны только специалисту.
Часы ручной доводки того, что не влияет на восприятие интерфейса, сценарий и удобство, для пользователя не меняют ничего. Ответственный выбор здесь — вкладывать время в то, что человек действительно видит и чем пользуется: отступы, клики, состояния, юзабилити.
И отдельная часть той же работы — вовремя остановиться: не каждый сгенерированный вариант нужно сохранять, дорабатывать и тем более показывать команде.
Сто вариантов — пользователю нужен один
ИИ не забирает работу дизайнера, а переносит ее в другую часть процесса. Раньше время уходило на производство варианта, теперь — на то, чтобы посмотреть, сравнить, оценить поток и отсечь лишнее. Перебор вариантов машина частично берет на себя, но перебор — только половина дела; вторая половина в том, чтобы понять, какой результат отвечает задаче, что в нем оставить, а когда уже достаточно.
Можно сгенерировать сто вариантов. Но пользователю в итоге нужен один — и ответственность за то, что это будет за вариант, по-прежнему остается на человеке. Это и есть та часть профессии, которую ИИ у дизайнера не забрал.
