Интерфейсы, созданные ИИ: взгляд пользователей

Автор: Денис Аветисян

В статье оценивается, насколько удобны и адаптивны графические интерфейсы, сгенерированные большими языковыми моделями.

Качественная оценка удобства использования графических интерфейсов, разработанных искусственным интеллектом, и перспективы адаптации под потребности пользователей.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Несмотря на стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта, автоматизированное создание удобных и адаптивных графических пользовательских интерфейсов остается сложной задачей. В данной работе, ‘Qualitative Evaluation of LLM-Designed GUI’, проведена оценка возможностей больших языковых моделей (LLM) в области автоматического проектирования GUI, включая анализ удобства использования и способности адаптироваться к различным потребностям пользователей. Полученные результаты демонстрируют, что LLM успешно справляются с созданием структурированных макетов, однако испытывают трудности в обеспечении доступности и интерактивности, а также нуждаются в дополнительной настройке для учета контекста и персонализации. Каким образом можно преодолеть эти ограничения и полностью реализовать потенциал LLM в качестве инструментов для создания интуитивно понятных и эффективных пользовательских интерфейсов?

Автоматическое Создание GUI: Новая Эра Разработки

Разработка графических пользовательских интерфейсов традиционно требует значительных ресурсов и специализированных навыков. Процесс, как правило, включает в себя написание кода для каждого элемента интерфейса, ручную настройку его внешнего вида и поведения, а также тестирование на различных платформах и устройствах. Это требует от разработчиков глубокого понимания языков программирования, фреймворков GUI и принципов дизайна пользовательского опыта. В результате, создание даже относительно простых интерфейсов может занимать недели или месяцы, а внесение изменений и адаптация к новым требованиям — сопряжено с дополнительными затратами времени и усилий. Такая ресурсоемкость ограничивает доступ к разработке программного обеспечения, особенно для небольших компаний и индивидуальных разработчиков, которым сложно позволить себе содержать команду опытных специалистов.

Появление больших языковых моделей (БЯМ) открывает принципиально новые возможности для автоматизации создания графических пользовательских интерфейсов, что может существенно упростить и удешевить процесс разработки программного обеспечения. Ранее требующие глубокой специализации и значительных временных затрат, создание интерфейсов становится доступным более широкому кругу пользователей, даже не обладающих навыками программирования. Благодаря способности БЯМ понимать и интерпретировать естественный язык, описание желаемого интерфейса в текстовой форме может быть автоматически преобразовано в функциональный прототип или даже полноценное приложение. Это, в свою очередь, способствует демократизации разработки, позволяя энтузиастам, предпринимателям и небольшим командам воплощать свои идеи в жизнь без необходимости привлечения дорогостоящих специалистов или использования сложных инструментов.

Для полной реализации потенциала автоматического создания графических интерфейсов необходимо разработать эффективные методы преобразования задуманного дизайна в функциональные интерфейсы. Исследования в этой области продемонстрировали возможность генерации интерактивных макетов GUI, что позволяет разработчикам визуализировать и тестировать интерфейсы на ранних стадиях. Этот подход существенно ускоряет процесс разработки, снижает потребность в ручном кодировании и открывает возможности для создания более интуитивно понятных и удобных приложений. Полученные результаты подтверждают, что автоматизация создания GUI — это не просто концепция, а вполне реализуемая технология, способная кардинально изменить подход к разработке программного обеспечения.

Методы и Фреймворки для Генерации GUI на Основе БЯМ

Для генерации графических интерфейсов из текстовых описаний используются большие языковые модели (LLM), включая OpenAI GPT o3-mini-high, DeepSeek R1 и Anthropic Claude 3.5 Sonnet. Эти модели способны интерпретировать текстовые запросы, описывающие желаемые элементы интерфейса и их расположение, и преобразовывать их в инструкции для создания GUI. Исследования показали, что LLM успешно генерируют интерфейсы различной сложности: до 14 элементов для чат-приложений, до 8 элементов для информационных панелей и до 20 элементов для технических интерфейсов, демонстрируя потенциал автоматизации процесса разработки GUI.

Фреймворки TextLap и Low-Code LLM расширяют возможности больших языковых моделей (LLM) в области генерации графических пользовательских интерфейсов (GUI) за счет специализированной адаптации для создания макетов и обеспечения более детального контроля над процессом. TextLap фокусируется на улучшении точности и гибкости LLM в понимании и реализации требований к компоновке элементов интерфейса. Low-Code LLM Framework, в свою очередь, предоставляет инструменты для интеграции LLM в существующие low-code платформы, позволяя разработчикам использовать возможности генерации GUI на основе текста, сохраняя при этом контроль над финальным результатом и возможность внесения ручных корректировок. Оба подхода направлены на преодоление ограничений стандартных LLM в контексте специфических требований к дизайну и функциональности GUI.

Метод обучения без учителя (Zero-Shot Learning) позволяет генерировать графические пользовательские интерфейсы (GUI) без необходимости предварительного обучения модели на специализированных данных. В ходе экспериментов с использованием больших языковых моделей (LLM) были успешно созданы интерфейсы, содержащие до 14 элементов для чат-приложений, 8 элементов для информационных панелей (dashboards) и до 20 элементов для технических интерфейсов. Это демонстрирует способность LLM опираться на встроенное понимание принципов проектирования интерфейсов и генерировать функциональные GUI исключительно на основе текстового описания.

Оценка Качества GUI: Юзабилити и Доступность

Сгенерированные графические интерфейсы подвергались тестированию на соответствие реалистичным сценариям использования посредством оценки работы с тремя интерфейсами: FixLine, FixTeam и BoardPanel. Тестирование включало проверку функциональности и производительности в контексте каждого интерфейса, что позволило оценить пригодность сгенерированных GUIs для практического применения. Оценка производилась для выявления потенциальных проблем с удобством использования и эффективностью работы в типичных ситуациях, характерных для данных интерфейсов.

Оценка экспертами проводилась на основе принципов юзабилити, сформулированных в эвристиках Нильсена, и принципов Витрувианской триады, охватывающих функциональность, надежность и эстетику. Эвристики Нильсена, включающие такие аспекты как видимость состояния системы, соответствие между системой и реальным миром, и контроль пользователя, позволили оценить удобство и понятность интерфейсов. Витрувианская триада, в свою очередь, обеспечила комплексную оценку, учитывающую не только практическую применимость, но и долговечность и визуальное восприятие созданных GUI. Оценка проводилась для выявления потенциальных проблем с пользовательским опытом и определения областей для улучшения.

При оценке качества графических интерфейсов особое внимание уделяется доступности для пользователей с различными возможностями. Доступность оценивалась бинарно — “реализовано” или “не реализовано”. Параллельно проводилась оценка удобства использования (юзабилити) по трехбалльной шкале. Результаты экспертной оценки показали небольшое превосходство моделей, ориентированных на логические рассуждения (OpenAI и DeepSeek), над моделью Anthropic, применительно к различным типам интерфейсов (FixLine, FixTeam, BoardPanel). Юзабилити рассматривается как ключевой показатель эффективности (KPI) разработанных интерфейсов.

Персонализация и Будущее Адаптивных Интерфейсов: К Эволюции Пользовательского Опыта

Процесс генерации графических пользовательских интерфейсов (GUI) все чаще опирается на моделирование персонажей пользователей, что позволяет создавать интерфейсы, адаптированные к конкретным потребностям и предпочтениям. Вместо универсальных решений, данный подход предполагает создание детальных профилей типичных пользователей — их целей, уровня технической подготовки, привычек взаимодействия с системой и даже когнитивных особенностей. На основе этих профилей система автоматически формирует GUI, оптимизированный для конкретного персонажа. Например, интерфейс для опытного пользователя может содержать расширенные настройки и сокращенные визуальные подсказки, в то время как для новичка будет предложен более простой и интуитивно понятный дизайн с подробными инструкциями. Такая персонализация значительно повышает удобство использования, снижает когнитивную нагрузку и, в конечном итоге, способствует более эффективному выполнению задач.

Интеграция моделей пользователей в рабочий процесс больших языковых моделей (LLM) позволяет создавать графические интерфейсы (GUI), которые не просто функциональны, но и адаптированы к конкретным потребностям и предпочтениям целевой аудитории. Такой подход выходит за рамки универсального дизайна, обеспечивая релевантность и интуитивность интерфейса для каждого пользователя. Благодаря анализу данных о поведении, опыте и задачах пользователя, LLM может генерировать GUI, оптимизированные для повышения эффективности и удобства взаимодействия. Это приводит к снижению когнитивной нагрузки, ускорению выполнения задач и, в конечном итоге, к повышению удовлетворенности пользователя. Создаваемые интерфейсы динамически приспосабливаются к контексту, предлагая наиболее подходящие инструменты и информацию в нужный момент, что значительно улучшает пользовательский опыт.

Разработка, лежащая в основе данной работы, прокладывает путь к созданию адаптивных гипермедиа-систем, способных динамически изменять интерфейсы в режиме реального времени, основываясь на текущем поведении пользователя. Вместо статичных, универсальных решений, такие системы анализируют действия пользователя — скорость навигации, паттерны взаимодействия с элементами, даже мимолетные колебания внимания — и мгновенно адаптируют отображаемый контент и структуру интерфейса. Это позволяет создать максимально персонализированный и интуитивно понятный пользовательский опыт, значительно повышая эффективность работы и снижая когнитивную нагрузку. Перспективы включают в себя автоматическую оптимизацию сложности интерфейса, предвосхищение потребностей пользователя и даже адаптацию стиля визуализации, создавая по-настоящему «умные» и отзывчивые системы взаимодействия.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует значительный прогресс в области автоматической генерации графических интерфейсов посредством больших языковых моделей. Однако, несмотря на многообещающие результаты, акцент на необходимости человеческого контроля для обеспечения доступности и соответствия пользовательским потребностям, перекликается с принципами строгой логики и доказательности. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на плохие шутки: если кому-то нужно объяснить, почему он смешной, он не смешной». Аналогично, интерфейс, требующий объяснения своей удобства, вероятно, не является хорошо спроектированным. Статья подчеркивает, что автоматизация не должна заменять тщательную проверку и адаптацию, ведь истинная элегантность заключается в математической чистоте и корректности решения, а не просто в его видимой работоспособности.

Что дальше?

Представленное исследование, хотя и демонстрирует определенный прогресс в автоматизированной генерации графических интерфейсов посредством больших языковых моделей, обнажает фундаментальную проблему: соответствие синтаксиса семантике. Модель способна породить визуально приемлемый интерфейс, однако гарантии его истинной полезности, его адаптивности к потребностям конкретного пользователя, остаются неопределенными. Иначе говоря, интерфейс может быть формально корректным, но фактически бесполезным.

Перспективы дальнейших исследований лежат в плоскости формализации критериев удобства использования. Недостаточно просто измерять время выполнения задачи; необходимо разработать метрики, отражающие когнитивную нагрузку на пользователя, его субъективное восприятие удобства, а также степень соответствия интерфейса его индивидуальным предпочтениям. Это требует не только совершенствования самих моделей, но и создания инструментов для формального верификации сгенерированных интерфейсов.

В конечном счете, вопрос заключается не в том, чтобы заменить дизайнера искусственным интеллектом, а в том, чтобы предоставить ему инструменты, позволяющие более эффективно решать сложные задачи. Истинная элегантность заключается не в автоматизации, а в оптимизации процесса разработки, в создании систем, которые позволяют человеку мыслить и творить более свободно. Задача не в создании самообучающегося интерфейса, а в создании интерфейса, который учится вместе с пользователем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22759.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-02 10:55