Дизайн с эмпатией: Как данные о пользователях помогают AI в создании интерьеров

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как дизайнеры могут эффективно использовать данные об опыте пользователей в генеративных AI-инструментах для создания более персонализированных и удобных интерьеров.

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"
В процессе совместного проектирования человека и искусственного интеллекта наблюдается закономерность: аутентичные тепловые карты взгляда, хотя и повышают когнитивную нагрузку, уступают место визуализациям на основе опросов, облегчающим принятие дизайнерских решений, в то время как предсказанные ИИ наложения усиливают сотрудничество, но требуют объяснений, основанных на больших языковых моделях, для установления доверия и практической применимости.
В процессе совместного проектирования человека и искусственного интеллекта наблюдается закономерность: аутентичные тепловые карты взгляда, хотя и повышают когнитивную нагрузку, уступают место визуализациям на основе опросов, облегчающим принятие дизайнерских решений, в то время как предсказанные ИИ наложения усиливают сотрудничество, но требуют объяснений, основанных на больших языковых моделях, для установления доверия и практической применимости.

В статье рассматривается интеграция данных об опыте пользователей (например, отслеживание взгляда) в AI-инструменты для дизайна интерьеров, а также поиск баланса между аутентичностью данных и их интерпретируемостью для совместной работы дизайнера и искусственного интеллекта.

Несмотря на растущую популярность генеративного ИИ в дизайне интерьеров, сложность учета субъективного опыта клиента часто остаётся вне поля зрения. В данной работе, представленной под названием ‘AIDED: Augmenting Interior Design with Human Experience Data for Designer-AI Co-Design’, исследуется возможность интеграции мультимодальных данных о предпочтениях клиента в процесс совместного проектирования с использованием ИИ. Полученные результаты демонстрируют, что визуализация данных опросов повышает креативность и удовлетворенность дизайнеров, в то время как данные отслеживания взгляда увеличивают когнитивную нагрузку, а для установления доверия к предсказаниям ИИ требуется интерпретация на естественном языке. Какие компромиссы между аутентичностью клиентских данных и их интерпретируемостью являются ключевыми для эффективного взаимодействия человека и ИИ в творческом процессе?

Понимание Клиента: Новые Горизонты Данных

Традиционно процесс проектирования интерьера основывался на ограниченном объеме информации о предпочтениях клиента, зачастую выражавшихся в субъективных оценках и неполных описаниях желаемого результата. Этот подход, несмотря на свою давнюю историю, неизбежно приводил к несоответствиям между видением дизайнера и ожиданиями заказчика. Клиентские пожелания, выраженные в устной форме или посредством визуальных примеров, могли быть неполными, противоречивыми или просто не отражать глубинные потребности и образ жизни человека. В результате, финальный проект нередко требовал многочисленных доработок и компромиссов, что увеличивало сроки реализации и снижало степень удовлетворенности обеих сторон. Отсутствие объективных данных о восприятии пространства и индивидуальных предпочтениях создавало значительные трудности в создании действительно персонализированного и функционального интерьера.

В современной практике дизайна интерьеров наблюдается переход к использованию многомодальных данных о клиенте, что позволяет получить более полное представление об индивидуальных потребностях. Традиционные анкеты дополняются анализом движения взгляда, фиксирующим зоны наибольшего внимания, и алгоритмами прогнозирования предпочтений, основанными на поведенческих паттернах. Такой комплексный подход позволяет выйти за рамки субъективных оценок и получить объективную картину желаний клиента, учитывая не только заявленные предпочтения, но и скрытые потребности, проявляющиеся в визуальном поведении и неосознанных выборах. В результате, формируется более точный и детальный профиль, способствующий созданию интерьера, максимально соответствующего ожиданиям и обеспечивающего комфорт и функциональность пространства.

Эффективная интеграция клиентских данных требует решения сложной дилеммы между достоверностью и интерпретируемостью. Исследования показывают, что стремление к абсолютно точной репрезентации предпочтений клиента, без их упрощения для практического применения, может снизить полезность полученных данных. Вместе с тем, чрезмерное упрощение рискует исказить истинные потребности. Успешное нахождение баланса между этими двумя аспектами позволяет значительно повысить эффективность совместного проектирования. В частности, было установлено, что использование данного подхода увеличивает предпочтение клиентами предложенных изменений в дизайне на 59.3% по сравнению с другими методами сбора и анализа данных.

Интерфейс системы AIDED обеспечивает совместное проектирование дизайнером и ИИ, предоставляя визуализацию дизайна, историю итераций, информацию о клиенте (демографические данные, вербальные отзывы, результаты опросов) и инструменты для управления вниманием ИИ при оценке архитектурных предпочтений, а также возможность итеративной доработки сцены на основе текстовых запросов дизайнера.
Интерфейс системы AIDED обеспечивает совместное проектирование дизайнером и ИИ, предоставляя визуализацию дизайна, историю итераций, информацию о клиенте (демографические данные, вербальные отзывы, результаты опросов) и инструменты для управления вниманием ИИ при оценке архитектурных предпочтений, а также возможность итеративной доработки сцены на основе текстовых запросов дизайнера.

AIDED: Расширение Возможностей Дизайна с Учетом Человеческого Фактора

Методика AIDED (Augmenting Interior Design with Human Experience Data) представляет собой рабочий процесс, использующий генеративный искусственный интеллект (GAI) для ускоренного создания и уточнения вариантов дизайна интерьера. GAI позволяет дизайнерам быстро генерировать множество концепций, которые затем могут быть итеративно улучшены на основе обратной связи и конкретных требований проекта. Этот подход позволяет значительно сократить время, необходимое для разработки дизайна, и повысить эффективность процесса проектирования.

В рамках методологии AIDED, данные о предпочтениях клиента (Client Data) напрямую интегрируются в конвейер генеративного искусственного интеллекта (GAI), что позволяет создавать дизайн-проекты, адаптированные к индивидуальным потребностям. Статистический анализ, проведенный с использованием теста Вилкоксона со знаком (Wilcoxon signed-rank test), продемонстрировал статистически значимое улучшение качества принимаемых проектных решений, с величиной эффекта Коэна, равной 0.67. Данный показатель указывает на существенное влияние интеграции данных о клиенте на процесс разработки дизайна.

В основе концепции AIDED лежит принцип сохранения профессиональной автономии дизайнера. Система не предполагает автоматической генерации готовых решений, а функционирует как мощный инструмент для расширения возможностей специалиста. Дизайнер сохраняет полный контроль над процессом проектирования, используя возможности искусственного интеллекта для быстрой генерации и оценки различных вариантов, но окончательное решение и ответственность за результат остаются за человеком. AIDED предоставляет дизайнеру возможность сосредоточиться на творческих аспектах работы и принятии обоснованных решений, а не на рутинных задачах.

В рамках задачи генеративного AI-дизайна AIDED дизайнеры последовательно выбирают условия с разным объемом информации о клиенте, выбирают стиль интерьера и сцену, просматривают исходный дизайн, используют данные о клиенте (демографию, тепловые карты взгляда, вербальные отзывы, визуализации опросов и, в условии C4, предсказанные AI карты внимания) для итеративной доработки дизайна с помощью текстовых запросов и выбирают финальный вариант из сгенерированных итераций.
В рамках задачи генеративного AI-дизайна AIDED дизайнеры последовательно выбирают условия с разным объемом информации о клиенте, выбирают стиль интерьера и сцену, просматривают исходный дизайн, используют данные о клиенте (демографию, тепловые карты взгляда, вербальные отзывы, визуализации опросов и, в условии C4, предсказанные AI карты внимания) для итеративной доработки дизайна с помощью текстовых запросов и выбирают финальный вариант из сгенерированных итераций.

Прогнозируемый Дизайн и Сила Наложений

В основе системы AIDED лежит концепция “AI-Прогнозируемых Наложений” — визуализаций, выделяющих области, к которым, вероятнее всего, будет привлечено внимание клиента и которые соответствуют его предпочтениям. Эти наложения создаются на основе анализа данных о клиенте и позволяют дизайнеру акцентировать наиболее значимые элементы интерфейса. Визуализации предоставляют информацию о вероятных точках фиксации взгляда и областях интереса, что позволяет оптимизировать компоновку и расстановку элементов для повышения эффективности взаимодействия. Наложения формируются в реальном времени и динамически адаптируются к изменениям в данных о клиенте или в структуре проектируемого интерфейса.

Основой для генерации AI-предсказываемых накладок является анализ данных о клиентах, включающий поведенческие факторы и предпочтения. При этом, ключевым элементом является использование фундаментального “Языка шаблонов” — набора проверенных принципов успешного дизайна. Этот язык шаблонов позволяет системе не просто фиксировать данные, но и интерпретировать их в контексте установленных закономерностей, обеспечивая создание предложений, соответствующих принципам визуальной эффективности и пользовательского опыта. Анализ данных клиента в сочетании с языком шаблонов позволяет создавать накладки, визуально выделяющие наиболее перспективные области для привлечения внимания и повышения вероятности положительной реакции.

Для повышения удобства использования и доверия к системе, рекомендации ИИ по дизайну сопровождаются объяснениями, генерируемыми большими языковыми моделями (LLM). Анализ данных показал, что переход от использования данных отслеживания взгляда (Condition 2) к данным, полученным из анкет (Condition 3), привел к увеличению оценок соответствия дизайна предпочтениям клиента на 11,5 процентных пункта. Это свидетельствует о том, что использование данных о выраженных предпочтениях клиентов, в дополнение к данным о визуальном внимании, значительно повышает релевантность и приемлемость предложенных дизайнерских решений.

Интерпретация предсказанных ИИ-наложений с помощью языковой модели позволяет автоматически формировать описание сцены, объяснять значения выделенных областей внимания (например, с точки зрения архитектурного опыта) и предлагать конкретные рекомендации по дизайну для дальнейшей доработки запросов.
Интерпретация предсказанных ИИ-наложений с помощью языковой модели позволяет автоматически формировать описание сцены, объяснять значения выделенных областей внимания (например, с точки зрения архитектурного опыта) и предлагать конкретные рекомендации по дизайну для дальнейшей доработки запросов.

К Последовательным и Персонализированным Пространствам

Система AIDED значительно повышает согласованность дизайна, используя прогностические наложения и аналитику данных. Вместо полагания исключительно на субъективные представления, она способна предсказывать предпочтения клиента и адаптировать проект в соответствии с ними. Благодаря этому, финальный результат с высокой вероятностью будет соответствовать ожиданиям заказчика, поскольку система учитывает не только визуальные аспекты, но и индивидуальные потребности и образ жизни человека. Такой подход позволяет создавать интерьеры, которые не просто эстетически привлекательны, но и функционально оптимальны для конкретного пользователя, обеспечивая максимальный комфорт и удовлетворенность.

Вместо того, чтобы полагаться исключительно на субъективные представления о красоте, система AIDED создает интерьеры, основанные на конкретных потребностях и образе жизни человека. Проанализировав данные о предпочтениях, привычках и даже физиологических особенностях пользователя, алгоритм формирует дизайн, максимально соответствующий его индивидуальным запросам. Это означает, что цветовая гамма, расстановка мебели, освещение и другие элементы интерьера подбираются не просто для создания визуально приятной картинки, а для повышения комфорта, продуктивности и общего благополучия человека, проживающего в этом пространстве. Результаты исследований подтверждают эффективность такого подхода, демонстрируя значительное повышение удовлетворенности дизайном, поскольку он перестает быть просто эстетическим решением и становится функциональным ответом на индивидуальные потребности.

Система AIDED представляет собой значительный шаг к трансформации принципов проектирования интерьеров, смещая акцент с субъективной эстетики на научно обоснованный подход. Благодаря использованию предиктивных моделей и анализу данных, AIDED не только оптимизирует процесс создания пространств, но и существенно повышает уровень удовлетворенности пользователей. Подтверждением эффективности данной технологии служит умеренно высокий размер эффекта Коэна d, равный 0.65, демонстрирующий значительную разницу в оценке удовлетворенности дизайном между пространствами, созданными с использованием AIDED, и традиционными подходами. Это позволяет не только улучшить пользовательский опыт, но и расширить возможности дизайнеров, предоставив им инструменты для создания действительно персонализированных и функциональных интерьеров.

Предварительный опрос (N=12) показал, что участники активно взаимодействуют с клиентами, часто используют визуальные материалы и анкеты в работе, имеют различный опыт работы с генеративным ИИ и демонстрируют разнообразные взгляды на его полезность, эффективность и потенциальные риски, что позволило сформировать базовое понимание существующих практик и ожиданий перед началом исследования AIDED.
Предварительный опрос (N=12) показал, что участники активно взаимодействуют с клиентами, часто используют визуальные материалы и анкеты в работе, имеют различный опыт работы с генеративным ИИ и демонстрируют разнообразные взгляды на его полезность, эффективность и потенциальные риски, что позволило сформировать базовое понимание существующих практик и ожиданий перед началом исследования AIDED.

Исследование, представленное в работе, подчеркивает важность гармоничного сочетания данных об опыте пользователя и возможностей генеративного искусственного интеллекта в сфере дизайна интерьера. Это созвучно мысли Ады Лавлейс: «Изобретение — это сочетание воображения и знания». Подобно тому, как искусственный интеллект нуждается в данных для создания осмысленных проектов, воображение дизайнера требует опоры на реальный опыт клиента. Баланс между аутентичностью собираемых данных — например, отслеживанием взгляда — и их интерпретируемостью для искусственного интеллекта становится ключевым фактором успешного совместного проектирования. Успешная интеграция этих элементов позволяет не просто автоматизировать процесс, но и создать пространства, по-настоящему отражающие потребности и предпочтения пользователя.

Что же дальше?

Представленная работа, как и любая попытка внедрить данные человеческого опыта в творческий процесс, обнажила не столько решения, сколько качественно новые вопросы. Поиск баланса между аутентичностью данных — будь то отслеживание взгляда или анализ эмоциональной реакции — и их интерпретируемостью для алгоритмов, оказался не инженерной задачей, а экзистенциальным компромиссом. Каждый “баг” в системе, каждая неточность интерпретации, — это не ошибка, а момент истины на временной кривой, свидетельствующий о несовершенстве любой модели, претендующей на понимание человеческого опыта.

В дальнейшем, вероятно, потребуется сместить акцент с оптимизации алгоритмов генеративного дизайна на создание систем, способных осознавать собственные ограничения. Необходимо исследовать механизмы, позволяющие искусственному интеллекту “признавать” свою неспособность адекватно интерпретировать данные, и передавать эту информацию дизайнеру. Технический долг, накопленный в процессе внедрения подобных систем, — это не просто ошибка кодирования, а закладка прошлого, которую мы оплачиваем настоящим, ограничивая возможности будущего.

В конечном счете, развитие AI-опосредованного дизайна, вероятно, приведет к созданию не более эффективных инструментов, а к более осознанным методологиям. Системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно, признавая свою конечность и уступая место новым, более совершенным, но также обреченным на старение формам взаимодействия.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.10054.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-11 17:11