Генеративный искусственный интеллект меняет дизайн: одни модели лучше генерируют идеи, другие — визуализируют их. Новое исследование показывает, как разные форматы ИИ (текст, изображение, 3D) влияют на творческий процесс. Оказалось, языковые модели вроде ChatGPT сильны в создании неожиданных концепций, а нейросети, генерирующие картинки и объемные модели, помогают их дорабатывать и проверять на практике.

Творчество часто рождается из смешения далеких друг от друга идей. Раньше для этого использовали мозговые штурмы, ментальные карты или аналогии. Теперь появился ИИ: он может комбинировать абстрактные понятия или превращать текстовые описания в изображения и трехмерные объекты. Но до сих пор не было ясно, какие инструменты лучше подходят для разных этапов работы.

Группа ученых из Имперского колледжа Лондона, Эксетерского и Чжэцзянского университетов провела два эксперимента. Сначала профессионалы тестировали ИИ на шести типах задач — от соединения идей до их физического воплощения.

Результаты опубликованы в издании Design and Artificial Intelligence.

Выяснилось, что текстовые модели хорошо справляются с абстрактными комбинациями, но проигрывают в пространственном мышлении.

Зато нейросети, создающие изображения и 3D-модели, идеальны для визуализации.

Во втором эксперименте 24 студента-дизайнера разрабатывали стул с помощью одного из типов ИИ. Те, кто использовал языковые модели, придумали больше оригинальных концепций, но не могли их четко представить. Генераторы изображений помогли быстро сделать эскизы, а 3D-инструменты — собрать прототип и проверить, насколько он удобен.

Теперь мы понимаем, как применять ИИ осознанно, — говорит Питер Чайлдс, соавтор исследования. — Языковые модели хороши для поиска идей, а визуальные и 3D-инструменты — для их воплощения. Это не универсальные решения, а специализированные помощники.

Выводы помогут дизайнерам, разработчикам и преподавателям:

• Текстовый ИИ — для вдохновения и нестандартных решений.
• Генераторы изображений — чтобы быстро увидеть идею.
• 3D-моделирование — для проверки реализуемости.

Теперь творческие процессы можно выстроить эффективнее, зная сильные стороны каждого инструмента.

Этот анализ важен, потому что:

• Практический гид — дизайнеры наконец получают четкую схему, какой ИИ когда использовать, вместо слепых экспериментов.
• Экономия времени — больше не нужно тратить часы на неподходящие инструменты.
• Развитие ИИ — разработчики нейросетей теперь видят, какие функции стоит улучшать для конкретных задач.

Исследование не учитывает гибридные подходы: например, когда текстовый ИИ и генератор изображений работают в связке. Возможно, комбинация моделей даст еще более сильный эффект, чем их раздельное применение.

Ранее ученые создали модель ИИ для разработки новых антибиотиков.