paint-brush
गैलीलियो एआई - क्या यूआई/यूएक्स डिजाइनर अतीत की बात हैं? द्वारा@mosesconcha
9,237 रीडिंग
9,237 रीडिंग

गैलीलियो एआई - क्या यूआई/यूएक्स डिजाइनर अतीत की बात हैं?

द्वारा Moses Concha
Moses Concha HackerNoon profile picture

Moses Concha

@mosesconcha

Journalist, copywriter and passionate storyteller with a lifelong love of...

3 मिनट read2023/03/08
Read on Terminal Reader
Read this story in a terminal
Print this story

बहुत लंबा; पढ़ने के लिए

गैलीलियो एआई उपयोगकर्ताओं को शीघ्र-आधारित टेक्स्ट इनपुट का उपयोग करके पूरी तरह से संपादन योग्य डिजाइन तैयार करने की अनुमति देता है। हालांकि यह बजट पर व्यवसाय शुरू करने की इच्छुक कंपनियों के लिए अच्छी खबर हो सकती है, मानव यूआई/यूएक्स डिजाइनरों की नौकरियों पर इस उभरती हुई तकनीक के निहितार्थ गंभीर प्रतीत होते हैं।
featured image - गैलीलियो एआई - क्या यूआई/यूएक्स डिजाइनर अतीत की बात हैं?
Moses Concha HackerNoon profile picture
Moses Concha

Moses Concha

@mosesconcha

Journalist, copywriter and passionate storyteller with a lifelong love of video games.

Open AI के अभूतपूर्व चैटबॉट, ChatGPT को शक्ति प्रदान करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीक की याद ताजा करती है। गैलीलियो एआई उपयोगकर्ताओं को शीघ्र-आधारित टेक्स्ट इनपुट का उपयोग करके पूरी तरह से संपादन योग्य डिज़ाइन बनाने में सक्षम करके उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस डिज़ाइन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करना चाहता है।


के लिए अभी उपलब्ध है जल्दी पहुँच , इस AI टूल को बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित किया गया है, जिसमें UI डिज़ाइन में हज़ारों बेहतरीन उदाहरणों को शामिल किया गया है ताकि उपयोगकर्ताओं को UI बनाने में मदद मिल सके जो उनकी व्यक्तिगत ज़रूरतों को पूरा करता हो। और फिगमा के साथ जोड़ा गया, एक गतिशील इंटरफ़ेस डिज़ाइन टूल, गैलीलियो एआई के उत्पन्न डिज़ाइनों को संपादित भी किया जा सकता है, यूआई/यूएक्स डिज़ाइन स्पेस के भीतर इसके दायरे और बहुमुखी प्रतिभा को और बढ़ाया जा सकता है।


दूसरे शब्दों में: अपने अगले बड़े ऐप को डिज़ाइन करने के लिए आपको केवल एक अच्छा विचार और कुछ चुनिंदा शब्दों की ज़रूरत है - शाब्दिक रूप से - इसे जीवन में लाने के लिए।


हालांकि यह बजट पर व्यवसाय शुरू करने की इच्छुक कंपनियों के लिए अच्छी खबर हो सकती है, मानव यूआई/यूएक्स डिजाइनरों की नौकरियों पर इस उभरती हुई तकनीक के निहितार्थ गंभीर प्रतीत होते हैं।


क्या यह डिजाइनरों की मदद करेगा या उन्हें बदल देगा?

अभी के लिए, ऐसा प्रतीत होता है कि यह तकनीक दो वास्तविकताओं पर बहुत अधिक विभाजित हो सकती है।


एक ओर, गैलीलियो एआई में एक डिजाइनर के टूलकिट का एक आवश्यक घटक बनने की क्षमता है, जो नए और अनुभवी यूआई डिजाइनरों के लिए समान रूप से डिजाइन प्रक्रिया के सबसे अधिक समय लेने वाले हिस्सों का समर्थन और सुव्यवस्थित करता है। आखिरकार, कंपनी के प्राथमिक उद्देश्यों में से एक "बड़े प्रभाव के लिए अधिक समय" के साथ उपयोगकर्ताओं को छोड़ना है, जिससे वे यूआई पैटर्न विकसित करने जैसे अधिक "थकाऊ कार्यों" के बदले रचनात्मक समाधान डिजाइन करने के लिए उस बहुमूल्य समय और संसाधनों को अधिक सौंप सकें। और मामूली दृश्य समायोजन।

इसके विपरीत, इसकी सुविधा और पहुंच में आसानी मानव यूआई डिजाइनरों की आवश्यकता को पूरी तरह से समाप्त कर सकती है, उत्पाद के विचार और लॉन्च के बीच बिचौलिए को काट सकती है यदि यह पर्याप्त रूप से परिष्कृत हो। और जबकि टेक उद्योग अपनी पहली बड़ी मंदी को नेविगेट करने का प्रयास करता है, छंटनी की सूची बढ़ती जा रही है , और जो लोग इस उभरती हुई तकनीक को अपनाने में हिचकिचाते हैं, वे इस नई वास्तविकता को स्वीकार करने वाले डिजाइनरों की तुलना में एक महत्वपूर्ण नुकसान में हो सकते हैं।

अन्य, जैसे कि वेबफ्लो के लिए डिज़ाइनर और डेवलपर यूसुफ सरहान का मानना है कि इस तकनीक में यूआई डिज़ाइन के मूल तत्वों का अतिक्रमण करने की क्षमता नहीं है, क्योंकि मनुष्यों को अभी भी डिज़ाइन प्रक्रिया पर तार्किक प्रश्नों का उत्तर देना होगा जो कि एआई आवश्यक रूप से नहीं कर सकता है। .

जनरेटिव एआई और इसकी संभावित सीमाएं

गैलीलियो एआई जनरेटिव एआई का एक रूप है - एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धि जो आपूर्ति किए गए डेटा के आधार पर सामग्री उत्पन्न करने में सक्षम है - और नवाचार के लिए सभी फायदे और अवसरों के लिए यह उन्नत तकनीक ला सकती है, यह इसकी कमियों के बिना भी नहीं है।

सबसे पहले, एआई द्वारा उत्पादित गुणवत्ता की डिग्री बिल्कुल सही नहीं है, और उत्पन्न आउटपुट विभिन्न त्रुटियों के साथ आ सकते हैं जिन्हें पारंपरिक डिजाइन सॉफ्टवेयर और तकनीकों के साथ आमतौर पर सीधे पुनरावृत्त नहीं किया जा सकता है। इस प्रकार, डिजाइनरों का इस पर कम प्रत्यक्ष नियंत्रण होता है कि उनके उत्पाद कैसे बन सकते हैं।

इसके अलावा, प्रशिक्षण डेटा सेट इन एआई सिस्टमों को संदर्भित करता है जो उनके द्वारा उत्पादित समग्र आउटपुट के भारी निर्धारक होते हैं। इसका मतलब यह है कि यदि इन मॉडलों को पढ़ाने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा का शरीर भरपूर और विविध नहीं है, तो आउटपुट अनजाने में उस डेटासेट में मौजूद किसी भी छेद या पूर्वाग्रह को दर्शाएगा। बिजली के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की तरह चेहरे की पहचान तकनीक , कमजोर प्रशिक्षण डेटा के परिणामस्वरूप अवांछनीय परिणाम हो सकते हैं, जो कभी-कभी, खराब उत्पाद बनाने से कहीं अधिक कर सकते हैं।


हालांकि एआई प्रौद्योगिकियों का भविष्य उज्ज्वल दिख रहा है, यूआई / यूएक्स डिजाइन स्पेस में काम करने वालों के लिए आने वाले वर्ष अनिश्चित हैं। चाहे यह एक डिजाइनर के शस्त्रागार में एक और हथियार बन जाए या गोला-बारूद में बदल जाए जो उनकी आवश्यकता को पूरी तरह से समाप्त कर देता है, यूआई की सबसे अधिक दबाव वाली समस्याओं के लिए गैलीलियो एआई की प्रतिक्रिया एक सतर्क नजर रखने के लिए है।

L O A D I N G
. . . comments & more!

About Author

Moses Concha HackerNoon profile picture
Moses Concha@mosesconcha
Journalist, copywriter and passionate storyteller with a lifelong love of video games.

लेबल

इस लेख में चित्रित किया गया था...

Read on Terminal Reader
Read this story in a terminal
 Terminal
Read this story w/o Javascript
Read this story w/o Javascript
 Lite
X REMOVE AD