Open AI の画期的なチャットボットである ChatGPT を強化するために使用されるテクノロジーを思い起こさせます。
今すぐ利用可能
言い換えれば、次の大きなアプリを設計するために必要なのは、文字通り、それを実現するための 1 つの良いアイデアといくつかの選択言葉だけです。
これは、予算内でビジネスを開始しようとしている企業にとっては朗報かもしれませんが、この新しいテクノロジーが人間の UI/UX デザイナーの仕事に与える影響は厳しいようです。
今のところ、この技術がもたらす可能性のある 2 つの現実には、かなり均等に分かれているようです。
一方では、Galileo AI はデザイナーのツールキットの不可欠なコンポーネントになる可能性を秘めており、新人および経験豊富な UI デザイナーの両方にとって、デザイン プロセスの最も時間のかかる部分をサポートおよび合理化します。結局のところ、同社の主な目的の 1 つは、ユーザーに「より大きな影響を与えるためのより多くの時間を」与えることであり、UI パターンの開発などの「退屈なタスク」の代わりに、その貴重な時間とリソースを創造的なソリューションの設計により多く割り当てることができるようにすることです。視覚的な微調整。
逆に言えば、その利便性とアクセスのしやすさは、人間の UI デザイナーの必要性を完全になくす可能性があり、十分に洗練された製品のアイデアと発売の間の仲介者を削減します。そして、テクノロジー業界が最初の大きな不況を乗り切ろうとする一方で、
Webflow Youssef Sarhan のデザイナーおよび開発者のような他の人は、このテクノロジーには UI デザインのコア要素に侵入する能力がないと信じています。なぜなら、AI が必ずしもできないデザインプロセスに関する論理的な質問に答えるのは依然として人間でなければならないからです。 .
Galileo AI は、生成型 AI (提供されたデータに基づいてコンテンツを生成できる人工知能の一種) の一種であり、この高度な技術がもたらす可能性のあるすべての利点と革新の機会にもかかわらず、欠点がないわけではありません。
第 1 に、AI によって生成される品質のレベルは完璧にはほど遠いものであり、生成された出力には、従来の設計ソフトウェアや手法で通常発生するような直接反復できないさまざまなエラーが含まれる場合があります。したがって、設計者は、製品がどのようになるかを直接制御することはできません。
さらに、これらの AI システムが参照するトレーニング データ セットは、AI システムが生成する全体的な出力を大きく左右します。これは、これらのモデルを教えるために使用されるデータ本体が豊富でなく多様である場合、出力はそのデータセットに存在する穴やバイアスを誤って反映することを意味します.電源に使用されるデータによく似ています
AI テクノロジーの未来は明るいように見えますが、UI/UX デザイン分野で働く人々にとって、この先何年かは不確実なように見えます。それがデザイナーの武器庫の別の武器になるか、それらの必要性を完全に排除する弾薬に変わるかどうかにかかわらず、UI の最も差し迫った問題に対する Galileo AI の対応は、注意深く見守るべきものです。