Упровадження технологій генеративного штучного інтелекту в творчу діяльність: розроблення структурної моделі дизайн-мислення
DOI:
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2024.2.108Ключові слова:
методологія дизайн-мислення; генеративний штучний інтелект; інновації в дизайні; структурна модель; творча діяльність.Анотація
Предметом дослідження є системні зміни в методології дизайн-мислення, що відбуваються під впливом розвитку та поширення технологій генеративного штучного інтелекту (ШІ) в дизайні та інших креативних індустріях. Метою роботи є: аналіз сучасних досліджень щодо впливу технологій генеративного ШІ на креативні індустрії, дизайн, зокрема, на дизайн-мислення; розроблення структурної моделі дизайн-мислення для подальшого дослідження еволюції методології. У статті визначені такі завдання: проаналізувати сучасні наукові публікації щодо сутності, структури та змістовного наповнення дизайн-мислення; розглянути дослідження щодо переваг та викликів застосування генеративного ШІ у процесах дизайну; розробити модель, що дасть змогу ідентифікувати та описати зміни в ключових компонентах методології дизайн-мислення, які виникають під впливом широкого впровадження технологій генеративного ШІ. Під час дослідження використані такі методи: аналіз і синтез змісту технічних, економічних, філософських, лінгвістичних, історичних та методичних досліджень щодо проблем формування понятійного апарату методології дизайн-мислення та застосування генеративного ШІ у процесах дизайну; порівняльно-історичний, ретроспективний методи; структурно-логічний аналіз. Досягнуто таких результатів: актуалізована потреба в комплексному дослідницькому підході для аналізу багатогранного впливу технологій ШІ на дизайн; визначено ключові переваги та виклики, пов’язані з інтеграцією ШІ в креативні процеси; розроблено структурну модель подання методології дизайн-мислення у вигляді чотирьох взаємопов’язаних структурних шарів із подальшою декомпозицією кожного з них на складники. У висновках наголошується на глибині та багатогранності змін, що відбуваються в дизайні та інших креативних індустріях під впливом генеративного ШІ та потребують подальших ґрунтовних досліджень. Розроблена структурна модель методології дизайн-мислення дає змогу до певної міри декомпозувати складний творчий процес, закладаючи основу для всебічного аналізу еволюції методології та системного впровадження технологій генеративного штучного інтелекту в процеси дизайну.
Посилання
Список літератури
Yaloveha I. Sources of design thinking: heuristic in the first and second stages of the history of philosophy and science. Physical and Mathematical Education. 2019. No. 4. Р. 150–156. DOI: 10.31110/2413-1571-2019-022-4-023
Zub S., Yaloveha I. Development of heuristic methods at the beginning of the third stage of the history of philosophy and science. Physical and Mathematical Education. 2020. No. 2. Р. 58–65. DOI: 10.31110/2413-1571-2020-024-2-008
Johansson‐Sköldberg U., Woodilla J., Çetinkaya M. Design thinking: Past, present, and possible futures. Creativity and innovation management. 2013. No. 2. P. 121–146. DOI: 10.1111/caim.12023
Liedtka J. Why design thinking works. Harvard Business Review. 2018. No. 5. P. 72–79. URL: https://hbr.org/2018/09/why-design-thinking-works.
Rösch N., Tiberius V., Kraus S. Design thinking for innovation: context factors, process, and outcomes. European Journal of Innovation Management. 2023. No. 7. P. 160–176. DOI: 10.1108/EJIM-03-2022-0164
Chui M. et al. The economic potential of generative AI. 2023. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.
Franssen, Maarten, Gert-Jan Lokhorst, and Ibo van de Poel. Philosophy of Technology. The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Spring 2023 Edition. URL: https://plato.stanford.edu/archives/spr2023/entries/technology/.
Grunde-McLaughlin M. et al. Designing LLM Chains by Adapting Techniques from Crowdsourcing Workflows. arXiv preprint arXiv:2312.11681. 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2312.11681
Autonomous AI design architect. Microsoft Learn. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/autonomous-ai-design-architect/
Tholander J., Jonsson M. Design ideation with ai-sketching, thinking, and talking with Generative Machine Learning Models. Proceedings of the 2023 ACM Designing Interactive Systems Conference. 2023. P. 1930–1940. DOI: 10.1145/3563657.3596014
Meron, Y., Araci, Y. T. Artificial intelligence in design education: evaluating ChatGPT as a virtual colleague for post-graduate course development. Design Science. 2023. No. 9. 30 р. DOI: 10.1017/dsj.2023.28
Wang X. et al. ChatGPT for design, manufacturing, and education. Procedia CIRP. 2023. No. 119. P. 7–14. DOI: 10.1016/j.procir.2023.04.001
Filippi S. Measuring the impact of ChatGPT on fostering concept generation in innovative product design. Electronics. 2023. No. 16. 3535 р. DOI: 10.3390/electronics12163535
Saadi J. I., Yang M. C. Generative Design: Reframing the Role of the Designer in Early-Stage Design Process. Journal of Mechanical Design. 2023. No. 145. 41411 р. DOI: 10.1115/1.4056799
Norman D. A. Design for a better world: Meaningful, sustainable, humanity centered. MIT Press. 2023.
References
Yaloveha, I. (2019), "Sources of design thinking: heuristic in the first and second stages of the history of philosophy and science", Physical and Mathematical Education, No. 4, Р. 150–156. DOI: 10.31110/2413-1571-2019-022-4-023
Zub, S., Yaloveha, I. (2020), "Development of heuristic methods at the beginning of the third stage of the history of philosophy and science", Physical and Mathematical Education, No. 2, Р. 58–65. DOI: 10.31110/2413-1571-2020-024-2-008
Johansson‐Sköldberg, U., Woodilla, J., Çetinkaya, M. (2013), "Design thinking: Past, present, and possible futures", Creativity and innovation management, No. 2. P. 121–146. DOI: 10.1111/caim.12023
Liedtka, J. (2018), "Why design thinking works", Harvard Business Review, No. 5, P. 72–79, available at: https://hbr.org/2018/09/why-design-thinking-works
Rösch, N., Tiberius, V., Kraus, S. (2023), "Design thinking for innovation: context factors, process, and outcomes", European Journal of Innovation Management, No. 7, P. 160–176. DOI: 10.1108/EJIM-03-2022-0164
Chui, M. et al. (2023), "The economic potential of generative AI", available at: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
Franssen, Maarten, Gert-Jan, Lokhorst, and Ibo van de Poel (2023), "Philosophy of Technology", The Stanford Encyclopedia of Philosophy, Spring 2023 Edition, available at: https://plato.stanford.edu/archives/spr2023/entries/technology/.
Grunde-McLaughlin, M. et al. (2023), "Designing LLM Chains by Adapting Techniques from Crowdsourcing Workflows", arXiv preprint arXiv:2312.11681. DOI: 10.48550/arXiv.2312.11681
Autonomous AI design architect. Microsoft Learn, available at: https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/autonomous-ai-design-architect/.
Tholander, J., Jonsson, M. (2023), "Design ideation with ai-sketching, thinking, and talking with Generative Machine Learning Models", Proceedings of the 2023 ACM Designing Interactive Systems Conference, P. 1930–1940. DOI: 10.1145/3563657.3596014
Meron, Y., Araci, Y. T. (2023), "Artificial intelligence in design education: evaluating ChatGPT as a virtual colleague for post-graduate course development", Design Science, No. 9, 30 р. DOI: 10.1017/dsj.2023.28
Wang, X. et al. (2023), "ChatGPT for design, manufacturing, and education", Procedia CIRP, No. 119, P. 7–14. DOI: 10.1016/j.procir.2023.04.001
Filippi, S. (2023), "Measuring the impact of ChatGPT on fostering concept generation in innovative product design", Electronics, No. 16, 3535 р. DOI: 10.3390/electronics12163535
Saadi, J. I., Yang, M. C. (2023), "Generative Design: Reframing the Role of the Designer in Early-Stage Design Process", Journal of Mechanical Design, No. 145, 41411 р. DOI: 10.1115/1.4056799
Norman, D. A. (2023), "Design for a better world: Meaningful, sustainable, humanity centered", MIT Press.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
