Вкус и насмотренность в эпоху AI

Эта статья оказалась одним из самых сложных текстов в моей практике. Пока пишешь о вкусе, постоянно сталкиваешься с той же трудностью, что и при обсуждении дизайна с другим человеком. Ты видишь разницу между двумя решениями, понимаешь, почему одно кажется точнее, но подобрать слова, чтобы другой тоже почувствовал эту разницу, гораздо сложнее. Мне хотелось разобраться, что стоит за этим ощущением и как мы учимся ему доверять.

AI-генерации, что бы мы ни генерировали, помогают нам быстрее получить первые варианты конечного решения. Сравнить их между собой, соотнести их с понравившимся референсом и, как следствие, понять, что стоит развивать дальше, а что – нет, – это отдельная часть работы.

В своём эссе "Taste is the must-have skill of the AI era" Стефен Паттерсон описывает сдвиг, который мне кажется важнее споров о нейрослопе и эпохе одинаковых AI-интерфейсов.

Когда создаёшь что-то с помощью генеративных инструментов, внешняя проработанность решения может появиться раньше фундаментального понимания задачи.

У предложенного варианта уже есть композиция, типографика и вполне законченный вид. У человека же, который этот вариант получил в ответе от AI, ещё может не возникнуть оснований сделать вывод, что он лучше или хуже какого-то другого варианта.

Паттерсон связывает этот разрыв с ценностью вкуса и пишет о нём как о навыке, который можно в себе развивать. Думаю, что все мы прекрасно понимаем разницу между навыком и тем, что многие называют «талантом». Особенно в «креативных» профессиях. Create означает прежде всего «создавать», а не обязательно изобретать или выдумывать. И не всегда из ничего, и не всегда что-то новое.

При этом надо признаться честно ещё в одной вещи: способность оценить результат «креативной» работы не совпадает с умением его создать. Разбираться во вкусной еде не означает знать, как её приготовить, а наличие хорошего музыкального вкуса не делает из вас хорошего музыканта.

Фразы «У него есть чувство вкуса» или «он же в этом разбирается» слишком легко и часто становятся последними аргументами в обсуждении. Между тем за выбором лучшего из множества могут стоять и внимательность к деталям, и привычка выбирать по принципу «я такое уже видел, и мне понравилось», и просто банальная уверенность в собственной правоте.

Мне же в контексте этой статьи интересен вкус (как навык), который помогает понять, почему мы выбираем именно одно решение вместо другого или множества других.

То, что мы называем «дизайн-насмотренностью», даёт нашему вкусу материал, опыт же помогает проверить первые впечатления и, возможно, пересмотреть их. И AI может помочь в улучшении этого навыка. Если, конечно же, мы сами понимаем, что именно и по каким критериям пытаемся оценить.

Вкус начинается с различий

Если мы говорим о дизайне (а не о музыке или еде), то у личного предпочтения всегда есть вполне законное место в процессе. Одному человеку ближе плотная композиция, другому – больше воздуха. Кто-то любит швейцарскую типографику, кто-то – мягкие формы. Из этих пристрастий может вырасти очень узнаваемый авторский язык. Проблема возникает, когда любимый приём превращается в универсальный эталон качества.

Я бы связывал профессиональный вкус дизайнера со способностью увидеть, что именно делает решение удачным в конкретной ситуации. Почему здесь важна сдержанность, а там оправдана нарочитая резкость. Как отдельная деталь меняет впечатление от целого. В какой момент выразительность помогает общему дизайн-замыслу и когда она начинает его «перекрикивать». Такое понимание допускает, что хорошая работа может совершенно не совпадать с личными симпатиями.

К примеру, грубоватая пёстрая афиша с огромной типографикой для музыкального фестиваля может более точно передать характер мероприятия, чем безупречная геометрическая композиция.

Из этого не следует, что грубость лучше аккуратности. Меняются критерии, по которым оценивается форма. Умение увидеть смысл в чужом визуальном языке расширяет нашу способность выбирать. Если всё, что нам непривычно или не нравится, сразу считать неудачным, то наша шкала оценки подходит лишь для сравнения и оценки того, что нам знакомо и что нам нравится.

Мы не всегда можем объяснить свой выбор одновременно с первым возникшим впечатлением. Иногда сразу заметно, что что-то не складывается, и только при более внимательном сравнении становится понятно, где нарушены пропорции или возник лишний акцент, или какие-то элементы спорят друг с другом.

Но этому ощущению нужно дать время отстояться. Оно даёт нам повод внимательнее посмотреть на решение, в котором лишь на первый взгляд что-то не так, но само по себе это первое впечатление ещё ничего не доказывает.

Действительно хороший вкус оставляет нам возможность признать удачным то, что нам самим не нравится.

Зачем дизайнеры собирают референсы

Большая (или не очень большая) библиотека референсов может показать, что привлекло внимание человека, который её собирает. Но по её составу может быть трудно понять, умеет ли он различать причины того или иного удачного решения. И что не менее важно, умеет ли он переносить эти находки в другие условия. Количество сохранённых красивых картинок об этом мало говорит.

Я бы однозначно разделял сбор референсов и умение работать с ними. В первом случае запоминаются формы, приёмы, визуальные интонации. Во втором становится понятнее, за счёт чего они работают вместе.

Один и тот же крупный заголовок может держать композицию или затруднять чтение соседствующего текста. Иногда крупным размером заголовку просто придают вес его незначительной мысли. Пока мы сравниваем только размеры букв или размеры отступов, эти различия остаются за пределами насмотренности.

Более тщательное сравнение референсов меняет и саму библиотеку в целом. У референса появляется причина, по которой он сохранён. Например, на странице с описанием книги на сайте крупная обложка передаёт её характер, а название, автор и цена размещены, чтобы дать изображению достаточно места и при этом держать нужные читателю сведения вместе.

На реальном контенте может выясниться, что настоящее длинное название не помещается рядом с обложкой. Если его приходится уменьшить настолько, что читатели начнут жаловаться на мелкий текст, это повод изменить пропорции всей композиции. После такой проверки в следующем референсе мы уже замечаем, сколько места оставлено тексту и что произойдёт, когда его станет больше.

Насмотренность помогает найти приём, а реальное применение в контексте и обратная связь уточняют, когда этот приём может сработать.

Количество лет опыта само по себе такого внимания не гарантирует.

Можно долго пользоваться одним удачным приёмом (или несколькими) и в какой-то момент перестать замечать, где он уже не подходит и стал обычным самоповтором некогда удачной формулы.

Можно постоянно отсматривать новые тренды или искать вдохновение в каких-то других областях, но при этом оценивать всё одной и той же линейкой. Широта насмотренности важна ещё и потому, что даёт возможность усомниться в собственной норме, увидеть качество там, где привычный набор признаков не позволяет его сразу заметить.

Как объяснить AI, что мы ценим в решении

Разговор о вкусе легко привести к удобному разделению ролей. Модель производит, человек оценивает. Но такая схема слишком быстро закрывает вопрос. AI можно включать и в разбор решений, и использовать для поиска альтернатив, и проверять собственную аргументацию с его помощью. Особенно в случаях, когда у человека уже сложилось первое впечатление и оно мешает увидеть другие возможности.

Контекст и примеры в запросе позволяют направлять ответы модели. Вместо абстрактного (и даже иногда вредного) «сделай красиво» можно описать задачу немного подробнее, показать хорошие и плохие варианты, объяснить различие между ними.

В запросе важно объяснить, что именно привлекло нас в референсе. Это не обязательно его общая стилистика. Если мы отдельно не объяснили суть референса, то модель может воспроизвести палитру, отступы или скругления, но может упустить расположение элементов, их взаимосвязь, ради которых мы выбрали этот пример. Недостаточно загрузить файл в окно чата и сказать «сделай так же». Сработает так же, но как и в случае со «сделай красиво».

Так мы объясняем модели, что нам нравится в примерах и чего мы хотим избежать. Хотя передать свой собственный вкус целиком этим способом вряд ли получится. Мы можем ещё не понимать, почему какая-то деталь кажется удачной, или определять её значение только при сравнении. Часть оснований нашей оценки приходится формулировать уже в процессе работы. Но это весьма полезное упражнение.

При сравнении готовых вариантов модели можно предложить оценить, какие элементы сильнее привлекают внимание, насколько оформление поддерживает нужное настроение и где оно противоречит описанной задаче.

Замечания вроде «всё сливается» или «интерфейс нечитаем» мало помогают выбрать между вариантами. Гораздо определённее замечание о том, что важное предупреждение оформлено так же, как подписи к полям. Его уже можно проверить в макете, сравнив размер, цвет и расположение предупреждения и подписей к полям. После изменения остаётся проверить с реальными людьми, замечают ли они предупреждение в нужный момент. Ответ модели даёт повод для такой проверки, но не заменяет её.

Полезно и обратное. Попытка объяснить модели, почему один вариант выбран, а другой – нет, может обнажить слабость собственных критериев. Иногда за длинным объяснением всё ещё стоит только лишь наша привычка выбирать то, что нам нравится. Тогда предметом нашего же разбора становится и сам критерий, по которому мы выбираем одно из многого.

Уместность нельзя усреднить

Ещё у вкуса, конечно же, есть культурный контекст. Плотность информации, сдержанность, декоративность сами по себе не устанавливают качество. Их смысл часто зависит от традиции, жанра и ожиданий людей. Привычная дизайнеру «чистота» может оказаться чужим языком для тех, кому адресована работа. Для них то, что вы называете «чистотой», будет, к примеру, читаться как «пустота» или даже как «неспособность работать с пустым пространством».

В исследовании NN/g участник из Китая воспринимал минималистичный сайт Bose как премиальный, но для покупки предпочитал более насыщенные информацией магазины. Один и тот же человек может ценить сдержанность оформления и при этом ожидать больше подробностей там, где выбирает товар.

Чувствительность к культурному различию – это неотъемлемая часть вкуса наравне с вниманием к пропорциям.

Дизайн для массовой аудитории только усложняет эту задачу, потому что у неё нет одного набора предпочтений. У людей разный опыт и разные причины пользоваться продуктом. Спокойный, но привычный (как у всех) интерфейс может быть хорошим общим решением. Но поиск варианта, который меньше всего раздражает, рискует стереть детали, важные для некоторой части аудитории.

Компромисс становится осмысленным, когда понятно, чьи потребности он учитывает и чем приходится пожертвовать.

Джанин Росадо в своей статье "When Every Interface Looks the Same" обращает внимание на похожий риск, когда при удалении визуального шума можно заодно потерять различия, по которым человек понимает функции и состояния интерфейса. Сдержанность требует решить, какие различия сохраняются. Без этого аккуратность становится слишком бедным критерием качества.

При этом сама по себе похожесть интерфейсов не становится неизбежной из-за использования AI-инструментов в дизайне. Одинаковые ориентиры и узкий отбор могут усреднять результаты независимо от инструмента.

Обсуждать особенности культурного контекста с AI можно, но описания аудитории недостаточно, чтобы узнать её реакцию на дизайн.

Модель предлагает предположение о том, как люди воспримут работу. Даже подробное и убедительное объяснение ещё предстоит сопоставить с тем, что скажут реальные, а не предполагаемые люди. Иначе есть риск принять удачно сформулированную версию собственных ожиданий за понимание чужого вкуса.

То, что кажется удачным нам, может совсем иначе восприниматься людьми, для которых мы делаем дизайн.

Почему можно отказаться от понравившегося решения

Личная симпатия к варианту часто помогает заметить в нём что-то интересное и захотеть это развить. Но в процессе работы может выясниться, что нас привлекла отдельная деталь, которая мешает остальному дизайну.

Например, выразительный декоративный шрифт хорош в коротком названии, но в длинных заголовках становится тяжёлым и отвлекает от фотографий. Он по-прежнему может нравиться. Просто в этой работе ему приходится отдать слишком много внимания в ущерб тому, что мы хотели показать.

Отказ от такого шрифта не обязывает делать весь дизайн нейтральным. Можно сохранить его в названии или найти другой способ передать тот же характер. Вкус здесь помогает понять, что именно хочется сохранить и за счёт чего это возможно. Удобство чтения не определяет за нас настроение работы, выбор цвета или стиль иллюстраций. Среди нескольких понятных решений всё ещё остаются более точные, выразительные и близкие замыслу. Не каждое такое различие получится доказать метрикой, но его можно обсуждать, сравнивая конкретные варианты.

Вариант, выбранный из AI-генераций, требует той же готовности изменять его или вовсе от него отказываться. Если после добавления настоящих текстов композиция теряет выразительность или люди воспринимают её совсем не так, как мы рассчитывали, появляется основание вернуться к решению. Иногда достаточно изменить деталь, иногда приходится выбрать другое направление. При этом нам вовсе не обязательно разлюбить первоначальный вариант. Можно продолжать видеть в нём достоинства и признать, что для этой задачи лучше подходит другой.

Ответственность дизайнера за созданный им или сгенерированный AI под его руководством дизайн должна всегда включать готовность отказаться от варианта или изменить его, даже если он очень нравится.

Больше материалов ищите на моём канале о Немного Другом Дизайне с AI @someotherdesign