人工知能が今後数年間でデザインに影響を与える 6 つの方法

公開: 2022-02-04

人工知能はいまだにユートピアの未来の技術に過ぎないと信じているなら、申し訳ありませんが、バブルを破裂させてしまいます。それはまさにここにあり、この点を裏付けるハードロックの事実があります。

  • New York Times は、カーネギー メロン大学が人工知能の倫理に焦点を当てた研究センターの設立を計画していると報じています。
  • Harvard Business Review は、AI の台頭が経営にとって何を意味するかを積極的に説明しています。
  • また、CNBC は有望な AI 株を監視および分析しています。

AI は私たちの生活のあらゆる領域に浸透し、私たち全員が知っていて慣れ親しんでいる現実を曲げています。 定期的な食料品の買い物からロケットビルディングまで、法律と医療からヘルスケアまで。

デザインとマーケティングも例外ではありません。

一般に公開されているさまざまな AI ツールがすでに数多くあり、この記事を読んでいるあなたがデザインとマーケティングを再定義しています。 時計は刻々と過ぎているので、これ以上時間を無駄にしないようにしましょう。

この記事では、デザイン分野に破壊的な影響を与える次のレベルの AI テクノロジをすべて見て、今後数年間でそれらがどのようにデザインに影響を与えるかについて説明します。

偏見を避けるために、デザインにおける AI のポジティブなアプリケーションと、今日私たちが知っているように、長期的にはデザインに有害な影響を与える可能性のあるアプリケーションの両方を活用します。

そしてもちろん、十分に長い間あなたを席の端に置いた後、設計における AI の良い点と悪い点に関して論理的な結論に到達し、今日最も重要な質問の 1 つに答えようとします — AIはデザイナーとしてあなたを置き換えますか?

ああ、途中で必ずメモを取ってください。この記事で概説されている概念のいくつかは、十分に早い段階で取り上げるかどうかに応じて、あなたのキャリアを左右する可能性があります.

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    AIとは

    人工知能は、コンピューターに人間の認知能力を教えて、人間のように考え、行動を模倣できるようにするために設計された技術です。

    これは、機械学習のおかげで可能になります。時間の経過とともに、アルゴリズムは、取り込んで処理する大量のデータにさらされます。 このデータは、将来同様のデータを認識するようにアルゴリズムをトレーニングするため、マシンのパフォーマンスが向上します。

    その結果、視覚、音声認識、意思決定、言語翻訳など、通常は人間の知性、識別力、人間の創造性を必要とするタスクを機械が実行できるようになります。

    今日まで人間の特権であった設計タスクの一部も、AI に引き継がれる可能性があります。 AI をデザインに使用するさまざまな方法と、それがクラフトにどのように影響するかを見てみましょう。

    人工知能がデザインの未来を変える 6 つの方法

    1. 画像生成が速くなる

    設計における AI の最も印象的な影響の 1 つは、DALL-E 2 のような AI 画像生成ソフトウェアです。

    この革新的な AI システムは、画像とその説明に使用されるテキストとの関係を学習し、テキストの説明から画像を作成します。

    オリジナルでユニークでリアルな画像を作成するために必要なことは、アイデアを DALL-E にできるだけ詳しく説明し、[生成] をクリックすることだけです。

    システムでは次のことができます。

    • 特定のスタイルの説明からイメージを作成します。
    • 自然言語の指示に基づいて、既存の画像に変更を加えます。
    • アップロードしたものとスタイルが似ている、またはそれに触発された一連の画像を作成します。

    DALL-E 2 はまだ一般に公開されていませんが、システムの作成者である OpenAI は、このツールへのアクセスを待機リストからさらに多くの人に拡大しており、2020 年には 100 万人を超える新規ユーザーを受け入れると予想されています。次の数週間。

    DALL-E 2 はデザインとマーケティングに多くの用途があるため、このツールが誰にでも利用できるようになると、デザイン ゲームが変わる可能性があります。

    実際、デザイン目的で画像生成 AI を使用した最初の事例はすでにここにあります。デジタル アーティストの Karen Chen は、DALL-E 2 を使用して Cosmopolitan の雑誌の表紙を作成しました。

    DALL-E 2を使用したコスモポリタンの雑誌の表紙
    出典:コスモポリタン

    DALL-E 2 のようなツールの最大の利点の 1 つは、デザイン プロジェクト用のストック フォトを無制限に生成できることです。

    将来的には、ストック フォトグラファーは、オリジナルの画像を生成する AI を使用したあらゆるイノベーションに挑戦されることになると予測しています。 おそらく、両者は手を取り合って仕事をしなければならないでしょう。

    何よりも、AI ラベルはすでに大きな社会的トレンドになっています。ブランドは、利便性、信頼性、アクセシビリティ、および信頼を通じて消費者体験を向上させることを期待して AI ラベルを受け入れています。

    AI は、より興味深く魅力的なビジュアルを生成するのに役立つだけでなく、自己翻訳機能も可能にします。

    たとえば、飲料ブランド Komo のフルーティーなフレーバーは、クロスハッチ オートマタ スケッチによって生成された人工パターンで独自に表現されています。

    AIデザインで作られたKOMOプロバイオティックパッケージ
    出典:世界の包装

    2. イメージ エンハンスメントがさらに印象的になる

    写真編集はまったく新しい概念ではありません。

    実際、写真編集と写真加工の歴史は、カルバート・リチャード・ジョーンズが 5 人のオマキザル修道士の写真を撮り、その結果が気に入らなかった 1841 年にさかのぼります。

    ショットでは、4 人の修道士がグループに集まっていましたが、5 番目の修道士は数フィート後ろの背景にあり、構図の完全性が損なわれていました。

    これを修正するために、ジョーンズは写真のネガにある 5 番目の僧侶の姿を墨で黒く塗りました。

    カルバート・リチャード・ジョーンズによる5人のカプチン修道士の写真
    出典:写真を修正

    今日、写真の操作が手動で行われることはめったにありません。 デザイナーは高度なソフトウェアを使用して、ショットの不完全性を処理します。

    それにもかかわらず、その背後にある考え方は変わりません。つまり、写真の品質を向上させ、欠陥を取り除き、画像の欠落部分が存在する場合は復元します。

    AI は、さまざまな AI ベースの画像強化ツールのおかげで、写真を復元して解像度を向上させるプロセスを大幅に簡素化できます。

    ピクセル化された、ノイズの多い、ぼやけた画像を、高品質でクリーンでシャープな画像に簡単に変えることができます。 さらに、わずか数秒で不十分な照明、コントラスト、および色補正を修正するのにも役立ちます.

    これを行うために、AI 画像処理ツールは、ぼやけた領域やピクセル化された領域を高品質のものに置き換え、オブジェクトをシャープにして復元します。 したがって、情報を失うことなく変換が行われます。

    画像をアップスケールする機能は、印刷または大規模なデジタル インスタレーションで使用するデザインを作成する必要があるが、使用する画像の品質が低い場合に特に便利です。

    事前に補正を加えずに画像のサイズを変更すると、画像が引き延ばされてぼやけたものになります。これは、広告の画像を作成するときに避けたいものです。低品質の画像は、エンゲージメントが低下し、コンバージョン率が低下する傾向があるためです。

    低品質の画像の例
    出典:バウンテウス

    AI 画像処理ツールの最も顕著な例には、次のようなものがあります。

    • ヴァンス AI
    • 高級品
    • レミニ
    • 強化しよう

    とはいえ、AI 画像処理ツールは 100% 万能ではありません。

    「AI イメージ エンハンスメントの失敗」と検索すると、AI で修正された奇妙な画像の膨大なコレクションが表示されます。 これにより、AI 画像処理の欠点に関する議論が始まります。

    AIバイアスがある

    操作の結果は、AI システムが公開されたデータ セットに大きく依存します。

    これの最もスキャンダラスな例の 1 つは、バラク・オバマの写真の AI バージョンです。

    ユーザーが米国初の黒人大統領であるバラク・オバマの低解像度の写真をアップロードすると、アルゴリズムは明らかに白人の特徴を持つ男性の写真を生成しました。

    歪んだ AI 生成画像
    ソース: @Chicken3gg

    AIは写真全体を分析しない

    また、欠陥のあるピクセルでのみ機能し、しばしば歪んだ画像を作成する可能性があります.

    歪んだ AI 生成画像
    ソース: /ノエル・チーク

    AI による画像処理は、非常に鮮明な高解像度画像のトレンドを開始するのでしょうか、それともまったく逆のことをするのでしょうか?

    振り子効果の動作はすでに見てきました。

    技術の進歩により、デジタル画像を可能な限り詳細かつ鮮明に撮影する機会が人々にもたらされ、世界中のデザイナーが昔ながらのノイズの多い「グランジ」の美学を採用することを決定し、写真を加工してまるで撮影されたかのように見せました。映画。

    3. バックグラウンドの除去はもはや面倒ではありません

    デザイン初心者でも、この分野で長年の経験を持つデザイナーでも構いません。 「背景の除去についてどう思いますか?」という質問に対する回答には、ほとんど、またはまったく違いはありません。 質問。

    10 件中 9 件で、背景除去に対する態度は非常に否定的です。 率直に言って、それは背中の痛みだからです。

    残念ながら、私たちは写真のすべてのオブジェクトが対照的な単色の背景に存在する完璧な世界に住んでいるわけではありません。

    それどころか、ほとんどの場合、オブジェクトは背景に「くっついて」います。 また、巻き毛や縮れた髪の人の写真から背景を削除する必要がある場合は、その作業に多くの時間を費やす可能性があります。

    または、少なくとも当時はそうでした。 AI テクノロジーのおかげで、バックグラウンドの除去が迅速かつ簡単になります。

    この技術は、視覚認識を使用して人や物を見つけます。

    アルゴリズムは画像を分析し、メイン オブジェクトとサブ オブジェクトを検出して、それぞれ画像をカットします。すべて数秒で完了します。 その後、カットを改良してより良い結果を得ることができます。

    背景除去ツール
    ソース: ビスタクリエイト

    最高の無料の AI バックグラウンド除去ツールには次のものがあります。

    • 削除する
    • VistaCreate
    • クリッピングマジック
    • 写真はさみ

    このタイプの AI ツールは、デザイナーの生産性を大幅に向上させ、何時間にもわたる綿密な作業ではなく、創造性を必要とする平凡なタスクに集中できるようにします。

    4. 仮想インフルエンサーがよりアクセスしやすくなる可能性がある

    世界がデジタル領域であるメタバースにさらに下降するにつれて、仮想インフルエンサーの人気がますます高まっています。

    仮想インフルエンサー マーケティングには、従来のインフルエンサー マーケティングよりも優れた利点がいくつかあります。

    評判をより細かく制御

    ブランドは、一緒に働く仮想インフルエンサーを介して投影する価値とメッセージをより適切に管理できるため、名前をきれいに保つことができます。

    より高いエンゲージメント率

    仮想インフルエンサーは、従来のインフルエンサーよりもエンゲージメント率が高い傾向にあります。 統計によると、人々がオンラインでバーチャル インフルエンサーに登録する理由は次のとおりです。

    • 26.6% がオンラインで投稿された仮想人物のコンテンツに興味がある
    • 18.6% がストーリーテリングに魅了されている
    • 15.5% が、バーチャル インフルエンサーからインスピレーションを得ていると主張
    • 15.5% がバーチャル インフルエンサーを通じて新しい音楽を発見
    • 12.1% がアバターの美しさを楽しんでいます
    • 11.8% がオンラインでデジタル キャラクターとやり取りするのが好き

    バーチャル インフルエンサー マーケティングは、競争上の優位性を提供し、ハイテクでトレンディな最先端のブランドとして市場に位置付けます。

    ほんの数年前、このニッチは比較的小さく空っぽで、Lil Miquela、Guggimon、Shudu などのいくつかの巨大な名前が支配していました。

    しかし、今日、状況は急速に変化しています。ますます多くの企業が、メタバースで自社のブランドを表現するために独自の仮想インフルエンサーを開発しています。

    たとえば、高級ファッション ブランドの Prada は、バーチャル インフルエンサーの Candy を作成し、Prada Candy 香水の新しい顔になりました。

    プラダ キャンディの香水
    ソース:バーチャル ヒューマン

    しかし、テクノロジーが進歩するにつれて、独自の仮想インフルエンサーを作成するために、莫大な予算を持つ大きなブランドである必要はなくなりました。

    TL-GAN などの AI 顔生成ツールのおかげで、これまでにない超リアルな人間のカスタム写真をデザインできます。

    これを念頭に置いて、デザイナーはオンラインでブランドを表現するために人間のリアルなイメージを描くのに何年も費やす必要はなくなります。AI システムにいくつかのパラメーターを入力するだけで、次のキャンペーンに向けて新鮮な顔を得ることができます。

    5. 誰もがアーティストになれる

    世界中のイラストレーターに注意してください。単純なブラシ ストロークをリアルな風景画に変換できる AI ツールが登場しました。

    はい、そのとおりです。もともと描画やペイントの才能に恵まれていなくても、ソフトウェアは落書きをプロ並みのイラストに変換できるようになりました。

    こちらNVIDIA Canvasです、ご列席の皆様。

    @karenxchengこれは印象的です。 そして、アプリはバイオ#nvidiacanvas #artの無料ダウンロードリンクです♬オリジナルサウンド–カレンX

    NVIDIA Canvas はランドスケープのみに限定されていますが、将来、あらゆる種類の画像を作成できるツールがますます増えると予測しています。

    これにより、市場のローエンドが消滅しますが、参入障壁はなくなります。つまり、創造的なアイデアを持ち、AI ツールにアクセスできるほぼすべての人が、自分のアイデアを実現できるようになります。

    競争力を維持するために、より多くのデザイナーが学際的なコンテキストで貢献するための追加の知識と専門知識を必要とし、それがますますエキゾチックな専門分野につながる可能性があります。

    同時に、すべてのアイデアが良いアイデアであるとは限らないことを覚えておく必要があります。 メジャーなものを作成するには、クリエイティブなビジョンが必要です。 そして、熟練したデザイナーの話題についてはすでに触れたので…

    6. デザインのスーパースターの支配は続く

    AI は、デザイナーが今日必要とされるわずかな時間でさまざまなデザインのバリエーションを検討するのに役立ち、生産性と作成されるコンテンツの量が大幅に増加します。

    でも、物がたくさんあると消耗品になります。

    AI によって生成されたデザインがまだ新しいものである現在、それらの周りには多くの反響があり、誰もがトレンディで革新的なコンセプトを一口食べたいと思っています。

    しかし、それらに飽き飽きした途端にAIデザインの価値は下がり、トレンドは人間中心のデザインに逆戻りします。

    この点を説明する良い例えは、手作りの服でしょう。 衣服は機械の助けを借りて簡単に大量生産できますが、最も価値のある衣服は人によってオーダーメイドされたものです.

    それがいつになるか正確に予測することはできませんが、完全に斬新なアイデアで大衆を驚かせることができるデザインのスーパースターは、状況に関係なく需要があり続けることを保証できます.

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    要約すると、AI テクノロジーの台頭はデザイナーにとって何を意味するのでしょうか?

    AI 技術の急速な進歩により、デザイナーの作業は大幅に容易になります。

    さまざまな AI ベースのツールのおかげで、デザイナーは低品質か高品質かに関係なく、あらゆる種類の画像を扱うことができます。

    また、背景除去などの面倒で反復的な作業に時間を費やす必要がなくなり、最小限の労力でよりクリエイティブなアイデアを探求する機会が得られます。

    全体として、 AI はデザイナーの生産性を高め、彼らに多くの新しい機会をもたらします。

    しかし、それはデザイナーの仕事を奪うのでしょうか? 簡単な質問はノーです。

    確かに、AI は画像生成、画像編集、およびイラストレーションのための強力なツールですが、適切に機能させるために背後にいる人を必要とするツールにすぎません。

    デザイナーは、創造性とデザイン思考のスキルを駆使して、命を吹き込むことができる新しいコンセプトやアイデアを思いつく必要があります。

    ある意味、デザイナーの役割がクリエイターからキュレーターに変わったとも言えます。