In der Bachelor-Arbeit im 7. Semester bearbeiten die Studierenden anhand eines frei wählbaren Themas ein Gestaltungsprojekt, in dem sie ihre erlernten Kenntnisse in Recherche, Konzept und Entwurf praktisch anwenden.
Wir leben in einer sich immer schneller verändernden Welt. Diese These basiert auf der Überzeugung, dass Design einen signifikanten Beitrag leisten kann, um bedeutende gesellschaftliche und technologische Veränderungen positiv zu beeinflussen. Die Bachelorarbeit befasst sich mit den vielfältigen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf das Design, insbesondere mit den Herausforderungen und Problemen in den früheren Phasen des Designprozesses.
Complexity and Uncertainty in Design
Designer sind oft mit schwierigen und komplizierten Aufgaben konfrontiert, bei denen es nicht nur darum geht, Probleme zu lösen und zu analysieren. Um effektive Lösungen zu finden, müssen Probleme vorerst richtig identifiziert, formuliert und neudefiniert werden. Aus Interviews ging hervor, dass die Herausforderungen oft darin bestehen, zu erkennen, welche Informationen relevant sind und unbekannte Faktoren rechtzeitig zu erkennen.
Beyond the Surface of the Mind
Unsere Wahrnehmung der Welt hat einen großen Einfluss auf das Design. Mentale Modelle, kognitive Konstrukte, die sich aus unseren Erfahrungen und Überzeugungen formen, beeinflussen stark unser Verständnis von komplexen Systemen. Diese Modelle können jedoch oft auf Annahmen und Vorurteilen basieren. Das Bewusstsein für diese Einflüsse zu entwickeln und sie kritisch zu überprüfen, wird für innovatives und effektives Design immer wichtiger.
Self-Perpetuating Nature of Design Decisions
In Designentscheidungen sind Annahmen und Überzeugungen verankert, die weitreichende Auswirkungen auf die Gesellschaft haben können. Die Folgen in den Designs beeinflussen wiederum unsere Umgebung und informieren zukünftige Designentscheidungen, was zu selbstverstärkenden Feedbackschleifen führt.
Das Verstehen dieser Zyklen ist von entscheidender Bedeutung, besonders wenn es um systemische Herausforderungen wie den Klimawandel oder soziale Ungleichheit geht. Dies erfordert eine Überprüfung der grundlegenden Denkprozesse, die Designentscheidungen für Innovationen leiten.
Locked in the Present
Aber auch künstliche Intelligenzen können diese Feedbackschleifen aufrechterhalten. Sprachmodelle liefern, mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit, die sprachlich schlüssigsten Auszüge aus einem großen Datensatz.
Ein mögliches Problem ist, dass voreingenommene menschliche Daten zu negativen Ergebnissen führen können. Die Tendenz, die wahrscheinlichsten Ergebnisse vorherzusagen, kann für das Design ebenso gefährlich sein. Eine Antwort eines Sprachmodells repräsentiert die wahrscheinlichste Projektion der Gegenwart in die Zukunft. Eine Beeinflussung unserer Umwelt durch diese Projektion würde zu einer Beibehaltung der aktuellen gesellschaftlichen Zustände führen und könnte den zukünftigen Fortschritt einschränken. Leider verstärkt die KI bereits heute bestehende Vorurteile und Überzeugungen in unserer Gesellschaft. Langfristig gesehen könnten Designkonzepte, die sich zu stark von der KI leiten lassen, zur Homogenität konvergieren, die Innovation einschränken und uns von wünschenswerten Zukünften abbringen.
Augmenting Design Through Reflection
Diese Erkenntnisse führten zu der Überlegung, wie KI den Designprozess auf nicht-suggestive Weise augmentieren kann. Das Ziel sollte nicht sein, die menschliche Kreativität zu ersetzen, sondern sie zu erweitern.
KI hat das Potenzial, die Ideenfindung im Design zu verbessern, indem sie die Denkstrukturen hinter konkreten Ideen kritisch hinterfragt, ohne die Ideen selbst zu beeinflussen. Ihre umfangreichen und differenzierten Daten können dazu beitragen, die Aufmerksamkeit des Designers auf neue Aspekte des Prozesses zu lenken.
Indem wir aktuelle Denkmuster hinterfragen, können wir selbstverstärkende Kreisläufe durchbrechen und Raum für wünschenswerte Veränderungen schaffen und nicht durch bestehende Denkstrukturen eingeschränkt werden.
From the Idea to the Prototype
Nach der Erkenniss, wie KI auf eine verantwortungsvolle Weise den Designprozess bestärken kann, war es wichtig diese Anwendung greifbar und testbar zu machen. Dafür wurde ein Prototyp programmiert und iterativ durch die Zusammenarbeit in Interviews verbessert.
Der Prototyp hat das Potenzial und die Anwendbarkeit deutlich gemacht, aber auch einige Risiken aufgezeigt. Darüber hinaus konnten “Unknown Unknowns” in realen Projekten aufgedeckt werden, was die Wirksamkeit des Prototyps bei der Anwendung unter Beweis stellte. Die Erkenntnisse aus dem Prototyp und der weiteren Untersuchung des Designs für KI führten zu folgendem Designvorschlag.
Objectives and Constraints
Zunächst gibt der Benutzer das Ziel und die Beschränkungen in der oberen linken Ecke der Anwendung ein. Dieser Prozess hilft dem Benutzer, Ziele für sich selbst zu definieren, während dem Sprachmodell mehr Kontext gegeben wird.
Presumptions
Nach der Eingabe der anfänglichen Idee kann das Sprachmodell relevante Vorannahmen generieren. Im weiteren Verlauf des Prozesses werden diese Vermutungen nach und nach zu detaillierteren und besser greifbaren Aussagen. Diese Annahmen können dann zum Beispiel durch Interviewfragen oder in Prototypentests überprüft werden.
Die Hierarchie beginnt mit einer vagen und abstrakten Idee an der Spitze und geht hinunter zu spezifischen, überprüfbaren Bedingungen. Diese Bedingungen werden in Verzweigungen unterteilt, sodass der Benutzer eine klare Struktur der Anforderungen erhält, die validiert werden können.
Transparency and Adjustability
Das rechte Panel dient dazu, den Nutzern die Funktionsweise des Sprachmodells näher zu erklären. Dies soll die Transparenz der Ergebnisse des Modells verbessern und die Erwartungen der Nutzer an die Ergebnisse angleichen. Darüber hinaus bietet das Panel die Möglichkeiten, Einfluss darauf nehmen können, wie das Modell seine Ergebnisse generiert. Dabei wird beispielsweise das Modell dazu aufgefordert, Ideen auf der Grundlage der Sustainable Development Goals zu hinterfragen.
Collaboration
Die Anwendung bietet die Möglichkeit für Nutzer ihre persönlichen Entdeckungen und Annahmen in den Baum integrieren zu können. Eine Kollaborationsfunktion bereichert diesen Prozess, indem sie es Teams ermöglicht, individuelle Überzeugungen und Annahmen offenzulegen und zu diskutieren. Dies könnte zu einer erheblichen Verbesserung bei der Abstimmung zwischen den Beteiligten führen.
Highlighting
Während der Navigation können wir auf kritische Annahmen stoßen, die zu unerwünschten Nebeneffekten oder dem Scheitern des Projektes führen. Diese können von uns hervorgehoben werden, um ihre Bedeutung für das Projekt zu unterstreichen. Auf diese Weise vermitteln wir dem Sprachmodell auch unsere Prioritäten und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, relevante Ergebnisse zu erhalten.
Custom Views
Für ein umfassenderes Verständnis ist es außerdem möglich, zusätzliche Ansichten für den Baum zu erstellen, in denen die Annahmen nach persönlichen Kriterien priorisiert werden können.