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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

Presumptions

Transparency and Adjustability

Collaboration

Highlighting

Custom Views