Переваги залучення штучного інтелекту для оптимізації дизайнерських процесів у сфері медіа

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31866/2616-7948.1(11).2023.279625

Ключові слова:

медіадизайн, штучний інтелект, нейронна мережа, когнітивні технології

Анотація

У статті розглянуто вплив упровадження інструментів на основі штучного інтелекту на професію медіадизайнера. Цей вплив настільки потужний, що фахівці з медіавиробництва та дизайну активно обговорюють революційні зміни професійної реорганізації праці, адже сучасні моделі штучного інтелекту є дуже ефективними в генеруванні текстів, зображень, програмного коду тощо. Розглянути практику залучення штучного інтелекту у сфері сучасного медіадизайну і є метою дослідження.

Штучний інтелект – це гіперлогічна система рішень, які приводять до значною мірою передбачуваних цілей. А це є показником ефективності медіакомунікації, адже користувачі надають перевагу медіа з низькою візуальною складністю та високою прототипічністю.

У дослідженні узагальнено переваги залучення штучного інтелекту для оптимізації дизайн-процесу; зокрема, це здатність до аналізу та класифікації, вирішення складних завдань, швидкість виконання завдань.

Розглянуто популярні інструменти на основі штучного інтелекту, які використовують дизайнери в основних видах своєї прикладної діяльності, зокрема інструменти для роботи з кольорами, шрифтами, сервіси для перетворення ідей на цифрові проєкти та генерації контенту.

Здійснено огляд практики успішного застосування технології штучного інтелекту світовими компаніями, що допомогло їм отримати вигоду. Дослідивши питання залучення штучного інтелекту в індустрії медіадизайну, можна виявити головні напрями медіабізнесу, що зазнають змін внаслідок процесу інтеграції. Це сфера відеовиробництва, створення контенту та UX-дизайн.

У результаті дослідження зроблено висновок, що на сучасному етапі розвитку штучний інтелект не спроможний перевершити чи замінити дизайнера повністю. Наразі він може лише полегшити проєктування, якщо в ньому бере участь людина, та допомогти зробити проєктування більш керованим та рентабельним.

Біографія автора

Сергій Шашенко, Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Асистент

Посилання

Aouf, R. S. (2017, June 1). Algorithm designs seven million different jars of Nutella. Dezeen. https://www.dezeen.com/2017/06/01/algorithm-seven-million-different-jars-nutella-packaging-design/ [in English].

Chandrashekar, A., Amat, F., Basilico, J., & Jebara, T. (2017, December 7). Artwork Personalization at Netflix. Netflix Technology Blog. https://netflixtechblog.com/artwork-personalization-c589f074ad76 [in English].

Du, M., & Yao, S. (2019, January 22). Discovering and classifying in-app message intent at Airbnb. Medium. https://medium.com/airbnb-engineering/discovering-and-classifying-in-app-message-intent-at-airbnb-6a55f5400a0c [in English].

Fingas, J. (2018, July 29). Fox AI predicts a movie's audience based on its trailer. Engadget. https://www.engadget.com/2018–07–29-fox-ai-predicts-movie-viewing-basedon-trailers.html [in English].

For HR. (2023, February 9). ChatGPT. Yaku zahrozu nese shtuchnyi intelekt? Haid yak znaity robotu v sferi ShI. Podkast bez mezh [ChatGPT. What is the threat of artificial intelligence? Guide how to find a job in the field of AI. The Boundless Podcast] [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=Vxt80cJycgk [in Ukrainian].

How it works. Font pairing in design, font pairing with machine learning. (n.d.). Fontjoy. Retrieved February 17, 2023 from https://fontjoy.com/pairing/ [in English].

Kansara, A. (2016, March 21). Extracting image metadata at scale. Netflix Technology Blog. https://netflixtechblog.com/extracting-image-metadata-at-scale-c89c60a2b9d2 [in English].

Lorem ipsum. (2023, February 14). In Wikipedia. https://uk.wikipedia.org/wiki/Lorem_ipsum [in Ukrainian].

Marr, B. (2018, April 18). Netflix used big data to identify the movies that are too scary to finish. Forbes. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/04/18/netflix-used-big-data-to-identify-the-movies-that-are-too-scary-to-finish/?sh=2e1a23443990 [in English].

Mykhaylyuk, Y. (n.d.). AI is the Future of Media Industry. GlobalLogic. Retrieved February 17, 2023 from https://www.globallogic.com/insights/blogs/ai-is-the-future-of-media/ [in English].

Qiao, J. [Jack000]. (2017). font vectors. GitHub. https://github.com/Jack000/fontjoy [in English].

Shashenko, S. (2020, March 20–21). Vplyv vizualnoi skladnosti ta prototypichnosti dyzainu vebsaitiv na yikh spryiniattia korystuvachamy [The effect of the visual complexity and prototypical design of websites on their perception by users]. In Imidzh i reputatsiia: suchasni tendentsii i vyklyky [Image and reputation: Modern trends and challenges] [Proceedings of the conference] (pp. 266–273). KNUKiM Publishing Center [in Ukrainian].

Shashenko, S. (2021). Osnovy typohrafiky [Basics of typography]. Instytut zhurnalistyky [in Ukrainian].

Smith, J. R. (2016, August 31). IBM Research Takes Watson to Hollywood with the First "Cognitive Movie Trailer". IBM. https://www.ibm.com/blogs/think/2016/08/cognitive-movie-trailer/ [in English].

Watson, K., Schriber, S., Muniz, C., Sohn, S., Gross, M., & Kapadia, M. (2019, March 17). StoryPrint: An interactive visualization of stories. Disney Research Studios. https://studios.disneyresearch.com/2019/03/17/storyprint-an-interactive-visualization-of-stories/ [in English].

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-05-17

Як цитувати

Шашенко, С. (2023). Переваги залучення штучного інтелекту для оптимізації дизайнерських процесів у сфері медіа. Український інформаційний простір, (1(11), 163–174. https://doi.org/10.31866/2616-7948.1(11).2023.279625

Номер

Розділ

ТЕОРІЯ І ПРАКТИКА ЖУРНАЛІСТИКИ