4 Laboratorium zmian. Edukacja projektowa w obliczu sztucznej inteligencji
Generatywna AI dostarcza nowych wyzwań, które mogą wpłynąć na zupełne przedefiniowanie zarówno edukacji, jak samej pracy projektowej. Wieloletnie zaangażowanie projektantów w budowanie aktualnego krajobrazu cyfrowego, nie zostało dostatecznie zasilone refleksjami nad tym, jak projektować automatyzację, która sprzyjałaby dobrostanowi użytkowników. Czy inne sztuczne inteligencje są możliwe?
„Spodziewam się, że za dwa lata projektowanie produktów cyfrowych wciąż będzie wyglądało podobnie, ale w perspektywie dwudziestu lat, zmieni się nie do poznania”1.
Cennydd Bowles
Status quo (nie każ mi myśleć)
„Automatyzacja to proces przenoszenia na maszyny pewnych czynności wykonywanych przez człowieka za pomocą rąk i mózgu. […] Główną cechą „»inteligentnej« automatyzacji pracy i procesów jest to, że postępuje błyskawicznie, a jej konsekwencje trudno przewidzieć”2.
W książce What Design Can’t Do projektant i krytyk dizajnu Silvio Lorusso stara się uchwycić ducha ostatnich dziesięciu lat ewolucji branży projektowej, zauważając, że „w ostatniej dekadzie projektanci pracujący z firmami i dla firm, zwłaszcza w obszarze UX, głośno domagali się »miejsca przy stole«”3. Opracowany przez McKinsey raport The Business Value of Design z 2018 roku dowodził, że wiele organizacji doceniło i sprawnie wykorzystało możliwości projektowania, co znalazło odzwierciedlenie w poprawie ich wyników finansowych oraz jakości projektów4.
Dekada, o której wspomina Lorusso, była znacząca nie tylko z tego powodu. Jej początki opisywał w tekście Design Machines: How to Survive Digital Apocalypse z 2015 roku Travis Gertz, projektant i programista. Analizując mechanizmy projektowania i publikowania, równocześnie przyglądał się temu, jak automatyzacja oraz rozwój uczenia maszynowego wpłynęły na zmianę natury pracy projektowej. Przywołując esej Matthew Bullericka The Billionares Typewriter zwracał uwagę na to, że kładzenie nacisku na biznesowo pożądane schematyczność, skalowalność i efektywność drastycznie ogranicza twórczą wolność. Zarówno tych, którzy projektują daną platformę, jak i tych, którzy z niej korzystają5. Krytyka nie ominęła też zyskujących na popularności badań UX. Gertz wskazywał na to, że chociaż projektowe metody badawcze są zakorzenione w naukach społecznych, to gdy badania są realizowane poza otoczeniem laboratoryjnym i czujnym okiem komisji etyki, łatwo o metodologiczne braki, naukawy charakter czy interpretacje „z tezą”6. Stopniowo, jak w późniejszym opracowaniu zauważa Seweryn Rudnicki, „badania UX zostały zinstytucjonalizowane jako praktyka wytwarzająca wiedzę uznawaną za przydatną w projektowaniu produktów cyfrowych”7.
Wraz z rozwojem technologii mobilnych pojawiały się kolejne innowacyjne rozwiązania budowane z wykorzystaniem zwinnych metod projektowania i zarządzania. Coraz szersze wykorzystanie programów takich jak Sketch (2010) czy Figma (2016) pomogło usprawnić współpracę w zespołach i poprawić jakość samych projektów. Był to kolejny krok w opisywanej przez Gertza schematyzacji. Możliwość szeroko zakrojonej współpracy przyczyniła się do rozwoju koncepcji design systemów8, które poprawiły spójność interfejsów oraz doświadczeń, wynosząc projekty spod znaku „nie każ mi myśleć” na nowy poziom. Wiele wskazywało na to, że projektowanie, a w szczególności projektowanie doświadczeń użytkownika, wreszcie zajęło miejsce przy stole. A gdzieś w tle, niepostrzeżenie i pod pretekstem optymalizacji oraz iteracyjnego doskonalenia na podstawie danych, budowano podwaliny niezwykle skutecznego i opresyjnego ekosystemu platform i narzędzi cyfrowych, w którym dzisiaj funkcjonujemy.
Dekada opisywana przez Gertza i Lorussa była czasem intensywnej nauki. Wiele osób na co dzień zajmujących się projektowaniem graficznym włożyło spory wysiłek w zmianę ścieżki kariery na projektowanie doświadczeń użytkownika, mimo że przez dłuższy czas brakowało rzetelnych materiałów, a co za tym idzie – klarownych ścieżek rozwoju9 (szczególnie w polskim internecie).
Lata „sprzedawania” projektowania jako miękkiego sposobu wejścia do branży IT bez umiejętności programistycznych procentowały. W miarę jak rosło zainteresowanie, pojawiały się kolejne produkty edukacyjne – kursy, studia podyplomowe, bootcampy, mentoringi, tutoriale i inne formy kształcenia, zarówno płatne, jak darmowe. Uczelnie, nie tylko artystyczne, też wzbogacały swoje programy o projektowanie interfejsów, modelowanie, architekturę informacji i inne.
W artykule A 100-Year View of User Experience z 2017 roku Jakob Nielsen, jeden z nestorów branży, roztaczał wizję roku 2050, w którym 1% populacji będzie się zajmowało projektowaniem UX, a pozostałe 99% będzie wdzięczne za to, że dzięki projektowaniu wreszcie zapanowało nad technologiami, zamiast być ich ofiarą10. Znaczący wzrost zapotrzebowania na projektantów w roku 2022 zbudował przekonanie, że tak już pozostanie11. Na rynku pojawiła się duża liczba początkujących, poszukujących pierwszego doświadczenia zawodowego.
Pesymizm intelektu, optymizm woli
„Wiedza to efekt różnorodności działań, poprzez które znaczymy świat, nadając tym samym znaczenie naszym osobliwym światom. […] Podobnie jak wiedza, również technika podlega ciągłym przekształceniom i dlatego domaga się ciągłego przedefiniowywania. Rozpoznanie rządzących tą relacją praw jest żywotnym wyzwaniem dla przyszłości edukacji w kontekście transformacji cyfrowej, która dogłębnie zmienia sposób wytwarzania i dystrybuowania wiedzy”12.
W międzyczasie wymieniane przez Gertza zagrożenia, takie jak korporacyjna kontrola nad interfejsami i treściami, ich homogenizacja, a co za tym idzie – ograniczenie kreatywności do ram wyznaczonych przez skrajnie usystematyzowane komponenty, stały się faktem13. Projektowanie na podstawie danych nie tylko poprawiło jakość doświadczeń użytkowników i przejrzystość rozwiązań cyfrowych. Oferowało też coraz lepsze możliwości systemowej inwigilacji, zarówno w miejscach pracy, jak w obrębie samych rozwiązań cyfrowych14. Jaskrawym przykładem była ciągnąca się latami afera Cambridge Analytica, w której narzędziem zbrodni była prosta aplikacja z gromadzącą dane ankietą na Facebooku.
Równolegle coraz częściej pojawiały się pytania o odpowiedzialność projektantów, prawne konsekwencje stosowania deceptive patternów czy etyczne aspekty wykorzystywania danych. W 2015 roku były etyk Google’a Tristan Harris powołał Center for Humane Technology. W roku 2018 pojawiły się głośne książki Future Ethics Cennydda Bowlesa i Ruined by Design: How Designers Destroyed the World and What Can We Do to Fix It Mike’a Monteira. W swojej książce Bowles pisał: „Projektowanie to etyka stosowana. Czasem to połączenie jest oczywiste: jeśli projektujesz drut kolczasty, sugerujesz że każdy, kto próbuje naruszyć czyjeś prawo do własności prywatnej, powinien zostać zraniony. Jednak niezależnie od medium czy materiału każdy akt projektowania jest deklaracją dotyczącą przyszłości”15. W 2019 roku Caroline Criado-Perez uzupełniła te refleksje o książkę Niewidzialne kobiety. Jak dane tworzą świat skrojony pod mężczyzn. Również wtedy zaczęły się pojawiać coraz liczniejsze refleksje nad śladem środowiskowym projektowania cyfrowego16. Kolejne lata przyniosły też pogłębiony namysł nad negatywnym wpływem mediów społecznościowych na dobrostan użytkowników, w szczególności dzieci, oraz wiele innych etycznych problemów. Opublikowany w 2022 roku szósty raport IPCC wydawał się nie pozostawiać wątpliwości, że zmiany są nieuniknione – a dewzrost to konieczność.
Adaptuj się lub giń (ulepszaj, rewolucjonizuj, poprawiaj, doładuj, przyspieszaj)
„Proletaryzacja oznacza utratę wiedzy. Osoba jest sproletaryzowana, gdy nie może na powrót przyswoić sobie przeniesionej na maszynę wiedzy, której wartość zostaje tym samym zredukowana do zręczności. […] Zatarciu ulega relacja pomiędzy maszyną a człowiekiem, w której człowiek jest »żywym interpretatorem maszyn«, a jego obecność przy maszynach to sposób na zachowanie ludzkiej inwencji”17.
Wydaje się, że pojawienie się w listopadzie 2022 roku ChatGPT, otwierające słynny cykl hype’u Gartnera18 na tak zwaną sztuczną inteligencję19, zastało świat projektowania w osobliwym stanie. Marzenia o zaprowadzeniu życiocentrycznego porządku, globalnej cyrkularności, „integrowaniu systemów systemów systemów” czy zajmowaniu znaczącego miejsca przy biznesowym stole zderzyły się z widmem nagłej, niepohamowanej automatyzacji.
Dotychczas projektanci stali raczej po drugiej stronie, wspierając transformację i automatyzację pracy innych. Jednak gdy pojawiło się bardziej wyrafinowane narzędzie, to właśnie materia projektowania, tak przejrzysta w swojej systematyczności, okazała się znakomitym papierkiem lakmusowym skuteczności jego działania. Rozpoczął się też wysyp nowych rozwiązań obiecujących zwiększenie tempa pracy. Syntetyczni użytkownicy, cyfrowi asystenci kreatywni, kreatory filmów i prezentacji, własne zbiory danych… Karmione zawartością globalnego internetu silniki sztucznych inteligencji wydawały się w coraz większym tempie wypluwać obrazki, projekty logotypów, proste strony – a potem już całe aplikacje, razem z kodem. Trudno było stwierdzić, czy ktoś projektuje te narzędzia – czy może już projektują się same.
Branżę dotknął kryzys. Firmy, skuszone możliwością redukcji kosztów i delegowania wyspecjalizowanej pracy na maszyny, zaczęły wykorzystywać owoce skutecznego projektowania przeciwko samym projektantom20. Rozpoczęły się zwolnienia, zmniejszyła ilość ofert, a znalezienie pracy w przypadku początkujących graniczyło z cudem. Równocześnie, jak zwykle w momentach przejściowych, pojawiły się nowe kursy i szkolenia, oferowane przez ludzi, będących o krok dalej w eksplorowaniu nowej technologii. Na linkedinowych ścianach zaroiło się od certyfikatów z promptowania, generowania obrazków, rozumienia algorytmów – oraz całego szeroko pojętego AI designu, czymkolwiek miałby być.
Stopniowo hype okrzepł i sytuacja zaczęła się stabilizować. Badanie opublikowane 23 lipca 2024 roku przez Upwork Research Institute21 dostarcza najnowszych danych dotyczących status quo, które streścił w tekście Sztuczna inteligencja udaje, że pracuje, pisarz i krytyk technologiczny, Cory Doctorow.
- 96% szefów oczekuje, że sztuczna inteligencja podniesie wydajność pracowników.
- 85% firm albo wymaga od pracowników stosowania sztucznej inteligencji, albo usilnie do tego zachęca.
- 49% pracowników nie ma pojęcia, w jaki sposób sztuczna inteligencja miałaby poprawić ich wydajność.
- 77% pracowników twierdzi, że stosowanie sztucznej inteligencji obniża ich wydajność22.
Czy to możliwe, że budowane naprędce produkty cyfrowe, obiecujące automatyzację, optymalizację i wszystkie inne -acje, nie są tak skuteczne, jak obiecywali sprzedawcy? Czy to możliwe, że wkładamy bardzo dużo wysiłku w to, by kształtować pracę innych i swoją na podobieństwo maszyn? Czy to możliwe, że wciąż brakuje należytej refleksji nad społecznym i politycznym znaczeniem technologii – oraz rolą projektowania w jej kształtowaniu?
W najnowszym wywiadzie udzielonym Fundacji Panoptykon – organizacji, która od lat walczy z nadmierną inwigilacją, inżynierka danych Cathy O’Neil, jedna z wczesnych krytyczek algorytmicznych nadużyć, zauważa: „Ludzie tracą pracę w dziedzinie, w której byli wyspecjalizowani. A wraz z likwidowaniem ich miejsc pracy znika zasób doświadczenia i poziom zawodowego rzemiosła, które reprezentowali, prawda? Kto na tym zyskuje? Ci, którzy zastępują to skomercjalizowanym, fatalnym, wadliwym modelem zastępczym. Dolina Krzemowa”23. To znamienne, że w sierpniu 2024 roku cytowany wcześniej autor książki Design Ethics, Cennddyd Bowles opublikował informację, że wycofuje się z aktywnego projektowania do świata nauki. Argumentował to między innymi niechęcią do partycypowania w przyszłości, w której projektantów czekają już tylko dwie ścieżki: „design jockey” – doskonalący swoje umiejętności wytwarzania artefaktów projektowych (co może nie potrwać długo) – albo „poskramiacz AI”, czyli ktoś, kto będzie dbać o odpowiednią jakość i spójność generatywnych projektów24. Jednak większość osób, w przeciwieństwie do Bowlesa, nie ma możliwości „opuszczenia pola bitwy” i wycofania się na bezpieczne pozycje. Pytanie brzmi, czy osoby projektujące mogą mieć wpływ na kształt swojej pracy oraz jej narzędzi i odzyskać utraconą sprawczość.
Inne inteligencje są możliwe
„Technologia to aktywny interfejs pomiędzy człowiekiem a światem materialnym. […] Zostaliśmy tak znieczuleni przez sto pięćdziesiąt lat nieustannego rozwoju technicznego, że uważamy, iż nic mniej złożonego i efekciarskiego niż komputer czy bombowiec odrzutowy w ogóle nie zasługuje na miano »technologii«”25.
Być może, wbrew wszelkim lękom, sytuacja się uspokaja, a nawet wraca do normy. My kształtujemy swoje narzędzia, one kształtują nas – i tak stopniowo się docieramy, poszukując balansu pomiędzy gorącym metalowym pudłem wypełnionym kablami a gorącym ciałem. Może nawet Jakob Nielsen ma rację w swoich fantazjach – i do roku 2050 na ziemi pojawi się okrągłe 100 milionów osób zajmujących się projektowaniem26.
Czy jednak będą to wyłącznie „design jockeye” i „poskramiaczki AI”, uparcie i wbrew życiu realizujący dominującą koncepcję korporacyjnej sztucznej inteligencji, której cele są jasno wskazane przez inwestorów i techbrosów (zysk i eksploatacja) – i która upodabnia ludzi do maszyn? Brytyjski projektant i kreatywny technolog James Bridle w swojej książce Ways of Being: Animals, Plants, Machines: The Search for Planetary Intelligence pisze: „Jednym ze sposobów na zmianę tych relacji jest zmiana sposobu myślenia o inteligencji: czym ona jest, jak oddziałuje na świat i kto ją posiada. Poza wąskimi ramami, które narzucają nam firmy technologiczne i doktryna ludzkiej wyjątkowości (przekonanie, że inteligencja ludzka jest jedyna i najwyższa), istnieje cała przestrzeń innych sposobów rozumienia i praktykowania inteligencji”27.
Bridle zadaje też pytanie: „Co mogłoby wnieść zbudowanie sztucznej inteligencji i innych maszyn, które byłyby bardziej jak ośmiornice, bardziej jak grzyby lub bardziej jak lasy? Co mogłoby oznaczać – dla nas i za nas – życie wśród nich? I w jaki sposób zbliżyłoby nas to do świata przyrody, do ziemi, od której oddzieliła nas nasza technologia?”28.
Jego opowieść to również inspirujące wizje nauki, opartej na eksperymentach myślowych i technologicznych. Dość wspomnieć, że w ramach eksperymentu skonstruował własny, niedoskonały autonomiczny samochód. Oczywiście Bridle nie jest jedyny – wiele osób stara się eksperymentować z alternatywnymi rozwiązaniami i poszukiwać innych ścieżek rozwoju niż te oferowane przez mainstream.
Co dalej?
Przed edukacją, jak zwykle, stoi poważne zadanie. Wydaje się, że jako osoby projektujące dysponujemy szczególnym doświadczeniem w stawianiu czoła niewiadomej. Warto zastanowić się nad tym, jak rozsadzić utarte ramy i sięgnąć do nowych pokładów wyobraźni. Może część naszych metod już jest przestarzała, podobnie jak XIX-wieczne prawidła funkcjonowania szkoły – a tematyczne toolkity, towarzyszące ostatnio wszystkim nowym obszarom, nie zawsze będą najlepszym rozwiązaniem. Wydaje się, że w rekomendacjach Design Council z raportu Beyond Net Zero: A Systemic Design Approach29 pojawiło się sporo sensownych tropów, na przykład poszukiwanie pomostów pomiędzy różnymi dziedzinami w celu wypracowania bardziej kompleksowych rozwiązań.
Jak jednak przełożyć te rekomendacje na głęboko zsilosowaną rzeczywistość szeroko pojętej edukacji i uczelni wyższych? Jak wesprzeć osoby uczące się w rozbrajaniu i konstruowaniu technologii, które zniewalają ich codzienność? W jaki sposób eksplorować możliwości różnorodnych sztucznych inteligencji, w momencie gdy wyobraźnię zdominowała ta mainstreamowa wizja? Pytań jest wiele – zaś ich ilość i kształt zależą wyłącznie od fantazji pytających. Najważniejsze, jednak żeby zacząć je zadawać i zabrać się za poszukiwanie odpowiedzi. W swoim słynnym rancie na technologie pisarka i wizjonerka Ursula Le Guin stwierdzała: „Nie wiem, jak zbudować i zasilić lodówkę ani zaprogramować komputer, ale nie wiem też, jak zrobić haczyk na ryby lub parę butów. Mogłabym się nauczyć. Wszyscy możemy się uczyć. To właśnie jest fajne w technologiach. Możemy się ich nauczyć”30.
