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Dylan Field
想像と現実のギャップをなくす
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Dylan Field
1月9日 03:52
感想: 1. 将来的には、何かが完全にAIによって生成される確率は、その意図された寿命に反比例するようになります。 2. 概念的に単純なアーティファクトで寿命が短い場合でも、人間は抽象度が異なるだけで関わることになります。例えば、@Weavy_ai(Figma Weave)にはとてもワクワクしています。AI生成を最終的な成果物ではなく粘土のように扱うことで何が可能かを示しているからです。ワークフロー構築は新しいスキルとして学び、探求すべきものです。 3. もしアーティファクトに長寿命を持たせたい場合(例:ソフトウェア、小説、映画)、AIは創造的なプロセスを支援するかもしれません。しかし、あなたは大きな意図を作品に持ち込むでしょう。さまざまなアプローチを考えることになります。細かいところまで気にします。あなたは技術に身を委ねるでしょう。そうしなければ、長続きするほど良くありません。気づかれないよ。愛されることはない。関係ない。 4. 今はソフトウェアだけに集中しています...ソフトウェアが変わると人々は嫌がります。リデザインをリリースしたことがある人なら誰でも知っていることです!ですから、ソフトウェア内で新しいコンテンツを頻繁に生成することはあっても、ソフトウェアの基本的なUXを常に再設計するわけではありません。ユーザーはそれを嫌うでしょう。 地に足をつける比喩として、家を考えてみてください。はい、週に数回は冷蔵庫に貼り付けられた写真や紙、マグネットを交換するかもしれません。時々、物を整理したり家具を動かしたりします。しばらく住んでみると、空間の使い方に問題を感じ、良い意図を持ってリフォームに取りかかるかもしれません。 家の一部、例えば冷蔵庫などは大きく変わるものです。しかし、家全体の構造はあまり変わらない。AIが何を生成するのかを尋ねるときは、全体をパーツと混同せず、長持ちするものを一時的なものと混同しないでください。 5. ブランドがユーザーごとにソフトウェアを適応させたいかどうかを考えるのは知的に興味深いことです。(もちろん、個人が望めば自分でさらに多くのソフトウェアを作ることも可能です。例えば、Figma Makeを参照してください。) とはいえ、今の私の強い直感は、ブランドがユーザーごとにソフトウェアをカスタマイズする世界にはならないということです。 人は他の人間からソフトウェアの使い方を学びます。Snapchatはその良い例です。新規ユーザーにとってSnapchatは少し混乱します。これは設計上の問題か、利点と見なすこともできますが...私はそれが利点だと主張します。 カスタムパターンと学習可能(しかし直感的とは言えない)インターフェースを活用することで、より意図的なネットワーク空間が生まれます。若い方は、友達がSnapchatを使うのを見てSnapchatの使い方を学べます。そして、もしあなたが年配なら、まあ、意図したターゲット層ではないかもしれません。 6. まとめに...私たちはソフトウェアの量が指数関数的に増加している世界に生きています。勝ちたいなら、デザインこそが差別化要素です。デザイン、技術、ストーリーテリング、そして大胆な視点に投資しましょう。 AIをツールとして使いましょうが、AIが単独で次の大きなものを作ってくれるとは期待しないでください。誰も見たことも想像もしなかったものを作るとは期待しないでください。それがあなたの仕事です。
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Dylan Field
1月4日 09:49
ペルシャの人々のために祈っている。
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