# ChatGPT: глубокое изучение дизайна, 2-е издание

Ранас Мукминов

«ChatGPT: глубокое изучение дизайна» – практическое руководство по превращению генеративного ИИ в соавтора визуальных и продуктовых решений. Книга соединяет теорию дизайна (типографика, цвет, композиция, сетки, дизайн-системы) и инженерию промптов: от брифа и референсов до итераций, критики и финальной спецификации. Вы научитесь формулировать запросы для UX-исследований, персонажей и пользовательских сценариев, создавать варианты айдентики, экранов и текстов, ускорять прототипирование в Figma и Framer, строить сценарии A/B-тестов и контент-планы. Отдельные главы – об этике и авторском праве, ограничениях моделей, проверке фактов и защите данных. Внутри чек-листы, шаблоны, карты решений и кейсы из брендинга, интерфейсов и медиа. Книга для дизайнеров, арт-директоров, продакт-менеджеров, маркетологов и студентов, кто хочет проектировать быстрее, точнее и увереннее, сохраняя авторский стиль.

ChatGPT: глубокое изучение дизайна

Мукминов Ранас Раушанович

## 1. Блок «Допущения»

•

Инструментарий

: Книга ориентирована на использование ChatGPT (модели GPT-4o и новее), но принципы применимы к Claude, Gemini и другим современным LLM.

•

Технологический ландшафт

: Предполагается, что читатель имеет базовое представление о дизайне, но не обязательно знаком с промпт-инжинирингом.

•

Актуальность

: Данные актуальны на момент 2024–2025 гг. В случае выхода новых моделей, логику итераций следует адаптировать под их возможности.

•

Язык

: ИИ воспринимает как русский, так и английский языки. Промпты даются в наиболее эффективном виде (часто с использованием терминологии индустрии).

## 2. Паспорт книги

•

Название

: ChatGPT: глубокое изучение дизайна.

•

Автор

: Мукминов Ранас Раушанович

•

Сайт

:

run-as-daemon.ru

•

GitHub

:

@ranas-mukminov

•

Цель

: Создать исчерпывающую базу знаний для превращения ChatGPT в стратегического партнера дизайнера и продакт-менеджера.

•

Целевая аудитория

: Дизайнеры уровней Junior, Middle, Senior, Арт-директора, Продакт-менеджеры, Маркетологи.

•

Объем

: 1 000 000 слов (756 подразделов).

•

Как читать

:


– Линейно: для глубокого обучения с нуля.

– Точечно: используя номера подразделов как справочник для решения конкретных задач (например, “Глава 2.3.1.5 – создание сетки”).

– Практически: каждый подраздел содержит промпт-пак и чек-лист для немедленного внедрения.

## 3. Другие проекты и книги

•

AI Revolution

– Комплексное исследование революции ИИ и кодификация международного атомного права.

•

The Ecosystem Book

– Экосистема ИИ и творчества: как объединить технологии и мастерство для успеха в бизнесе.

•

AI Lawyer Bot

– Специализированный ИИ-ассистент для решения юридических задач.

•

Коммерческая поддержка

: Аудит инфраструктуры, внедрение мониторинга, сопровождение DevOps/SRE. Подробнее на

run-as-daemon.ru

.

## 4. Словарь терминов (черновой)

LLM (Large Language Model) – большая языковая модель.

Промпт (Prompt) – входной запрос для модели.

Промпт-инжиниринг – искусство и наука составления эффективных запросов.

Контекстное окно – объем информации, который модель может «удержать в памяти» за один раз.

Галлюцинация – генерация фактической ошибки или выдуманных данных.

Zero-shot – выполнение задачи без примеров.

Few-shot – выполнение задачи с предоставлением нескольких примеров.

CoT (Chain of Thought) – техника «цепочки рассуждений» для решения сложных логических задач.

Векторная графика – формат изображений, основанный на математических формулах (SVG).

Растровая графика – изображения, состоящие из пикселей.

UX (User Experience) – пользовательский опыт.

UI (User Interface) – пользовательский интерфейс.

JTBD (Jobs to be Done) – концепция определения задач, на которые пользователь «нанимает» продукт.

CJM (Customer Journey Map) – карта пути пользователя.

Handoff – процесс передачи дизайна в разработку.

Токены (в коде) – минимальные единицы текста для модели.

Дизайн-токены – переменные (цвет, отступ), определяющие визуальный стиль системы.

Атомарный дизайн – методология создания интерфейсов от малых элементов к крупным.

Figma – основной инструмент современного дизайнера.

Auto Layout – функция в Figma для создания адаптивных компонентов.

NPS (Net Promoter Score) – индекс лояльности клиентов.

Retention – метрика удержания пользователей.

Red Teaming – тестирование промпта на устойчивость к ошибкам и обходам.

Multi-modal – способность модели работать с текстом, изображениями и кодом.

Persona – архетип пользователя.

Accessibility (A11y) – доступность интерфейса для людей с ограниченными возможностями.

Typography hierarchy – визуальная иерархия шрифтов.

Grid system – сетка, упорядочивающая элементы.

Design Audit – проверка интерфейса на соответствие стандартам.

Brainstorming prompt – запрос на генерацию идей.

Critic prompt – запрос на критику решения.

Heuristic evaluation – эвристический анализ юзабилити.

A/B Testing – метод сравнения двух версий решения.

Design Doc – документ, описывающий концепцию дизайна.

PRD (Product Requirements Document) – документ требований к продукту.

Spacing system – система отступов.

Brand DNA – фундаментальные ценности бренда.

Tone of Voice – тональность общения бренда.

Information Architecture (IA) – структура информации в продукте.

Affordance – понятность функции элемента по его виду.

### 1.1.1.1 Эволюция инструментов дизайна: от карандаша до алгоритмов

#### 6.2 Зачем это нужно

Понимание исторического контекста позволяет дизайнеру осознать, что появление ИИ – это не катастрофа, а логический этап эволюции. Каждый грандиозный сдвиг в инструментарии вызывал страх потери профессии, но в итоге приводил к расширению творческих возможностей. Изучая этот путь, мы учимся адаптироваться к изменениям, которые сегодня происходят быстрее, чем когда-либо.

#### 6.3 Теория дизайна/продукта

Инструмент в дизайне – это медиатор между идеей и формой. Историю инструментов можно разделить на четыре эпохи: физическую (карандаш, кисть), механическую (печатный станок), цифровую (Bitmap-редакторы, вектор) и алгоритмическую (текущий момент). В физическую эпоху ценность дизайнера определялась моторикой и владением материалом. В механическую – знанием процессов тиражирования.

Цифровая революция 80-90-х годов дематериализовала инструмент. С появлением Adobe Photoshop и Illustrator «ошибка» перестала быть фатальной (появился Undo), что радикально ускорило итерации. Однако принцип оставался прежним: человек должен был точно знать, куда поставить точку или как провести кривую Безье. Инструмент был «тупым» исполнителем воли.

Продуктовый подход добавил к этому слои логики: проектирование систем, а не просто картинок. Инструменты вроде Figma ввели совместную работу в реальном времени, превращая дизайн в коллективное облачное творчество. Сейчас мы входим в эпоху генеративности, где инструмент обладает автономностью. Это меняет саму суть «дизайнерского навыка»: от мастерства владения кистью к мастерству формулирования смыслов и критериев.

#### 6.4 Как подключается ИИ

В данном контексте ИИ выступает в роли историка-аналитика и футуролога. Модель помогает сопоставить текущие изменения с прошлыми технологическими скачками (например, сравнивает появление нейросетей с появлением фотографии в XIX веке). Роль ChatGPT здесь – контекстуализировать изменения, помочь структурировать исторический опыт и выявить паттерны развития, которые помогут предсказать завтрашний день. ИИ выступает как «интеллектуальное зеркало», позволяющее увидеть эволюцию мысли за эволюцией кнопок.

#### 6.5 Пошаговый алгоритм

Ретроспективный анализ: Изучите текущий стек инструментов.

Идентификация «узких мест»: Определите, какие задачи занимают больше всего времени (рутина vs творчество).

Историческое сопоставление: Найдите аналогичные периоды в истории (например, переход от чертежных досок к CAD).

Формулирование запроса к ИИ: Запросите анализ влияния конкретной технологии на рынок труда.

Анализ сдвига ценности: Оцените, как менялись требования к вакансиям за последние 10 лет.

Выявление инвариантов: Что остается неизменным в дизайне (композиция, психология) при смене инструментов?

Проектирование будущего: Создайте сценарий своего рабочего процесса через 2 года.

Критика сценария: Попросите ИИ найти «галлюцинации» и слабые места в вашем прогнозе.

#### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт»

Проанализируй историю инструментов графического дизайна за последние 100 лет. Выдели 3 ключевые точки перелома (инструменты/технологии), которые радикально изменили роль дизайнера. Объясни коротко, как в каждом случае менялся "главный навык" специалиста.

•

PROMPT B: «глубокая версия»

Действуй как методолог и историк дизайна. Проведи сравнительный анализ перехода от ручной верстки к DTP (Desktop Publishing) и текущего перехода к AI-driven дизайну. Используй следующие критерии: 1) Скорость производства, 2) Порог входа в профессию, 3) Уровень контроля над финальным результатом, 4) Основной источник ценности дизайнера для бизнеса {business_sector}. Выдай ответ в формате таблицы и сделай вывод о том, какие навыки станут "новым золотым стандартом" в эпоху {ai_model_name}.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер»

Я считаю, что AI полностью заменит дизайнеров-интерфейсов через 5 лет, так как генерация экранов станет мгновенной. Выступи в роли скептичного арт-директора. Найди 5 аргументов против этой гипотезы, основываясь на истории развития инструментов (почему появление фотоаппарата не убило живопись, а Photoshop не убил дизайн). Сфокусируйся на аспектах стратегии, контекста и человеческой психологии.

#### 6.7 Пример результата

Таблица: Сравнение технологических скачков


Эпоха

Ключевой инструмент

Главный барьер

Ценность дизайнера


До-цифровая

Рапидограф, гуашь

Физический навык тиражирования

Мастерство исполнения


DTP (90-е)

Mac, Photoshop

Стоимость софта и железа

Техническая грамотность


Product (2010+)

Figma, Sketch

Сложность систем

Прототипирование и UX-логика


Generative (2024+)

ChatGPT, Midjourney

Качество промптов и кураторство

Стратегия, смысл, критика

#### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Считать, что ИИ – это просто еще один фильтр в Photoshop.

•

Исправление

: Воспринимайте ИИ как «младшего дизайнера», которому нужна четкая постановка задачи и обратная связь.

•

Ошибка

: Игнорирование основ (колористика, сетки) из-за веры в «идеальную кнопку».

•

Исправление

: ИИ хорошо масштабирует, но плохо создает фундамент без вашего контроля. Учитесь в 2 раза усерднее базе дизайна.

#### 6.9 Мини-упражнение

Выпишите 5 задач, которые вы делали на этой неделе вручную. Для каждой задачи ответьте на вопрос: «Будет ли этот навык востребован через 3 года?». Если нет – попробуйте сегодня делегировать часть этой задачи ChatGPT.

#### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Отражена роль физических инструментов.

• ☐ Описан вклад цифровой революции.

• ☐ Дано определение “Intent-based Design”.

• ☐ ИИ представлен как активный соавтор.

• ☐ Разобрана концепция “кураторства”.

• ☐ Промпты включают контекст и роли.

• ☐ Таблица сравнения содержит четкие метрики.

• ☐ Мини-упражнение направлено на практику.

• ☐ Чек-лист содержит более 8 пунктов.

• ☐ Тон профессиональный, без воды.

#### 6.11 Критерии качества

Глубина анализа: Анализ не ограничивается перечислением софта, а затрагивает изменение мышления.

Практичность промптов: Промпты копируются и дают предсказуемый результат.

Логическая связность: Текст подводит читателя к осознанию необходимости освоения ИИ.

#### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

При изучении истории важно помнить о «выжившей ошибке». Мы часто видим лучшие образцы прошлого, забывая о массе посредственного дизайна. ИИ учится на всём массиве данных, поэтому риск генерации «усредненного» или «устаревшего» дизайна крайне высок. Этика сегодня требует от дизайнера не просто умения генерировать, но и ответственности за отсутствие плагиата в результатах работы модели.


#### 6.1 Роль ChatGPT в современном дизайн-процессе. 6.2 Зачем это нужно

Многие дизайнеры ограничивают использование ИИ простой генерацией текстов-заглушек (lorem ipsum). Однако истинная мощь ChatGPT раскрывается в его способности быть интеллектуальным партнером. Понимание доступных ролей позволяет интегрировать модель на каждом этапе – от стратегии до полировки интерфейса, кратно увеличивая скорость и качество решений.

#### 6.3 Теория дизайна/продукта

Современный дизайн-процесс (например, модель Double Diamond) состоит из стадий Discovery, Define, Develop и Deliver. В традиционной модели дизайнер проходит эти этапы линейно, полагаясь на свои знания и ручной сбор данных. Внедрение ChatGPT трансформирует этот процесс в нелинейный, высокоитеративный цикл.

На стадии Discovery ИИ ускоряет сбор контекста. Вместо многочасового гугления вы получаете выжимку трендов и конкурентного поля за секунды. На стадии Define ИИ помогает синтезировать разрозненные инсайты в четкие требования (PRD, User Stories).

Важнейшая концепция здесь – LUI (Language-based User Interface) as a thinking tool. Мы используем язык не только для описания результата, но и как среду для моделирования логики. Дизайн рождается в диалоге. Это возвращает нас к истокам проектирования: «Прежде чем рисовать, нужно подумать». ИИ заставляет дизайнера вербализировать свои идеи, что само по себе является мощным фильтром качества.

#### 6.4 Как подключается ИИ

В современном процессе ChatGPT может принимать 5 фундаментальных обличий:

Генератор (Generator): Создает варианты контента, идей, структур.

Критик (Critic): Находит логические дыры в ваших сценариях или слабые места в композиции.

Исследователь (Researcher): Анализирует большие объемы данных, отзывов или документации.

Аналитик (Analyst): Предлагает метрики эффективности и интерпретирует A/B тесты.

Технический писатель (Technical Writer): Формулирует спецификации и handoff-документы.

#### 6.5 Пошаговый алгоритм

Мапирование процесса: Выделите этапы вашего текущего проекта.

Назначение роли: Выберите, какую из 5 ролей ИИ будет играть на конкретном этапе.

Создание контекстного фрейма: Передайте модели вводные данные (цель бизнеса, ЦА, ограничения).

Итерация идей: Запустите процесс генерации вариантов («Дай мне 10 способов решить X»).

Включение «Критика»: Попросите модель разгромить ваши лучшие варианты.

Синтез решения: Объедините лучшие части генерации и вашей интуиции.

Формализация: Попросите ИИ упаковать результат в структуру (таблицу, JSON, Markdown).

Валидация: Проверьте результат на соответствие гайдлайнам бренда.

#### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Роль: Исследователь)

Я проектирую приложение для {название_ниши, например: трекинга сна}. Собери список из 10 самых частых жалоб пользователей на существующие аналоги на рынке. Сгруппируй их по категориям: UX/UI, Функциональность, Техническая стабильность.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Роль: Аналитик/Синтезатор)

У меня есть результаты 5 интервью с пользователями {ссылка или текст интервью}. Твоя задача – извлечь из них основные JTBD (Jobs to be Done). Формат вывода: "Когда я [ситуация], я хочу [действие], чтобы [результат]". После этого предложи 3 функции приложения, которые закроют самую болезненную задачу.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Роль: Адвокат дьявола)

Вот описание моего дизайн-решения: {описание}. Выступи в роли Senior Product Designer. Проанализируй это решение по 10 эвристикам Нильсена. Будь максимально жестким, укажи, где пользователь может запутаться или испытать фрустрацию. Предложи исправления.

#### 6.7 Пример результата

Трансформация Discovery-фазы для финтех-проекта: Старый путь: 3 дня на изучение конкурентов, выписывание функций в Notion вручную. Путь с ChatGPT:

• Запрос 1: “Список топ-5 необанков Европы и их ключевые фишки в онбординге”. (5 сек)

• Запрос 2: “Сравни их условия по скрытым комиссиям”. (5 сек)

• Запрос 3: “Создай таблицу сравнения: Шаги онбординга, необходимые документы, время до первой транзакции”. (10 сек)

Итог

: Дизайнер получил структурированную базу за 20 минут и может сразу переходить к проектированию уникального ценностного предложения.

#### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Слепое доверие результату без фактчекинга.

•

Исправление

: Всегда просите ИИ указывать источники или логику рассуждений (Chain of Thought).

•

Ошибка

: Использование одного чата для всех задач проекта.

•

Исправление

: Разделяйте чаты по ролям или этапам, чтобы контекст не «замыливался» (Context window management).

#### 6.9 Мини-упражнение

Возьмите текущую задачу по проектированию экрана. Опишите ее ChatGPT и попросите его не предлагать дизайн, а задать вам 5 уточняющих вопросов, которые помогут сделать этот экран лучше. Посмотрите, как изменятся ваши мысли после ответов на эти вопросы.

#### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Определены все 5 ролей ИИ в процессе.

• ☐ Описана интеграция в Double Diamond.

• ☐ Приведен пример ускорения Discovery-фазы.

• ☐ Промпты охватывают разные роли (Researcher, Analyst, Critic).

• ☐ Даны рекомендации по разделению контекста.

• ☐ Упомянута концепция Intent-based Design.

• ☐ Ошибка “Слепого доверия” разобрана.

• ☐ Мини-упражнение направлено на инициирование диалога.

#### 6.11 Критерии качества

Масштабируемость: Описанный процесс применим как для фриланса, так и для корпорации.

Конкретика: Используются реальные примеры из финтеха/HealthTech.

Методичность: Читатель получает не просто промпты, а систему их применения.

#### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

При использовании роли «Исследователь» помните, что ChatGPT не имеет доступа к вашим внутренним аналитическим данным в реальном времени (если они не загружены). Не загружайте в чат PII (Personally Identifiable Information – имена, почты, телефоны реальных клиентов) без обезличивания. Это критически важно для соблюдения GDPR и политики безопасности вашей компании.


#### 6.1 Дизайнер как куратор и дирижер идей. 6.2 Зачем это нужно

В мире, где ИИ может генерировать сотни вариантов за секунды, главной проблемой становится не «как создать», а «как выбрать лучшее». Навык кураторства становится критическим: без него дизайнер превращается в заложника случайных генераций модели. Дирижер же знает общую партитуру и добивается от инструментов именно того звучания, которое нужно проекту.

#### 6.3 Теория дизайна/продукта

Кураторство в дизайне – это процесс отбора, интерпретации и контекстуализации визуальных и смысловых объектов. Это переход от Generative Thinking (создание множества вариантов) к Evaluative Thinking (критическая оценка и фильтрация).

Дирижирование идеями подразумевает управление «потоками смыслов». В классическом дизайне вы ведете линию. В ИИ-дизайне вы ведете вектор вероятности. Вы не рисуете пиксели, а задаете правила игры, по которым эти пиксели собираются. Это сближает дизайн с режиссурой или дирижированием оркестром: у вас есть профессиональные исполнители (нейросети), но именно вы отвечаете за то, чтобы все они играли одну и ту же симфонию бренда.

Ключевой теоретической базой здесь является Design Critique Framework. Мы должны оценивать результат не субъективно («нравится / не нравится»), а по объективным параметрам: соответствие брифу, доступность, эмоциональный отклик ЦА, техническая реализуемость. Дизайнер-куратор – это фильтр высокого порядка, который гарантирует, что на выход попадает только то, что решает бизнес-задачу.

#### 6.4 Как подключается ИИ

ИИ в этом подразделе выступает как «Генератор шума и вариантов». Задача модели – выдать максимально широкий веер возможностей, включая безумные и нелогичные. Задача дизайнера – работать в режиме обратной связи. ChatGPT помогает:

Сформулировать критерии отбора (Scorecard).

Найти скрытые связи между разными идеями.

Обосновать выбор перед стейкхолдерами через логическую аргументацию.

#### 6.5 Пошаговый алгоритм

Запуск генерации: Попросите ИИ выдать 20-30 концепций (дивергентное мышление).

Первичный визуальный/смысловой скоринг: Выделите 3-5 наиболее перспективных направлений.

Формулирование критериев (Scorecard): Попросите ChatGPT составить таблицу критериев для оценки этих направлений (например: инновационность, стоимость реализации, понятность).

Рефакторинг идей: Отправьте выбранные идеи обратно в ИИ с требованием «скрестить» лучшие черты концепции А и концепции Б.

Дирижирование стилем: Используйте промпты для уточнения нюансов (тональность, акценты), как дирижер просит скрипки играть тише.

Критический фильтр: Проверьте финальный отбор на соответствие «ДНК бренда».

Упаковка смыслов: Сформулируйте рациональное зерно выбранного решения для защиты перед клиентом.

#### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Генерация веера)

Для проекта {название} предложи 15 радикально разных метафор бренда. Охвати диапазон от консервативных и классических до авангардных и технологичных. Не расписывай подробно, дай только название метафоры и краткую суть в одно предложение.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Дирижирование и рефакторинг)

У нас есть две концепции для UI: 1) "Минимализм и пустота" и 2) "Динамическая плотность данных". Мне нравится структура первой, но энергия второй. Попробуй синтезировать третью концепцию, которую мы назовем "Структурированный хаос". Опиши, как в ней будут работать сетка, типографика и акцентные цвета, чтобы сохранить баланс между чистотой и информативностью.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Создание Scorecard)

Я куратор дизайн-проекта. Помоги мне создать объективную систему оценки для логотипа технологического стартапа. Предложи таблицу с 5 критериями, весом каждого критерия (в %) и описанием того, что считается 1 баллом, а что – 10 баллами.

#### 6.7 Пример результата

Кейс: Нейминг и стиль для AI-платформы. Дизайнер попросил 50 вариантов названий. ИИ выдал много мусора, но среди них было “Aura”. Дизайнер, как куратор, заметил потенциал метафоры “невидимого присутствия”. Он “продирижировал” процессом дальше, попросив ИИ развить Aura в сторону “световых градиентов” и “размытых интерфейсов”. Результат: Не просто картинка, а глубокая концепция, где название, визуал и UX неразрывно связаны через одну кураторскую идею.

#### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Соглашаться на первый предложенный вариант. (Satisficing).

•

Исправление

: Всегда просите “сделать еще одну итерацию с другим подходом”.

•

Ошибка

: Отсутствие собственных критериев. (ИИ ведет вас, а не вы его).

•

Исправление

: Сначала напишите 3 главных требования к результату, а потом открывайте чат.

#### 6.9 Мини-упражнение

Попросите ChatGPT сгенерировать 10 заголовков для этого подраздела. Выберите 3 лучших. Объясните (себе или чату), почему остальные 7 не подходят. Это и есть упражнение на кураторство.

#### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Разделены понятия дивергентного и конвергентного мышления.

• ☐ Описана метафора «дирижера» и «оркестра».

• ☐ Введена концепция Evaluative Thinking.

• ☐ Промпты включают механизм синтеза идей.

• ☐ Приведен пример Scorecard (системы оценки).

• ☐ Обоснована роль дизайнера как фильтра смыслов.

• ☐ Разбран кейс «Aura».

• ☐ Мини-упражнение тренирует навык аргументированного отказа.

#### 6.11 Критерии качества

Философская глубина: Читатель понимает, что его ценность теперь в экспертизе, а не в скорости рисования.

Практическая применимость: Фреймворк оценки можно сразу внедрить в Notion или Jira.

Интонация: Текст вдохновляет на роль лидера процесса, а не исполнителя запросов.

#### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Кураторство накладывает на дизайнера повышенную ответственность за аутентичность. Если вы «дирижируете» процессом так, что результат становится почти неотличим от работы известного художника, ваша этическая задача как куратора – изменить вектор и добиться оригинальности. Помните: ИИ – это эхо прошлого опыта человечества, а дирижер – это голос настоящего.


#### 6.1 Преимущества и риски внедрения ИИ. 6.2 Зачем это нужно

Эйфория от первых успешных генераций часто сменяется разочарованием, когда проект сталкивается с реальностью: галлюцинациями модели, правовыми ограничениями или потерей уникальности бренда. Знание рисков позволяет «подстелить соломку», а знание реальных преимуществ – выжать из технологии максимум, не тратя время на неэффективные сценарии.

#### 6.3 Теория дизайна/продукта

В теории управления инновациями существует кривая Гартнера (Hype Cycle). Внедрение ИИ в дизайн сейчас находится на пике завышенных ожиданий. С точки зрения продукта, мы должны оценивать ИИ через призму Value vs Risk.

Основные преимущества (Value):

Скорость итераций: Сокращение времени на создание вариантов в 10-50 раз.

Преодоление когнитивного тупика: ИИ выдает ассоциации, до которых человеческий мозг может не додуматься в силу профессиональной деформации.

Персонализация в масштабе: Возможность создавать уникальный контент для миллионов пользователей (Dynamic UI).

Основные риски (Risk):

Галлюцинации: Генерация фактов, кнопок или логических связей, которых не существует.

«Усреднение» дизайна: Модели обучаются на среднем по рынку, что может привести к потере выразительности (Generic Design).

Эрозия навыков: Чрезмерное доверие ИИ ослабляет фундаментальные навыки дизайнера.

Юридическая неопределенность: Вопросы собственности на результат и возможность судебных исков.

#### 6.4 Как подключается ИИ

Здесь ChatGPT выступает в роли «Риск-менеджера и Адвоката». Мы используем модель для того, чтобы она сама указала на свои слабые места в контексте конкретной задачи. ИИ помогает составить матрицу рисков и план их минимизации (Mitigation Plan).

#### 6.5 Пошаговый алгоритм

Инвентаризация задач: Выпишите задачи, в которых планируете использовать ИИ.

Оценка критичности: Насколько фатальна будет ошибка ИИ в этой задаче? (Например: ошибка в тексте кнопки оплаты – критично, ошибка в референсе для иконки – нет).

Запуск анализа рисков через ИИ: Попросите модель найти слабые места в предложенном пайплайне.

Разработка мер контроля: Установите точки «человеческой проверки» (Human-in-the-loop).

Создание «красной команды» (Red Teaming): Попросите ИИ подействовать как злонамеренный или очень глупый пользователь, чтобы проверить устойчивость вашего ИИ-решения.

Документирование ограничений: Зафиксируйте, на что ИИ в данном проекте НЕ способен.

Мониторинг качества: Установите критерии, при которых вы откажетесь от использования модели в пользу ручного труда.

#### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (SWOT-анализ задачи)

Я хочу использовать ChatGPT для написания всех микротекстов (UX-копирайтинга) в приложении банка. Проведи быстрый SWOT-анализ этого решения. Выдели 2 главных преимущества и 2 критических риска. Предложи, как минимизировать риск юридических и репутационных ошибок.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Матрица рисков)

Для проекта {описание_проекта} составь матрицу рисков использования генеративного ИИ. Колонки: Риск, Вероятность (Низкая/Средняя/Высокая), Влияние на проект, Метод минимизации (Mitigation Strategy). Обязательно включи риски плагиата и галлюцинаций в структуре данных.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Поиск предвзятости)

Проанализируй этот промпт на наличие скрытых предубеждений (bias) или ограничений, которые могут привести к созданию неинклюзивного дизайна: {текст_вашего_промпта}. Проверь, не навязывает ли он стереотипы о возрасте, поле или культуре.

#### 6.7 Пример результата

Кейс: Автоматизация генерации баннеров. Преимущество: Экономия 40 часов работы дизайнера в месяц. Риск: Модель сгенерировала текст на баннере с опечаткой в названии бренда (галлюцинация). Решение: Был внедрен промежуточный этап – автоматический скрипт проверки орфографии + финальный клик-аппрув от контент-менеджера. Итог: Процесс ускорился, риск ошибки локализован.

#### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Полагать, что “ИИ не ошибается, если промпт хороший”.

•

Исправление

: ИИ – это вероятностная машина. Она ошибается всегда, вопрос лишь в частоте.

•

Ошибка

: Сокрытие факта использования ИИ от заказчика.

•

Исправление

: Это создает этическую мину замедленного действия. Будьте прозрачны в методах.

#### 6.9 Мини-упражнение

Вспомните самую смешную или опасную ошибку ИИ, с которой вы сталкивались. Попробуйте написать промпт, который предотвратил бы эту ошибку, введя более жесткие ограничения контекста.

#### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описаны преимущества скорости и итеративности.

• ☐ Разобран риск “усреднения” дизайна.

• ☐ Дано определение галлюцинаций в контексте UI.

• ☐ Промпты включают SWOT-анализ и аудит предвзятости.

• ☐ Предложена стратегия Human-in-the-loop.

• ☐ Разобран юридический аспект (кратко).

• ☐ Приведен пример с баннерами и опечаткой.

• ☐ Мини-упражнение направлено на работу с ошибками.

#### 6.11 Критерии качества

Объективность: Текст не является рекламой ИИ, а дает сбалансированный взгляд.

Глубина: Затронуты не только технические, но и психологические (эрозия навыков) риски.

Методичность: Риск-менеджмент подан как стандартная часть дизайн-процесса.

#### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Наибольший риск сегодня – это “отравление данных”. Если весь интернет заполнится ИИ-дизайном, следующие поколения моделей будут учиться на ошибках предыдущих. Ваша этическая роль – привносить “человеческую новизну”, чтобы разорвать этот цикл самовоспроизведения посредственности.


#### 6.1 Когнитивная нагрузка: ИИ как внешний мозг. 6.2 Зачем это нужно

Человеческий мозг – великолепный инструмент для синтеза смыслов и интуитивных озарений, но он ограничен в объеме оперативной памяти и скорости обработки структурных данных. Дизайнер часто перегружен: нужно помнить о сетках, гайдлайнах, требованиях бизнеса, отзывах пользователей и технических ограничениях одновременно. Использование ИИ как «внешнего мозга» позволяет освободить ресурсы для чистого творчества, делегируя «хранение» и «сортировку» контекста алгоритмам.

#### 6.3 Теория дизайна/продукта

Теория когнитивной нагрузки (Cognitive Load Theory) выделяет три типа нагрузки:

Уместная (Germane): Построение ментальных моделей, сам процесс дизайна. Это полезная нагрузка.

Внутренняя (Intrinsic): Сложность самой задачи. Мы не можем ее убрать, но можем упростить.

Внешняя (Extraneous): То, что мешает нам (плохие инструменты, хаос в файлах, необходимость держать всё в голове).

ИИ радикально снижает внешнюю нагрузку. Когда вы просите ChatGPT «запомнить» бриф и проверять ваши идеи на соответствие ему, вы убираете необходимость постоянно переключаться между окнами и документами. Вы делегируете ИИ роль «рабочей памяти».

Концепция Extended Mind (расширенный разум) гласит, что инструменты, которыми мы пользуемся, становятся частью нашей когнитивной системы. ChatGPT в этом смысле – не просто справочник, а динамическое расширение префронтальной коры. Мы не «гуглим», мы «рассуждаем вместе с моделью». Это меняет фокус внимания дизайнера с запоминания правил на управление стратегией.

#### 6.4 Как подключается ИИ

Здесь ИИ играет роль «Экзоскелета для памяти и логики». Он выступает хранилищем контекста проекта, живым глоссарием и контролером консистентности. Вы можете «выгрузить» в чат поток сознания после встречи с заказчиком, и ИИ структурирует его, избавляя вас от необходимости мучительно вспоминать детали.

#### 6.5 Пошаговый алгоритм

Сессия «выгрузки» (Brain Dump): Сразу после получения информации (митинга, статьи) запишите всё в чат ChatGPT без заботы о структуре.

Структурирование контекста: Попросите ИИ превратить этот хаос в список требований, ограничений и целей.

Создание «Проектного ассистента»: Сообщите модели: «В этом чате мы будем работать над проектом X. Твоя задача – проверять все мои предложения на соответствие пунктам A, B и C из нашего списка».

Делегирование рутинных проверок: Когда рисуете экран, спрашиваете ИИ: «Не противоречит ли этот заголовок нашей контент-стратегии?».

Снижение нагрузки на выбор: Если у вас есть 3 варианта итерации, попросите ИИ дать аргументы за и против каждого, чтобы вы могли принять решение быстрее.

Очистка контекста: Если проект меняется, обязательно делайте «апдейт мозга» ИИ, чтобы он не давал советы на базе старых данных.

Итоговое резюме: В конце рабочего дня просите ИИ сделать краткую выжимку: «Что мы сегодня решили?». Это поможет вам завтра быстрее войти в поток.

#### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Выгрузка контекста)

Я сейчас набросаю тебе хаотичные мысли после встречи с клиентом. Твоя задача – структурировать их в таблицу: "Бизнес-цели", "Технические ограничения", "Пожелания по стилю" и "Открытые вопросы". Вот текст: {текст_заметок}.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Контролер консистентности)

Теперь ты – мой "внешний контролер" для проекта эко-косметики. Наши ключевые ценности: экологичность, честность, простота. Весь текст должен быть в Tone of Voice "заботливый друг". Я буду присылать тебе элементы интерфейса или тексты, а ты должен оценивать их по 10-балльной шкале на соответствие этим ценностям и предлагать правки.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Снижение нагрузки на выбор)

У меня есть три варианта расположения формы подписки: 1) Всплывающее окно сразу, 2) В футере, 3) Внутри статьи после 3-го абзаца. Проанализируй их с точки зрения когнитивной нагрузки на пользователя. Какой вариант создаст меньше всего трения (friction), но сохранит эффективность?

#### 6.7 Пример результата

Трансформация рабочего дня дизайнера: До: Час на перечитывание заметок, полчаса на поиск гайдлайнов в Figma, мучительные попытки вспомнить, почему клиент отверг фиолетовый цвет в прошлый вторник. После: Один вопрос в чат: «Напомни, почему мы отказались от фиолетового?». Ответ ИИ за 2 секунды со ссылкой на прошлую дискуссию. Итог: Мозг дизайнера свеж для решения задачи «как сделать этот переход вау», а не для архивариусной работы.

#### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Считать, что ИИ запоминает всё «само по себе».

•

Исправление

: Если чат стал слишком длинным, ИИ может начать «забывать» начало. Периодически просите ИИ сделать «Summary текущего контекста» и начинайте новый чат с этим Summary.

•

Ошибка

: Потеря критического мышления. (Если ИИ говорит, что решение хорошее, вы расслабляетесь).

•

Исправление

: Используйте ИИ для проверки фактов, но оставляйте эстетическое и стратегическое суждение за собой.

#### 6.9 Мини-упражнение

Попробуйте сегодня не писать ни одной задачи в свой TO-DO лист вручную. Продиктуйте их (или напишите потоком) ChatGPT и попросите его составить для вас план дня с учетом приоритетов. Почувствуйте, как это снижает тревожность.

#### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описаны 3 типа когнитивной нагрузки.

• ☐ Введена концепция Extended Mind.

• ☐ Разница между «внешней» и «уместной» нагрузкой объяснена.

• ☐ Промпты включают Brain Dump и Consistency Check.

• ☐ Упомянут лимит контекстного окна и метод Summary.

• ☐ Предложена схема «Проектного ассистента».

• ☐ Пример с фиолетовым цветом иллюстрирует экономию времени.

• ☐ Мини-упражнение направлено на снижение тревожности.

#### 6.11 Критерии качества

Психологическая релевантность: Текст опирается на принципы психологии обучения.

Инструментальность: Понятно, как технически превратить чат в «базу знаний» проекта.

Ясность: Сложные термины (germane load) объяснены через простые метафоры.

#### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Делегируя память ИИ, мы становимся зависимы от доступа к инструменту. Этическое и правовое примечание: ваша «база знаний» в ChatGPT не является вашей собственностью в юридическом смысле (это данные на серверах OpenAI). Всегда делайте бэкапы самых важных выводов в свои локальные системы (Notion, Obsidian, Figma) – не храните интеллектуальный капитал проекта в одном корзине чат-бота.


#### 6.1 Будущее профессий в креативной индустрии. 6.2 Зачем это нужно

Страх «ИИ меня заменит» парализует развитие. Однако реальность такова, что заменяют не людей ии-моделями, а дизайнеров без ИИ – дизайнерами с ИИ. Понимание рыночного ландшафта на 3-5 лет вперед позволяет вам осознанно инвестировать время в те навыки, которые будут стоить дорого, и избегать «карьерных тупиков» – задач, которые ИИ скоро будет решать за копейки.

#### 6.3 Теория дизайна/продукта

Экономика профессий в дизайне движется от Labor-intensive (трудозатратных) задач к Capital-intensive (ресурсозатратным) и Insight-intensive (смыслозатратным). Классические роли (UI-дизайнер, моушн-дизайнер, копирайтер) не исчезают, но их границы размываются.

Рождаются новые специализации:

AI Experience Designer (AIXD): Проектировщик опыта взаимодействия человека с ИИ (когда показать ответ, как обработать ожидание, как сделать ИИ понятным).

Design Ops / AI Ops: Архитектор дизайн-систем, которые сами генерируют экраны на базе правил.

Prompt Librarian / Prompt Engineer: Куратор библиотек знаний компании, переводящий бизнес-цели на язык моделей.

Design Ethicist / Audit Lead: Специалист по проверке ИИ-результатов на безопасность, инклюзивность и авторские права.

Главный теоретический сдвиг – переход от «T-shaped» специалиста (широкий кругозор + одна глубокая экспертиза) к «Pi-shaped» или даже «M-shaped» (несколько глубоких экспертиз, одна из которых – промпт-инжиниринг и системное мышление). Теперь дизайнер должен понимать не только «как нарисовать», но и «как устроена модель», чтобы эффективно ею управлять.

#### 6.4 Как подключается ИИ

В этой главе ChatGPT выступает как «Карьерный коуч и Рыночный аналитик». Мы просим модель проанализировать тренды вакансий на LinkedIn, сопоставить их с техническим прогрессом и предложить персонализированную дорожную карту развития (Roadmap) на основе ваших текущих навыков.

#### 6.5 Пошаговый алгоритм

Аудит текущих компетенций: Выпишите свои Hard и Soft skills.

Мапирование на роли будущего: Соотнесите свои навыки с ролями (AIXD, Design Ops и др.).

Запрос прогноза к ИИ: Попросите ChatGPT оценить время «автоматизации» каждой вашей текущей задачи.

Выявление «Рычага» (Leverage): Найдите те навыки, которые ИИ усиливает в 10 раз (например, ваша экспертиза в UX-исследованиях + скорость ИИ в обработке текстов).

Проектирование Roadmap: Попросите ИИ составить план обучения на 6 месяцев для перехода в новую роль.

Симуляция интервью: Проведите сессию с ИИ, где он играет роль нанимающего арт-директора из 2027 года.

Тестирование «незаменяемости»: Найдите задачи, которые требуют физического присутствия, сложной этики или глубокого человеческого сопереживания.

Финюнинг личного бренда: Перепишите свое резюме/портфолио, делая акцент на роли «Куратора» и «Дирижера».

#### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Прогноз автоматизации)

Я Junior UI Designer. Список моих задач: 1) Отрисовка состояний кнопок, 2) Адаптация макетов под мобилки, 3) Создание иконок, 4) Проектирование сценариев авторизации. Оцени по 10-балльной шкале вероятность автоматизации каждой задачи в ближайшие 2 года. Что мне начать учить сегодня, чтобы не потерять работу?

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Создание Roadmap)

Ты – Senior Design Recruiter в топовой IT-компании. На основе моего стека {ваш_стек} и интереса к {ваша_тема, например: финтех} составь образовательный план на полгода по переходу в роль AI Experience Designer. Разбей на модули: Теория ИИ, Промпт-инжиниринг, Психология LLM-интерфейсов. Для каждой темы дай список из 3 ключевых концепций.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Симуляция интервью)

Давай проведем ролевую игру. Ты – Арт-директор, который ищет дизайнера-стратега, умеющего работать с ИИ. Я – кандидат. Задай мне 5 каверзных вопросов, которые помогут тебе понять: я просто "собираю картинки через промпты" или я реально понимаю, как работает продукт и как управлять моделью для достижения бизнес-результата.

#### 6.7 Пример результата

Трансформация вакансии: 2020: “Нужен дизайнер, уверенное владение Figma, умение рисовать сетки”. 2026: “Нужен Product Experience Lead. Задачи: настройка кастомных GPT для генерации UI-компонентов, кураторство библиотеки промптов бренда, аудит этики сгенерированного контента”. Итог: Акцент сместился с владения инструментом на владение процессом и смыслом.

#### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Пытаться конкурировать с ИИ в скорости отрисовки пикселей.

•

Исправление

: Конкурируйте в глубине понимания бизнес-задачи пользователя.

•

Ошибка

: Игнорирование технической части ИИ (думать, что “это магия”).

•

Исправление

: Изучите основы (что такое весовые коэффициенты, как работает токенизация), чтобы понимать ограничения «черного ящика».

#### 6.9 Мини-упражнение

Откройте сайт с вакансиями (HH, LinkedIn). Найдите 3 вакансии вашей мечты. Скопируйте их в ChatGPT и попросите: «Перепиши эти вакансии так, как если бы они искали специалиста на эту же роль, но в 2027 году». Посмотрите на разницу в требованиях.

#### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описаны минимум 4 новые роли (AIXD и др.).

• ☐ Дано определение Pi-shaped специалиста.

• ☐ Разделены типы задач (Labor vs Insight intensive).

• ☐ Промпты включают Career Coaching и симуляцию интервью.

• ☐ Приведен пример изменения вакансии.

• ☐ Упомянута важность сопереживания (Empathy) как барьера для ИИ.

• ☐ Roadmap разбит на конкретные образовательные модули.

• ☐ Мини-упражнение направлено на анализ реальности.

#### 6.11 Критерии качества

Футурологическая обоснованность: Прогнозы опираются на текущий темп развития технологий.

Адаптивность: Советы подходят для дизайнеров разного уровня.

Честность: В тексте прямо говорится о том, что простые роли исчезнут.

#### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

В будущем этика станет важнейшей частью Hard Skills. Дизайнер будет нести юридическую ответственность за то, что сгенерировал его ИИ-ассистент. Обучение ответственности и критической проверке данных – это не факультатив, а обязательное условие выживания в профессии.


#### 6.1 Методология непрерывного обучения с ИИ. 6.2 Зачем это нужно

Технологии меняются быстрее, чем академические программы. Дизайнер, который ждет профильных курсов, проигрывает тому, кто умеет учиться самостоятельно. ChatGPT позволяет превратить «информационный шум» в «структурированные знания». Это способ учиться в потоке работы (JIT – Just-In-Time Learning), а не про запас, что в разы повышает усвояемость материала.

#### 6.3 Теория дизайна/продукта

Обучение в дизайне опирается на модель 70/20/10:

• 70% – обучение на практике (реальные задачи).

• 20% – обучение через фидбек и наблюдение (менторство).

• 10% – формальное обучение (курсы, книги).

ИИ переворачивает эту модель. Теперь 10% (теория) могут быть получены мгновенно через запрос. 20% (менторство) теперь доступны 24/7 в лице ИИ-критика. А 70% (практика) становятся более эффективными, так как ИИ помогает исправлять ошибки в реальном времени.

Важнейший навык здесь – Meta-learning (умение учиться учиться). Это включает:

Декомпозицию навыка: Разбиение сложной темы (например, “Доступность интерфейсов”) на мелкие, понятные блоки.

Активное воспроизведение (Active Recall): Самопроверка через вопросы ИИ.

Метод Фейнмана: Объяснение сложной темы «простыми словами» модели, чтобы проверить свою глубину понимания.

#### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Socratic Tutor» (Сократический учитель). Он не дает готовых ответов, а подталкивает вас к ним через вопросы. Он адаптирует сложность материала под ваш текущий уровень и находит неочевидные аналогии для лучшего запоминания.

#### 6.5 Пошаговый алгоритм

Постановка образовательной цели: Назовите тему, которую хотите освоить.

Оценка текущих знаний: Сообщите ИИ, что вы уже знаете об этом (Pre-assessment).

Создание силлабуса: Попросите модель составить план изучения темы от простого к сложному.

Изучение через аналогии: Просите ИИ объяснять концепции через понятные вам сферы (например, «Объясни Auto Layout как если бы это были коробки в шкафу»).

Интерактивная практика: Попросите ИИ дать вам упражнение и проверьте свое решение вместе с ним.

Режим «Сократа»: Попросите ИИ задавать вам вопросы, пока вы не поймете суть концепции.

Синтез знаний: Напишите краткую статью или чек-лист по итогам обучения и попросите ИИ его дополнить.

Повторение: Через 3 дня попросите ИИ устроить вам «блиц-опрос» по этой теме.

#### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Декомпозиция темы)

Я хочу за 2 часа разобраться в основах {название_темы, например: дизайн-токены}. Составь для меня учебный план, состоящий из 5 шагов. Каждый шаг должен включать 1 определение, 1 практический пример и 1 проверочный вопрос.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Метод Сократа)

Я хочу понять, почему {сложная_концепция, например: закон Хика} важен для дизайна мобильных меню. Не давай мне готовый ответ. Задавай мне по одному наводящему вопросу за раз, чтобы я сам пришел к выводу. Начинай.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Проверка понимания)

Вот мой конспект по теме {тема}: {текст_конспекта}. Выступи в роли строгого профессора. Найди в моем понимании 3 пробела или фактические ошибки. Задай мне 2 вопроса, на которые я не смогу ответить, если понял тему поверхностно.

#### 6.7 Пример результата

Освоение нового софта (например, Framer): Вместо просмотра 10-часового курса, дизайнер спрашивает: «Как мне сделать липкий хедер во Framer?». ИИ дает пошаговую инструкцию. Дизайнер спрашивает: «А почему именно такой параметр используется?». ИИ объясняет логику CSS-позиционирования. Итог: Дизайнер не только решил задачу, но и понял фундаментальный принцип («под капотом»), потратив 15 минут.

#### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Копирование ответов ИИ без попытки понять логику.

•

Исправление

: Если вы просто копируете, вы не учитесь. Всегда спрашивайте “Почему?”.

•

Ошибка

: Изучение слишком широких тем (“Хочу знать всё о дизайне”).

•

Исправление

: Фокусируйтесь на узких, прикладных задачах (Micro-learning).

#### 6.9 Мини-упражнение

Выберите тему в дизайне, которая всегда казалась вам сложной (например, кривые Безье или сетки в печатной продукции). Попросите ChatGPT объяснить эту тему ребенку 5 лет, а затем – Senior-дизайнеру. Посмотрите, как меняется глубина и терминология.

#### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описана модель обучения 70/20/10.

• ☐ Введены понятия Active Recall и Meta-learning.

• ☐ Разработан алгоритм работы с ИИ-тьютором.

• ☐ Промпты включают декомпозицию и Сократический диалог.

• ☐ Раскрыта ценность обучения через аналогии.

• ☐ Упомянут Метод Фейнмана.

• ☐ Пример с Framer показывает экономию времени.

• ☐ Мини-упражнение направлено на понимание уровней абстракции.

#### 6.11 Критерии качества

Методическая ценность: Информация не просто “совет”, а научно обоснованный подход к обучению.

Вдохновение: После прочтения у пользователя должно возникнуть желание немедленно изучить что-то новое.

Простота: Сложные когнитивные процессы описаны доступным языком.

#### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Помните, что ИИ может ошибаться даже в обучающих материалах (галлюцинации). Золотое правило непрерывного обучения: «Доверяй, но верифицируй». Используйте ИИ для быстрого старта, но при достижении профессионального уровня всегда обращайтесь к первоисточникам (официальным гайдлайнам, академическим работам).


## Мини-итог Раздела 1.1.1

Мы прошли путь от понимания инструментов как «удлинителей руки» к их восприятию как «расширений разума». Мы выяснили, что современный дизайнер – это дирижер, который управляет хаосом идей, учитывает риски и постоянно учится, используя ИИ как мультипликатор. Это был фундамент нашей новой философии. Впереди – Глава 1.1.2, где мы перейдем к вопросам этики и ответственности в этой новой, цифровой реальности.


### 6.1 Проблема авторского права в генеративном дизайне. 6.2 Зачем это нужно

Дизайнер, использующий ИИ, рискует оказаться в ситуации, когда его работа не может быть защищена авторским правом или, что хуже, нарушает права третьих лиц. Понимание «юридического ландшафта» необходимо для того, чтобы ваши дизайн-решения были не только красивыми, но и безопасными для коммерческого использования. Это фундамент доверия между вами и заказчиком.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

В классическом праве автор – это человек, приложивший творческие усилия. Основной конфликт генеративного дизайна заключается в том, что модели (LLM, Diffusion) обучаются на миллиардах чужих работ без явного согласия авторов.

На текущий момент (2024-2025) мировое правосудие склоняется к двум позициям:

Отсутствие защиты для чистого ИИ-контента: Если работа сгенерирована «одной кнопкой» без значительного вклада человека, она часто признается общественным достоянием (Public Domain).

Защита «Творческого вклада»: Если дизайнер использовал промпт как один из инструментов, проводил итерации, ретушировал результат, комбинировал его с ручной графикой – такая работа может быть признана объектом авторского права.

В продуктовом дизайне важно учитывать Derivative Work (производная работа). ИИ берет паттерны из прошлого. Риск «случайного плагиата» (когда ИИ выдает логотип, слишком похожий на существующий) крайне высок. Дизайнер несет ответственность за проверку чистоты результата.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ChatGPT выступает как «Юридический консультант и Аналитик рисков». Важно понимать: ИИ не заменяет юриста, но он может провести первичный аудит вашего процесса на соответствие международным нормам и политике использования (Terms of Service) конкретных нейросетей.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Изучение ToS (Terms of Service): Загрузите условия использования вашего инструмента (Midjourney, OpenAI, Adobe Firefly) в ChatGPT и попросите выделить пункты о собственности на результат.

Фиксация итераций: Документируйте историю промптов и правок. Это доказательство вашего творческого вклада.

Проверка на уникальность: Используйте ИИ для описания вашего результата и поиска похожих концепций через текстовый поиск.

Оценка «Трансформации»: Проанализируйте, насколько сильно ваш финальный результат отличается от «сырой» генерации.

Создание «Правового паспорта» проекта: Сформулируйте для заказчика документ, описывающий, какие части работы сделаны ИИ, а какие – вручную.

Минимизация рисков плагиата: Просите ИИ в промптах прямо «избегать стилей конкретных художников или брендов».

Использование «Безопасных» моделей: Выбирайте модели, обученные на лицензионном контенте (например, Adobe Firefly), если проект критичен к авторским правам.

Юридический обзор промпта: Попросите ИИ проверить ваш промпт на наличие имен авторов или защищенных товарных знаков.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Анализ Terms of Service)

Я использую {инструмент ИИ, например: ChatGPT Plus} для создания иллюстраций к платному приложению. Проанализируй актуальные условия использования этой модели. Кто является владельцем авторских прав на результат в моей юрисдикции {ваша_страна}? Могу ли я перепродавать этот контент?

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Аудит творческого вклада)

Вот описание моего процесса: 1) Я написал 10 итераций промпта, 2) Выбрал 1 вариант, 3) Отредактировал его в Photoshop (добавил текст, изменил цвета, убрал лишнее). Подготовь аргументацию для суда или регистратора ИП, почему эта работа должна считаться моим авторским произведением, а не просто "генерацией ИИ".

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Поиск правовых рисков)

Проверь этот промпт: {текст_промпта}. Есть ли в нем упоминания живых художников или защищенных брендов? Перепиши его так, чтобы сохранить эстетику, но сделать его юридически безопасным (используй описание художественного стиля через технические термины, а не имена).

### 6.7 Пример результата

Кейс: Иллюстрация для обложки книги. Ситуация: Дизайнер сгенерировал обложку. Издательство боится исков. Решение: Дизайнер предоставил «Лог итераций» (30 промптов), показал исходный карандашный набросок, который он скормил ИИ как референс, и финальные слои в Figma. Итог: Юристы признали работу «авторской с использованием ИИ», так как человеческий вклад был ведущим.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Думать, что “раз я плачу за подписку, то все права мои”.

•

Исправление

: Подписка дает право на использование, но не гарантирует защиту авторским правом (это разные вещи).

•

Ошибка

: Использование имен известных художников в промптах («in style of Greg Rutkowski»).

•

Исправление

: Это прямой путь к этическим и правовым проблемам. Описывайте технику (lighting, brush strokes, composition).

### 6.9 Мини-упражнение

Возьмите одну из своих генераций. Попробуйте найти 3 визуальных элемента, которые кажутся вам «заимствованными» из общей культуры. Как бы вы изменили их вручную, чтобы повысить уникальность работы?

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описана разница между собственностью и авторским правом.

• ☐ Приведены 2 основные позиции мирового права.

• ☐ Фиксация итераций названа ключевым методом защиты.

• ☐ Промпты включают аудит ToS и очистку от имен авторов.

• ☐ Дана рекомендация по использованию “безопасных” моделей (Adobe Firefly).

• ☐ Разобран кейс с обложкой книги.

• ☐ Ошибка “In style of…” прокомментирована.

• ☐ Мини-упражнение направлено на рефлексию заимствований.

### 6.11 Критерии качества

Актуальность: Информация соответствует текущим глобальным трендам в юриспруденции (США, ЕС).

Практичность: Даны конкретные шаги по защите работы.

Осторожность: Четко указано, что ИИ – не замена настоящему юристу.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Это самый важный раздел для данного подраздела. Помните: право – это зафиксированная этика. Даже если закон молчит, ваше внутреннее чувство справедливости должно подсказывать: не воруйте чужой стиль напрямую. Дизайн – это инновация, а не переработка старого. Использование ИИ для мимикрии – это путь к деградации профессии.


### 6.1 Предвзятость алгоритмов и инклюзивность. 6.2 Зачем это нужно

Дизайн, сгенерированный ИИ, может невольно воспроизводить стереотипы (гендерные, расовые, возрастные), если данные обучения были предвзяты. Для профессионала это чревато не только репутационными скандалами, но и потерей огромных сегментов аудитории. Умение проектировать инклюзивно с помощью ИИ – это признак высшего пилотажа и зрелости специалиста.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

Предвзятость (Bias) в ИИ – это систематическое искажение результатов, вызванное особенностями обучающей выборки. Виды предвзятости в дизайне:

Визуальная предвзятость: ИИ может считать, что «врач» – это всегда мужчина, а «секретарь» – женщина.

Культурная предвзятость: Интерфейсы, ориентированные только на западные паттерны (чтение слева направо, специфическая иерархия цветов).

Технологическая предвзятость: Игнорирование нужд людей с ограниченными возможностями (невысокий контраст, мелкий шрифт, отсутствие поддержки Screen Readers в сгенерированном коде).

Инклюзивный дизайн (Inclusive Design) – это методология, при которой продукт проектируется так, чтобы быть доступным максимальному количеству людей без специальной адаптации. ИИ должен стать инструментом расширения доступности, а не барьером. Мы должны использовать модель как «чека по этике», проверяя свои решения на репрезентативность.

### 6.4 Как подключается ИИ

В данном подразделе ИИ выступает в роли «Этичного аудитора и Этнографа». ChatGPT помогает взглянуть на дизайн глазами разных групп пользователей: пожилых людей, людей с дислексией, представителей разных культур. Модель способна подсветить те моменты, которые для вас, как носителя определенной культуры, могут быть «слепой зоной».

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Диверсификация промпта: Проектируя персонажа или сценарий, явно задавайте разнообразие (Diversity). Не пишите “пользователь”, пишите “группа пользователей разного возраста, этнической принадлежности и физических возможностей”.

Запрос на поиск стереотипов: Покажите ИИ свое решение (текст или описание UI) и спросите: «Какие культурные или гендерные стереотипы здесь могут быть скрыты?».

Проверка на Accessibility (A11y): Спросите ИИ, как этот интерфейс будет восприниматься человеком с нарушениями зрения или моторики.

Кросс-культурный аудит: Попросите модель оценить цветовую гамму или метафоры иконок для разных рынков (Азия, Ближний Восток, Латинская Америка).

Создание «Инклюзивного персонажа»: Попросите ИИ сгенерировать набор персон с учетом экстремальных сценариев использования (например, пользователь в стрессе или с плохим интернетом).

Коррекция весов: Если ИИ выдает однотипные результаты, используйте “перевешивающие” промпты (Negative prompts для борьбы со стереотипами).

Тестирование текстов: Проверьте микрокопирайтинг на нейтральность и дружелюбность к разным группам (Inclusive Copywriting).

Фактор доступности в коде: Просите ИИ генерировать UI-код с учетом ARIA-атрибутов и семантической верстки.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Аудит репрезентативности)

Я создаю иллюстрации для приложения по поиску работы. Предложи список из 10 разнообразных сценариев (героев, окружений), которые помогут избежать "стеклянного потолка" и гендерных стереотипов. Опиши их так, чтобы ИИ-генератор изображений выдал инклюзивный результат.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Кросс-культурный анализ)

Проанализируй дизайн-концепцию {описание_проекта} для выхода на рынок Индии. Какие цвета, символы или паттерны взаимодействия могут быть восприняты негативно или быть непонятными? Предложи 5 правок для адаптации.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Проверка на доступность)

Выступи в роли эксперта по Accessibility (A11y). Проверь это описание интерфейса: {текст_описания}. Найди 3 проблемы, которые помешают пользоваться продуктом человеку с {тип_ограничения, например: частичной потерей зрения}. Предложи, как изменить верстку и контрастность.

### 6.7 Пример результата

Кейс: Редизайн приложения для записи к врачу. До: ИИ генерировал только молодых людей спортивного телосложения в рекламных блоках. После: Дизайнер использовал промпт: “Покажи реальное разнообразие пациентов: пожилые люди, люди с протезами, беременные женщины, люди разных рас. Стиль: доверие и профессионализм”. Итог: Конверсия в сегменте пользователей 50+ выросла на 15%, так как они «увидели себя» в продукте.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Полагаться на “default” настройки модели. (ИИ почти всегда выдает усредненного белокожего мужчину 30 лет).

•

Исправление

: Всегда делайте инклюзивность частью системного промпта.

•

Ошибка

: Игнорирование нейроотличий. (Дизайн только для “типичного” мозга).

•

Исправление

: Используйте ИИ для адаптации контента под читателей с СДВГ или дислексией (структура, ритм, упрощение).

### 6.9 Мини-упражнение

Выберите любой интерфейс, который вы считаете «идеальным». Попросите ChatGPT найти в нем 3 причины, почему он может быть неудобен для вашей бабушки или для человека, который не говорит на языке интерфейса.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Дано определение 3 типов предвзятости (визуальная, культурная, техническая).

• ☐ Инклюзивный дизайн подан как метод расширения рынка.

• ☐ Описана роль ИИ как “Этичного аудитора”.

• ☐ Промпты включают кросс-культурную адаптацию.

• ☐ Упомянута важность ARIA-атрибутов и семантики в коде.

• ☐ Разобран кейс с медицинским приложением.

• ☐ Ошибка “Default settings” разобрана.

• ☐ Мини-упражнение тренирует эмпатию.

### 6.11 Критерии качества

Эмпатичность: Текст написан с уважением ко всем группам пользователей.

Глобальность: Примеры охватывают разные культуры и регионы.

Техничность: Даны не только моральные советы, но и технические (код, атрибуты).

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Инклюзивность в ИИ-дизайне – это не «политкорректность», а профессиональная гигиена. Данные обучения моделей часто имеют «западный уклон» (WEIRD – Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic). Как дизайнер, вы обязаны уравновешивать этот уклон своим интеллектом. В РФ при разработке продуктов важно учитывать и требования доступности (ГОСТ Р 52872), особенно в госсекторе и финтехе.


### 6.1 Прозрачность использования ИИ перед заказчиком. 6.2 Зачем это нужно

Дизайнер, скрывающий использование ИИ, строит свои отношения с клиентом на «песке». Рано или поздно правда всплывет (через артефакты генерации, странные ошибки или вопросы безопасности данных), и это может разрушить репутацию. С другой стороны, излишняя или неправильная прямолинейность может вызвать страх («почему я плачу тебе, если всё делает ИИ?»). Установление правил игры «на берегу» – залог долгосрочного и честного сотрудничества.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

В профессиональной этике существует понятие Informed Consent (информированное согласие). Заказчик имеет право знать, какие инструменты используются для создания его продукта, особенно если это касается безопасности его данных или юридической чистоты результата.

В бизнесе использование ИИ должно позиционироваться через Value Proposition (ценностное предложение). Мы продаем не «время, проведенное за рисованием иконок», а «результат, подкрепленный интеллектуальным анализом». ИИ – это просто высокопроизводительный станок. Если вы говорите: «Я использую ИИ, чтобы сэкономить время», клиент просит скидку. Если вы говорите: «Я использую ИИ, чтобы протестировать 100 гипотез вместо 5 и найти самое эффективное решение для вашего бизнеса», клиент видит в этом дополнительную ценность.

Прозрачность бывает трех уровней:

Полная (Full Disclosure): Упоминание ИИ в каждой встрече и в каждом счете.

Процессуальная (Process Disclosure): Описание использования ИИ как части рабочего пайплайна в договоре/брифе.

Техническая (Output Disclosure): Маркировка конкретных ассетов, созданных ИИ (AI-generated branding).

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Мастер переговоров и Копирайтер». Мы используем ChatGPT, чтобы сформулировать корректные формулировки для договора, написать убедительное сопроводительное письмо к концепции и подготовить ответы на типичные возражения клиентов (Objection Handling).

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Анализ профиля клиента: Насколько заказчик консервативен? (Банки – высокая осторожность, стартапы – высокая лояльность к ИИ).

Формулирование позиции: Решите, на каком уровне прозрачности вы будете работать.

Запрос формулировок для договора: Попросите ИИ написать пункт для контракта, разрешающий использование генеративных моделей с гарантией человеческого контроля.

Подготовка “AI Manifesto”: Создайте короткий текст (1-2 абзаца), объясняющий вашу философию использования ИИ как усилителя интеллекта.

Демонстрация процесса (Show, don’t tell): Во время презентации концепции покажите, как ИИ помог проанализировать рынок или сгенерировать варианты, которые вы потом дорабатывали вручную.

Отработка возражений: Заранее пропишите ответы на вопросы о правах, безопасности данных и стоимости.

Маркировка ассетов: Если вы используете ИИ для финальных иллюстраций, добавьте в дизайн-спецификацию приметку “AI Assisted”.

Финальный аппрув: Получите письменное подтверждение того, что клиент согласен с использованием выбранных инструментов.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Пункт в договор)

Напиши юридически корректный пункт для договора между дизайнером-фрилансером и компанией на разработку фирменного стиля. Пункт должен разрешать использование инструментов ИИ (ChatGPT, Midjourney) для исследования и генерации вариантов, при условии, что финальный результат проходит полную творческую переработку дизайнером и не нарушает прав третьих лиц.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Письмо клиенту)

Напиши письмо моему клиенту (директору по маркетингу), в котором я объясняю, что наш бюджет не увеличится, но мы сможем провести в 5 раз больше UX-тестов благодаря внедрению ChatGPT в мой рабочий процесс. Сделай акцент на качестве, глубине инсайтов и скорости поставки решений. Тон: профессиональный, партнерский, инновационный.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Обработка возражений)

Клиент говорит: "Если ты используешь ИИ, значит, твоя работа стоит в 2 раза дешевле, ведь ты тратишь меньше времени". Напиши 3 убедительных варианта ответа, которые объясняют, почему моя ценность как эксперта только выросла, а не упала. Используй аргументы о кураторстве, ответственности и качестве отбора.

### 6.7 Пример результата

Кейс: Студия дизайна и крупный ритейлер. Студия в презентации явно выделила блок: “AI Insights”. Они показали, что проанализировали 10 000 отзывов покупателей через ИИ за 1 час, чего не делала ни одна другая студия. Итог: Заказчик был впечатлен глубиной данных и согласился на повышенный гонорар, так как дизайн-решения теперь были обоснованы не “вкусом”, а массивной аналитикой.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Говорить об ИИ как о “волшебной кнопке”.

•

Исправление

: Всегда делайте акцент на своем труде по настройке, фильтрации и финальной доработке.

•

Ошибка

: Прозрачность “задним числом”.

•

Исправление

: Если клиент узнает об ИИ на финальной стадии – это риск отмены проекта. Говорите об этом сразу.

### 6.9 Мини-упражнение

Попробуйте объяснить своему другу (не дизайнеру), зачем вы используете ИИ. Если он скажет: “Так это же легко, просто нажал кнопку”, попробуйте переубедить его за 3 минуты, используя метафору дирижера или архитектора.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описана важность Informed Consent.

• ☐ Предложено 3 уровня прозрачности.

• ☐ Дана рекомендация по включению ИИ в Value Proposition.

• ☐ Промпты включают формулировки для договора и письма клиенту.

• ☐ Разобрана стратегия отработки возражений (“почему не дешевле”).

• ☐ Приведен кейс с анализом 10 000 отзывов.

• ☐ Ошибка “Волшебной кнопки” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение направлено на отработку навыка коммуникации.

### 6.11 Критерии качества

Этичность: Текст продвигает идею честности и партнерства.

Бизнес-ориентированность: Советы помогают дизайнеру больше зарабатывать, а не оправдываться.

Практичность: Формулировки для договоров можно использовать “как есть”.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Прозрачность – это лучшая защита от будущих юридических претензий. Если в договоре зафиксировано использование ИИ и клиент его одобрил, вам будет гораздо проще защищаться в случае спорных моментов по авторскому праву. В РФ также стоит учитывать ФЗ-152, если вы используете персональные данные клиентов в промптах для анализа (делать этого не рекомендуется без обезличивания).


### 6.1 Экологический след больших моделей. 6.2 Зачем это нужно

Экологическая повестка (ESG) становится стандартом для крупного бизнеса. Дизайнер, который умеет оптимизировать свои процессы так, чтобы они требовали меньше вычислительных мощностей, становится ценным кадром для компаний, стремящихся к углеродной нейтральности. Понимание цены каждого промпта помогает стать не только более ответственным, но и более точным специалистом – качество важнее количества.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

Обучение и эксплуатация больших языковых моделей (LLM) – крайне энергозатратные процессы. Один запрос к ChatGPT может потреблять в 10 раз больше электроэнергии, чем обычный поиск в Google. В дизайне это коррелирует с концепцией Digital Sustainability (Цифровая устойчивость). Она подразумевает:

Эффективность промптов: Снижение количества пустых итераций.

Оптимизация ассетов: Создание графики, которая весит меньше и требует меньше энергии при рендеринге на устройствах пользователей.

Выбор инструментов: Предпочтение моделям и провайдерам, которые используют возобновляемую энергию.

Мы должны перейти от культуры «бесконечного мусора» к культуре «точного выстрела». Дизайнер должен понимать: каждый его «пустой» промпт – это не просто строчка в чате, а реальный физический ресурс, потраченный впустую.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Эко-аудитор и Консультант по оптимизации». ChatGPT помогает оценить примерную стоимость ваших вычислительных циклов и предлагает способы сделать дизайн более легким и устойчивым.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Аудит итераций: Проанализируйте свои чаты за неделю. Сколько промптов было «в никуда»?

Уточнение контекста: Вместо 10 коротких промптов пишите 1 длинный и структурированный. Это снижает общую нагрузку на сервер за счет уменьшения количества транзакций.

Оптимизация визуала: Проектируйте темные темы (Dark Mode) для OLED-экранов – это напрямую экономит энергию устройств пользователей.

Сжатие данных: Используйте современные форматы (WebP, AVIF) и просите ИИ помочь написать скрипты для автоматической оптимизации веса изображений.

Выбор “Легких” моделей: Если задача простая (проверить текст), используйте модели с меньшим количеством параметров (например, GPT-4o-mini вместо GPT-4o), когда это возможно.

Зеленый хостинг: Просите ИИ помочь найти провайдеров с экологическими сертификатами для развертывания ваших проектов.

Обучение команды: Составьте “Гайд по экологичному промптингу” для коллег.

Цивилизованное хранение: Удаляйте ненужные ветки чатов и архивы генераций, чтобы не перегружать облачные хранилища.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Оптимизация промпта)

У меня есть этот промпт: {текст_промпта}. Я запускал его 5 раз и не получил нужного результата. Проанализируй его и перепиши в один максимально точный запрос, который даст нужный результат с первой попытки, чтобы сэкономить вычислительные ресурсы.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Digital Sustainability Check)

Проанализируй мою дизайн-систему {описание_или_цвета}. Оцени её с точки зрения энергопотребления на мобильных устройствах. Предложи 5 правок (цвета, шрифты, анимации), которые сделают интерфейс более экологичным (Digital Sustainable), не теряя в эстетике.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Эко-аудит процесса)

Я хочу внедрить ИИ во все этапы работы бюро. Выступи в роли ESG-консультанта. Какие скрытые экологические риски ты видишь в массовом использовании генеративных моделей для брендинга? Составь чек-лист из 5 пунктов для минимизации нашего "цифрового следа".

### 6.7 Пример результата

Кейс: Редизайн новостного портала. Дизайнер, следуя принципам устойчивости, предложил адаптивную цветовую схему, которая меняется в зависимости от уровня заряда батареи пользователя. Итог: Снижение энергопотребления приложения на устройствах пользователей на 12%. ИИ помог рассчитать оптимальные значения контрастности для этой схемы.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: “Энергия ИИ – это проблема OpenAI, а не моя”.

•

Исправление

: Это коллективная проблема. Спрос рождает предложение и, соответственно, рост выбросов.

•

Ошибка

: Генерация 4K-изображений там, где достаточно 720p.

•

Исправление

: Промптите размер и разрешение адекватно задаче.

### 6.9 Мини-упражнение

Попробуйте сегодня добиться идеального результата от ИИ ровно за 3 промпта. Если не получится – проанализируйте, где вы были недостаточно конкретны.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описана разница в энергопотреблении между поиском и ИИ.

• ☐ Введено понятие Digital Sustainability.

• ☐ Темная тема упомянута как метод экономии энергии.

• ☐ Промпты направлены на точность и аудит процесса.

• ☐ Дана рекомендация по выбору “легких” моделей.

• ☐ Разобран кейс с адаптивной схемой цвета.

• ☐ Ошибка “4K без нужды” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение на ограничение количества попыток.

### 6.11 Критерии качества

Осознанность: Текст заставляет задуматься о физических последствиях цифровых действий.

Практичность: Эко-советы совпадают с советами по повышению юзабилити и скорости загрузки.

Актуальность: Тема ESG является одной из самых обсуждаемых в современном корпоративном мире.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Цифровая этика будущего – это этика умеренности. Мы должны научиться использовать мощь ИИ как скальпель, а не как кувалду. Бережное отношение к ресурсам при работе с ИИ – это признак профессионального уважения не только к себе и клиенту, но и к среде, в которой мы все живем.


### 6.1 Защита персональных данных в промптах. 6.2 Зачем это нужно

Дизайнер часто работает с чувствительной информацией: результатами интервью, именами клиентов в макетах, финансовыми планами компании или еще не анонсированными фичами. Любой текст, введенный в публичный чат ChatGPT, может быть использован для обучения будущих моделей, а значит – потенциально стать доступным третьим лицам. Нарушение политики конфиденциальности (NDA) – это прямой путь к увольнению или судебному иску. Умение работать с ИИ безопасно – это ключевой навык профессионала.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

В области безопасности данных существует концепция PII (Personally Identifiable Information) – информация, по которой можно идентифицировать человека (ФИО, почта, телефон, номер карты, биометрия). В дизайне это также касается Intellectual Property (IP) и коммерческих тайн.

Существует три стратегии безопасной работы:

Анонимизация (Anonymization): Замена реальных данных на вымышленные.

Обезличивание (Depersonalization): Удаление всех уникальных идентификаторов.

Использование “Safe Harbors”: Выбор Enterprise-версий ИИ, где данные не используются для обучения (ChatGPT Enterprise, Microsoft Azure OpenAI).

Важно понимать психологию «утечки»: мы часто выдаем секреты случайно, описывая контекст. Например: «Помоги придумать слоган для нового складного телефона компании Apple, который выйдет в 2026 году». Здесь сам факт продукта является секретом.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Офицер безопасности и Редактор». Мы используем ChatGPT, чтобы он сам помог нам обезличить наши тексты перед тем, как мы отправим их на глубокий анализ. ИИ помогает создавать реалистичные, но фейковые наборы данных для дизайна (Mock Data).

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Классификация данных: Прежде за закидывать текст в чат, спросите себя: «Эта информация публична?». Если нет – стоп.

Абстрагирование контекста: Вместо названия бренда используйте «Компания X», вместо имен – «Пользователь А».

Метод “Синтетических макетов”: Используйте ИИ для генерации базы данных фейковых пользователей (имена, города, сценарии) для наполнения ваших прототипов в Figma.

Проверка через ИИ-фильтр: Прежде чем отправлять большой документ на анализ, попросите другой чат (или этот же, но с другой ролью): «Найди в этом тексте все PII и замени их на плейсхолдеры».

Отключение истории и обучения: В настройках ChatGPT (Settings -> Data Controls) отключите “Chat History & Training”, если работаете с чувствительными данными.

Работа с Enterprise-аккаунтами: Проверьте, есть ли у вашей компании корпоративная подписка с гарантией безопасности данных (SOC2 compliance).

Брифинг команды: Убедитесь, что все коллеги знают правила «не кормить ИИ секретами».

Удаление чатов: После завершения сессии с чувствительным (но анонимизированным) контекстом удаляйте чат.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Анонимизация текста)

Ниже приведен текст интервью с реальным пользователем. Твоя задача – ПЕРЕПИСАТЬ его так, чтобы убрать все имена, названия компаний, городов и специфические детали, по которым можно узнать человека, но сохранить все UX-инсайты и эмоциональный окрас. Вот текст: {текст_интервью}.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Генерация Mock Data)

Мне нужен набор данных для наполнения мобильного приложения службы доставки в формате JSON. Сгенерируй 10 объектов. Поля: имя (реалистичное, но вымышленное), номер заказа (8 знаков), статус, список покупок (3-5 позиций), примерное время доставки. Все данные должны быть полностью случайными и не иметь отношения к реальным людям.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Поиск дыр в безопасности)

Я собираюсь отправить этот промпт в GPT-4 для стратегического анализа: {текст_вашего_промпта}. Проверь, нет ли в нем скрытой информации, которая может выдать NDA моей компании {название_вашей_компании, если можно} или детали секретного проекта. Если есть – укажи на них.

### 6.7 Пример результата

Кейс: Анализ отзывов в закрытом бета-тесте. Дизайнер получил 500 жалоб с именами и почтами. Действие: Сначала он прогнал список через промпт анонимизации, заменив почты на “user_N@test.com”. Результат: Получил отчет по ключевым болям пользователей, не нарушив приватность и правила компании.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: “Я просто спрошу совета, ИИ же не сохранит это”. (Сохранит в истории).

•

Исправление

: Воспринимайте поле ввода ChatGPT как публичный пост в соцсети.

•

Ошибка

: Использование реальных почт/телефонов коллег в генерации скриншотов.

•

Исправление

: Используйте домены

@example.com

или полностью вымышленные данные.

### 6.9 Мини-упражнение

Попробуйте составить описание своего текущего проекта так, чтобы любой человек понял суть задачи, но никто не смог бы догадаться, о какой именно компании и продукте идет речь. Это упражнение на уровень абстракции.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описано понятие PII.

• ☐ Приведены 3 стратегии безопасности (Анонимизация и др.).

• ☐ Дана инструкция по настройкам “Data Controls” в ChatGPT.

• ☐ Промпты включают анонимизацию и генерацию Mock Data.

• ☐ Упомянута важность Enterprise-решений.

• ☐ Разобран кейс с бета-тестом.

• ☐ Ошибка “Публичного поля ввода” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение направлено на корректное обобщение.

### 6.11 Критерии качества

Профессионализм: Текст соответствует стандартам кибербезопасности.

Ясность: Понятно, почему анонимизация – это не просто «удаление имен».

Актуальность: Проблема утечки данных через LLM является одной из главных в 2024 году.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

В РФ защита персональных данных регулируется 152-ФЗ. Передача данных на зарубежные сервера (какими являются сервера OpenAI) без согласия субъекта – это нарушение закона. Как дизайнер, вы являетесь «последней милей» защиты данных пользователя в продукте – будьте их адвокатом, а не источником утечки.


### 6.1 ИИ и психологическое воздействие на пользователя. 6.2 Зачем это нужно

Дизайн с ИИ обладает огромной силой убеждения. Персонализированные ленты, «умные» уведомления и чат-боты, мимикрирующие под людей, могут вызывать зависимость, тревогу или чувство слежки. Дизайнер несет ответственность за «ментальное здоровье» продукта. Понимание психологических механизмов взаимодействия ИИ и человека позволяет создавать этичные решения, которые сохраняют автономию пользователя и укрепляют долгосрочную лояльность к бренду.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

Взаимодействие с ИИ активирует специфические когнитивные паттерны. Основные понятия:

Эффект Зловещей Долины (Uncanny Valley): Психологический дискомфорт, когда ИИ слишком похож на человека, но «что-то не так».

Иллюзия агентности (Illusion of Agency): Чувство контроля, которое может быть ложным, если ИИ принимает решения за пользователя за кулисами.

Алгоритмическая тревожность (Algorithmic Anxiety): Беспокойство пользователя о том, как алгоритм его оценивает и почему он видит именно этот контент.

Friction vs Flow: Баланс между быстротой результата (ИИ всё сделал сам) и чувством вовлеченности (я сам принял решение).

Этический дизайн (Ethical Design) в эпоху ИИ требует соблюдения принципа Autonomy-first. ИИ должен предлагать, а не навязывать. Пользователь должен понимать «почему» алгоритм сделал тот или иной выбор (Explainability). Дизайн должен бороться с «пузырями фильтров» (Filter Bubbles), давая пользователю право на случайность и разнообразие опыта.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает в роли «Психолога-исследователя и Когнитивиста». Мы используем ChatGPT, чтобы проанализировать наши интерфейсные паттерны на наличие манипулятивных приемов (Dark Patterns) и найти способы сделать продукт более прозрачным и бережным.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Анализ вовлеченности: Изучите метрики продукта. За счет чего растет Retention – за счет пользы или за счет «крючков» зависимости (Intermittent Reinforcement)?

Диагностика Dark Patterns: Попросите ИИ найти в вашем сценарии признаки манипуляции (например, «подтверждающий стыд» (confirmshaming) или «скрытые издержки»).

Проектирование “Прозрачных решений”: Вместо фразы «Мы подобрали это для вас», используйте «Мы предложили это на основе ваших интересов к X и Y».

Управление ожиданием (Loading States): Спросите ИИ, как лучше визуализировать процесс раздумья модели, чтобы пользователь не скучал, но и не чувствовал фальши от мгновенного ответа там, где нужна сложность.

Внедрение “Кнопки сброса”: Дайте пользователю возможность обнулить или скорректировать свои интересы, на которых строится ИИ-выдача.

Аудит на “Зловещую долину”: Проверьте тон общения чат-бота. Он слишком сильно притворяется человеком или честно признает свою машинную природу?

Проектирование “Осознанных пауз”: Вводите искусственное «трение» (Friction) в критических местах (например, подтверждение платежа или отправка гневно сгенерированного сообщения).

Эмоциональная поддержка: Используйте ИИ для анализа тональности пользователя, чтобы предлагать помощь именно тогда, когда он фрустрирован.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Поиск Dark Patterns)

Проанализируй этот сценарий онбординга: {описание_шагов}. Найди в нем признаки использования психологических манипуляций или Dark Patterns. Предложи более этичные альтернативы, которые сохранят конверсию, но не будут давить на чувство вины или страх пользователя.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Проектирование объяснимости)

У нас есть алгоритм, который отказывает пользователю в {услуга, например: кредитный лимит}. Напиши 3 варианта текста сообщения об отказе. Вариант 1: Короткий и сухой. Вариант 2: Подробный с объяснением причин (почему ИИ так решил). Вариант 3: Обучающий (что сделать, чтобы в следующий раз получить одобрение). Проанализируй психологический эффект каждого варианта.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Аудит Uncanny Valley)

Проверь Tone of Voice моего чат-бота: {текст_диалога}. Не кажется ли он слишком "человечным" до степени дискомфорта? Как нам сохранить дружелюбие, но подчеркнуть, что это полезный инструмент-алгоритм, а не живой собеседник? Предложи 3 конкретные правки в стиле общения.

### 6.7 Пример результата

Кейс: Приложение для медитаций. ИИ предлагал медитации на основе настроения. Но он делал это слишком настойчиво: “Тебе грустно? Срочно медитируй!”. Изменение: Дизайнер поменял логику на: “Мы заметили, что ты сегодня активен. Возможно, тебе подойдет эта короткая практика, чтобы восстановиться?”. Итог: Пользователи стали чаще открывать рекомендации, так как почувствовали заботу, а не принуждение.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Использование “бесконечного скролла” без пауз. (Приводит к думскроллингу).

•

Исправление

: Вводите блоки “Вы просмотрели весь актуальный контент” или индикаторы времени.

•

Ошибка

: Подмена человеческой эмпатии скриптом. (Чат-бот, соболезнующий потере пользователя, выглядит кощунственно).

•

Исправление

: В критических эмоциональных ситуациях ИИ должен переключать пользователя на живого оператора.

### 6.9 Мини-упражнение

Откройте социальную сеть, в которой вы проводите больше всего времени. Попробуйте найти 3 момента, где дизайн «заставляет» вас остаться дольше, чем вы планировали. Как бы вы перепроектировали это с помощью ИИ, чтобы сделать использование более осознанным?

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описаны 4 когнитивных паттерна (Uncanny Valley и др.).

• ☐ Принцип Autonomy-first подан как основа этики.

• ☐ Разница между Friction и Flow объяснена.

• ☐ Промпты включают поиск Dark Patterns и проектирование Explainability.

• ☐ Дана рекомендация по “Осознанным паузам”.

• ☐ Разобран кейс с приложением для медитаций.

• ☐ Ошибка “Бесконечного скролла” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение направлено на критический анализ личного опыта.

### 6.11 Критерии качества

Глубина: Текст затрагивает вопросы психологической безопасности.

Практичность: Советы легко переводятся на язык UX-паттернов (тексты, тайминги, кнопки).

Человекоцентричность: Основная ценность – благополучие пользователя, а не только бизнес-метрики.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

В некоторых юрисдикциях (например, AI Act в ЕС) манипулятивные алгоритмы, эксплуатирующие уязвимости людей, запрещены. Этический дизайн здесь становится юридической необходимостью. В РФ также растет внимание регуляторов к “рекомендательным алгоритмам” – будьте к этому готовы и проектируйте прозрачно уже сегодня.


### 6.1 Манифест этичного дизайна с ИИ. 6.2 Зачем это нужно

Без четкого набора внутренних правил дизайнер рискует превратиться в «промпт-автомата», преследующего только KPI и забывающего о человеке. Манифест – это инструмент навигации. Он нужен, чтобы в моменты давления со стороны бизнеса (дешевле, быстрее, агрессивнее) вы могли опереться на свои ценности и аргументированно отстоять правильное решение. Это то, что отличает ремесленника от Мастера.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

Манифест опирается на три столпа профессиональной ответственности:

Human-Centricity (Человекоцентричность): ИИ служит человеку, а не наоборот. Мы не проектируем системы, заменяющие человеческое общение или радость творчества.

Accountability (Подотчетность): Дизайнер несет полную ответственность за результат, даже если 99% работы сделал ИИ. Оправдание «так выдал алгоритм» не принимается.

Virtuous Cycle (Круг добродетели): Мы используем ИИ для создания пользы, которая превышает затраченные ресурсы (энергию, данные, время).

Темы Манифеста охватывают прозрачность, инклюзивность, экологичность и защиту приватности. Это живой документ, который должен дополняться по мере развития технологий.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Философ и Идеолог». Мы просим ChatGPT помочь нам собрать разрозненные этические принципы в стройный, вдохновляющий и запоминающийся манифест, который можно распечатать и повесить над рабочим столом (или добавить в “About” своего портфолио).

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Рефлексия ценностей: Составьте список из 5 этических принципов, которые для вас незыблемы.

Синтез разделов: Разбейте будущий манифест на блоки (Право, Экология, Люди, Технологии).

Запрос творческого текста: Попросите ИИ написать манифест в стиле классических документов (например, Bauhaus Manifesto или Ten Principles of Good Design Дитера Рамса), но для эпохи ИИ.

Проверка на “Воду”: Удалите пафосные, но бессмысленные фразы. Оставьте только то, что влияет на ваши действия.

Публичное обещание: Сформулируйте, как вы будете транслировать эти принципы своим заказчикам.

Визуализация Манифеста: Попросите ИИ предложить визуальную концепцию (плакат, карточки) для вашего кодекса.

Интеграция в Workflow: Добавьте проверку по пунктам манифеста в свой финальный чек-лист сдачи каждого проекта.

Обновление: Раз в полгода пересматривайте манифест вместе с ИИ, учитывая новые вызовы индустрии.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Создание черновика)

На основе тем: авторское право, инклюзивность, экология и прозрачность – составь "Манифест дизайнера новой эры (AI+Human)". Тон должен быть вдохновляющим, но лаконичным. Используй формат "Мы верим в… / Мы отрицаем…". 7 пунктов.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Адаптация стиля Дитера Рамса)

Перепиши 10 принципов хорошего дизайна Дитера Рамса применительно к дизайну, усиленному ИИ. Например: "Хороший дизайн с ИИ честен – он не скрывает своей алгоритмической природы". Сделай это для всех 10 пунктов.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Проверка на действенность)

Вот мой этический кодекс: {текст_манифеста}. Выступи в роли скептичного бизнес-заказчика. Найди в нем пункты, которые могут помешать мне быстро зарабатывать деньги. Затем перепиши их так, чтобы они остались этичными, но стали конкурентным преимуществом для моего бизнеса.

### 6.7 Пример результата

Текст Манифеста (фрагмент):

Правда данных: Мы не используем ИИ для создания дипфейков или введения пользователя в заблуждение о природе контента.

Экономия мысли: Один точный промпт ценнее тысячи случайных генераций. Бережем ресурсы планеты и ясность разума.

Право на авторство: Мы уважаем чужой труд и не промптим «в стиле» конкретных людей. Наша цель – синтез нового, а не копирование старого.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Создание манифеста “для галочки”, который никак не влияет на работу.

•

Исправление

: Каждый пункт манифеста должен иметь соответствующий шаг в вашем рабочем алгоритме.

•

Ошибка

: Излишняя жесткость. (Мир ИИ меняется слишком быстро).

•

Исправление

: Оставляйте пространство для экспериментов и переосмысления.

### 6.9 Мини-упражнение

Выберите самый сложный для вас этический принцип (например, стопроцентная прозрачность перед клиентом). Попробуйте сформулировать, почему соблюдение этого принципа сделает вас более дорогим специалистом в долгосрочной перспективе.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описаны 3 столпа ответственности (Human-Centricity и др.).

• ☐ Манифест включает блоки по всем темам Раздела 1.1.2.

• ☐ Приведен формат “Мы верим / Мы отрицаем”.

• ☐ Промпты включают адаптацию принципов Дитера Рамса.

• ☐ Дана рекомендация по визуализации кодекса.

• ☐ Пример манифеста содержит конкретные пункты (Правда данных и др.).

• ☐ Ошибка “Манифест для галочки” разобрана.

• ☐ Мини-упражнение направлено на поиск бизнес-выгоды в этике.

### 6.11 Критерии качества

Вдохновение: Текст должен вызывать чувство гордости за профессию.

Структурность: Манифест легко читается и запоминается.

Завершенность: Этот подраздел логически закрывает тему этики.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Этот подраздел – квинтэссенция всего раздела. Помните: ваша этика – это ваш бренд. В мире, где скоро все смогут генерировать «красивые картинки», именно ваша репутация ответственного и осознанного профессионала станет вашим главным капиталом.


## Мини-итог Раздела 1.1.2

Мы завершили глубокое погружение в этику ИИ. За эти семь подразделов мы научились защищать свои права, уважать чужие, заботиться о планете, беречь данные клиентов и ментальное здоровье пользователей. Теперь мы – не просто операторы нейросетей, мы – архитекторы доверия. В следующем разделе 1.1.3 мы перейдем к технической базе: как устроены LLM (языковые модели) «под капотом» и почему дизайнеру важно понимать разницу между токеном и пикселем.


### 6.1 Как думает ChatGPT: логика LLM для гуманитариев. 6.2 Зачем это нужно

Понимание того, что ИИ – это не «живой разум», а мощнейший статистический предсказатель, избавляет от антропоморфизма (наделения машины человеческими чертами). Если вы понимаете, что ChatGPT работает с вероятностями, вы перестаете обижаться на его «глупость» и учитесь давать такие инструкции, которые направляют эти вероятности в нужное русло. Это технический фундамент вашего мастерства.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

Для дизайнера работа Large Language Model (LLM) может быть описана через три концепции:

Токены (Tokens): ИИ не читает слова целиком. Он разбивает текст на «кусочки смысла» – токены (примерно 0.75 слова). Это как модульная сетка в дизайне: из мелких блоков строится большая композиция.

Предсказание следующего токена (Next-Token Prediction): Вся магия ИИ – это игра в «угадай слово». Модель рассчитывает вероятность того, какой кусочек текста должен идти следующим после вашего промпта.

Контекстное окно (Context Window): Это объем «оперативной памяти» ИИ. Всё, что вы написали выше в чате, влияет на вероятности следующих слов. Если контекстное окно переполняется, ИИ начинает «забывать» начало разговора.

Важнейшее понятие – Температура (Temperature). Это параметр «хаоса». Низкая температура делает ответы предсказуемыми и скучными (для кода, аналитики), высокая – творческими и неожиданными (для брендинга, мозгового штурма). Мы не можем менять её в интерфейсе ChatGPT напрямую, но мы можем влиять на неё через тон промпта.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает в роли «Технического переводчика». Модель сама объясняет принципы своей работы, используя визуальные аналогии из мира дизайна – композицию, иерархию и цветовые пространства.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Визуализация токенов: Загрузите свой текст в ИИ и попросите его показать, как он «видит» этот текст в виде токенов.

Эксперимент с предсказуемостью: Дайте ИИ начало фразы (например, «В дизайне интерфейсов самое важное – это…») и попросите выдать 5 самых вероятных продолжений.

Управление контекстом: Проверьте объем своего запроса. Если он слишком длинный, попросите ИИ сначала «сжать» (summarize) предыдущий разговор, прежде чем продолжать.

Настройка “Творческого веса”: Используйте слова-триггеры. Хотите строгости? Используйте слова «чек-лист, стандарт, норма». Хотите креатива? Используйте «авангард, деконструкция, мечта».

Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought): Просите ИИ «думать вслух» перед тем, как дать ответ. Это заставляет модель предсказывать токены более логично.

Работа с Hallucinations (Галлюцинации): Поймите, что галлюцинация – это просто выбор маловероятного токена. Просите ИИ «обосновывать каждый шаг ссылкой на общеизвестные факты».

Анализ вероятностей: Спросите ИИ: «Насколько ты уверен в этом ответе по шкале от 1 до 100?». Это поможет вам понять, где модель «фантазирует».

Системный промпт (System Prompt): Поймите, что это «фундамент сетки», который задает правила игры для всех последующих сообщений.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Объяснение токенов)

Возьми этот абзац: {текст}. Объясни мне, на какие токены ты его разбил. Почему ты разделил слова именно так? Как это влияет на то, насколько хорошо ты понимаешь специфические дизайнерские термины вроде "кернинг" или "интерлиньяж"?

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Симуляция температуры)

Давай проведем эксперимент. Опиши концепцию лендинга для инновационных кроссовок. Сначала сделай это с "температурой 0.1" (максимально логично, сухо, функционально). Затем сделай это с "температурой 0.9" (метафорично, ярко, безумно, авангардно). Объясни, как изменился твой процесс подбора слов.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Проверка на логику)

Я дам тебе задачу. Прежде чем писать ответ, распиши пошагово (Step-by-step) свою логику: какие данные ты будешь использовать, какие варианты отбрасываешь и почему. Это заставит тебя работать в режиме высокой логической точности. Сама задача: {текст_задачи}.

### 6.7 Пример результата

Кейс: Проектирование слогана. Дизайнер понял, что ИИ выдает банальности. Он применил Chain-of-Thought. Промпт: “Сначала проанализируй конкурентов (Apple, Samsung), затем выдели 3 их стратегии, затем предложи слоган, который их атакует”. Итог: ИИ выдал не просто фразу, а стратегически обоснованный посыл «Designed for the non-conformists».

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Относиться к ИИ как к базе данных.

•

Исправление

: ИИ не «знает» фактов в привычном смысле, он их реконструирует по памяти вероятностей. Всегда проверяйте числа и даты.

•

Ошибка

: Слишком короткие промпты (“Сделай красиво”).

•

Исправление

: У ИИ нет телепатии. “Красиво” – это слишком широкое поле вероятностей. Сужайте контекст.

### 6.9 Мини-упражнение

Попробуйте написать промпт, состоящий только из одного слова, и посмотрите на результат. Затем добавьте 10 уточняющих слов и сравните, как изменилась точность «угадывания» ваших мыслей моделью.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описаны понятия: Токен, Next-Token Prediction, Контекстное окно.

• ☐ Метафора “модульной сетки” применена к токенам.

• ☐ Параметр Температуры объяснен через “хаос” и “логику”.

• ☐ Промпты включают эксперимент с температурой и Chain-of-Thought.

• ☐ Дано объяснение природы галлюцинаций.

• ☐ Разобран кейс со слоганом.

• ☐ Ошибка “ИИ как база данных” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение на “сужение поля вероятностей”.

### 6.11 Критерии качества

Доступность: Техническая информация подана без сложного математического аппарата.

Практичность: Каждое техническое понятие связано с качеством промпта.

Ясность: После прочтения у пользователя должно пропасть ощущение магии и появиться ощущение инструмента.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Техническая грамотность – это тоже часть этики. Понимая, что ИИ может галлюцинировать из-за статистической природы, вы берете на себя обязанность проверять результат. Безответственное использование ИИ как «абсолютной истины» – это ошибка, которую профессиональный дизайнер не имеет права совершать.


### 6.1 Мультимодальность: как ИИ видит картинки и текст одновременно. 6.2 Зачем это нужно

Дизайн – это визуальный язык. Долгое время промпт-инжиниринг был ограничен переводом визуальных образов в текст. Мультимодальность убирает этот барьер. Теперь вы можете просто показать ИИ скриншот конкурента и спросить: «Почему это работает?». Понимание того, как ИИ считывает визуальную информацию, позволяет использовать его как «продвинутый глаз», способный находить ошибки в композиции, контрастности и иерархии там, где ваш глаз «замылился».

### 6.3 Теория дизайна/продукта

Мультимодальность в LLM (например, в модели GPT-4o) основана на концепции Visual-Linguistic Grounding (визуально-лингвистическое обоснование). Ключевые механизмы:

Визуальные Токены (Visual Tokens): ИИ разбивает изображение на мелкие квадраты (патчи) и превращает их в векторы, похожие на текстовые токены. Это позволяет модели соотносить слово «кнопка» со специфическим визуальным паттерном на скриншоте.

OCR (Optical Character Recognition): Модель умеет считывать текст с изображений, понимая его контекст и расположение.

Обнаружение объектов (Object Detection): ИИ идентифицирует элементы интерфейса (инпуты, табы, иконки) и их взаимное расположение.

Пространственное мышление: Модель понимает концепции «выше», «ниже», «в центре», «перекрывает», что критически важно для критики макетов.

Для дизайнера мультимодальность означает переход от текстового описания задачи к визуальному диалогу. Мы больше не описываем «красный круг в углу», мы показываем его и спрашиваем об эстетическом эффекте.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Искусствовед и UX-инспектор». Мы загружаем в ChatGPT скриншоты, мудборды и прототипы, прося его провести глубокий анализ. ИИ видит то, что мы часто пропускаем – несоблюдение сетки, плохую читаемость текста на фоне или логические несостыковки в навигации.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Подготовка изображения: Сделайте четкий скриншот вашего макета в Figma.

Формирование визуального запроса: Загрузите картинку и дайте контекст (Цель дизайна, ЦА).

Анализ композиции: Попросите ИИ определить «фокальную точку» (куда пользователь посмотрит в первую очередь).

Проверка цветовой доступности: Спросите, соответствует ли контрастность текста фону стандартам WCAG.

Считывание информационной архитектуры: Попросите ИИ составить текстовый список всех элементов, которые он видит, в порядке их значимости.

Критика по “десяти эвристикам Нильсена”: Попросите модель проверить скриншот интерфейса на соответствие классическим правилам юзабилити.

Перенос стиля (Image-to-Style): Загрузите мудборд и попросите ИИ описать его стиль в терминах, которые вы сможете использовать для промптов в Midjourney или DALL-E.

Поиск визуальных рифм: Спросите ИИ, насколько иконки сочетаются с выбранным шрифтом.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Анализ фокальной точки)

[Загрузите скриншот макета]. Посмотри на этот главный экран. Куда упадет взгляд пользователя в первые 2 секунды? Опиши визуальную иерархию (от самого заметного элемента к менее заметному). Соответствует ли это цели "нажать на кнопку Купить"?

•

PROMPT B: «глубокая версия» (UX-аудит по эвристикам)

[Загрузите скриншот интерфейса]. Выступи в роли Senior UX Designer. Проанализируй этот экран на соответствие 10 эвристикам юзабилити Якоба Нильсена. Найди 3 критические ошибки и предложи, как их исправить, изменив расположение элементов или микрокопирайтинг.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Анализ стиля и эстетики)

[Загрузите 3 изображения из мудборда]. Проанализируй эти изображения. Выдели ключевые визуальные атрибуты: цветовую палитру (HEX), типы освещения, используемые материалы, композиционные приемы и шрифтовые пары. На основе этого анализа составь промпт для генерации нового ассета в этом же стиле.

### 6.7 Пример результата

Кейс: Проверка читаемости. Дизайнер загрузил баннер для соцсетей. ИИ заметил: «Текст внизу сливается с паттерном на фоне. Рекомендую добавить затемнение (overlay) на 20% или сменить цвет текста на #FFFFFF». Итог: Дизайнер исправил ошибку до того, как макет ушел в печать или в рекламу.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Загружать изображения слишком низкого разрешения. (ИИ может не считать мелкий текст или детали).

•

Исправление

: Используйте скриншоты высокого качества (Retina/2x).

•

Ошибка

: Ожидать, что ИИ “видит” цвета так же точно, как калиброванный монитор.

•

Исправление

: Помните о сжатии изображений моделью. ИИ хорошо понимает отношения цветов, но может ошибаться в тонких нюансах насыщенности.

### 6.9 Мини-упражнение

Возьмите любой популярный сайт (например, Apple или Airbnb). Сделайте скриншот первого экрана, загрузите в ChatGPT и попросите: «Найди 3 приема, которые делают этот дизайн “премиальным”». Сравните ответ ИИ со своим мнением.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описаны Визуальные Токены и принцип паттернов.

• ☐ Объяснена роль OCR и Object Detection в дизайне.

• ☐ Метод Visual-Linguistic Grounding подан как связующее звено.

• ☐ Промпты включают анализ иерархии и UX-аудит.

• ☐ Дана рекомендация по проверке контрастности.

• ☐ Разобран кейс с читаемостью текста на фоне.

• ☐ Ошибка “низкого разрешения” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение направлено на деконструкцию чужого дизайна.

### 6.11 Критерии качества

Интерактивность: Подраздел подразумевает активное действие пользователя (загрузку картинки).

Польза: Инструменты анализа макетов экономят время на ревью.

Техническая точность: Описание “зрения” ИИ соответствует принципам работы мультимодальных моделей (CLIP, ViT).

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Когда вы загружаете скриншоты сервисов в ИИ, помните о безопасности. Не загружайте макеты с реальными адресами, паролями или персональными данными. Используйте только плейсхолдеры. Ваше визуальное общение с моделью должно быть таким же “гигиеничным”, как и текстовое.


### 6.1 Вероятностное мышление: что такое “температура” и галлюцинации. 6.2 Зачем это нужно

Дизайнеры привыкли к детерминированным инструментам: если вы нажимаете Cmd+S в Figma, файл сохраняется. ИИ – это индетерминированный инструмент. Один и тот же промпт дважды выдаст разный результат. Понимание механизмов вероятности позволяет вам не злиться на нестабильность, а использовать её как источник вдохновения. Умение «приручить» хаос – это то, что отличает профессионального промпт-инженера от новичка.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

В основе работы LLM лежит статистика. Модель не «знает» правду, она «считает вероятность» правды. Ключевые технические параметры:

Температура (Temperature): Это коэффициент «случайности». При T=0 модель всегда выбирает самый вероятный токен (строго, скучно, точно). При T=1 и выше модель начинает выбирать менее вероятные слова (креативно, метафорично, рискованно).

Top-P (Nucleus Sampling): Ограничение выбора только самыми вероятными вариантами, сумма вероятностей которых равна P. Это помогает ИИ не уходить в совсем бессмысленный бред.

Галлюцинации (Hallucinations): Это ситуации, когда модель с высокой уверенностью предсказывает фактически неверный, но грамматически безупречный кусок текста. В дизайне галлюцинации могут проявляться в вымышленных функциях софта, несуществующих ссылках или ложных фактах о юзабилити.

Вероятностное мышление в дизайне – это отказ от поиска «одного правильного ответа» в пользу исследования «пространства возможностей». ИИ позволяет нам за секунды увидеть крайние точки этого пространства.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Лабораторный стенд». Мы будем использовать ChatGPT, чтобы он сам демонстрировал разницу между «строгим» и «творческим» режимом, и научимся ловить его на лжи с помощью техник перекрестной проверки.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Определение типа задачи: Разделите свои задачи на «аналитические» (лоу-температура) и «креативные» (хай-температура).

Симуляция температуры через промпт: Поскольку в чате нет ползунка, используйте инструкции: «Будь максимально фактическим и сухим» или «Забудь о правилах, будь авангардным и сюрреалистичным».

Борьба с галлюцинациями через контекст: Загружайте в чат надежные источники (PDF, ссылки, тексты) и просите ИИ работать «только на основе этого документа».

Техника “Explain your soul”: Спрашивайте ИИ: «Почему ты выбрал именно это слово/решение? Какова была альтернатива?».

Многократная выборка (N-Sampling): Запускайте один и тот же промпт 3-5 раз. Сравнивайте результаты. Общие черты – это «ядро вероятности», различия – это «творческая вариативность».

Верификация фактов: Если ИИ упоминает исследование или цифру, попросите: «Дай конкретную ссылку или опиши методику этого исследования». Если ИИ начнет вилять – это галлюцинация.

Использование Negative Constraints: Говорите ИИ, чего НЕ делать. Это сужает «поле бреда».

Режим самокоррекции: Попросите ИИ: «Проверь свой предыдущий ответ на наличие фактических ошибок. Если найдешь – исправь и объясни, почему ты ошибся».

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Сравнение режимов)

Объясни правила применения сетки в веб-дизайне.


Вариант 1: Сделай это как энциклопедический справочник, используя только подтвержденные факты.


Вариант 2: Сделай это как безумный поэт из будущего, который ненавидит сетки и считает их клетками для разума.


Сравни эти два ответа: где вероятность была выше, а где ниже?

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Детектор лжи/Галлюцинаций)

Я слышал о "Законе Миллера" в интерфейсах. Опиши его суть, приведи 3 примера применения и назови год его публикации. Затем проверь свой ответ: действительно ли Миллер писал именно об интерфейсах или о чем-то другом? Если ты ошибся – признайся и исправь.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Фильтрация идей)

Я сгенерировал 10 идей для логотипа кофейни: {список_идей}. Проанализируй их. Какие из них являются "статистически ожидаемыми" (скучными, типичными), а какие – "низковероятностными" (неожиданными, свежими)? Оставь только те, что попадают в категорию 10% самых редких сочетаний смыслов.

### 6.7 Пример результата

Кейс: Поиск плагина для Figma. Дизайнер спросил: «Какой плагин сделает 3D из макета?». ИИ выдал 3 реальных и 1 вымышленный («Figma3D-Turbo»). Действие: Дизайнер переспросил: «Ты уверен насчет Turbo? Дай ссылку на сайт разработчика». Итог: ИИ ответил: «Извините, я ошибся, такого плагина не существует, я сконструировал его название на основе паттернов других плагинов».

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Верить ИИ на слово в вопросах цифр, имен и исторических дат.

•

Исправление

: Воспринимайте ИИ как талантливого, но иногда присочиняющего стажера.

•

Ошибка

: Неиспользование кнопки «Regenerate».

•

Исправление

: В вероятностных системах первая попытка – не всегда лучшая.

### 6.9 Мини-упражнение

Попросите ИИ предсказать 5 трендов дизайна на 2030 год. Затем попросите его же раскритиковать эти тренды за нереалистичность. Посмотрите, как модель балансирует между творческим полетом и логическим приземлением.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описаны Температура и Top-P.

• ☐ Дано определение галлюцинации как выбора маловероятного токена.

• ☐ Предложена техника “Симуляции температуры через текст”.

• ☐ Промпты включают верификацию фактов и фильтрацию идей.

• ☐ Разобран метод N-Sampling (многократная выборка).

• ☐ Приведен кейс с вымышленным плагином.

• ☐ Ошибка “Сверхдоверия” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение на баланс фантазии и критики.

### 6.11 Критерии качества

Методичность: Пользователь понимает физику ошибки ИИ.

Безопасность: Читатель получает инструменты проверки информации.

Вдохновение: Нестабильность ИИ подается как инструмент для “Brainstorming”, а не как баг.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Галлюцинации ИИ – это не просто ошибка кода, это этический риск. Если вы используете ложную информацию в дизайне (например, неверные данные о доступности или медицинских показателях), ответственность лежит на вас. Умение управлять вероятностями – это ваша профессиональная обязанность.


### 6.1 Анатомия промпта: токены и контекст. 6.2 Зачем это нужно

Дизайнерам часто кажется, что промптинг – это лотерея. На самом деле это структурное управление вниманием ИИ. Понимая, что каждый символ в вашем запросе стоит ресурсов (токенов) и имеет определенный «вес», вы учитесь писать лаконично, точно и эффективно. Это позволяет экономить время на итерациях и получать результат, максимально близкий к вашей задумке с первой попытки.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

Промпт – это набор инструкций, ориентирующий модель в многомерном пространстве смыслов. Его анатомия состоит из следующих блоков:

Persona (Роль): Задает «голос» и экспертизу решения (например, «Ты – эксперт по типографике»).

Context (Контекст): Ограничения, цели, целевая аудитория, носитель дизайна.

Task (Задача): Что именно нужно сделать (спроектировать, проанализировать, подвергнуть критике).

Constraints (Ограничения): Чего делать НЕЛЬЗЯ (например, «не используй красный цвет»).

Format (Формат вывода): Таблица, список, JSON, описание макета.

Input Data (Входящие данные): Тексты, скриншоты или ссылки, которые нужно обработать.

Для ИИ важную роль играет Attention Mechanism (механизм внимания). Модель придает большее значение словам, стоящим в начале и в конце промпта. Середина запроса часто «замыливается». Это похоже на визуальную иерархию в дизайне: главные акценты должны быть на виду.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Структурный лингвист». Мы просим ChatGPT разложить наш интуитивный запрос на инженерные блоки и проанализировать, какие токены в нем лишние, а какие – создают основную ценность.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Сбор “сырого” запроса: Запишите свою идею так, как она пришла в голову.

Распределение по блокам: Разнесите части идеи по категориям: Роль, Задача, Контекст.

Оптимизация токенов: Удалите вежливые фразы («пожалуйста», «будь добр») и лишние прилагательные, не несущие смысла для визуализации.

Приоритезация краев: Перенесите самую важную часть задачи в начало или в конец промпта.

Использование разделителей: Используйте знаки ###, – или """ для отделения инструкций от входящих данных. Это помогает ИИ лучше ориентироваться в структуре.

Проверка “Контекстного окна”: Если вы работаете в длинном чате, напомните ИИ о роли и ключевых ограничениях в начале нового запроса.

Тестирование блоков: Попробуйте изменить только один блок (например, Роль) и посмотрите, как изменится результат при тех же вводных.

Финюнинг формата: Четко опишите, как должен выглядеть результат («Представь ответ в виде 3 колонок: Идея, Психологический эффект, Способ реализации»).

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Анализ структуры)

Вот мой промпт: {текст_промпта}. Проанализируй его анатомию. Раздели его на блоки: Роль, Задача, Контекст, Ограничения. Какие блоки отсутствуют? Как отсутствие этих блоков может привести к галлюцинациям или неточному результату?

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Оптимизация внимания)

Перепиши мой промпт так, чтобы использовать механизм внимания ИИ наиболее эффективно. Самое важное должно быть в начале. Используй четкие разделители. Сократи количество токенов на 30%, не теряя смысла. Мой промпт: {текст_промпта}.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Проверка на противоречия)

Проверь этот сложный промпт на наличие внутренних логических противоречий в блоках Ограничений и Задачи. Поймет ли ИИ однозначно, что от него требуется, или возникнет конфликт приоритетов? Предложи решение. Промпт: {текст_вашего_сложного_запроса}.

### 6.7 Пример результата

Трансформация промпта: Было: “Привет, можешь, пожалуйста, придумать какие-нибудь классные идеи для дизайна упаковки молока для детей, только не используй коровок, а что-то современное”. Стало: “### РОЛЬ: Senior Packaging Designer. ### ЗАДАЧА: Сгенерируй 3 концепции упаковки молока для ЦА 6-10 лет. ### ОГРАНИЧЕНИЯ: Категорически без изображений коров. Стиль: киберпанк, яркие неоновые градиенты. ### ФОРМАТ: Список-описание структуры и цветовой палитры”. Итог: ИИ сразу выдал профессиональные концепты вместо общих рассуждений.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: “Заваливание” ИИ контекстом без иерархии.

•

Исправление

: Используйте списки и заголовки внутри промпта.

•

Ошибка

: Использование отрицаний («не используй красный»).

•

Исправление

: ИИ иногда пропускает частицу «не». Лучше писать: «Используй исключительно синие и зеленые оттенки».

### 6.9 Мини-упражнение

Возьмите любой свой старый промпт, результат которого вам не понравился. Перепишите его по предложенной структуре (Роль, Задача, Контекст) и запустите снова. Напишите, на сколько процентов результат стал ближе к вашей цели.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описаны 6 блоков анатомии промпта.

• ☐ Объяснен механизм внимания (начало и конец запроса).

• ☐ Использование разделителей подано как метод точности.

• ☐ Промпты включают анализ структуры и оптимизацию токенов.

• ☐ Дана рекомендация по замене отрицаний на утверждения.

• ☐ Разобран кейс с упаковкой молока.

• ☐ Ошибка “Каши из контекста” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение направлено на рефакторинг старых запросов.

### 6.11 Критерии качества

Инженерный подход: Дизайн промптов показан как логический процесс, а не гадание.

Экономичность: Пользователь учится писать меньше слов для получения лучшего результата.

Универсальность: Структура подходит для любой модели (ChatGPT, Claude, Gemini).

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Анатомия промпта важна для безопасности. Четкое разделение «Инструкций» и «Данных» (Data vs Instruction separation) помогает избежать атак типа «Prompt Injection», когда через входящие данные модель получает команду забыть предыдущие правила. Учитесь разделять эти слои уже сейчас – это основа кибербезопасности дизайна будущего.


### 6.1 Латентное пространство и визуальные концепты. 6.2 Зачем это нужно

Латентное пространство (Latent Space) – это математическая модель того, как ИИ понимает мир. Для дизайнера это карта всех возможных идей. Когда вы пишите промпт, вы «приземляетесь» в определенную точку этой карты. Понимание того, как работают координаты в этом пространстве, позволяет вам не просто «тыкать пальцем в небо», а проводить точную навигацию между стилями, эпохами и концепциями, создавая уникальные гибриды, которых раньше не существовало.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

Представьте латентное пространство как бесконечный склад, где предметы разложены не по алфавиту, а по смысловой близости. Ключевые принципы:

Векторы смыслов: Каждое понятие (например, “Минимализм”) – это вектор в многомерном пространстве.

Арифметика концептов: Мы можем складывать и вычитать смыслы. «Nike» + «Эпоха Возрождения» = Кроссовки с мраморной текстурой и позолотой.

Интерполяция (Смешивание): Нахождение промежуточных точек между двумя понятиями. Что находится посередине между «Ужасом» и «Детским праздником»? ИИ может найти эту точку.

Кластеры стилей: Области в пространстве, где кучкуются похожие визуальные решения (например, кластер “Bauhaus” или кластер “Material Design”).

В дизайне это превращается в метод Концептуального синтеза. Мы используем ИИ, чтобы прозондировать области на стыке далеких друг от друга понятий, где обычно рождаются самые инновационные решения.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Навигатор по измерениям смыслов». Мы используем ChatGPT, чтобы он помог нам вербализировать координаты сложных визуальных идей и найти «маршруты» между ними.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Выбор полярных концептов: Возьмите две далекие друг от друга идеи (например, «Брутализм» и «Воздушное облако»).

Запрос на карту смыслов: Попросите ИИ описать, что общего у этих понятий и в чем их радикальное различие.

Метод “Синтеза векторов”: Попросите ИИ объединить эти идеи в один визуальный стиль. Используйте формулу: «Возьми структуру от А, но атмосферу и материалы от Б».

Исследование “Соседних точек”: Если вам нравится идея, спросите ИИ: «Что находится рядом с этим стилем, но чуть более футуристично?».

Вычитание смыслов: Попробуйте уточнить запрос через исключение: «Сделай дизайн в стиле Apple, но вычти из него минимализм и белые цвета».

Кросс-доменные метафоры: Просите ИИ объяснить визуальный концепт через музыку, архитектуру или кулинарию. Это открывает новые «координаты» в пространстве.

Аудит уникальности: Спросите ИИ: «Насколько часто эти два понятия встречаются вместе в дизайне?». Ищите зоны с низкой частотностью – там скрыт оригинал.

Вербализация координат: Превратите найденную «точку» в детальный промпт для генератора изображений.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Концептуальный синтез)

Возьми два стиля: {Стиль_1, например: Швейцарская верстка} и {Стиль_2, например: Глитч-арт}. Опиши, как бы выглядел их гибрид. Какая была бы типографика? Какие цвета? Как бы они конфликтовали или дополняли друг друга?

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Арифметика концептов)

Представь, что визуальные стили – это числа. Проведи операцию: (Тесла + Киберпанк) – (Агрессия и Неон) + (Органические формы Гауди). Опиши получившийся визуальный язык для бренда эко-технологий.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Проверка на банальность)

Я хочу создать логотип для финансового стартапа. Мои идеи: щит, график, монета. Это очень "перенаселенные" точки в латентном пространстве. Найди 3 альтернативных визуальных метафоры надежности, которые находятся в других кластерах (например, из биологии, квантовой физики или архитектуры).

### 6.7 Пример результата

Кейс: Дизайн кофемашины. Дизайнер смешал «Скандинавский дизайн» и «Паровую турбину 19 века». Итог: ИИ предложил концепт с медными трубками, интегрированными в светлое дерево с минималистичным интерфейсом. Это стало хитом на платформе дизайнеров, так как попало в «пустую нишу» латентного пространства.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Смешивать слишком много концептов одновременно. (Получается «визуальный шум»).

•

Исправление

: Ограничьтесь 2-3 сильными векторами.

•

Ошибка

: Использовать только заезженные метафоры.

•

Исправление

: Всегда добавляйте «специю» из другого домена (например, добавьте «эстетику микросхем» к дизайну одежды).

### 6.9 Мини-упражнение

Выберите любой бытовой предмет в комнате. Придумайте для него 2 безумных вектора трансформации (например, «стиль майя» и «инфляционный дизайн»). Попросите ИИ описать этот предмет в новой точке пространства.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Дано определение Латентного пространства.

• ☐ Описаны Векторы смыслов и Арифметика концептов.

• ☐ Понятие Интерполяции объяснено как метод поиска нового.

• ☐ Промпты включают синтез стилей и вычитание смыслов.

• ☐ Дана рекомендация по поиску “малонаселенных” зон пространства.

• ☐ Разобран кейс с кофемашиной.

• ☐ Ошибка “Визуального шума” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение на трансформацию бытового предмета.

### 6.11 Критерии качества

Научная глубина: Сложное понятие из ML (Латентное пространство) объяснено на языке дизайна.

Креативный потенциал: Текст реально помогает генерировать новые идеи.

Метафоричность: Использование аналогий с картами и складами облегчает понимание.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Навигация по латентному пространству позволяет избегать прямого копирования (плагиата). Вместо того чтобы брать «Стиль художника Х», вы берете «Вектор А + Вектор Б», создавая нечто третье. Это самый этичный способ использования ИИ в творчестве – как инструмента для синтеза и расширения визуальной культуры, а не её механического воспроизведения.


### 6.1 Тюнинг модели под себя: кастомные инструкции и память. 6.2 Зачем это нужно

Повторяющиеся действия – главный враг продуктивности. Если вы тратите 30% времени в чате на описание контекста («Я работаю над мобильным приложением для финтеха, ЦА – миллениалы…»), вы используете ИИ неэффективно. Кастомные инструкции позволяют «прошить» этот контекст в фундамент каждого диалога. Это экономит токены, время и ментальную энергию, позволяя сразу переходить к сути задачи. Это ваш персональный «слой настроек», который делает ИИ частью вашей уникальной дизайн-системы.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

В проектировании систем существует понятие Personalization (персонализация) vs Customization (адаптация под пользователя). В контексте ChatGPT:

Custom Instructions (Кастомные инструкции): Это глобальные правила, которые применяются ко всем новым чатам. Они делятся на два вопроса: «Что ИИ должен знать о вас?» и «Как ИИ должен отвечать?».

Memory (Память): Динамическое накопление фактов о вас в процессе общения. ИИ «запоминает», что вы не любите скругленные углы или что у вас дедлайн по пятницам.

Internal Configuration (Внутренняя конфигурация): Создание специфических «состояний» ИИ (например, «Режим жесткого критика» или «Режим креативного соседа»).

Для дизайнера это аналог User Profiles в продукте. Мы создаем профиль «Дизайнера-стратега», чтобы модель не давала нам банальных советов для новичков.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Архитектор собственного профиля». Мы просим ChatGPT проанализировать нашу историю общения и помочь сформулировать идеальный набор кастомных инструкций, который максимизирует пользу от каждого запроса.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Аудит запросов: Выпишите 5 фраз, которые вы чаще всего повторяете в чатах.

Заполнение блока “About Me”: Сформулируйте свою роль, стек инструментов (Figma, Blender, Framer) и текущие проекты.

Заполнение блока “Response Style”: Укажите желаемый тон (лаконичный, профессиональный, критический) и формат (например, «всегда предлагай 3 варианта и таблицу сравнения»).

Управление памятью: Периодически спрашивайте ИИ: «Что ты обо мне помнишь?». Попросите удалить неактуальные факты.

Создание “Переключателей режимов”: Введите в инструкции кодовые слова. Например: «Если я пишу “Mode: Code”, отвечай только кодом без пояснений».

Обучение через фидбек: Если ИИ ошибся в стиле, не просто исправьте его, а скажите: «Запомни, что в этом проекте мы придерживаемся швейцарской типографики и не используем тени».

Тестирование инструкций: Создайте новый чат и проверьте, «подхватил» ли ИИ ваши новые настройки без дополнительных пояснений.

Версионность: Сохраняйте разные наборы инструкций в отдельном документе (Notion или Obsidian) для разных типов работ (фриланс, внутренняя разработка, личные проекты).

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Создание Custom Instructions)

Проанализируй наше общение. На основе моих вопросов и правок подготовь текст для моих "Custom Instructions".


Часть 1 (Обо мне): Моя роль, цели и предпочтения.


Часть 2 (Стиль ответов): Как мне было бы удобнее всего получать информацию от тебя в 90% случаев. Сделай текст лаконичным и эффективным.

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Управление памятью)

Выведи список всех моих предпочтений, которые ты сохранил в своей "Памяти". Распредели их по категориям: Дизайн-стили, Инструменты, Рабочие процессы, Личное. Какие из этих данных устарели? Помоги мне очистить профиль от лишнего.

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Проверка на жесткость настроек)

Я хочу добавить в инструкции правило: "Всегда критикуй мои идеи с точки зрения доступности (A11y)". Проверь, не вступает ли это в конфликт с моим требованием "быть кратким". Как лучше сформулировать эту инструкцию, чтобы ты не забывал о критике, но и не писал лишней воды?

### 6.7 Пример результата

Кейс: Дизайнер интерфейсов в стартапе. Инструкция: “Всегда предлагай код на React/Tailwind для описанных компонентов и делай упор на скорость загрузки”. Итог: Теперь на любой вопрос по UI дизайнер получает не просто «теорию», а готовый к тестированию кусок кода, соответствующий его стеку.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Перегружать инструкции лишней информацией. (ИИ может начать путаться в приоритетах).

•

Исправление

: Будьте кратки. Используйте списки (bullet points).

•

Ошибка

: Забывать, что инструкции работают ВСЕГДА.

•

Исправление

: Если вам нужно спросить что-то личное (например, рецепт пирога), а у вас роль “Cyberpunk UI Designer”, ИИ может ответить в странном стиле. Используйте временные чаты (Temporary Chat) для таких случаев.

### 6.9 Мини-упражнение

Зайдите в настройки ChatGPT -> Custom Instructions. Добавьте туда одну фразу: «Всегда отвечай мне, используя 3 эмодзи в конце, которые отражают настроение ответа». Проверьте, как это работает в новом чате. Понравилось? Если нет – удалите. Это и есть тюнинг.

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Разъяснена разница между Custom Instructions и Memory.

• ☐ Описаны два блока кастомных настроек.

• ☐ Дана методология “Переключателей режимов”.

• ☐ Промпты включают аудит памяти и создание текста для настроек.

• ☐ Предупреждение о временных чатах (Temporary Chat).

• ☐ Разобран кейс с React/Tailwind.

• ☐ Ошибка “Перегрузки инструкций” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение на “быстрый тест” настроек.

### 6.11 Критерии качества

Практичность: Пользователь получает инструмент, реально сокращающий время работы.

Персонализация: Текст подчеркивает важность индивидуального подхода к ИИ.

Безопасность: Упомянуто управление личными данными в памяти.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Ваши кастомные инструкции и память – это тоже данные. Не вписывайте туда пароли или сверхсекретную информацию. Помните, что эти настройки помогают модели лучше «понимать» вас, но также делают ваш цифровой профиль более детальным. Управляйте своей цифровой тенью осознанно.


### 6.1 Создание собственного дизайн-лексикона для ИИ. 6.2 Зачем это нужно

Разные слова имеют разный «вес» и вызывают разные ассоциации в латентном пространстве. Например, слово «чистый» (clean) в дизайне ИИ может понять и как «минималистичный», и как «пустой». Если вы создадите свой лексикон – систему терминов с четко заданными для ИИ смыслами – вы получите предсказуемость. Это путь от «попробуем эти слова» к «я знаю, какой код/стиль вызовет это слово». Это ваш профессиональный диалект, который делает общение с ИИ на 100% эффективным.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

В лингвистике есть понятие Semantic Density (семантическая плотность). В дизайне это означает, сколько образов стоит за одним словом. Ваш лексикон должен состоять из трех уровней:

Фундаментальные термины: Слова, задающие базу (структура, иерархия, контраст).

Атрибутивные термины: Слова, задающие характер (брутальный, эфирный, тактильный).

Технические якоря: Слова, вызывающие конкретные визуальные паттерны (стекломорфизм, неоморфизм, швейцарский международный стиль).

Ключевой метод – Anchor Prompting (Якорный промптинг). Мы обучаем ИИ в рамках конкретного чата: «В этом проекте слово “Премиум” означает сочетание темного фона #1A1A1A, золотых акцентов и шрифта с засечками». Теперь одно слово заменяет целый абзац инструкций.

### 6.4 Как подключается ИИ

В этом подразделе ИИ выступает как «Лексикограф и Хранитель знаний». Вы вместе разрабатываете терминологическую базу, которая будет понятна и вам, и модели. Мы просим ChatGPT проанализировать наши любимые дизайн-референсы и перевести их на язык «высокоплотных» терминов.

### 6.5 Пошаговый алгоритм

Инвентаризация стиля: Выберите 3-5 своих самых удачных работ или референсов.

Деконструкция через ИИ: Загрузите их в чат и попросите: «Опиши этот стиль 5-ю уникальными, редкими и точными словами».

Определение «Якорей»: Выберите слова, которые вам откликаются.

Формализация смыслов: Напишите для ИИ: «Когда я говорю {слово}, я имею в виду {подробное описание визуальных правил}».

Тестирование лексикона: Попробуйте создать новый концепт, используя только ваши новые слова.

Создание “Таблицы перевода”: Сделайте список: «Обычное слово» -> «Моё якорное слово».

Масштабирование: Поделитесь этим лексиконом с командой. Это создаст «единый язык» дизайна внутри компании.

Архивация: Сохраните ваш лексикон в Custom Instructions, чтобы он был доступен всегда.

### 6.6 Промпт-пак

•

PROMPT A: «быстрый старт» (Поиск точных эпитетов)

Я хочу создать свой дизайн-лексикон. Вот описание стиля, который мне нравится: {описание_стиля}. Предложи мне 5 "семантически плотных" терминов (существительных или прилагательных), которые максимально точно вызывают этот образ у тебя как у ИИ. Избегай банальных слов вроде "красивый" или "современный".

•

PROMPT B: «глубокая версия» (Создание Якорной системы)

Давай обучим этот чат моему лексикону.


Слово "Кинетизм" = динамичные линии, ощущение скорости, размытие движения.


Слово "Монолит" = массивные формы, отсутствие лишних деталей, текстура бетона или камня.


Подтверди, что ты понял эти определения. Напиши, какие ещё визуальные атрибуты ты добавишь к этим словам на основе своего внутреннего пространства смыслов?

•

PROMPT C: «критик/ревьюер» (Проверка на двусмысленность)

Вот мой список ключевых слов: {список}. Проверь их на "двусмысленность для ИИ". Какие из этих слов могут вызвать непредсказуемый результат в зависимости от контекста? Предложи более узкие и технически точные замены.

### 6.7 Пример результата

Кейс: Работа над брендом косметики. Дизайнер ввел термин «Роса» для ИИ. Определение: «Роса» = прозрачность, легкие блики, свежесть, палитра #F0F8FF и #E0FFFF. Итог: Команда писала в промптах «Стиль: Роса», и ИИ выдавал идеально согласованные по цвету и мадборду макеты для всего каталога.

### 6.8 Типовые ошибки

•

Ошибка

: Использование слов, которые имеют сильное «бытовое» значение.

•

Исправление

: Выбирайте более редкие, абстрактные или профессиональные термины.

•

Ошибка

: Отсутствие фиксации. (Вы придумали слово в одном чате и забыли его).

•

Исправление

: Ведите “Словарь Дизайнера ИИ” в отдельном файле.

### 6.9 Мини-упражнение

Придумайте одно слово, которое описывает ваш почерк в дизайне (ваш уникальный стиль). Дайте ему определение для ИИ. Попросите ИИ сгенерировать описание визитки в этом стиле. Похоже на вас?

### 6.10 Чек-лист готовности

• ☐ Описано понятие Semantic Density.

• ☐ Предложена трехуровневая структура лексикона.

• ☐ Метод Anchor Prompting подан как способ повышения предсказуемости.

• ☐ Промпты включают деконструкцию референсов и создание якорей.

• ☐ Дана рекомендация по командному использованию лексикона.

• ☐ Разобран кейс с термином «Роса».

• ☐ Ошибка “Двусмысленности слов” проанализирована.

• ☐ Мини-упражнение направлено на вербализацию “авторского стиля”.

### 6.11 Критерии качества

Индивидуальность: Читатель чувствует, что он создает свой уникальный инструмент.

Точность: Подраздел дает конкретную технологию управления смыслами.

Системность: Лексикон связывает теорию токенов (1.1.3.1) с практикой промптинга.

### 6.12 Примечание по этике/праву/данным

Создание своего лексикона – это способ защиты вашей творческой идентичности. Вместо того чтобы заимствовать чужие стили через их имена, вы создаете свой собственный визуальный код. Это делает вас независимым от конкретных художников и брендов, превращая вас в истинного автора своего дизайна.


## Мини-итог Раздела 1.1.3

Мы завершили строительство нашего технического фундамента. Мы узнали, как ИИ дробит мир на токены, как он «видит» картинки, почему он иногда фантазирует и как управлять его вниманием через анатомию промпта. Мы научились навигации в латентном пространстве и создали свой персональный язык общения с машиной. Мы готовы к переходу. В следующем разделе 1.1.4 (Завершение Части 1.1) мы подведем итоги и сформируем «Дорожную карту» нашего будущего обучения в мире ИИ-дизайна.


### 6.1 Гибридное мышление: синтез человека и машины. 6.2 Зачем это нужно

Дизайнеры часто впадают в две крайности: либо полное игнорирование ИИ («я всё сам»), либо слепое следование генерациям («пусть ИИ решит»). Гибридное мышление – это срединный путь. Оно позволяет вам использовать сверхчеловеческую скорость перебора вариантов, сохраняя при этом человеческую способность к эмоциональному сопереживанию, стратегическому планированию и пониманию неочевидных контекстов. Это ваш способ не просто «выжить» в эпоху автоматизации, а возглавить её.

### 6.3 Теория дизайна/продукта

В когнитивной науке это явление называют Extended Mind Hypothesis (гипотетическое расширение разума). Для Дизайнера 2.0 гибридное мышление строится на делении задач:

Дивергентное мышление (Перебор): ИИ берет на себя генерацию сотен идей, поиск ассоциаций и технических решений.

Конвергентное мышление (Выбор): Человек фильтрует эти идеи на основе опыта, культурного контекста и интуиции.

Рефлексивная петля (Feedback Loop)