Истражувачите на Apple и понатаму интензивно работат на тоа генеративната вештачка интелигенција не само да пишува текст, туку и да обезбеди вистинска помош во развојот на апликации. Во нивната најнова студија (Improving User Interface Generation Models from Designer Feedback) применуваат посебен пристап: AI е фино подесуван со скици и критики од професионални дизајнери.
Не е важна количината на код, туку начинот на гледање
Повеќето денешни AI модели (како GPT-серијата што го движи ChatGPT) се обучуваат преку т.н. „рангирање“: му се прикажуваат две верзии, а тестерот ја избира подобрата. Според истражувачите на Apple, во светот на дизајнот ова не е доволно. Добриот кориснички интерфејс (UI) не е едноставно „подобар“ или „полош“, туку резултат на низа логички одлуки. Во рамки на истражувањето биле вклучени 21 дизајнер, кои не само што оценувале, туку и цртале скици над AI дизајните, давале текстуални критики за распоредот и вршеле конкретни измени на интерфејсите.
Qwen модели и „наградниот“ систем
Истражувачите како основа ги користеле моделите со отворен код Qwen2.5-Coder и Qwen3-Coder, кои ги обучиле да ги разбираат визуелните повратни информации од дизајнерите. Тие развиле и специјален „наградeн модел“, кој врз основа на слики од екранот и описи оценува колку еден дизајн одговара на професионалните стандарди. Резултатите се изненадувачки: вака обучениот AI (особено верзијата што учи од скици) ги надминал дури и моделите од рангот на GPT-5 во дизајнот на кориснички интерфејси.
HTML и Tailwind: побрз пат до готова апликација
Важен детал е тоа што истражувањето се фокусирало на веб-технологии, односно на генерирање HTML и Tailwind CSS код. Ова е значајно бидејќи тие се темелите на модерниот развој. Целта не била само кодот да „работи“, туку и крајниот резултат да биде естетски, логичен и ергономски – како да е изработен од рацете на човечки дизајнер.
Поуката: квалитетот ја победува количината
Еден од најважните заклучоци на студијата е дека не е потребно машината да се „преплави“ со милиони податоци. Дури и релативно мал број (само 181 квалитетна професионална скица) бил доволен за AI да направи значителен исчекор. Истражувачите, сепак, истакнуваат дека добриот UI секогаш е делумно субјективен: кај задачите со рангирање, дури и експертите се согласувале само во приближно половина од случаите. Но сигурно е дека конкретните скици и директните измени обезбедиле многу постабилен сигнал за учење.
