Design generativo está fadado ao fracasso

Atualizado: Jul 9





Este artigo é uma tradução do artigo "Generative Design is Doomed to Fail" escrito pelo Daniel Davis, e foi traduzido com a devida autorização você pode acessar o post original clicando aqui.



Uma preocupada representante da Autodesk me chamou de lado em um evento recentemente. "Eu li o seu artigo", ela começou.


Tentei lembrar se havia dito algo polêmico. Mas meu artigo mais recente foi relativamente inofensivo, apenas 1.300 palavras na Architect Magazine sobre algoritmos que geram layouts de edifícios . Se foi alguma coisa, foi uma cortesia para Autodesk.


Ao nosso redor, as pessoas na conferência discutiam as preocupações mais urgentes do setor - robôs, automação, mudanças climáticas. A representante inclinou-se para revelar a dela: "Notei que você não mencionou o design generativo em seu artigo".


A representante trabalha para a equipe de comunicação da Autodesk. Como você deve saber, a Autodesk tem aumentado seus esforços para criar marca e promover o design generativo, publicando uma série de vídeos , artigos e apresentações que divulgam os benefícios do processo generativo. Outros da indústria seguiram o exemplo, anunciando suas próprias ferramentas de design generativo em excessivos comunicados à imprensa. Nada disso é novo. As pessoas estão vendendo design generativo desde os anos 80. Mas o tema nunca teve a influência de alguém como a Autodesk. Depois de anos não indo a lugar algum, de repente todo mundo está falando sobre design generativo. De repente, parece inevitável.

A representante da Autodesk pareceu surpresa quando eu disse a ela que não acreditava no hype. Evitei usar o termo 'design generativo' no artigo porque não achava que valia a pena promover o termo. Que isso era uma distração. Algo que alguns se tornam obcecados. Que não era o futuro do design, nem nada. Que era um beco sem saída. Que algo mais significativo estava acontecendo, mas que eu precisava de mais tempo para explicar.




As três etapas do design generativo: especificar objetivos, gerar soluções e selecionar a melhor opção ( fonte ).





Na superfície, o design generativo parece uma visão atraente. Em vez de empregar um projetista para criar trabalhosamente um conceito de design, você pode usar um algoritmo para gerar rapidamente milhares de opções e pedir ao projetista que escolha a melhor. Efetivamente, o projetista se torna um editor. Ele especifica os objetivos do projeto, um algoritmo produz uma variedade de opções, depois o projetista retorna para selecionar a idéia mais forte e, voilà, você tem um edifício. Como o algoritmo pode produzir inúmeros conceitos de design, o projetista pode, em teoria, considerar mais possibilidades do que em um projeto típico, melhorando as chances de encontrar um design ideal ou descobrir uma solução nova. Um design melhor com menos esforço, como não gostar?



• Comparando e selecionando opções de design no final do processo de design generativo usando a Autodesk’s Project Refinery ( fonte ).






Alguns de vocês vão discordar de como caracterizei o design generativo. Na linguagem atual, o termo "design generativo" tem um significado razoavelmente vago. Isso não é incomum - outros termos técnicos como 'paramétrico' ou 'aprendizado de máquina' se tornaram mais vagos à medida que se tornaram mais populares. No caso do design generativo, a palavra 'generativo' costuma ser confundida como um cativante 'gerado'. Ao longo deste artigo, vou me referir ao design generativo como um processo de três etapas em que (1) os designers definem os objetivos do projeto, (2) os algoritmos produzem uma variedade de soluções e (3) os projetistas escolhem o melhor resultado. Embora você possa questionar essa definição, é assim que a Autodesk define o design generativo hoje em dia e é o que muitas pessoas estão enxergando atualmente como o futuro do design. Para os fins deste artigo,Estou focado apenas nessa definição predominante (se você acha que esse processo não deve ser chamado de "design generativo", se você preferir chamá-lo de design por escolha ou outra coisa,sinta-se a vontade para considerar assim.Como você quiser chamá-lo, estou profundamente preocupado com o fato de muitos na indústria advogarem que o design generativo é o futuro da arquitetura. Como explicarei neste artigo, uma vez que você supera o hype do marketing, existem reais razões técnicas e humanas pelas quais o processo de três etapas do design generativo está fadado ao fracasso.


A pior maneira de escrever um e-mail


Para entender o absurdo do design generativo, acho que ajuda imaginar o design generativo em um contexto diferente, vê-lo como uma ideia pura, sem a bagagem da indústria da arquitetura.


Considere o e-mail, por exemplo. Segundo McKinsey , o trabalhador médio gasta cerca de 11 horas por semana lendo e respondendo e-mails. Cada e-mail é feito à mão, letra por letra, palavra por palavra. tec, tec, tec. É fácil ver por que pessoas talentosas odeiam fazer esse trabalho entendiante.

Então, por que não reinventar e-mail? Em vez de digitar cada e-mail, por que não um algoritmo gera o primeiro rascunho? Ou cem primeiros rascunhos? Por que não criar um programa de e-mail generativo? Você escolhe o assunto, um algoritmo escreve algumas opções, você as lê, escolhe o melhor e pressiona enviar. Você não apenas economizaria tempo, mas provavelmente acabaria enviando e-mails melhores, porque pode explorar mais possibilidades e gastar mais tempo considerando o que está dizendo. Teria algo para não gostar nisso?


Tudo isso é tecnicamente possível. Na verdade, eu criei de um protótipo rápido abaixo.


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Por que o design generativo não funciona


Imaginei que seria instrutivo ver o design generativo usado da maneira mais ridícula possível. Porém, quando rodei o programa de email generativo pela primeira vez, não tinha mais certeza se era um conceito tão absurdo. Quero dizer, claro, a maioria dos e-mails era incoerente, mas de vez em quando um deles era inesperadamente erudito. Naquele momento, você consegue ver o potencial. Você pode imaginar que, com algoritmos melhores, uma interface aprimorada e computadores mais rápidos, essa ideia maluca pode realmente funcionar.



• Escrevendo sobre design generativo usando design generativo.





O design generativo frequentemente aparece quase funcionando. Tem sido assim por décadas. Repetidas vezes, somos atraídos por demonstrações sedutoras e enganados ao pensar que estamos à beira de um avanço. Essas demos são fáceis de criar. Pegue um algoritmo que gere centenas de designs aleatórios, desenvolva uma interface para exibi-los, junte tudo e você terá um modelo de design generativo para mostrar. Quer realmente impressionar? Aplique seu protótipo a um problema de design simplificado e explique que ele funcionará da mesma forma em uma situação complicada, na vida real. Se houver alguma preocupação com a qualidade dos resultados, recorra ao seu técnico interno mais otimista para explicar que o algoritmo irá melhorar com o tempo. É simples assim. É o tipo de coisa que você pode criar em um final de semana, de brincadeira, para ilustrar uma postagem em um blog.


Embora seja trivial mostrar que o design generativo é possível, é muito mais difícil dar o próximo passo e mostrar que o design generativo é realmente útil. De fato, isso dificilmente acontece. Esse é o verdadeiro desafio do design generativo:sair do plausível ao prático. Até agora, estamos fazendo a parte mais fácil, mostrando que é possível. Parece um progresso, mas a parte mais difícil ainda está por vir. Não quero ser pessimista, mas acho que não chegaremos lá. Pela minhas contas, existem ao menos 6 razões principais pelas quais é improvável que o design generativo progrida.



1. Você está preparado para gerar as opções


Da maneira como o design generativo é vendido, muitas vezes parece que o projetista está envolvido apenas na definição da meta do projeto e na escolha das melhores opções. Na realidade, o designer também é responsável por criar o algoritmo que gera os resultados. O que não é pouca coisa.


No programa de email generativo, o texto é escrito por um algoritmo chamado GPT-2 . Este programa, desenvolvido pela OpenAI , baseia-se em décadas de pesquisa em redes neurais e processamento de linguagem natural. O resultado é um algoritmo que pode escrever tudo, desde artigos da New Yorker a roteiros de Harry Potter (o GPT-2 foi tão convincente que a OpenAI o conteve inicialmente, rotulando o software de ' muito perigoso para ser liberado ' pela sua de sua capacidade de automatizar a produção de conteúdo fake).



• Essas cadeiras parecem semelhantes porque o algoritmo generativo que gera elas é limitado no que pode produzir. Se você quiser criar uma cadeira com aparência diferente, precisará gastar tempo reescrevendo o algoritmo generativo ( origem ).



Não há GPT-2 para edifícios. Ou seja, se você estiver usando design generativo, não há mecanismo pré-construído para gerar todas as opções de design. Em vez disso, você deve criar seu próprio sistema. Do zero. É como criar uma fábrica que produz estudos de projeto. Se a fábrica está produzindo repetidamente um produto razoavelmente uniforme, é relativamente simples de configurar. Mas se você deseja produzir muita variação, pode ficar realmente complicado. Em muitos casos, você precisaria de mais tempo e habilidade para configurar a fábrica se comparado ao trabalho manual. Para evitar essa complexidade, as pessoas tendem a limitar o que a fábrica pode produzir, e é por isso que demonstrações de design generativo geralmente produzem centenas de opções de projeto com aparência semelhante. Então, ao invés de explorar toda a gama de resultados de projeto,você acaba explorando o que o algoritmo pode criar. Muitas vezes, isso produz resultados menos empolgantes e leva mais tempo do que você acreditada inicialmente.


2. Quantidade não substitui qualidade


Se seu chefe pede que você faça uma proposta, qual é o número certo de projetos para produzir? Talvez você retorne com 3 a 5 ideias. Se você estiver confiante, poderá avançar apenas uma única proposta. Mas você nunca, em nenhuma situação, procuraria seu chefe com uma apresentação contendo 100 estudos diferentes. Seria absurdo.


No entanto, com design generativo, rotineiramente geramos centenas de opções diferentes. E celebramos isso como se fosse uma grande vantagem. O pensamento é simples: os algoritmos não conseguem distinguir boas idéias das ruins, mas podem criar designs de maneira incrivelmente rápida; portanto, se produzirmos rapidamente centenas de opções, aumentaremos as chances de gerar inadvertidamente um bom design. Na prática,estamos só comprando mais bilhetes de loteria.


O dilúvio de opções esconde o fato de que a maioria dos resultados não é nem viável. No caso do programa de e-mail generativo, se o algoritmo for bom, ele poderia selecionar os 3 a 5 rascunhos mais atraentes. Se estivesse realmente confiante do funcionamento, selecionaria apenas um. Mas, pelo contrário, temos algoritmos que, sem pensar, criam centenas de opções. Isso não é uma virtude, não é o futuro, é um subproduto de um software ruim. O fato é que: cem projetos de merda não são equivalentes a um projeto bem pensado. Se o seu software fosse bom, produziria menos projetos, não mais.



3. Comparar opções é mais difícil do que parece


• Opções de design da Parafin ( fonte ).










Depois de o algoritmo gerar todas essas opções, uma pessoa precisa selecionar a melhor proposta. Esse é um dos principais apelos do design generativo - o algoritmo lida com a função trabalhosa de criar as opções, e tudo o que você precisa fazer é sentar e escolher o seu favorito.


Parece tranquilo, mas na verdade é um trabalho difícil. Pergunte a qualquer professor: você prefere classificar os artigos de 100 alunos ou escrever um artigo próprio? A verdade é que é preciso um esforço para considerar uma opção de projeto seriamente. E o desafio de avaliar opções diferentes só aumenta à medida que o produto se torna mais desenvolvido e mais complexo. Por exemplo, 100 e-mails podem ser consultados com relativa rapidez, mas 100 livros exigiriam muita leitura. Agora imagine comparar 100 edifícios diferentes, e quero dizer compará-los de verdade, não apenas percorrer as imagens - oh vida, oh céus!


Para complicar ainda mais as coisas, os humanos odeiam ter muitas opções. Mais opções nos dão mais oportunidades para tomar a decisão errada (que é algo que todos nós tememos), e as escolhas tornam cognitivamente desafiador recordar opções e fazer comparações. Isso às vezes é chamado de " sobrecarga de escolha " ou " paradoxo da escolha ". Pesquisas mostram que nós particularmente não gostamos de ter muitas alternativas similares, como costuma ser o caso do design generativo, já que não há um vencedor claro, nos deixando para fazer uma escolha aparentemente impossível entre opções quase idênticas.


Simplificando, apresentar muitas opções aos projetistas geralmente é uma péssima ideia. Os projetistas acharão estressante, eles terão dificuldades para fazer avaliações e comparações significativas, e isso pode não economizar tanto tempo quanto você imaginava, porque é um processo que demanda tempo para ser bem feito.


4. O que você pode medir não é o que importa

Os defensores do design generativo argumentam que ter muitas opções não é um problema, porque você sempre pode ocultar as ruins. Você só precisa medir o desempenho de cada opção e remover qualquer coisa que não corresponda aos critérios de desempenho do projetista.


No algoritmo de e-mail generativo, você pode filtrar os emails por tamanho. Tudo bem que o comprimento não é a melhor métrica de desempenho, mas é fácil de calcular. Talvez no futuro possamos medir fatores mais críticos, como a persuasão ou a inteligência do texto. Mas não é garantido que chegaremos lá. Só porque você pode contar o número de palavras em um e-mail, não significa que um dia você será capaz de medir esses conceitos mais viscerais.


No campo da arquitetura, não há consenso sobre o que constitui um bom projeto arquitetônico e nenhuma maneira estabelecida de medir isso. Então, medimos outras coisas. Nas décadas de 1960 e 70, muitas pesquisas se focaram na avaliação de edifícios em termos de tempo de caminhada entre salas, o que pode ser facilmente calculado, mas não é particularmente importante. Hoje, podemos analisar a insolação ou analisar as vistas geradas, que são critérios de avaliação de projetos, mas não a tudo que se há a considerar. Talvez no futuro possamos quantificar outros aspectos mais viscerais do desempenho da arquitetura, mas prefiro esperar sentado.


Para pessoas que usam design generativo, isso tudo as coloca em uma posição dicotômica. Eles podem usar essas métricas arbitrárias e acabar otimizando para a coisa errada, seja o que for, será alguma coisa facilmente mensurada. Ou eles podem ignorar as métricas e vagar entre muitas opções não filtradas. Não vejo essa situação melhorando tão cedo - o desempenho da arquitetura é tão complicado que talvez nunca cheguemos a um ponto onde possamos quantificá-lo e usá-lo como um filtro.


• Os layouts de apartamento são comparados usando incidência solar, receita e programa, que são medidas de desempenho facilmente calculáveis, mas não a história toda. É fácil otimizar inadvertidamente o calculável e não o importante ( fonte ).


5. projetistas não funcionam assim


O design generativo simplifica o processo de design em três etapas: briefing, idealização e decisão. Essa é uma simplificação grosseira do que os arquitetos realmente fazem. Parece uma caricatura preparada para provocar os profissionais: 'Ah, você conhece esses arquitetos dramáticos, tudo o que eles precisam fazer é pegar o briefing, criar várias opções e escolher a favorita deles, o que há de tão difícil nisso?' Honestamente, é um insulto.


Estudo após estudo mostram que os designers não seguem um processo linear , que o projeto é necessariamente confuso e iterativo. Você experimenta isso escrevendo seus e-mails. Você escreve algo, lê novamente, perceberá que parece errado, revisará, relerá, editará e trabalhará iterativamente em direção a um rascunho final. No WeWork, Andrew Heumann gravou arquitetos enquanto eles trabalhavam e observou um padrão semelhante ao observar os projetistas alternarem rapidamente entre macro e micro alterações, entre os objetivos mais amplos do projeto e a implementação específica.


Nas demonstrações do design generativo, a natureza iterativa do processo de design não é aparente porque não há riscos reais. Você não tem a pressão de revisões de projeto, uma insanidade de alterações de clientes, cortes de orçamento e envio de documentações para o poder público. Você está brincando de projetista no modo easy.


Em um projeto real, você nunca acertará na primeira vez - os algoritmos de design generativo não são bons o suficiente e as circunstâncias do projeto sofrerão mudanças depois que você criar seu primeiro lançamento. Então você tem que fazer revisões. E o design generativo não comporta revisões, porque pressupõe que o processo de projeto avança apenas para frente. Para fazer uma revisão, você precisa jogar tudo fora e iniciar o processo de design generativo novamente ou pode abandonar o uso de design generativo e fazer a alteração manualmente. De qualquer forma, o design generativo dificulta o trabalho iterativo dos projetistas.


6. mais ninguém trabalha assim

A acusação mais contundente do design generativo é que você não o vê usado em outros campos criativos. A Adobe não está realizando coletivas de imprensa dizendo que o design generativo é o futuro do design gráfico (o InDesign será apenas uma interface na qual você carrega seu texto, o software cria 100 layouts de página diferentes e o designer escolhe o seu favorito). A Apple não está desenvolvendo um design generativo para o Final Cut (faça upload de suas imagens brutas, o software edita 100 filmes diferentes, você assiste a todos e escolhe o seu favorito). A Microsoft não está adicionando design generativo ao Word. A Autodesk nem está vendendo o design generativo para outros mercados importantes deles, como mídia e entretenimento.


Para ser justo, algumas coisas no mercado hoje que se assemelham ao design generativo. O Spotify, por exemplo, gera automaticamente várias playlists e permite que você escolha a sua favorita para ouvir. Mas o Spotify tem uma vantagem: eles podem criar isso uma vez e vendê-lo para milhões de clientes, não estão criando um algoritmo único para reprojetar seu escritório. Além disso, a interface é bem diferente do que chamamos de design generativo - você não fornece uma lista ao Spotify, e o software produz apenas um dezena de opções cuidadosamente selecionadas (Ele não está colocando músicas aleatoriamente em centenas de playlists diferentes).



• Os sites de reserva de voo seguem essencialmente um processo generativo, você digita o resumo (datas e destino), cria dezenas de itinerários e seleciona a melhor combinação. Mas isso é o futuro do design?


O único lugar que eu realmente vi o design generativo prosperar é nos sites de reservas de voos. Esses sites te conduzem basicamente a um processo generativo: 1) você especifica as datas e o destino, 2) o software gera dezenas de itinerários diferentes, 3) e filtra as rotas por tempo, custo e escalas e, em seguida, seleciona a melhor. Isso funciona bem. Mas qualquer um que use o Google Flights e pense que isso seria uma boa interface de projeto está louco.


Se não for design generativo?


O design generativo é a baleia branca de nossa indústria. Passamos anos caçando com dinheiro, slides do PowerPoint e exércitos de estagiários. Você tem a sensação de que estamos a uma curta distância e, no entanto, nunca o alcançamos. Parece que fizemos progressos, e ainda há desafios aparentemente intransponíveis pela frente. Parece possível, mas nunca muito prático.


Minha preocupação é que muitas empresas embarcaram no trem do desgin generativo, seguindo o rebanho, e nunca parando para considerar por que isso não funcionou anteriormente ou por que outras indústrias de design não estão a bordo.


Muito disso seria evitável se tivéssemos uma melhor compreensão de como o projeto é realmente feito dentro dos escritórios de arquitetura. A verdade é que sabemos impressionantemente muito pouco sobre como o projeto acontece - especialmente no mundo digital. Como resultado, as pessoas acabam profetizando sobre o futuro do design, baseadas não no entendimento do processo de design, mas no entendimento da tecnologia. Muitas vezes, isso vem com suposições bastante ingênuas e condescendentes sobre o trabalho que os projetistas fazem, o que faz com que conceitos como design generativo pareçam razoáveis, talvez até desejáveis.


Até chegarmos a um ponto em que os algoritmos substituam os projetistas(o que provavelmente nunca deve acontecer), os algoritmos só serão utilizáveis se eles trabalharem com seres humanos. O verdadeiro desafio não é a tecnologia, é a interface, é como os algoritmos se encaixam no projetista e em seu processo. O design generativo demanda que os designers alterem o seu processo e sigam um procedimento de três estágios.


Para mim, um caminho mais frutífero parece ser analisar o processo existente e encontrar maneiras de aprimorá-lo com inteligência algorítmica. Pense no e-mail. O processo é semelhante a digitar uma carta em uma máquina de escrever, exceto pelo fato de você estar cercado por corretores ortográficos, teclados preditivos, funções inteligentes de composição, bots, filtros de spam e priorizadores de e-mail que funcionam ao seu lado, ajudando, orientando e melhorando sua escrita. Criadores de outras ferramentas de design, como a Adobe, seguiram uma direção semelhante, desenvolvendo algoritmos que funcionam nos processos de design existentes. No Photoshop, por exemplo, a Adobe desenvolveu ferramentas direcionadas que automatizam procedimentos específicos (como por exemplo o content-aware fill e smart object selection) O designer trabalha de maneira parecida, mas a computação está ajudando a acelerar tarefas tediosas e orientando o usuário em decisões desafiadoras.


No fim, eu entendo o apelo do design generativo. É sedutor, cativante e talvez até inspirador. Mas os problemas do design generativo com sobrecarga de opções, métricas imprecisas e falta de integração dos projetos são tão essenciais para o funcionamento, que provavelmente são insuperáveis. Ou pelo menos não facilmente resolvido pelo trio usual de soluções propostas: melhores algoritmos, uma interface aprimorada e computadores mais rápidos. Por fim, receio que o design generativo tenha se tornado uma distração. Fico imaginando o que poderia ter acontecido se fôssemos guiados pelo processo, e não pela tecnologia.


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