從「虛假完美」到「對話式不完美」：探討圖像生成式 AI 作為公共空間參與式設計的邊界物件

核心概念

圖像生成式 AI (IGAI) 在參與式設計中，應優先考慮生成能夠促進更豐富對話的「不完美」圖像，而非追求準確但可能阻礙討論的「完美」圖像。

摘要

文獻類型：研究論文

書目資訊：

Guridi, J. A., Hwang, A. H., Santo, D., Goula, M., Cheyre, C., Humphreys, L., & Rangel, M. (2024). From Fake Perfects to Conversational Imperfects: Exploring Image-Generative AI as a Boundary Object for Participatory Design of Public Spaces. In Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 8(CSCW2), 1–34. https://doi.org/XXXXXXX.XXXXXXX

研究目標：

本研究旨在探討圖像生成式 AI (IGAI) 如何支持設計師和利益相關者共同設計公共空間的參與式過程。

研究方法：

研究團隊與洛杉磯的景觀設計公司 Studio MLA 合作，針對洛杉磯一個公園的升級改造項目，進行了三個階段的研究：

1. 推測階段: 分析先前訪談記錄，探討 IGAI 在參與式設計中的機遇和挑戰。
2. 試點階段: 進行內部訪談，測試使用 IGAI 的流程和方法。
3. IGAI 介導訪談階段: 對年輕合法移民進行 IGAI 介導的訪談，利用 IGAI 生成圖像，以引出他們對公園設計的想法和需求。

研究團隊收集了訪談和工作坊的音頻、屏幕錄像以及研究人員的反思記錄，並使用親和圖和軸心編碼法進行分析。

主要發現：

1. IGAI 生成圖像的成功標準應從「準確性」轉變為「促進對話」。與追求「虛假完美」相比，「對話式不完美」的圖像更能激發參與者的想法，揭示隱藏的需求，並促進更深入的討論。
2. IGAI 促進了空間感知對話。參與者在 IGAI 生成的圖像的幫助下，能夠更具體、更準確地描述空間和體驗，並更有效地溝通複雜的概念。
3. IGAI 生成的結果取決於引導者管理反應和互動的能力。引導者需要善於應對 IGAI 生成的意外結果，並引導參與者進行有意義的討論。

研究意義：

本研究為 IGAI 在公共空間參與式設計中的應用提供了實證依據，並提出了設計 IGAI 參與式工具的實踐建議，例如：

• 工具設計應側重於促進引導者與參與者之間更豐富對話的界面和功能。
• 引導者需要具備 AI 素養、技術專長和軟技能，才能有效地使用 IGAI 進行參與式設計。

研究局限與未來方向：

• 本研究的樣本量較小，且參與者背景相對單一。未來研究可以擴大樣本量，並納入更多不同背景的參與者。
• IGAI 技術本身存在偏差和可解釋性等問題，需要進一步研究如何減輕這些問題對參與式設計的影響。

統計資料

引述

“It took at least four or five changes to get a satisfactory picture. Sometimes, we felt a later picture was even worse than the first one.” (D1)
“There is a limited range of manipulation of images with prompts, potentially leading to significant differences [from expectations] and omissions of key elements” (D2).
“This allows us to know the nuances of landscape elements important to the experience of space. Maybe they are particularly shaped by their cultural values, upbringing, or migrant identity. This allows richer conversations and their voices to be heard.” (F5)
“Whimsical unrealistic images can be generative in helping participants to think more creatively” (F10)
“Even absurd images can be analyzed through a spatial lens to enrich design thinking for transformation beyond banal reproductions of what is already known” (F2).
“[Using IGAI] introduced interactive and iterative elements to engagement, allowing the creation of experiential dynamics and reactions in real-time. These more interactive direct dialogues and activities help form bonds with people more authentically, promoting one-to-one interactions.” (F3)
“Image creation helps dissipate tension or nervousness; it shifts the focus from a binary dynamic where the person asking questions becomes less prominent” (F2).
“Reaching mundane design outcomes and not knowing what to do with them can close the conversations” (F1).
“There were instances the interviewees did not comment on images to make further changes after only a few iterations, which did not reveal much information” (F5).
“resistance or alienation from the participant when resonance between the interviewee and the image did not happen” (F2).
“protocols could help to improve the process with suggestions on how to prompt” (F8).
“We don’t know if the AI is driving too much (...) there is obscurity in where the images are selected from and how they build upon” (F2).
“Images without a starting point seem idealized and US-looking. To what extent can it work as an artifact to represent memories for migrants?” (F8).
“The use of partial arrangements on a chosen reference image perhaps limited the possibilities to unveil imaginaries; images showed some common sense but accepted and normalized an existing situation. For example, it was hard to go beyond limited expressions of translocality (e.g., colors, flags) after the first results (F1).

從以下內容提煉的關鍵洞見

From Fake Perfects to Conversational Imperfects: Exploring Image-Generative AI as a Boundary Object for Participatory Design of Public Spaces

by Jose A. Guri... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00949.pdf

深入探究

如何在 IGAI 介導的參與式設計過程中，平衡「促進對話」和「圖像準確性」這兩個目標？

在 IGAI 介導的參與式設計過程中，「促進對話」應優先於「圖像準確性」。 雖然追求圖像與文字提示的完美匹配是 IGAI 設計者的目標，但在公共空間設計中， 「對話式的不完美」 (Conversational Imperfects) 更能激發參與者， 挖掘潛在價值和想法。
以下是一些平衡「促進對話」和「圖像準確性」的方法：

將 IGAI 視為引導工具，而非最終呈現工具: 重點應放在利用 IGAI 產生的圖像， 不論「完美」或「不完美」， 來引導和促進對話，而非追求圖像的精準度。
善用「對話式的不完美」: 當 IGAI 產生與預期不符的圖像時，應將其視為促進討論的契機， 引導參與者闡述想法、澄清誤解，並探索新的可能性。
鼓勵參與者積極參與迭代過程: 讓參與者參與圖像生成和修改的過程， 讓他們感覺擁有設計的主控權， 並在過程中更清晰地表達需求。
引導參與者關注空間體驗: 利用 IGAI 產生的圖像，引導參與者描述空間體驗，例如他們在空間中的位置、活動和感受，而非僅僅關注空間的外觀。
總之，在 IGAI 介導的參與式設計過程中，應將「促進對話」視為首要目標，並將「圖像準確性」視為實現該目標的工具之一。

如果參與者對 IGAI 技術產生過度依賴，是否會限制他們自身的創造力和想像力？

過度依賴 IGAI 技術確實有可能限制參與者自身的創造力和想像力。
以下是一些可能的原因和應對方法：

框架效應 (Framing Effects): IGAI 產生的圖像可能會讓參與者陷入特定的框架， 將他們的思維局限在已有的圖像風格和設計元素中， 阻礙他們探索更廣泛的可能性。

應對方法: 鼓勵參與者跳脫 IGAI 產生的圖像框架， 利用其他媒介， 如手绘、模型等， 來表達想法， 並引導他們思考 IGAI 未能呈現的可能性。

心理惰性: 過於便捷的圖像生成過程可能會讓參與者產生心理惰性， 不願意花費時間和精力去思考和創造。

應對方法: 限制 IGAI 的使用頻率和時機， 並鼓勵參與者在使用 IGAI 之前， 先進行獨立思考和創意發想。

技術障礙: 對 IGAI 技術的不熟悉可能會讓參與者感到卻步， 不敢嘗試新的想法， 擔心無法準確地傳達給 IGAI。

應對方法: 提供必要的 IGAI 使用培訓， 讓參與者熟悉技術操作， 並建立對 IGAI 的信心， 鼓勵他們將其視為輔助工具， 而非取代他們自身創造力的工具。
總之，在使用 IGAI 技術時， 應注意避免讓參與者產生過度依賴， 鼓勵他們保持獨立思考和創造的能力， 並將 IGAI 作為激發創意、促進溝通的輔助工具。

如何利用 IGAI 技術，促進不同文化背景的設計師和利益相關者之間的跨文化溝通和理解？

IGAI 技術可以作為一個有效的「邊界物件」(Boundary Object)， 幫助克服文化差異帶來的溝通障礙， 促進不同文化背景的設計師和利益相關者之間的跨文化溝通和理解。
以下是一些利用 IGAI 促進跨文化溝通的方法：

視覺化溝通: 圖像作為一種跨越語言的溝通方式， 可以幫助不同文化背景的參與者更直觀地理解彼此的想法， 克服語言障礙帶來的溝通困難。
文化元素探索: 利用 IGAI 生成包含不同文化元素的圖像， 引導參與者分享和討論各自的文化背景、價值觀和審美偏好， 增進彼此的了解和尊重。
共同創造: 鼓勵不同文化背景的參與者共同參與 IGAI 圖像的生成和修改過程， 在互動中尋找共同點， 協商解決分歧， 建立共識。
文化敏感性: 在使用 IGAI 的過程中， 應注意避免文化偏見和刻板印象， 選擇具有文化包容性的圖像素材， 並尊重不同文化背景參與者的感受和意見。
以下是一些具體的應用案例：

設計具有文化特色的公共空間: 利用 IGAI 生成包含不同文化元素的公園、廣場等公共空間設計方案， 引導不同文化背景的居民參與討論， 共同打造更具包容性和文化多樣性的城市空間。
促進跨文化團隊合作: 在跨文化設計團隊中， 利用 IGAI 進行設計概念的交流和討論， 幫助團隊成員更好地理解彼此的想法， 提高溝通效率和合作默契。
總之， IGAI 技術可以作為促進跨文化溝通和理解的有效工具， 但在使用過程中， 應注意文化敏感性， 並結合其他溝通方式， 才能更好地發揮其作用。