Замена или соавтор: как архитектурное образование трансформируется в эпоху нейросетей

25 июля в Доме Архитектора в Нижнем Новгороде пройдет конференция «Ниша. Архитекторы и искусственный интеллект» — ключевое событие образовательной программы «ИИ-лето». На одной площадке соберутся более двадцати практикующих экспертов, в том числе представители бюро IND и Megabudka, школы МАРШ, платформ Phygital+, Futurello и dreamlaser. В преддверии конференции мы поговорили с ее участниками — Никитой Токаревым, Юлией Лысовой и Юлией Каптур — о том, как нейросети меняют образовательный процесс, нужно ли учить студентов работать с ИИ и какие профессиональные качества сегодня становятся наиболее ценными.

Юлия Лысова руководитель команды «Ниша», архитектор

Сегодня цель образования смещается от умения производить к навыку рефлексии. Помимо прочего, нас — архитекторов — учили ремеслу: как рассчитать балку, сделать отмывку капители или проставить верные размерные линии в программе. Сейчас вариант аналитики, концепции и подачи можно получить за минуты, и центральный вопрос меняется: с «Можешь ли ты создать ценное?» на «Можешь ли ты распознать ценное из многого?». Студенты уже используют ИИ, независимо от того, есть ли он в учебной программе. Это факт, с которым институции только начинают работать. В этом контексте особенно важно, кто на самом деле учит студентов этому прямо сейчас и чья это должна быть ответственность.

Интересный эффект нейросетей — возвращение навыков, которые казались устаревшими. Я почерпнула эту мысль на онлайн-встрече с преподавателями из UCLA (Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе) и лондонской архитектурной школы Bartlett — студенты снова делают скетчи от руки, потому что зарисовка, прогнанная через генеративные инструменты, оказалась эффективнее долгого моделирования и сочинения промпта.

Технология не вытеснила ручное, а вдохнула в него новый смысл.

Еще одно важное изменение, связанное с искусственным интеллектом, — язык стал профессиональным инструментом. Промпт, описание, аргументация: теперь способность точно формулировать концепцию или описать решение напрямую конвертируется в проектный результат.С тем, чтобы освоить конкретный инструмент, студенты действительно справляются самостоятельно, и делают это быстрее преподавателей. Инструменты устаревают за полгода, и строить вокруг них программу или методику бессмысленно. Но есть вторая задача, которую самостоятельно не решить: сформировать позицию и подходы по отношению к ИИ. Понимание, где инструмент усиливает мысль, а где подменяет ее, критерии оценки сгенерированного, способность встроить ИИ в собственный метод, а не подстроиться под него.

Фотография предоставлена пресс-службой проекта «ИИ-лето»

Авторство — это цепочка выборов: постановка задачи, критерии отбора, отбраковка, доработка, снова постановка задачи и так далее, а в итоге — ответственность за результат. Если студент прошел эту цепочку сам, значит, работа авторская — и неважно, сколько пикселей сгенерировала машина. Мне близка мысль, что архитектура вообще никогда не проектировалась «из ничего» — мы всегда работали через прецеденты, типологии, ограничения. Нейросети не отменяют эту логику, они ее ускоряют.

Для академической оценки это означает радикальную перемену: нам нужно учиться оценивать процесс, а не только результат.

Финальная картинка больше ничего не говорит о вложенном мышлении — красивую подачу теперь делает кто угодно. Значит, в центр оценки встает защита: почему это решение, а не другое? Что делает этот вариант лучше? Какие варианты ты отбросил и по какой причине?

Сегодня наиболее ценным качеством профессионала становится ответственность. Машина не отвечает перед городом, жителями, заказчиком. Решение «строим так» всегда останется человеческим, потому что за ним стоят последствия: здание простоит пятьдесят лет, в нем будут жить люди. Второе — чувство места. Архитектура воспринимается не глазами на экране, а телом в пространстве: масштаб, свет, звук шагов, то, как ветер гуляет между объемами. Способность физически прожить место и перевести это в проект остаётся вне досягаемости генерации. И третье — договороспособность. Проект делается в разговоре с заказчиком, сообществом, и провести замысел через десятки компромиссов, не потеряв его, — отдельное искусство, у которого нет цифрового аналога.

На мой взгляд, главный медийный страх — «студенты разучатся думать, а дипломы будут делать нейросети» — сильно преувеличен. Образование переживало эту панику с каждой технологией, от калькулятора до САПРа. Студенты разучиваются думать не от смены инструмента или подхода, а когда система перестает реагировать на глобальные изменения и требует того, что ощущается молодыми специалистами как неважный пережиток.

Фотография предоставлена пресс-службой проекта «ИИ-лето»

Среди реальных рисков я выделяю два: гомогенизацию и расслоение школ и неравный доступ к инструментам. Если все школы учат работать с двумя-тремя одинаковыми корпоративными моделями, обученными на одном визуальном каноне, они неизбежно начнут выпускать студентов с одинаковым визуальным языком. Образование рискует потерять возможность производить уникальную оптику, если все обучающиеся будут черпать вдохновение в одном и том же наборе данных. Кроме того, разрыв между институциями, выстроившими осмысленную работу с ИИ, и теми, кто запрещает или пускает на самотек, будет расти быстро.

Нейросети заставили образовательную систему увидеть собственную негибкость. Программы, которые пересматриваются крайне редко, столкнулись с инструментами и подходами, которые меняются раз в месяц. Думаю, в будущем концепция непрерывного обучения наконец перестанет быть красивой строчкой из образовательных стратегий. Подход не новый — о нем уже давно пишут, но пока профессиональное знание обновлялось медленнее, это оставалось скорее визионерством. Вузы, которые это поймут первыми, перестроятся из этапа биографии в постоянную среду для развития.

Никита Токарев сооснователь школы МАРШ, декан факультета архитектуры и урбанистики Universal University

Нейросети меняют образование в целом — и школьное, и высшее, а не только архитектурное. Прежде всего, как генератор текстов, а вместе с ними — мыслей, суждений и оценок студентов, а также как помощник в решении математических и физических задач. С задачами дело решается просто — через устный экзамен, беседу со студентом. А вот изменения в способности мышления, воображения, памяти и эмпатии куда серьезнее, и мы сейчас только в начале пути. Очень сложно добиться текста, не сгенерированного нейросетью, даже в том случае, когда речь идет о собственном мнении или впечатлении студента, описании собственного проекта. Мы в МАРШ в основном пишем в жанре эссе, где собственная аргументированная позиция находится в центре внимания. Что касается собственно архитектуры, то пока дальше не очень умелой генерации картинок дело не идет.

На мой взгляд, нужно учить студентов работать с нейросетями и как с профессиональным инструментом проектирования, и как с инструментом «на все случаи жизни», что, наверное, важнее. Конечно, все нейросети для архитектуры не переберешь, но базовый навык их использования, встраивания в процесс проектирования и, главное, — ответственности за свой проект можно усвоить. Мы стараемся это делать на четвертом курсе, когда студенты уже научились проектировать, вместе с инструментами параметрики и информационного моделирования.

Школа МАРШ. Фото: Денис Леонов

Когда нейросеть подменяет автора, тогда и оценку, вероятно, должна получить нейросеть. Образцовый вариант — когда студент отвечает за свой проект: план сходится с фасадом, здание — с участком, картинки — с текстом, а нейросеть помогает, например, в генерации изображений и поиске вариантов. Чаще мы видим другое: появляется ниоткуда «продающая» картинка с небесами, счастливыми людьми и солнечными бликами, имеющая мало общего с планом и разрезом, с предварительными эскизами и в целом с заявленным характером проекта. Чтобы такого не происходило, мы в МАРШ уделяем внимание не только результату в виде проекта, но и процессу проектирования, требуем вести дневник проектирования, постоянно устраиваем обсуждения проектов.

Граница проходит там, где мы перестаем брать ответственность за свою архитектуру, как художественную, так впоследствии и юридическую.

Нейросеть не возьмет на себя ответственность за проект, за жизнь и благополучие людей. Причем речь не столько о расчетах или технических параметрах, сколько о взаимодействии архитектуры с человеком. Надеюсь, что больше будут цениться воображение, память, эмпатия, интуиция и критическое мышление. Это не мои слова — сошлюсь на интервью Александра Аузана, декана экономического факультета МГУ. Они полностью применимы к архитектуре и архитектурному образованию. Добавлю к ним внимание к материальности. Мы стремимся развивать в студентах именно эти качества, так как видим все больше шансов их утратить.

Фотография предоставлена пресс-службой проекта «ИИ-лето»

Риск для образования и архитектуры в целом — превратиться в разработчика проектов по эскизам нейросети. Легкость генерации образов, за которыми не стоит мысль и чувство, приводит к произвольному выбору. Если мы генерируем сто вариантов фасада, то ни один нам не дорог и не важен, и может быть выбран любой. Не уверен, что нейросеть полностью заменит архитектора, как это происходит сейчас с генерацией текстов и изображений. Тут сказывается и малое количество доступных проектов для обучения, и высокая цена ошибки, и отсутствие единых алгоритмов проектирования. Возможно, архитектура по мере совершенствования нейросетей разделится на два больших русла. Одно — решение рутинных задач, которые все более забирает нейросеть: ТЭПы, массинг, квартирография, обтяжка фасадом. Руководит процессом продуктолог вместе с IT-специалистами, промпт-инженерами и BIM-менеджерами. Здесь первыми могут быть девелоперы, озабоченные сокращением расходов. Другое русло — авторская архитектура, слишком маленькая или слишком сложная, с взыскательным заказчиком или, наоборот, в жанре DIY, где по-прежнему потребуются архитекторы. Фабрики готового платья не уничтожили портных и модельеров. Просто костюм от портного мало кто может себе позволить. Вот кутюрье и надо готовить в архитектурной школе — это ее главная задача.

Юлия Каптур архитектор и дизайнер, куратор модуля Цифровая культура в школе МАРШ, куратор направления Архитектура в ШД НИУ ВШЭ

Влияние искусственного интеллекта на образовательный процесс проявляется прежде всего в том, что проекты студентов стали более визуально целостными. Сегодня ребятам не нужно учить 3ds Max, чтобы создать серию качественных визуализаций. Многие изображения можно сделать на основе простой 3D-подосновы с помощью ИИ. С одной стороны, я сама очень ждала момента, когда общая культура подачи вырастет, но с другой — перестала видеть в таких картинках прежнюю ценность. Многие ИИ-рендеры создаются за пару минут, с очень простым промптом и минимальной постобработкой. При детальном рассмотрении начинаешь замечать много ошибок: нарушения геометрии, некорректные материалы и другие неточности. Мне кажется, что сегодня ценность постепенно смещается с качества картинки на качество самой идеи.

Хорошая визуализация больше не является доказательством сильного проекта.

Конечно, мы также получаем много текстовых работ, созданных с помощью ИИ. Но, как и быстрые визуализации, сгенерированные тексты тоже довольно легко распознать. Из действительно значимых изменений я бы выделила другое: многие процессы заметно ускорились. То, на что раньше уходили часы, теперь можно сделать за несколько минут — и вместо этого сосредоточиться на более важных, концептуальных задачах.

Фотография предоставлена пресс-службой проекта «ИИ-лето»

Рынок ИИ меняется слишком стремительно, поэтому я бы не зацикливалась на изучении конкретных программ или отдельных инструментов. Гораздо важнее передать студентам логику и этику работы с ИИ. Мне кажется, использовать нейросети стоит так, чтобы вам было не стыдно честно сказать, какая часть проекта была выполнена с их помощью. Если это финальная постобработка, генерация декора и стаффажа или эскизирование — то почему бы и нет? Если студент открыто об этом говорит и обосновывает часть работы с ИИ, это никак не меняет моей оценки проекта.

Я уверена, что когда-то уже привычные нам технологии и программы вроде AutoCAD тоже вызывали у старшего поколения архитекторов отторжение. Когда студенты начали массово использовать SketchUp, многие критиковали его за то, что архитектура становится слишком плоской и примитивной, потому что именно такие модели было проще всего собрать в программе. Но и эти программы, и нейросети — всего лишь инструменты, которые ускоряют нашу работу. Возможно, бездумное использование нейросетей будет выдавать слабые работы студентов, но и без ИИ слабых проектов было достаточно.

В работе архитектора много задач, которые невозможно решить с помощью нейросети. Она не составит полноценный альбом рабочих чертежей, не защитит проект перед заказчиком и не будет ездить на авторский надзор. И, конечно, она не сможет заменить авторское видение и собственный архитектурный язык. Мне кажется, именно способность принимать решения, формулировать идею проекта и брать за нее ответственность становится еще более ценной.

ИИ может предложить сотни вариантов, но он не понимает контекст так, как его понимает архитектор.

На фоне бума ИИ-визуализаций я стала гораздо больше ценить коллажные и ручные иллюстрации, хотя они могут заметно проигрывать в степени реалистичности. Зато в них гораздо сильнее ощущаются авторский вклад и индивидуальный язык.

Мне кажется, главный риск состоит не в том, что студенты начнут пользоваться ИИ, а в том, что они начнут слишком рано ему доверять. Когда нейросеть за несколько минут выдает красивую картинку, появляется иллюзия, что сделать проект очень легко. Хотя на самом деле архитектура начинается с анализа, поиска идей, работы с контекстом и множества других итераций. И если этого погружения и поиска не произошло, то миллионы красивых картинок все равно будут звучать слабо и неубедительно. Еще один риск — потеря насмотренности и критического взгляда. Если не разбираться, как устроены архитектура, материалы или конструкции, очень легко не заметить ошибки, которые регулярно допускают нейросети. Поэтому мне кажется важным не отказываться от базовых архитектурных навыков. Мы ведь не перестали рисовать с появлением цифровых инструментов — так же не перестанем чертить и эскизировать с появлением нейросетей.

Фотография на обложке предоставлена пресс-службой архитектурной школы МАРШ.