1 हमेशा काम करने वाला कोलैबोरेटर पार्टनर।
पेलीकानो कहती हैं, “आर्किटेक्चर वाले काम में जेनरेटिव AI को शामिल करने के बारे में मुझे सबसे दिलचस्प बात ये लगती है कि डिज़ाइन के काम में टेक्नोलॉजी एक कोलैबोरेटिव पार्टनर बनती जा रही है।”
खासकर काम की शुरुआत में जब आर्किटेक्ट्स कॉन्सेप्ट्स तैयार करते हैं, इटिरेट करते हैं, और अपना विशन तैयार करते हैं, उस समय जेनरेटिव AI का इस्तेमाल करके वे अपने आइडियाज़ की जाँच-परख कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आर्किटेक्ट्स जेनरेटिव AI से हाल-फ़िलहाल के या पुराने प्रॉजेक्ट्स के बारे में पूछ सकते हैं और समझ सकते हैं कि आर्किटेक्चर की दुनिया में उनका आइडिया कहाँ फ़िट बैठता है। या वे टेक्स्ट-टू-इमेज वाली खूबियाँ इस्तेमाल करके अपने शुरुआती आइडियाज़ की स्ट्रेस-टेस्टिंग कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, कोई आर्किटेक्ट डिज़ाइन करने के लिए बैठने से पहले Adobe Firefly जैसे AI इमेज जेनरेटर में कई अलग-अलग टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स डालकर देख सकता है कि कोई काफ़ी अलग अंदाज़ वाला कॉन्सेप्ट दिखने में कैसा लग सकता है।
2 ज़्यादा गहराई वाले नज़रिए और जुदा अंदाज़ वाली सोच।
जेनरेटिव AI की एक सबसे दिलचस्प बात ये है कि टेक्नोलॉजी इंसानों की तरह नहीं “सोचती”। क्या-क्या चीज़ें कर पाना मुमकिन है, इसको लेकर बेहद क्रिएटिव लोग भी अपनी पुरानी सोच से आज़ाद नहीं हो पाते और यह बात आर्किटेक्ट्स के लिए भी कही जा सकती है। पेलीकानो कहती हैं, जेनरेटिव AI में “अलग किस्म के कनेक्शन्स बनाने और बिलकुल नए रिलेशनशिप्स, पैटर्न्स, और पोटेंशियल्स की पहचान करने की खूबी होती है जो अभी तक कोई इंसान नहीं कर पाया था।”
बिलकुल अलग किस्म के या नामुमकिन से लगने वाले रिज़ल्ट्स से क्रिएटिविटी के लिए नए-नए रास्ते खुल सकते हैं जिन्हें आर्किटेक्ट्स ने शायद खुद से एक्सप्लोर नहीं किया होता।
3 कीमती समय का बेहतर इस्तेमाल करें।
पेलीकानो स्टूडेंट्स को महज़ अपने असाइनमेंट्स जल्दी से पूरा करने के लिए जेनरेटिव AI टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करने से मना करती हैं। उनका मानना है कि सीखने के दौरान आर्किटेक्ट्स को अपनी जानकारी बढ़ाने व पुराने तौर-तरीकों को चुनौती देने के लिए अपना समय देना चाहिए समय बचाने वाले टूल की जगह जेनरेटिव AI को एक ऐसी चीज़ के तौर देखा जाना चाहिए जो दोहराव वाले कामों को कम करके बेहतर ढंग से समय खर्च करने में आर्किटेक्ट्स की मदद करती है।
4 बर्बादी कम, मुनाफ़ा ज़्यादा।
आर्किटेक्चर वाले काम का एक सबसे मुश्किल हिस्सा यह होता है कि प्रॉजेक्ट्स शुरू करते ही बहुत सारी चीज़ों को ध्यान में रखना पड़ता है। अगर शुरुआती डिज़ाइन पूरा होने के बाद कोई रुकावट आ जाए, उदाहरण के लिए, अगर बजट को लेकर कोई गलतफ़हमी पैदा हो जाए और बिल्डिंग वाले कुछ मटीरियल्स के लिए जगह न बचे, तो पूरा का पूरा प्रॉजेक्ट ठंडे बस्ते में जा सकता है।
जेनरेटिव AI को ट्रेन करने के लिए ढेर सारा डेटा इस्तेमाल किया जाता है जिसमें मुश्किलें, बजट, कंस्ट्रक्शन मटीरियल्स, कोड की ज़रूरतें, व अन्य तमाम चीज़ों से जुड़ा डेटा शामिल होता है, इसलिए आर्किटेक्ट्स समय से पहले ही सामने आ सकने वाली दिक्कतों के हिसाब से प्लानिंग कर सकते हैं और कोई भी दिक्कत आने पर चीज़ें ज़्यादा जल्दी से पटरी पर (और बजट पर) वापस लौट सकती हैं। इसके अलावा, इतने बड़े पैमाने पर डेटा का ऐक्सेस होने से आर्किटेक्ट्स मुश्किलों व मौकों की पहचान कर सकते हैं जो ऐक्सेस नहीं होने पर उनके लिए मुमकिन नहीं होता। इससे आर्किटेक्ट्स को उपलब्ध जगह व मटीरियल्स का ज़्यादा से ज़्यादा इस्तेमाल करने में मदद मिलती है जो पर्यावरण के लिहाज़ से बेहतरीन है।
यहाँ पर इस बात का ख्याल रखना ज़रूरी है कि जेनरेटिव AI भले ही आर्किटेक्ट्स को “सुपरपावर्स” से लैस करता हो, मगर यह चीज़ों के बारे में क्रिटिकल अंदाज़ में सोच पाने व दूसरों के जज़्बातों को समझ पाने की इंसानी खूबियों की जगह नहीं ले सकता। काफ़ी बड़े पैमाने वाले डेटासेट्स पर ट्रेन किए जाने के बावजूद जेनरेटिव AI ऐप्लिकेशन्स हर चीज़ पर गौर नहीं कर सकते, खासकर बिल्ट एनवायरमेंट्स का लोगों के रहन-सहन पर, लोगों पर, और कम्युनिटी पर पड़ने वाले असर के बारे में।
याद रखें: जेनरेटिव AI सिर्फ़ एक कोलैबोरेटर है और यह इंसानों की अच्छी सोच व क्रिएटिविटी की जगह नहीं ले सकता।
