Качество создаваемого ИИ веб-дизайна стремительно улучшается, что затрудняет его отличимость от работы, созданной человеком. Этот прогресс обусловлен стремлением индустрии ИИ повысить творческий потенциал за счет усовершенствованных метрик оценки и инструментов. Ключевой задачей в этой эволюции является обучение ИИ "вкусу", выходящему за рамки простой корректности. Стартапы и крупные лаборатории ИИ работают над кодированием субъективных эстетических предпочтений в моделях.Развитие "вкуса" у ИИ включает сбор обширных данных и, что особенно важно, обучение на основе экспертов-людей. Компании выходят за рамки общего сбора данных из интернета, чтобы собирать специализированные наборы данных экспертного уровня. Это включает тщательно отобранные примеры лучших образцов дизайна и обширные визуальные библиотеки для создания более богатого словаря для ИИ.Процесс обучения "вкуса" ИИ в значительной степени опирается на обратную связь от человека, особенно посредством обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF). Это включает в себя панели экспертов, которые оценивают и комментируют результаты работы ИИ, чтобы направлять модели к желаемым результатам. Субъективный характер "вкуса" означает, что человеческие решения на каждом этапе, от выбора данных до интерпретации обратной связи, формируют эстетику ИИ.В конечном итоге, "вкус" ИИ является синтезом многочисленных человеческих эстетических выборов. Такой совместный подход приводит к появлению новых категорий профессий для творческих специалистов, которые предоставляют экспертную обратную связь. Компании инвестируют в инфраструктуру и инструменты для облегчения этого процесса аннотирования и оценки для моделей ИИ.