DesignPref: Why AI needs your personal design taste

Kari Jaaskelainen

— 1 min read
DesignPref: Why AI needs your personal design taste

TL;DR

AI can now draft UIs and slides, but design taste is personal. DesignPref is a new dataset that captures individual preferences from professional designers—so models can learn your style, not the crowd’s.

  • What it is: 12k pairwise comparisons of AI-generated UIs, rated by 20 pros with multi-level choices plus written rationales.
  • Big finding: experts often disagree (Krippendorff’s alpha = 0.25) because they prioritize different aspects like hierarchy, layout, color, and whitespace.
  • Why it matters: majority-vote “judge” models gloss over individual taste.
  • What works better: personalization. Fine-tuning or RAG with designer-specific annotations predicts each person’s picks better—using up to 20× fewer examples.
  • Why it’s new: the first dataset for personalized evaluation of visual design generation.

Paper: https://arxiv.org/abs/2511.20513v1

Authors: Yi-Hao Peng, Jeffrey P. Bigham, Jason Wu

Paper: https://arxiv.org/abs/2511.20513v1

Register: https://www.AiFeta.com

#GenerativeAI #UXDesign #UIDesign #AIDesign #Personalization #HumanCenteredAI #Dataset #DesignResearch

Read more

Se, mitä pidämme kuvissa samanlaisena, riippuu sanoista

Se, mitä pidämme kuvissa samanlaisena, riippuu sanoista

Olet etsimässä uutta takkia verkosta. Kirjoitat hakukenttään “villakangastakki”. Ensimmäiset osumat ovat järkeviä, mutta sinä mietit: haluaisin nimenomaan tummanharmaan, polvipituisen ja arkikäyttöön sopivan. Yhtäkkiä “samanlainen takki” tarkoittaakin eri asiaa kuin hetkeä aiemmin. Silti useimmat kuvahaun ja verkkokaupan järjestelmät vertaavat kuvia toisiinsa yhden ja saman, kiveen hakatun mittarin mukaan. Perinteinen oletus on

By Kari Jaaskelainen
Näkymätön lisäys kuvaan voi kantaa pitkän viestin – ja säilyä tavallisen muokkauksen läpi

Näkymätön lisäys kuvaan voi kantaa pitkän viestin – ja säilyä tavallisen muokkauksen läpi

Kun tekoälyn tekemät kuvat yleistyvät, pelkkä arvaus alkuperästä ei riitä. Tuoreet kokeet osoittavat, että yksinkertainen, huomaamaton vesileima voi kertoa sekä onko kuva koneella tehty että kuka sen teki. Sosiaalisen median virrassa kuva näyttää aina kuvalta: naurava hääseurue, tulviva katu, presidentti kättelemässä. Silti yhä useammin kysymys kuuluu, mistä kuva on peräisin

By Kari Jaaskelainen
Tietokone, joka kuuntelee sanat, äänen ja ilmeet, voi kertoa myös miksi se epäilee masennusta

Tietokone, joka kuuntelee sanat, äänen ja ilmeet, voi kertoa myös miksi se epäilee masennusta

Moni tunnistaa tilanteen terveyskeskuksessa tai videopuhelussa: kysymykseen ”mitä kuuluu?” on helpompi vastata ”ihan ok” kuin kertoa oikeasti, miltä tuntuu. Häpeä, kiire ja se, että oireet ovat lopulta vain omia kokemuksia, vaikeuttavat masennuksen huomaamista – sekä potilaalta että ammattilaiselta. Yleinen ajatus on ollut, että jos tekoäly oppisi poimimaan masennuksen merkkejä puheesta, tekstistä

By Kari Jaaskelainen
Keinoälystä on tulossa matemaatikon apuri, joka etsii poikkeukset ja ehdottaa polkuja

Keinoälystä on tulossa matemaatikon apuri, joka etsii poikkeukset ja ehdottaa polkuja

Koneet voivat oppia löytämään piilokuvioita, vinkata todistusten välivaiheita ja jopa keksiä yksittäisiä tapauksia, jotka kumoavat rohkeita väitteitä – ja se voi muuttaa tapaa, jolla uutta matematiikkaa syntyy. Arjessa riittää usein, että jokin toimii melkein aina. Matematiikassa yksi poikkeus riittää kaatamaan koko säännön. Jos väität, että jokaisessa bussissa on aina vapaa paikka,

By Kari Jaaskelainen