苹果研究：设计师通过反馈训练AI生成更优用户界面

苹果公司研究人员发表新研究，探索如何利用专业设计师的直接反馈来提升人工智能生成用户界面（UI）的质量。该研究于2026年2月5日由9to5Mac报道，题为《通过设计师反馈改进用户界面生成模型》（Improving User Interface Generation Models from Designer Feedback），提出了一种区别于传统强化学习方法的新路径。

传统的人工智能训练方法如“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）通常依赖简单的评分或排序数据，难以捕捉设计决策背后的复杂逻辑。苹果研究团队指出，这类方法与实际设计工作流程脱节，忽略了设计师在评审中使用的丰富评注和修改依据。为此，团队引入了基于评论、草图和直接编辑的反馈机制，使AI能从具体的设计优化过程中学习。

研究共招募21名具有2至30年以上不等专业经验的设计师，涵盖UI/UX、产品和服务设计等领域。他们对AI生成的界面提供多形式反馈，包括文字建议、手绘草图和代码级修改。这些反馈被转化为1,460组前后对比的“偏好对”，用于训练奖励模型。该模型通过分析界面截图与自然语言描述，输出代表设计质量的数值评分，进而指导生成模型优化输出。

实验结果显示，采用草图和直接编辑反馈训练的模型显著优于基础模型及仅使用排名数据训练的版本。其中，基于Qwen3-Coder并融合草图反馈的模型表现最佳，甚至超越GPT-5的UI生成能力。值得注意的是，这一成果仅基于181份高质量草图反馈即实现，表明少量专家级输入即可有效提升小型模型性能。

研究同时揭示了设计评价中的主观性挑战：当研究人员独立评估设计师已排序的界面时，与其判断一致的比例仅为49.2%，几乎等同随机猜测。然而，在涉及草图修改和直接编辑的情况下，一致性分别上升至63.6%和76.1%，说明具象化修改比抽象选择更能达成共识。

此项研究由苹果旗下研究团队完成，相关模型以Qwen系列开源编码模型为基础，强调设计意图传递的有效性，并为未来AI辅助设计工具提供了可推广的技术框架。原始论文可通过9to5Mac链接查阅，包含技术细节与案例展示。

来源：9to5Mac，发布日期：2026年2月5日。

参考链接:
https://9to5mac.com/2026/02/05/designers-teach-ai-to-generate-better-ui-in-new-apple-study/