- Kreativität wird als eine menschliche Disziplin betrachtet, und generative KI ist noch weit davon entfernt, sie zu replizieren.
- Menschen und KI verlassen sich auf unterschiedliche Ansätze, um Wissen zu erlangen.
- Kreative Werke werden weiterhin menschliches Eingreifen und Aufsicht benötigen, da diese die entscheidenden Faktoren für das Ergebnis sind.
Jeden Tag werden neue Fragen aufgeworfen, ob computergestützte Kreativität überhaupt möglich ist. Da sie als eine einzigartige Fähigkeit betrachtet wird, die wir Menschen haben, stellen jedoch das Aufkommen von Tools wie ChatGPT, Dall-E und so vielen anderen unsere Position nun in Frage.
Große Sprachmodelle (LLMs) verwenden Mathematik, um die Eingabe zu bewerten und ein Ergebnis zu produzieren, das auf den riesigen Datenmengen basiert, auf denen sie trainiert wurden, um Muster zu erkennen. Aber wir Menschen verlassen uns nicht nur auf diese Muster, da unsere Intelligenz weit darüber hinausgeht. Ein weiterer Unterschied ist der Unterschied darin, wie Menschen und KI Wissen erwerben, da Menschen auf Kausalität und KI-Modelle auf Korrelation angewiesen sind.
Letztes Jahr haben Musikproduzenten wie Alex Da Kid mit IBM Watson zusammengearbeitet, um einige KI-Hits zu produzieren und den kreativen Prozess zu informieren. Ein wenig weiter zurückgehend, wurde ein Kunstwerk namens „The Portrait of Edmond de Belamy“, das für 432.500 US-Dollar verkauft wurde und ebenfalls mit KI generiert wurde, erstellt, indem das System mit einem Datensatz von 15.000 Porträts gefüttert wurde, die Kunst aus sechs Jahrhunderten abdeckten.
KI benötigt noch menschliche Eingriffe
In all diesen Beispielen ist menschliche Eingriffe immer noch vorhanden, um die von der KI produzierten Ergebnisse zu kuratieren. Aber jetzt kann ein KI-Bildgenerator wie Midjourney in Sekunden Ergebnisse für jedes Thema gemäß Ihren Präferenzen produzieren. Riesige Mengen an Datensätzen werden abgerufen und in die Systeme eingespeist, um sie zu trainieren. Generative KI-Systeme können jetzt geschriebene Sätze in Bilder umwandeln oder Musik im Stil eines Komponisten Ihrer Wahl komponieren. Die Ausgaben ähneln den Daten, auf denen diese Systeme trainiert wurden, sind aber nicht genau dieselben.
Die Urheberschaft ist in diesen Fällen ein fragwürdiges Thema, da viele Kritiker nicht dafür sind, Algorithmen den Titel von Autoren zu geben. Wer sollte also als Autor oder Künstler betrachtet werden? Was ist mit den Tausenden von Künstlern und Malern, deren Arbeit abgerufen wurde, um die KI zu trainieren? Oder könnte es der Prompter sein? Derjenige, der den Stil, das Thema und viele andere komplexe Details des Bildes beschreibt. Also sind wir wieder an einem Punkt, an dem wir neue Probleme entstehen sehen, vielleicht zum ersten Mal, nicht weil sie neu sind, sondern weil sie einzigartig sind. Die Frage ist: Kann KI so kreativ sein wie Menschen?
Kann KI das menschliche kreative Element ersetzen?
Experten beschreiben viele Arten von Kreativität, einige davon sind transformative, kombinatorische und explorative Kreativität. Was die letzteren beiden betrifft, so erforscht die explorative Kreativität strukturierte Räume auf konzeptioneller Basis, um neue Ideen zu generieren, während die kombinatorische Kreativität ähnliche Ideen zusammenführt.
Diese Arten von Kreativität sind dem, was generative KI-Algorithmen tun, ziemlich nahe, zum Beispiel das Erstellen einer Geschichte im gleichen Stil wie viele andere Geschichten, die in den Trainingsdatensätzen verwendet wurden, oder das Erstellen eines Bildes auf die gleiche Weise. Die erste, die transformative Kreativität, bedeutet, neue Ideen außerhalb der bestehenden Datenstrukturen und Stile zu entwickeln, um am besten etwas völlig Neues und Originelles zu produzieren.
Dies ist der Hauptfokuspunkt der Argumentation bezüglich Urheberrecht und fairem Gebrauch von Inhalten, ein Thema, das von Vorschriften noch nicht angesprochen wurde. Kürzlich hat SAG-AFTRA einen Deal mit Plattenlabels für den Schutz der Künstlerrechte ausgehandelt und das Recht auf Zustimmung und Entschädigung verpflichtend gemacht.
Computational Creativity funktioniert nicht impulsiv auf menschliche Weise, sondern arbeitet systematisch. Sie kann Ergebnisse auf unerwartete Weise erzielen, aber sie sind vorhersehbar, da das System einen bestimmten Prozess verwendet, um sie zu erreichen. Dies ist der Hauptunterschied zwischen menschlichen Künstlern und KI, da wir nur die Ergebnisse erhalten, die wir von ihr verlangen. Generative KI arbeitet in Partnerschaft mit ihren menschlichen Gegenstücken akzeptabel, und ihre Leistung wird sich verbessern, aber derzeit kann sie als Katalysator dienen, um Menschen zu helfen, anstatt sie zu ersetzen.
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Aamir Sheikh
Aamir ist Tech-Journalist mit fast sechs Jahren Erfahrung in der Krypto- und Technologiebranche. Er absolvierte sein Studium an der MAJ University mit einem MBA in Finanzen und Marketing. Heute arbeitet er für Cryptopolitan, wo er über die neuesten Entwicklungen in den Kryptowährungsmärkten und Preisprognosen berichtet.
