- Считается, что творчество — это сугубо человеческая деятельность, а генеративный ИИ пока далек от того, чтобы его воспроизвести.
- Люди и искусственный интеллект используют разные подходы к получению знаний.
- Творческие произведения по-прежнему потребуют участия и контроля человека, поскольку именно он принимает ключевые решения, определяющие результат.
Каждый день возникают новые вопросы о том, возможно ли вычислительное творчество вообще. Поскольку это считается уникальным навыком, которым обладаем мы, люди, но появление таких инструментов, как ChatGPT, Dall-E и многих других, теперь бросает вызов нашему положению.
Большие языковые модели (LLM) используют математику для оценки входных данных и получения результата, основанного на огромных объемах данных, на которых они обучены, для распознавания паттернов. Но мы, люди, не полагаемся только на эти паттерны, поскольку наш интеллект выходит далеко за эти рамки. Другое отличие заключается в том, как люди и ИИ получают знания: люди полагаются на причинно-следственные связи, тогда как модели ИИ полагаются на корреляции.
В прошлом году музыкальные продюсеры, такие как Alex Da Kid, сотрудничали с IBM Watson для создания некоторых хитов с ИИ и информирования творческого процесса. Заглянув немного глубже в прошлое, произведение искусства «Портрет Эдмона де Белами», проданное за $432 500 и также созданное с помощью ИИ, было создано путем подачи в систему набора данных из 15 000 портретов, охватывающих искусство шести веков.
ИИ все еще нуждается во вмешательстве человека
Во всех этих примерах вмешательство человека все еще присутствует для курирования результатов, созданных ИИ. Но теперь генератор изображений на базе ИИ, такой как Midjourney, может создавать результаты за секунды для любой темы в соответствии с вашими предпочтениями. Огромные объемы наборов данных сканируются и подаются в системы для их обучения. Генеративные системы ИИ теперь могут преобразовывать письменные фразы в изображения или сочинять музыку в стиле композитора на ваш выбор. Выходные данные напоминают данные, на которых обучены эти системы, но они не идентичны им.
В таких случаях авторство является спорным вопросом, поскольку многие критики не поддерживают присвоение алгоритмам статуса авторов. Так кто же должен считаться автором или художником? А как насчет тысяч художников и живописцев, чьи работы были использованы для обучения ИИ? Или, возможно, автором является тот, кто составляет промпт — человек, описывающий стиль, тематику и множество других тонких деталей изображения. Таким образом, мы вновь оказываемся в ситуации, когда возникают новые проблемы, возможно, впервые, не потому, что они новы, а потому, что они уникальны. Вопрос заключается в следующем: может ли ИИ быть таким же креативным, как люди?
Может ли ИИ заменить человеческий творческий элемент?
Эксперты описывают множество типов творчества, некоторые из них — трансформационное, комбинаторное и исследовательское творчество. Говоря о последних двух, исследовательское творчество исследует структурированные пространства на концептуальной основе для генерации новых идей, тогда как комбинаторное творчество объединяет похожие идеи.
Эти типы творчества довольно близки к тому, что делают алгоритмы генеративного ИИ, например, создание истории в том же стиле, что и многие другие истории, использованные в обучающих наборах данных, или создание изображения в той же манере. Первое, трансформационное творчество, означает появление новых идей, выходящих за рамки существующих структур данных и стилей, чтобы в лучшем случае создать что-то совершенно новое и оригинальное.
Это основная точка аргументации относительно авторского права и добросовестного использования контента, вопрос, который еще не урегулирован законодательно. Недавно SAG-AFTRA заключила соглашение с звукозаписывающими компаниями о защите прав артистов и сделала право на согласие и компенсацию обязательным.
Вычислительное творчество работает не импульсивно, как у человека, а систематически. Оно может достигать результатов неожиданными способами, но они предсказуемы, поскольку система использует определенный процесс для их достижения. Это главное отличие художников-людей от ИИ: мы получаем от него только те результаты, которые запрашиваем. Генеративный ИИ работает приемлемо в партнерстве с людьми, и его производительность будет улучшаться, но на данный момент он может работать как катализатор, помогающий людям, а не заменяющий их.
Если вы читаете это, вы уже впереди. Оставайтесь с нами, подписавшись на нашу рассылку.
Отказ от ответственности: Предоставленная информация не является инвестиционной рекомендацией. Cryptopolitan.com не несет ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимые исследования и/или консультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Амир Шейх
Амир — технологический журналист с почти шестилетним опытом работы в индустриях криптовалют и технологий. Он окончил университет MAJ, получив степень MBA по финансам и маркетингу. Сейчас он работает в Cryptopolitan, где освещает последние события на рынке криптовалют и прогнозы цен.
