Yapay zekanın aydınlık ve karanlık tarafları, uzun yıllardır kamuoyunun gündeminde. Yüz tanımayı, ödünç verme ve cezalandırma önerileri yapan algoritmaları ve tıbbi görüntü analizini düşünün. Ancak ChatGPT, DALL-E 2 ve diğer konuşma ve görüntü oluşturma yapay zeka programlarının etkileyici – ve bazen korkutucu – yetenekleri bir dönüm noktası gibi geliyor.
Önemli değişiklik, son bir yıl içinde, yalnızca çok büyük miktarda veriden öğrenmekle kalmayan, aynı zamanda bir şeyler üreten yazılım olan güçlü üretken yapay zekanın ortaya çıkması oldu. inandırıcı yazılı belgeler, ilgi çekici konuşma, fotogerçekçi görüntüler Ve ünlü seslerin klonları.
Üretken yapay zeka ortalıkta dolaşıyor yaklaşık on yıldıruzun süredir deepfake videoları hakkında endişeler tasdik edebilir. Şimdi, yapay zeka modelleri o kadar büyüdü ve internetin o kadar geniş alanlarını sindirdi ki, insanlar yapay zekanın bilgi işinin geleceği, yaratıcılığın doğası ve internetteki içeriğin kökenleri ve doğruluğu için ne anlama geldiğinden emin değiller. .
İşte bu yeni nesil yapay zekanın ölçüsünü alan arşivlerimizden beş makale.
1. Üretken AI ve çalışma
Beş yapay zeka uzmanından oluşan bir panel, üretici yapay zekanın etkileri sanatçılar ve bilgi çalışanları için. Bu sadece teknolojinin sizin yerinizi alıp almayacağı ya da sizi daha üretken kılacağı meselesi değildir.
Tennessee Üniversitesi bilgisayar bilimcisi Lynn Parker üretken yapay zekanın yaratıcılığı ve bilgiyi daha erişilebilir kılmak gibi önemli faydaları olsa da, yeni araçların dezavantajları da olduğunu yazdı. Spesifik olarak, yazma gibi becerilerin aşınmasına yol açabilirler ve modellerin insan yaratımları üzerinde eğitildiği göz önüne alındığında, fikri mülkiyet koruma sorunlarını gündeme getirirler.
Colorado Boulder Üniversitesi bilgisayar bilimcisi daniel acuna araçları kendi yaratıcı çabalarında yararlı bulmuştur, ancak yanlışlık, önyargı ve intihal konusunda endişe duymaktadır.
Michigan Üniversitesi bilgisayar bilimcisi Kentaro Toyama insan becerisinin bazı alanlarda maliyetli ve gereksiz hale gelebileceğini yazdı. “Tarih bir rehberse, yapay zekadaki ilerlemelerin daha fazla işin ortadan kalkmasına neden olacağı, yalnızca insani becerilere sahip yaratıcı sınıftan insanların daha zengin ama sayıca daha az olacağı ve yaratıcı teknolojiye sahip olanların yeni işlerin geleceği neredeyse kesin. mega zengin.”
Florida Uluslararası Üniversitesi bilgisayar bilimcisi Mark Finlayson bazı işlerin muhtemelen ortadan kalkacağını, ancak bu AI araçlarıyla çalışmadaki yeni becerilerin muhtemelen değer kazanacağını yazdı. Benzer şekilde, kelime işlemci yazılımının yükselişinin daktilo ihtiyacını büyük ölçüde ortadan kaldırdığını, ancak bir bilgisayara erişimi olan neredeyse herkesin dizgi belgeleri üretmesine izin verdiğini ve bir özgeçmişte listelenecek yeni bir beceri sınıfına yol açtığını belirtti.
Colorado Üniversitesi Anschutz biyomedikal bilişim araştırmacısı Casey Greene Google’ın insanları internette bilgi bulma becerileri geliştirmeye yönlendirmesi gibi, AI dil modellerinin de araçlardan en iyi çıktıyı alma becerilerini geliştirmelerine yol açacağını yazdı. “Pek çok teknolojik ilerlemede olduğu gibi, geniş çapta erişilebilir yapay zeka modelleri çağında insanların dünyayla nasıl etkileşime gireceği de değişecek. Soru, toplumun bu anı eşitliği ilerletmek için mi yoksa eşitsizlikleri şiddetlendirmek için mi kullanacağıdır.”
2. Sözcüklerden Görüntüler Çıkarmak
Üretken yapay zeka sihir gibi görünebilir. Görüntü üreten yapay zekaların nasıl birkaç kelimelik metin alıp kelimelerle eşleşen bir görüntü üretebildiğini hayal etmek zor.
Hani FaridCalifornia Üniversitesi, Berkeley görüntü adli tıp alanında uzmanlaşmış bir bilgisayar bilimcisi, süreci açıkladı. Yazılım, her biri kısa bir metin açıklaması içeren çok sayıda görüntü üzerinde eğitilmiştir.
“Model, yalnızca görsel gürültü kalana kadar her görüntüyü aşamalı olarak bozar ve ardından bu bozulmayı tersine çevirmek için bir sinir ağını eğitir. Bu işlemi yüz milyonlarca kez tekrarlayan model, saf gürültüyü herhangi bir başlıktan tutarlı bir görüntüye dönüştürmeyi öğreniyor” diye yazdı.
3. Makinenin işaretlenmesi
Üretken yapay zeka tarafından üretilen görüntülerin birçoğunu fotoğraflardan ayırt etmek zordur ve yapay zeka tarafından üretilen video hızla gelişmektedir. Bu, dolandırıcılık ve yanlış bilgilendirme ile mücadelede riskleri artırıyor. Şirket yöneticilerinin sahte videoları, hisse senedi fiyatlarını manipüle etmek için kullanılabilir ve siyasi liderlerin sahte videoları, tehlikeli yanlış bilgileri yaymak için kullanılabilir.
Farid, yapay zeka tarafından oluşturulmuş fotoğraflar ve videolar üretmenin nasıl mümkün olduğunu açıkladı. filigran içerir sentetik olduklarını doğrulamak. İşin püf noktası, değiştirilemeyen veya kaldırılamayan dijital filigranlar üretmektir. “Bu filigranlar, tüm eğitim verilerini filigranlayarak üretken AI sistemlerine dönüştürülebilir, ardından oluşturulan içerik aynı filigranı içerecektir” diye yazdı.
4. Fikir seli
Üretken yapay zekanın dezavantajlarıyla ilgili tüm meşru endişelere rağmen, araçların bazı sanatçılar, tasarımcılar ve yazarlar için yararlı olduğu kanıtlanıyor. Yaratıcı alanlardaki kişiler, duvardan beklenmedik malzemeler de dahil olmak üzere fikirleri hızlı bir şekilde çizmek için görüntü oluşturucuları kullanabilir.
Rochester Institute of Technology endüstriyel tasarımcı ve profesör Juan Noguera ve öğrencileri, soyut fikirlerden binlerce görüntü üretmek için DALL-E veya Midjourney gibi araçlar kullanıyor. steroidler üzerinde eskiz defteri.
“Ne kadar çılgınca olursa olsun herhangi bir cümle girin ve yalnızca sizin için oluşturulmuş bir dizi benzersiz görüntü alacaksınız. Bir çaydanlık tasarlamak ister misiniz? Burada 1000 tane var” diye yazdı. “Bunların yalnızca küçük bir alt kümesi çaydanlık olarak kullanılabilse de, tasarımcının besleyebileceği ve bitmiş bir ürüne dönüştürebileceği bir ilham kaynağı sağlıyorlar.”
5. Yaratıcı süreci kısaltmak
Ancak, bitmiş sanat eserlerini üretmek için yapay zeka kullanmak başka bir konu. Nir Eisikovits Ve Alec Stubbsfilozoflar Uygulamalı Etik Merkezi Massachusetts Boston Üniversitesi’nde. Sanat yapma sürecinin sadece fikir üretmekten daha fazlası olduğunu belirtiyorlar.
Uygulamalı bir şey üretme süreci, süreci yineleme ve iyileştirmeler yapma – genellikle izleyici tepkilerine yanıt olarak o anda – sanat yaratmanın olmazsa olmazlarıyazdılar.
“Bir şeyi gerçeğe dönüştürme işi ve değer taşıyan ayrıntıları üzerinde çalışmaktır, sadece onu hayal etme anı değil,” diye yazdılar. “Sanatsal eserler, yalnızca bitmiş ürün için değil, aynı zamanda sanatçıyı başlangıcından nihai sonuca taşıyan mücadele, eğlenceli etkileşim ve sanatsal görevle becerikli bir şekilde ilgilenme nedeniyle övülür.”
Bu makale The Conversation’dan Creative Commons lisansı altında yeniden yayınlanmıştır. Orijinal makaleyi buradan okuyun: https://theconversation.com/generative-ai-5-essential-reads-about-the-new-era-of-creativity-job-anxiety-misinformation-bias-and-plagiarism-203746.
Resim kredisi: Altınhind | Dreamstime.com, Bill Kennedy | Dreamstime.com, Michal Bednarek | Dreamstime.com, Brita Seifert | Dreamstime.com, Yulia Gapeenko | Dreamstime.com