В 1997 году, пожалуй, величайший шахматист в истории, Гарри Каспаров, проиграл машине — суперкомпьютеру IBM под названием Deep Blue. Для многих это историческое поражение стало событием, ознаменовавшим начало новой эры, в которой машинный интеллект превосходит человеческий.
Перемотаем на два десятилетия вперёд: алгоритм, на котором работал Deep Blue, теперь без труда запускается в фоновом режиме на вашем смартфоне, пока вы балуетесь с LIDAR-сканером и созваниваетесь по FaceTime с друзьями.
Вы художник, вы используете технологии, чтобы создавать искусство и выражать себя. Знания Каспарова оказались под угрозой со стороны машины, но машина никогда не сможет создавать искусство, верно?
Детские иллюстрации Sasha Kru, созданные с помощью Dall-E
Обложка для этого поста в блоге была сгенерирована с помощью Dreamstudio, а иллюстрации выше и ниже — с помощью Dall-E.
Поэтому вопрос не в том, способны ли машины создавать искусство уровня Густава Климта (они уже способны), а в том, смогут ли они вскоре делать это быстрее, эффективнее и дешевле, чем художники-люди.
Что такое генеративный ИИ и чем он отличается?
Идея о том, что компьютеры могут помочь нам творчески выражать себя, отнюдь не нова. Компьютерное искусство существует с начала 1950-х годов. Но до недавнего времени у машин не было шансов обойти человека в каком-либо творческом деле.
Машины хорошо анализируют огромные массивы данных, которые в них загружают, находят в них закономерности и выдают ответы или прогнозы (например, время доставки вашей пиццы). Однако новая категория, называемая «генеративный ИИ», всколыхнула мир искусства и творческие индустрии, поскольку она уверенно движется к тому, чтобы стать быстрее, дешевле, а в некоторых случаях — лучше, чем то, что человек может создать вручную.
Генеративный ИИ — это ИИ, обученный на огромных массивах данных. Он имитирует их закономерности и создаёт что-то новое. То есть вместо того, чтобы получать инструкции, как создать конкретный результат (нарисовать картину с собакой), машине скармливают данные миллиона картин с собаками, и она генерирует новую картину с собакой на основе всех полученных данных.
Согласно статье, написанной Соней Хуанг, Патом Грейди и GPT-3 (да, языковой моделью глубокого обучения, которая производит текст, похожий на человеческий), каждая индустрия, требующая от людей создания оригинальной работы, стоит на пороге переосмысления, и вполне вероятно, что «некоторые рабочие функции могут быть полностью заменены генеративным ИИ, в то время как другие, скорее всего, будут процветать благодаря тесному итеративному циклу взаимодействия человека и машины».
Это касается всего: от искусства и развлечений до производства и здравоохранения. Что касается ИИ, наши творческие индустрии теперь стали его новой площадкой для игр.
Вот только это не совсем так — генеративный ИИ является лишь новейшим инструментом в наборе инструментов, и доступ к нему получит каждый.
Не заменить, а перевернуть
Как Гарри Каспаров проиграл Deep Blue в 1997 году, так и летом 2022 года художники, участвовавшие в конкурсе искусств на ярмарке штата Колорадо, испытали не самый приятный опыт, проиграв искусственному интеллекту.
Джейсон Аллен, дизайнер видеоигр, подал на конкурс работу, созданную с помощью Midjourney — программы искусственного интеллекта, превращающей текстовые запросы в изображения. После того как выяснилось, как была создана эта работа, она стала вирусной и вызвала мощную волну возмущения среди других художников.
Аллен заявил, что ему потребовалось «много недель тонкой настройки» и «сотни разных изображений», чтобы добиться нужного результата, — в общей сложности около 80 часов работы. Прочитав эти цифры, не стоит думать, что искусственный интеллект пришёл, чтобы заменить художников.
Изменить творческий процесс художника — определённо да.
Переосмысление концепции The Golden Square Theory (2018) Андрея Адно
На самом деле ИИ-искусство не заменит художников. Исследовательница Энн Плойн из Оксфордского института Интернета утверждает, что творческое принятие решений — критически важная часть искусства — не будет заменено технологией ИИ.
По её словам, «модели ИИ могут делать неожиданные экстраполяции, обращать внимание на совершенно неопознанный ранее фактор в определённом стиле живописи [благодаря обучению на сотнях произведений искусства]. Но модели машинного обучения не автономны».
Модели машинного обучения не автономны. Для получения результатов им требуется человеческое участие. Поэтому именно художнику решать, как и для чего его использовать.
Генеративный ИИ способен выдавать поразительные результаты за считаные секунды, но заменит ли он в итоге художников?
Нет, но, возможно, он станет катализатором, который поможет художникам освоить новые, увлекательные и разнообразные стили.
▋
(Ответ сгенерирован с помощью программы ИИ для написания текстов)
