1997 yılında, tarihin belki de en büyük satranç oyuncusu Garry Kasparov bir makineye karşı kaybetti; IBM'in geliştirdiği Deep Blue adlı süper bilgisayara. Birçoğu için bu tarihi kayıp, makine zekâsının insan zekâsını geride bıraktığı yeni bir dönemin başlangıcını simgeleyen olay haline geldi.
Aradan iki on yıl geçti ve Deep Blue'nun kullandığı satranç algoritması artık akıllı telefonunuzda arka planda kolayca çalışabiliyor; siz ise bir yandan LIDAR tarayıcıyla oynayıp arkadaşlarınızla FaceTime yapabiliyorsunuz.
Siz bir sanatçısınız, sanat yaratmak ve kendinizi ifade etmek için teknolojiyi kullanıyorsunuz. Kasparov'un bilgisi bir makine tarafından tehdit edildi ama bir makine asla sanat yaratamaz, değil mi?
Sasha Kru'nun Dall-E kullanılarak oluşturulmuş çocuk illüstrasyonları
Bu blog yazısının kapak görseli Dreamstudio ile, yukarıdaki ve aşağıdaki illüstrasyonlar ise Dall-E ile oluşturuldu.
Dolayısıyla asıl soru, makinelerin Gustav Klimt seviyesinde sanat eserleri yaratıp yaratamayacağı değil (zaten yaratabiliyorlar), bunu yakında insan sanatçılardan daha hızlı, daha verimli ve daha ucuza yapıp yapamayacakları.
Üretken Yapay Zekâ Nedir ve Neden Farklıdır?
Bilgisayarların yaratıcı ifademize yardımcı olabileceği fikri hiç de yeni değil. Bilgisayar üretimi sanat 1950'lerin başından beri var. Ancak yakın zamana kadar makinelerin herhangi bir yaratıcı alanda insanlarla rekabet etme şansı yoktu.
Makineler, kendilerine verilen devasa veri kümelerini analiz etmede, bu verilerdeki örüntüleri bulmada ve size cevaplar ya da tahminler sunmada (örneğin pizza teslimatınızın tahmini varış süresi) oldukça başarılı. Ancak "Üretken Yapay Zekâ" adı verilen yeni kategori, sanat dünyasını ve yaratıcı endüstrileri sarstı; çünkü daha hızlı, daha ucuz ve bazı durumlarda insanların elle üretebildiğinden daha iyi sonuçlar üretme yolunda ilerliyor.
Üretken Yapay Zekâ, devasa miktarda veriyle eğitilen bir yapay zekâ türüdür. Bu veri kümesindeki örüntüleri taklit eder ve yeni bir şey yaratır. Yani belirli bir sonuç nasıl elde edilir diye talimatlar verilmek yerine (bir köpek resmi çizmek gibi), makineye bir milyon köpek resminden oluşan veri beslenir ve makine, kendisine verilen tüm bu girdilere dayanarak yeni bir köpek resmi üretir.
Sonya Huang, Pat Grady ve GPT-3'ün (evet, insan benzeri metinler üreten derin öğrenme dil modeli) birlikte yazdığı bir makaleye göre, insanların özgün eser üretmesini gerektiren her sektör yeniden şekillenmeye açık ve "bazı iş fonksiyonlarının üretken yapay zekâ tarafından tamamen ortadan kaldırılması, bazılarının ise insan ile makine arasındaki sıkı, döngüsel bir iş birliğinden fayda görme olasılığı yüksek".
Bu durum sanattan eğlenceye, üretimden sağlığa kadar her alan için geçerli. Yapay zekâ söz konusu olduğunda, yaratıcı endüstrilerimiz artık onun yeni oyun alanı.
Ama aslında öyle değil; üretken yapay zekâ, sadece bir araç kutusundaki en yeni araç ve herkes ona erişebilecek.
Yerini Almak İçin Değil, Dönüştürmek İçin
Garry Kasparov 1997'de Deep Blue'ya nasıl kaybettiyse, 2022 yazında da Colorado eyalet fuarının sanat yarışmasına katılan sanatçılar yapay zekâya karşı benzer talihsiz bir deneyim yaşadı.
Bir video oyunu tasarımcısı olan Jason Allen, metin komutlarını görsellere dönüştüren yapay zekâ programı Midjourney ile oluşturduğu bir eserle yarışmaya katıldı. Eserin nasıl oluşturulduğunu açıklamasının ardından Allen'ın çalışması viral oldu ve diğer sanatçılardan büyük tepki topladı.
Allen, istediği sonuca ulaşmak için "haftalarca ince ayar" yaptığını ve "yüzlerce farklı görsel" denediğini, bunun da yaklaşık 80 saatlik bir çalışmaya denk geldiğini belirtti. Bu rakamları okuduktan sonra yapay zekânın sanatçıların yerini almaya geldiğini düşünmemek gerek.
Bir sanatçının yaratıcı sürecini değiştirmeye geldiğini düşünmek ise kesinlikle mümkün.
Andrey Adno'nun The Golden Square Theory (2018) adlı eserinin kavramsal olarak yeniden yorumlanması
Gerçek şu ki, yapay zekâ sanatı sanatçıların yerini almayacak. Oxford İnternet Enstitüsü'nden araştırmacı Anne Ploin, sanatta kritik önem taşıyan yaratıcı karar verme sürecinin yapay zekâ teknolojisi tarafından ele geçirilemeyeceğini savunuyor.
Kendi ifadesiyle, "Yapay zekâ modelleri beklenmedik şekillerde çıkarımlar yapabilir, [yüzlerce sanat eseriyle eğitilmiş olmaktan dolayı] belirli bir resim tarzında daha önce fark edilmemiş bir unsura dikkat çekebilir. Ama makine öğrenmesi modelleri özerk değildir."
Makine öğrenmesi modelleri özerk değildir. Sonuç üretebilmek için insan iradesine ihtiyaç duyarlar. Dolayısıyla bunu nasıl ve hangi amaçla kullanacağına karar vermek sanatçıya kalmıştır.
Üretken yapay zekâ, saniyeler içinde çarpıcı sonuçlar üretebiliyor ama sonunda sanatçıların yerini alacak mı?
Hayır, ama sanatçıların yeni, heyecan verici ve çeşitli tarzları benimsemesine yardımcı olacak bir katalizör olabilir.
▋
(Cevap yazı üreten bir yapay zekâ programı kullanılarak oluşturulmuştur)
