" В последние годы генеративный искусственный интеллект (ИИ) привлек широкое внимание с появлением чат-бота ChatGPT и аналогичных систем ИИ. Современные инструменты генеративного ИИ — это алгоритмы, предназначенные для создания нового контента — от музыки до разговоров, романов, компьютерного кода, видеоигр и др. Сторонники генеративного ИИ говорят, что он делает творческий процесс доступным для всех, кто может использовать инструменты ИИ.
Одним из самых популярных направлений генеративного ИИ является визуальное искусство. Обычно платформы искусственного интеллекта создают визуальное представление из одной или нескольких подсказок, предоставленных пользователем-человеком. Многие из этих платформ используют технологии и экосистемы Web3, что еще больше повышает их привлекательность среди прогрессивно мыслящих авторов, стремящихся увидеть, что новейшие системы искусственного интеллекта могут сделать для расширения их собственных возможностей.
Ниже мы рассмотрим некоторые основы генеративного искусства на основе ИИ и несколько инструментов, проектов и нюансов, которые пользователи должны учитывать при экспериментировании с этими системами.
Как работает генеративное искусство на основе ИИ?
Инструменты генеративного ИИ используют процесс, известный как машинное обучение. Создатели этих алгоритмов поручают им сортировать большие объемы данных для выявления шаблонов и правил экстраполяции (как сообщается, одна версия ChatGPT обучена 45 терабайтам текстовых данных). Благодаря этому процессу генеративный ИИ может сначала воспринимать или идентифицировать аспекты нового бита данных — например, система художественного ИИ может «научиться» выбирать новые фотографии, на которых изображен фламинго, — а совсем недавно она начала иметь возможность создавать новые работы из подсказки. Многие ИИ для создания произведений искусства используют инструменты, известные как генеративно-конкурентные сети, или GAN, алгоритмы, используемые для анализа наборов данных существующих произведений искусства. Безусловно, некоторые типы генеративного ИИ полностью автономны, хотя здесь мы сосредоточимся на тех, которые предназначены для работы в тандеме с людьми.
Генеративный ИИ и Web3: свобода и доступность
Многие пользователи рассматривают генеративный ИИ как мощный инструмент для поддержки перехода к экосистеме Web3, в которой упразднены центральные органы предыдущей версии Интернета. Один из способов совместимости генеративного ИИ с идеалами Web3 заключается в том, что он разрушает барьеры доступа. Например, представьте популярный инструмент, используемый сегодня для создания музыки в Интернете — неизбежно, что самый мощный из этих инструментов потребует от пользователей оплаты программного обеспечения или лицензионного сбора. И даже если они доступны бесплатно, у пользователя должны быть достаточные опыт и знания, чтобы на самом деле создать песню, которая может конкурировать с тем, что можно услышать по радио. Это барьеры для творчества, встроенные в современную интернет-культуру.
С другой стороны, многие инструменты генеративного ИИ либо бесплатны, либо требуют лишь скромной платы и незначительного внешнего оборудования. Пользователю таких программ, как DALL-E или StarryAI, не нужно вкладывать деньги в дорогие камеры, холсты или краски. На самом деле этому пользователю даже не нужно быть опытным художником, чтобы создать что-то впечатляющее.
Мир невзаимозаменяемых токенов (NFT), сгенерированных ИИ, — это аспект этой ветви ИИ, который еще ближе подходит к системам Web3,а именно экосистемам блокчейнов и криптовалюты. Code Canvas, платформа на основе Solana- пример системы, которая призвана соединить эти два мира. Пользователи могут использовать платформу для создания NFT в сети и быстрого выхода на потенциально прибыльный рынок NFT. Code Canvas может помочь пользователям, которые не только нуждаются в поддержке создания NFT в сложной экосистеме на основе блокчейна, но и полагаются на помощь инструмента искусственного интеллекта, чтобы фактически создавать произведения искусства самостоятельно. Art Blocks — еще одна похожая платформа, которая в 2021 году принесла создателям NFT около 1 миллиарда долларов.
Вводные данные и алгоритмы
Ключевым аспектом многих совместных генеративных инструментов искусственного интеллекта является необходимость участия человека. Введите текстовую подсказку в систему искусственного интеллекта, и система быстро создаст визуальное представление этой подсказки. Инструменты искусственного интеллекта разработаны с учетом случайности, поэтому одинаковые подсказки могут давать самые разные результаты.
Децентрализованный характер блокчейнов и криптовалютных экосистем может помочь с такой случайностью. Устраняя централизованность, блокчейны обеспечивают безопасные и, в некоторых случаях, рандомизированные действия. Задачи многих смарт-контрактов являются ярким примером, они выполняются автоматически при выполнении определенных условий, но не обязательно каждый раз дают одинаковые результаты. Разработчики и пользователи генеративного ИИ могут использовать эти элементы пространства блокчейна для повышения результативности своих систем ИИ.
Проблема авторского права
Одной из серьезных проблем для художников, сотрудничающих с генеративным ИИ для создания новых работ, является право собственности. Помимо вопросов о том, кто владеет совместной работой, созданной ИИ, человек или машина (или разработчики машины), существует более фундаментальный вопрос о том, могут ли инструменты ИИ действительно создавать уникальные работы вообще. В конце концов, их обучают на огромных массивах данных, а элементы, защищенные авторским правом, проникают в «новые» творения.
Словом, это больной вопрос, который до сих пор не решен нигде. В США правительство обычно считает, что произведения, созданные не людьми, не подлежат охране авторскими правами. Таким образом, работы, созданные в тандеме между людьми и ИИ, могут частично соответствовать требованиям — например, если ясно, какие части были созданы человеком, а какие — ИИ. Случай сентября 2022 года, связанный с графическим романом, созданным совместно пользователем-человеком и Midjourney, инструментом искусственного интеллекта, стал важной вехой в этой сфере. Бюро регистрации авторских прав США впервые зарегистрировало произведение, но позже частично отменило регистрацию авторских прав.
Экосистема Web3, в которой вопросы авторского права могут решаться с помощью других средств, может иметь серьезные последствия для генеративного ИИ и его пользователей-людей. Однако, вероятно, потребуется много времени, чтобы разобраться в нюансах.
