Yapay Medya

30 Kasım'da OpenAI, olağanüstü konuşma yetenekleriyle iletişim kurma merakından beslenen , yalnızca 5 günde bir milyondan fazla kullanıcıya ulaşan bir AI asistanı olan ChatGPT'yi web'e ücretsiz olarak koydu . İçinde bulduğumuz birçok kusurun arasında - olgusal hatalar, veri uydurma, aşırı güven veya "ses" eksikliği - hepimiz böyle bir şey görmediğimizi kabul etmek zorunda kaldık . Asistanla diyaloğa girmek, en geniş konu yelpazesi hakkında konuşmak ve asistanın doğallığı, belagati ve söylemsel anlayışına dayalı kendini kandırmayla inşa edilen derin empatik paylaşım anları yaratmak mümkündür.

Ama fırtına tarafından alınan sadece konuşma değildi. Aylar önce, 12 Temmuz'da başka bir asistan olan Midjourney serbest bırakıldı; ardından 22 Ağustos'ta Münih Üniversitesi'nin Kararlı Difüzyonu da yayınlandı ve 28 Eylül'de OpenAI, Dall-E 2'yi herkesin kullanımına sundu. Bu üç yapay zeka asistanı, orijinal sonuçları sunma özelliğiyle aynı görüntü çizme becerilerini paylaşıyor ve aynı zamanda sanki insanlar tarafından yaratılmış gibi çok insancıl.

Konuşma ve çizim çok yakın ve derinden yaratıcı aktivitelerdir. Tıpkı kağıt üzerinde bir kalemle doğaçlama yaptığımız gibi, başkalarıyla etkileşimlere gerçek zamanlı olarak yanıtlar oluşturmak için doğaçlama yaparız. Bu nedenle, yapay zekanın yaklaşık 70 yıldır var olduğu düşünülürse, makinelerin bu yeni yeteneklerini neyin artırdığını anlamak önemlidir.

Birkaç yıl öncesine kadar yapay zeka, dünyayı ve kendisini tanıyabilecek bir şeye ulaşmayı umarak bir düşünme modeli oluşturuyormuşuz gibi yalnızca algoritmalardan inşa ediliyordu. Ancak AI gelişmeleri, 1997'de Garry Gasparov'u yenmek için binlerce satranç hamlesini önceden inceleyen Deep Blue ile değişmeye başladı. O zamandan beri yaklaşım, internetin giderek daha büyük veritabanlarına erişimle katkıda bulunduğu öğrenme, öğretme ve kendi kendine öğreten AI sistemlerine, Makine Öğrenimine (ML) odaklandı. Yapay zekanın eğitim süreci, yalnızca asistanların benzer kalıpları bulmasına ve böylece yalnızca karşılaştırma yoluyla semantiğin anahtarını keşfetmesine izin verdiği için değil, aynı zamanda bu süreçte sözde yapay sinir ağları geliştirildiği için dönüşümseldi.

Basitçe, bir kaleme baktığımızda, onu tanımlamak için 4 ila 6'dan fazla parametre belirleyemeyiz — örneğin, renk: mavi; etki: metalik; parıltı: altın; uzunluk: 7cm; genişlik: 0.5cm. Öte yandan, bir dizi ML algoritmasıyla donanmış bir asistan, bu devasa veritabanlarında kurulan karşılaştırmalar yoluyla, aynı kalemi tanımlayan yalnızca birkaç düzine değil, yüzlerce parametreyi bulabilir ve tanımlayabilir (bkz. Şekil 1). Biz insanların bilinçli olarak göremeyebileceğimiz, duyamayacağımız, hissedemeyeceğimiz ve hatta anlayamayabileceğimiz parametreler. Ancak, muhtemelen insan beyninin erişemeyeceği son derece ince bir gerçekliğe erişim sağlayan ve asistanın yazılacak en iyi kelimeleri ve ayrıca en iyi renk, kontur, gölge, hacim tahmin etmesini sağlayan bu parametrelerdir. , bir görüntü çizerken varsaymak için ölçeklendirin.

İnsanlar tarafından oluşturulan büyük veritabanlarından bu öğrenme süreci, yerleşik önyargılardan içeriklerinin telif haklarına kadar değişen büyük sorunlar sunar . Asistanların interneti saran ahlaki önyargıların çoğunu kusarak metin biçiminde önyargı hızla netleşebiliyorsa, sorunların çoğunun ortaya çıktığı yer görüntülerdir. Asistanlar, bilimsel araştırma amacıyla oluşturulan LAION gibi görüntü veritabanlarını kullanıyor . Amaç, mümkün olan en gelişmiş asistanları oluşturmak ve böylece insan inovasyonuna katkıda bulunmak olduğundan, bu veritabanlarının internette bulabildikleri hemen hemen her şeyi kataloglamasına izin verildi.

Böylece, en sıradan vatandaş tarafından çekilen ve Flickr'da yayınlanan fotoğraftan, fotoğrafçıların ayrıntılı fotoğraflarına ve sanatçıların son derece detaylı çizimlerine veya tablolarına kadar herkese ait yüz milyonlarca resim kataloglandı. gazeteler, dergiler, müzeler, DeviantArt, ArtStation, Behance vb. , Şekil 2'de görülebileceği gibi.

AI'nın bu yaratıcı yeteneği dikkate değerse, bunun altında yatan iki kaçınılmaz soru ortaya çıkıyor: 1) bu yazarların görüntülerini kullanma iznini kim verdi?; 2) Bu görüntülerin kopyalanması ve versiyonlarının oluşturulması için onlara kim izin verdi? 2022'nin sonunda aldığımız cevaplar iyi değil. Stable Diffusion konusunda Profesör Björn Ommer “İnternette dolaşıp görüntüleri kendimiz bulmadık” demesine rağmen aslında LAION kullanıyorlar. MidJourney'de David Holz , internetten alınan görüntüleri herhangi bir izin almadan kullandıklarını ve kullandıkları görüntülerin kim olduğuna dair hiçbir fikirleri olmadığını varsayıyor .

Önümüzdeki yıllarda çokça tartışılacak bu sorunlara ve muhtemelen yeni yasalara yol açacak olan bu sorunlara rağmen yaratıcı alanda geri dönülmez bir noktaya geldiğimizi söyleyebiliriz. Yaratıcılığın, insanın "bilindik fikirlerin alışılmadık kombinasyonlarını yapma" [2] yeteneğiyle tanımlandığına dikkat edin; bu, Şekil 3'te de görebileceğimiz gibi, bu yapay zeka sistemlerinin bize tam olarak sunduğu şeydir. sadece metin ve görseller alanında gerçekleşir, bu "basit" hesaplama sürecinden tüm medya yaratma dünyası tamamen yeni bir yapay dünyaya dönüştürülür. Bugün herkes basit istemlerle AI asistanlarından hikayeler, haberler, çizimler, başlıklar, resimler, fotoğraflar, grafikler, müzik, sesler veya animasyonlar oluşturmasını isteyebilir. Bu yeni Yapay Ortam (bkz. Şekil 4) festivalleri ve yarışmaları bile kazanabilir [3]. Şu anda,

Bu yeni yapay dünyada, insanlar gittikçe daha az yapanlar olacak. Bilgisayar, aradığımız şeyi bize sunana kadar saatte onlarca veya yüzlerce kez yapabilir, yaratabilir, karıştırabilir ve tekrarlayabilir. Böylece insan artık sanatın pratikliği ve her ortamın maddi karmaşıklığı hakkında endişelenmek zorunda kalmayacak. Herkes her şeyi yaratabilecek, bu doğru olmak, çoğumuzun deneyimlemek isteyeceği şeyi kimsenin yaratabileceği anlamına gelmeyecek. Ancak aynı konuşmayı Web 2.0 hakkında daha önce yapmıştık (örn. 4, 5). Yapay Medya'nın yarattığı bu yeni dünyada insan bir sanat ve iletişim yönetmeni olacak ve bunun için kullandığı medya sanatları hakkında daha az değil ama çok daha fazla okuryazarlığa ihtiyaç duyacaktır.

notlar:

[1] Brown, TB, Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., et al. (2020). Dil modelleri çok az öğrenenlerdir. arXiv:2005.14165 .https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf.

[2] Boden, M. (2007). Kısaca yaratıcılık. Düşün, 5 (15), 83–96. doi:10.1017/S147717560000230X.

[3] Glenn Marshall “ The Crow ” (2022) ile Cannes Kısa Film Festivali'nde En İyi Kısa Film ödülünü alırken, Jason Allen “ Théâtre D'opéra Spatial ” ile bir dijital fotoğraf yarışmasını kazandı .

[4] Keen, A. (2007). Amatör Kültü: Bloglar, MySpace, YouTube ve günümüzün kullanıcı tarafından oluşturulan medyasının geri kalanı kültürümüzü ve ekonomimizi nasıl öldürüyor ? Hachette İngiltere.

[5] Anderson, C. (2006). Uzun Kuyruk: İş Dünyasının Geleceği Neden Daha Azını Daha Fazlasını Satıyor , Hyperion NY.

Virtual Illusion'da Portekizce olarak yayınlandı .