דגמי AI לאמנות כמו Midjourney ו- Nano Banana יכולים להעיר אותנו עם תמונות פרועות ודמיוניות. אולם מחקר חדש מגלה כי היצירתיות כביכול שלהם מבוססת רק על מתמטיקה. ואם אתה סופר, מעצב או מוזיקאי, זו בעצם סיבה לנשום קל יותר.
אני אמשיך לצעוק את זה מהגגות: AI לא יצירתי. כן, זה יכול לייצר תמונות מדהימות ואפילו לחבר סיפור חכם, אבל מה שחסר לו הוא ההבנה האנושית העיקרית שהופכת את היצירתיות להרבה יותר מסתם תוכן. האינטרנט עולה על גדותיו עם תוכן מעורבב עם Slop AI.
בשבועות האחרונים, ננו בננה פוצץ את האינטרנט עם מגמות ושימושים מעשיים. בכל פעם שאתה נותן לדגם הנחיה, זה מגיע עם משהו מהנה, מוזר ובמקרים רבים, טוב לסתות. אולם מחקרים חדשים מראים כי היצירתיות שמאחורי דגמים כמו ננו בננה, מידג'ורני ומחוללי תמונות אחרים, למעשה מסתכמת במתמטיקה פשוטה מאוד. במילים אחרות, מה שאנחנו רואים וקוראים "יצירתיים" זה למעשה לא יותר מאשר טכני.
מדענים המסתכלים מתחת למכסה המנוע של מחוללי התמונות האהובים עלינו גילו שמה שגורם לדגמים האלה להיראות "יצירתי" קשור למבנה הדגמים. באופן ספציפי, שני גורמים:
- מָקוֹם: ה- AI לא מדמיין את כל התמונה בבת אחת. לכן, כשאתה מבקש ממנו ליצור "חתול שלובש משקפי שמש ורוכב על סקייטבורד", הדגם עובד על אזורים קטנים בכל פעם, מתקרב לפינה של חידה לפני שהוא מושך לאחור כדי לחשוף את התמונה המלאה.
- שווה ערך: מילה מפוארת לעקביות. אם אתה מעביר חלק מהקלט, הפלט עובר ממש יחד איתו; כמו להחליק סטנסיל על הנייר.
שני ההיבטים הללו של הדגם מאלצים את המערכת לערבב ולרמיקס שברים קטנים עד שיצא משהו חדש. למעשה, חוקרי המחקר אף בנו גרסת עצמות חשופות ללא נתוני אימונים, והיא עדיין ייצרה תמונות שנראו דומות להפליא למה שמודלי ה- AI הגדולים יותר מייצרים.
בדיקת מציאות עבור יצירתיות
סופרים, מעצבים, מוזיקאים וכמעט כל יצירתי אחר עשויים למצוא את המחקר הזה ברור. זה משהו שידענו לאורך כל הדרך: AI צפוי, ואפילו יותר ממה שחשבנו.
דגמים תמיד ייצרו בגבולות כמו סגנון, ז'אנר. אך בניגוד למכונות, אנו יכולים להחליט לשבור כללים, מתי לסטות מסגנון מסוים ומתי לכלול ניצוץ מרדני. זה לבד הוא עדיין שלנו.
למרות שזה מאוד נראה שמכונות מדביקות אותנו, המחקר הזה הוא תזכורת אמיתית ש"דמיונו "של AI תמיד יהיה מכני. זה מחדש מחדש את החלקים, לא להמציא חדשים.
כמחקר הראשון מסוגה, המחקר מנתח את הסיבה שמאחורי הסיבה לכך שגנרטורים של AI יכולים להיות "יצירתיים", כך שנוכל לשלוט טוב יותר, להנחות ולהעריך את העבודה לגיוון ובטיחות. על ידי הבנה מדוע דגמי AI יוצרים את מה שהם עושים, יש לנו בסיס חזק יותר כיצד אנו יכולים לדחוף אותם עוד יותר על ידי שליטה בקנה מידה, יישוב ותערובת טלאים.
זה בעצם משחרר, לא? בטח, AI יכול לעזור לי לשרטט רעיונות, אבל היצירתיות האמיתית-ההחלטה לצאת מחוץ לתסריט, לזיג כאשר הכללים אומרים ZAG-היא עדיין שלנו. אנחנו אלה בשליטה. דמיון ויצירתיות הם משהו שאיי לא יכול לקחת מאיתנו לעולם.
בשורה התחתונה
מחקר זה הוא חדשות טובות לכל מי שעובד באומנויות. זה אומר שמה שמבדיל את העבודה שלך אינו בסיכון להיות אוטומטי. רמיקס של מכונות בגבולות; בני אדם מחליטים מתי לחצות אותם, למתוח אותם או לזרוק אותם לחלוטין.
הקצה היצירתי האמיתי – הניצוץ לשבור כללים, להמציא משהו שמעולם לא נראה לפני כן – עדיין שייך לנו.
