Kreative, die sich darüber aufregen, behaupten, dass KI menschliche Kunst tötet

In Kürze Alle sind sich einig, dass Text-to-Image-Modelle hier bleiben werden, obwohl die Meinungen über KI-generierte Kunst geteilt sind.

Einige Künstler sind begeistert von der Möglichkeit, mithilfe von Texteingabeaufforderungen völlig neue digitale Bilder zu erstellen, und sehen darin ein neues Werkzeug, um kreativ zu sein. Andere Menschen, die von der Kunst leben, verabscheuen jedoch die Technologie – weil sie glauben, dass sie sie ihre Jobs kosten und ihre Arbeit entwerten wird.

Eine Maschine kann darauf trainiert werden, den Stil eines bestimmten Künstlers nachzubilden und menschliche Künstler zu überflügeln, wie RJ Palmer, ein Konzeptkünstler, sagte die BBC. „Im Moment, wenn ein Künstler meinen Stil kopieren möchte, verbringt er vielleicht eine Woche damit, ihn zu replizieren. Das ist eine Person, die eine Woche damit verbringt, eine Sache zu erschaffen. Mit dieser Maschine können Sie Hunderte davon pro Woche produzieren.“

KI stiehlt „in gewisser Weise direkt ihre Essenz“, sagte Palmer, und Künstler sind derzeit machtlos, dies zu verhindern.

Entwickler trainieren diese Modelle, indem sie sie mit einer großen Datenbank von Bildern aus dem Internet füttern, daher ist es für einen Künstler nicht allzu überraschend, seine Arbeit in einem Trainingsdatensatz eines Modells zu finden. 

Der Schöpfer von Stable Diffusion, einem beliebten offenen Modell, das das Internet im Sturm erobert, sagte jedoch, er glaube nicht, dass KI Künstlern die Möglichkeit nehmen würde, ihren Lebensunterhalt zu verdienen. Excel „hat die Buchhalter nicht arbeitslos gemacht; Ich bezahle immer noch meine Buchhalter“, sagte Emad Mostaque.

Er sagte, das Tool werde Künstlern neue Jobs verschaffen: „Dies ist ein Sektor, der massiv wachsen wird. Verdienen Sie Geld mit diesem Sektor, wenn Sie Geld verdienen wollen, es wird viel mehr Spaß machen“.

Jason Allen, der umstritten gewonnen eine staatliche Kunstmesse mit digitalem Bild, hat zuvor gesagt: „Die Kunst ist tot, Alter. Es ist vorbei. KI hat gewonnen. Menschen verloren.“

Cruise erweitert seinen KI-Robotaxi-Service

Das Unternehmen für selbstfahrende Autos, Cruise, wird seinen autonomen Taxidienst bis Ende dieses Jahres in Städte in Texas und Arizona einführen.

Mitgründer und CEO Kyle Vogt sagte Das Unternehmen TechCrunch plant, „in den nächsten 90 Tagen und vor Ende 2022“ eine kleine Flotte selbstfahrender Fahrzeuge auf den Straßen von Austin, Texas, und Phoenix, Arizona, zu betreiben. Cruise startete seinen ersten Robotaxi-Service ohne menschliche Fahrer in San Francisco, Kalifornien.

Der Service verkehrt nur in einigen ausgewählten Gebieten spät in der Nacht – von 2200:0530 bis XNUMX:XNUMX Uhr, um den Verkehr in der Hauptverkehrszeit zu vermeiden. Nicht jeder kann ein Auto rufen, aber nur eine kleine Gruppe von vorgeprüften Fahrern kann es. Die Warteliste für Mitglieder der Öffentlichkeit, die berücksichtigt und aufgenommen werden sollen, ist offen. 

Vogt sagte, Cruise hoffe auch, nächstes Jahr neu gestaltete Origin-Fahrzeuge fahren zu können. Diese kastenförmigen Autos werden kein Lenkrad oder Pedale haben und voll automatisiert sein. „Mit Blick auf 2023, nächstes Jahr, werden die Dinge auf der Wachstumsseite wirklich interessant“, sagte er. 

„Es werden Tausende von AVs aus dem Werk von General Motors rollen, einschließlich der ersten Origins. Wir werden diese nutzen, um viele weitere Märkte zu erhellen und damit zu beginnen, bedeutende Einnahmen in diesen Märkten zu generieren.“

Wird die KI-Community bei Transformatoren stecken bleiben?

Ein Schöpfer der beliebten KI-Bibliothek PyTorch warnte davor, dass der aktuelle Trend zur Optimierung der Hardware für Transformatormodelle den Erfolg neuer Architekturen erschweren werde.

Transformers wurden zuerst in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet und stehen hinter den leistungsstärksten generativen Modellen, die dennoch in der Lage sind, Text und Bilder zu erstellen. Sie wurden in allen möglichen Anwendungen von Spielen bis zu verwendet Arzneimitteldesign. Hardware-Unternehmen wie Nvidia optimieren ihre Chips, um transformatorbasierte Modelle zu beschleunigen, und das könnte Innovationen in Zukunft behindern.

Soumith Chintala, der beim Aufbau von PyTorch geholfen hat, sagte Business Insider zufolge hofft er, dass eine andere Art von Modell entstehen wird.

„Wir sind in dieser seltsamen Hardware-Lotterie. Transformers ist vor fünf Jahren auf den Markt gekommen, und ein weiteres großes Ding steht noch aus. Es kann also sein, dass Unternehmen denken, „wir sollten nur die Hardware für Transformatoren optimieren“. Das führt dann dazu, dass es viel schwieriger ist, in eine andere Richtung zu gehen.

„Architekturen, die sich von Transformatoren unterscheiden, werden auf aktuellen und zukünftigen Chips nicht so effektiv laufen und könnten Entwickler davon abhalten, andere Arten von Modellen zu entwickeln. 

„Es wird für uns viel schwieriger, andere Ideen auch nur auszuprobieren, wenn Hardwareanbieter die Beschleuniger stärker auf das aktuelle Paradigma spezialisiert haben“, warnte Chintala. ®