Criativos em guerra alegam que a IA está matando a arte humana

em breve Todos concordam que os modelos de texto para imagem estão aqui para ficar, embora as opiniões estejam divididas sobre a arte gerada por IA.

Alguns artistas ficam encantados com a capacidade de criar imagens digitais completamente novas usando prompts de texto e veem isso como uma nova ferramenta para ser criativo. Outras pessoas que vivem da arte, no entanto, detestam a tecnologia – acreditando que isso lhes custará seus empregos e desvalorizará seu trabalho.

Uma máquina pode ser treinada para recriar o estilo de um artista em particular e superar os artistas humanos, como RJ Palmer, um artista conceitual, disse a BBC. “Neste momento, se um artista quiser copiar meu estilo, pode passar uma semana tentando replicá-lo. Isso é uma pessoa gastando uma semana para criar uma coisa. Com esta máquina, você pode produzir centenas deles por semana.”

A IA está “roubando diretamente sua essência de certa forma”, disse Palmer, e os artistas atualmente não têm poder para impedir que isso aconteça.

Os desenvolvedores treinam esses modelos alimentando-os com um grande banco de dados de imagens extraídas da Internet, portanto, não é muito surpreendente que um artista encontre seu trabalho no conjunto de dados de treinamento de um modelo. 

O criador do Stable Diffusion, um modelo aberto popular que está conquistando a internet, no entanto, disse que não acredita que a IA tiraria a capacidade dos artistas de ganhar a vida. O Excel “não deixou os contadores desempregados; Ainda pago meus contadores”, disse Emad Mostaque.

Ele disse que a ferramenta dará novos empregos aos artistas: “Este é um setor que vai crescer massivamente. Ganhar dinheiro com este setor se você quiser ganhar dinheiro, vai ser muito mais divertido”.

Jason Allen, que controversamente ganhou uma feira de arte estadual com imagem digital, disse anteriormente: “A arte está morta, cara. Acabou. A IA venceu. Humanos perdidos.”

Cruise está expandindo seu serviço de robotaxi de IA

O negócio de carros autônomos, Cruise, lançará seu serviço de táxi autônomo para cidades no Texas e no Arizona até o final deste ano.

Cofundador e CEO Kyle Vogt disse TechCrunch, a empresa planeja operar uma pequena frota de veículos autônomos nas estradas de Austin, Texas, e Phoenix, Arizona “nos próximos 90 dias e antes do final de 2022”. A Cruise lançou seu primeiro serviço de robotaxi sem motoristas humanos em San Francisco, Califórnia.

O serviço funciona apenas em algumas áreas selecionadas tarde da noite – das 2200:0530 às XNUMX:XNUMX para evitar o tráfego na hora do rush. Nem todos podem chamar um carro, no entanto, apenas um pequeno grupo de pilotos pré-selecionados pode. A lista de espera para membros do público a serem considerados e aderirem está aberta. 

Vogt disse que Cruise também espera começar a dirigir veículos Origin recém-projetados no próximo ano. Esses carros quadrados não terão volante ou pedais e serão totalmente automatizados. “Olhando para 2023, no próximo ano, as coisas ficam realmente interessantes no lado do crescimento”, disse ele. 

“Haverá milhares de AVs saindo da fábrica da General Motors, incluindo o primeiro Origins. Vamos usá-los para iluminar muitos outros mercados e começar a gerar receita significativa nesses mercados.”

A comunidade de IA ficará presa a transformadores?

Um criador da popular biblioteca de IA, PyTorch, alertou que a tendência atual de otimizar o hardware para modelos de transformadores tornará mais difícil o sucesso de novas arquiteturas.

Os transformadores foram usados ​​pela primeira vez no processamento de linguagem natural e estão por trás dos modelos generativos mais poderosos ainda capazes de criar texto e imagens. Eles têm sido usados ​​em todos os tipos de aplicativos, desde jogos até design de drogas. Empresas de hardware como a Nvidia estão otimizando seus chips para acelerar os modelos baseados em transformadores, e isso pode prejudicar a inovação no futuro.

Soumith Chintala, que ajudou a construir o PyTorch, disse Business Insider, ele espera que outro tipo de modelo surja.

“Estamos nessa estranha loteria de hardware. Os transformadores surgiram há cinco anos, e outra grande coisa ainda está para acontecer. Portanto, pode ser que as empresas pensem que 'devemos apenas otimizar o hardware para transformadores'. Isso resulta em ir em qualquer outra direção sendo muito mais difícil.

“Arquiteturas diferentes de transformadores não funcionarão de forma tão eficaz em chips atuais e futuros e podem dissuadir os desenvolvedores de criar outros tipos de modelos. 

“Será muito mais difícil para nós tentar outras ideias se os fornecedores de hardware acabarem tornando os aceleradores mais especializados para o paradigma atual”, advertiu Chintala. ®