Творчі люди обурюються через те, що ШІ вбиває людське мистецтво

Коротко Усі погоджуються, що моделі перетворення тексту в зображення залишаються, хоча думки щодо мистецтва, створеного штучним інтелектом, розділилися.

Деякі художники захоплені можливістю створювати абсолютно нові цифрові зображення за допомогою текстових підказок і бачать у цьому новий інструмент для творчості. Однак інші люди, які заробляють на життя мистецтвом, ненавидять цю технологію, вважаючи, що вона коштуватиме їм роботи та знецінить їхню роботу.

Машину можна навчити відтворювати стиль конкретного художника та випереджати художників-людей, як Р. Дж. Палмер, художник-концептуаліст, сказав ВВС. «Зараз, якщо художник хоче скопіювати мій стиль, він може витратити тиждень, намагаючись його відтворити. Це одна людина, яка витрачає тиждень на створення однієї речі. За допомогою цієї машини ви можете виготовляти сотні їх на тиждень».

Палмер сказав, що штучний інтелект «безпосередньо краде їхню сутність», і художники наразі безсилі цьому запобігти.

Розробники навчають цих моделей, надаючи їм велику базу даних зображень, взятих з Інтернету, тому для художника не надто дивно знайти свою роботу в наборі навчальних даних моделі. 

Творець Stable Diffusion, популярної відкритої моделі, яка штурмує Інтернет, сказав, що він не вірить, що штучний інтелект позбавить художників можливості заробляти на життя. Excel «не залишив бухгалтерів без роботи; Я все ще плачу своїм бухгалтерам», – сказав Емад Мостаке.

Він сказав, що цей інструмент дасть художникам нові робочі місця: «Це сектор, який швидко розвиватиметься. Заробляйте гроші в цьому секторі, якщо ви хочете заробляти гроші, це буде набагато веселіше».

Джейсон Аллен, який суперечливо виграний державний мистецький ярмарок з цифровим зображенням, має раніше заявив,: «Мистецтво мертве, чувак. Це кінець. ШІ переміг. Люди втрачені».

Cruise розширює свою послугу роботитаксі зі штучним інтелектом

Компанія Cruise, що займається безпілотними автомобілями, запустить службу автономного таксі до міст Техасу й Арізони до кінця цього року.

Співзасновник і генеральний директор Кайл Фогт сказав Компанія TechCrunch планує експлуатувати невеликий парк безпілотних автомобілів на дорогах Остіна, штат Техас, і Фенікса, штат Арізона, «протягом наступних 90 днів і до кінця 2022 року». Компанія Cruise запустила свою першу послугу роботизованого таксі без людей-водіїв у Сан-Франциско, Каліфорнія.

Послуга працює лише в кількох вибраних районах пізно вночі – з 2200:0530 до XNUMX:XNUMX, щоб уникнути заторів у годину пік. Не кожен може викликати машину, але лише невелика група попередньо перевірених водіїв може. Список очікування для представників громадськості, які будуть розглянуті та приєднаються, відкритий. 

Фогт сказав, що Круз також сподівається почати їздити на нових автомобілях Origin наступного року. Ці коробчасті автомобілі не матимуть керма чи педалей і будуть повністю автоматизовані. «Дивлячись на 2023 рік, наступний рік, ситуація стає дуже цікавою з боку зростання», — сказав він. 

«З заводу General Motors вийдуть тисячі AV, включаючи перші Origins. Ми будемо використовувати їх, щоб висвітлити багато інших ринків і почати отримувати значні доходи на цих ринках».

Чи застрягне спільнота штучного інтелекту з трансформерами?

Творець популярної бібліотеки штучного інтелекту PyTorch попередив, що поточна тенденція оптимізації апаратного забезпечення для трансформаторних моделей ускладнить успіх нових архітектур.

Трансформери вперше були використані в обробці природної мови та є основою найпотужніших генеративних моделей, здатних створювати текст і зображення. Вони використовувалися в різноманітних додатках, від ігор до дизайн препарату. Апаратні компанії, такі як Nvidia, оптимізують свої чіпи для прискорення моделей на основі трансформаторів, і це може перешкодити інноваціям у майбутньому.

Соміт Чінтала, який допоміг створити PyTorch, сказав Business Insider сподівається, що з’явиться інший тип моделі.

«Ми беремо участь у цій дивній апаратній лотереї. «Трансформери» з’явилися п’ять років тому, а ще попереду ще одна велика річ. Тож може бути так, що компанії думають, що «ми повинні просто оптимізувати обладнання для трансформаторів». Це призводить до того, що рухатися в іншому напрямку набагато важче.

«Архітектури, які відрізняються від трансформаторів, не працюватимуть так ефективно на поточних і майбутніх мікросхемах і можуть відмовити розробників від створення інших типів моделей. 

«Нам буде набагато важче навіть спробувати інші ідеї, якщо постачальники апаратного забезпечення зроблять прискорювачі більш спеціалізованими відповідно до поточної парадигми», — попереджає Чінтала. ®