Моделирование искусства
Массовая адаптация любой технологии происходит постепенно, но иногда случаются события, после которых начинается прорыв. У искусственного интеллекта (ИИ) они происходят прямо сейчас. Первой ласточкой массовой адаптации в конце ноября 2022 года стала Lensa — приложение для генерации автопортретов. За несколько недель его пользователи заполнили социальные сети своими изображениями в различных художественных стилях. Результаты были неотличимы от картин, которые заказывают реальным художникам для подарков на праздники. Волна популярности достигла своего пика в середине декабря, сейчас по хештегу #Lensa в Instagram (принадлежит компании Meta, которая признана в России экстремистской и запрещена) более 700 000 постов.
Приложение показало, что нейросети могут быть простыми в использовании и при этом вызывающими вирусный wow-эффект, за который охотно платят люди. Наверняка далеко не все пользователи осознавали, что в этой цифровой игрушке они обращаются к искусственному интеллекту, но какая-то часть аудитории это понимала.
На программу стали жаловаться художники, обвиняя создателей в воровстве их работ. Фактически нейросеть моделировала результаты на основе стилей реальных художников. Принцип можно сравнить с калейдоскопом, в который поместили миллиарды разных частей. Создатели ответили, что ИИ не ворует фрагменты, а лишь использует их для подражания, а сами художники тоже вдохновляются картинами известных мастеров.
Обсуждения нейросетей превратились в эмоциональные дискуссии и даже переросли в протесты. Так, феминистки успели обвинить Lensa в сексизме, а художники платформы ArtStation устроили цифровую акцию протеста под лозунгом «Нет изображениям, сгенерированным ИИ». Авторы протестовали против целого ряда нейросетей типа «text to image» — они создают картины по текстовому описанию.
Три главных игрока этой ниши — Dalle, Stable Diffusion и Midjourney. Они различаются возможностями и бизнес-моделями. Так, Stable Diffusion абсолютно бесплатна и пластична в настройках, Dalle — более автоматизированная, но в ней можно бесплатно генерировать лишь 20 картинок в месяц. Midjourney — самая артистичная, но тоже сильно ограничена в бесплатной версии.
Перед индустрией встали десятки сложных вопросов на грани философии и права. Является ли ИИ-арт искусством? Можно ли считать алгоритм автором? Кому принадлежат авторские права?
Всезнайка из сети
Второй яркий пример массового внедрения ИИ — нейросеть ChatGPT, которая не генерирует картинки, но отвечает на любые вопросы в формате диалога. Происходящее уже называют революцией поисковых систем. Посылая запрос, получаешь сжатый и комплексный ответ на основе анализа сотен тематических статей.
В конце ноября нейросеть набрала миллион пользователей всего за пять дней. У того же Instagram на это ушло 10 недель.
Результаты ChatGPT заставили инженеров Google переживать, а Miscrosoft — проинвестировать $10 млрд, фактически купив компанию.
Нейросеть умеет вести разговор настолько детализировано и реалистично, что возникает стойкое ощущение переписки с живым человеком, который знает все на свете. Диалог можно продолжать бесконечно, задавать наводящие вопросы с учетом контекста. Иногда это даже пугает.
Я бы провел аналогию с описанным японским робототехником Масахиро Мори феноменом зловещей долины, когда у людей возникает страх перед слишком реалистичными роботами. А что, если совместить нейросеть с андроидом? Миллионы одиноких людей станут намного счастливее, а еще один сюжет из «Черного зеркала» станет реальностью.
Как и в случае с ИИ для визуализации, сделанное ChatGPT очень сложно отличить от человеческого труда. В эксперименте New York Times эссе, написанные ИИ, не получилось отличить от работ авторов издания. Похожий случай произошел и с учеными, которые не смогли отличить выдуманные научные статьи от настоящих.
Последняя версия нейросети знает все, что можно найти в интернете, за исключением данных за последний год. В следующем релизе обещают добавить актуальные знания.
Страхи и возможности
Кроме генерации картинок и текстов, существуют десятки типов коммерческого применения ИИ, которые пока не стали массовыми. Технологию используют в трейдинге, парфюмерии, кулинарии и даже в зубных щетках. Следить за новыми нейросетями можно в агрегаторах, а соединять разные ИИ — в специальных сервисах.
Большинство людей не понимают, как можно использовать нейросети в жизни, но бизнес постоянно придумывает новые способы на них заработать, тем более что есть множество свободных рыночных ниш. ИИ сможет взять на аутсорс многие обыденные процессы жизни и стать полезным персональным ассистентом для каждого из нас. Нейросети будут формировать наши цифровые аватары в метавселенной, общение между ними, а не людьми, — одна из идей концепции Web4.
Развитие многих индустрий уже зависит от нейросетей, а не от совершенствования техники. Так происходит, например, с мобильной фотографией. Побеждает производитель, эффективнее улучшивший снимок. В большинстве современных смартфонов для этого есть специальные чипы, обрабатывающие миллионы процессов в секунду, после того как вы делаете фото. Чем больше данных обрабатывает нейросеть, тем лучше она становится — это главный принцип происходящего и сходство с обучением человека.
Новая технологическая революция отличается от предыдущих прежде всего скоростью. В мае 2022-го я сделал серию дайджестов в соавторстве с ИИ. Иллюстрации к новостям были похожи на размытые детские рисунки, лишь отдаленно напоминающие тему запроса. Спустя полгода можно рисовать высококачественные художественные работы, тонко передающие смыслы абзаца и даже талантливо интерпретирующие эмоции.
Получается, что ИИ с его способностью обрабатывать и анализировать огромные массивы данных может заменить многие профессий, которые до сих пор считались не подлежащими автоматизации. Если предыдущие технологические революции вытесняли с рынка труда синих воротничков, то сейчас под ударом оказываются работники сервисных и креативных индустрий. Тот же ChatGPT уже грозит лишить работы копирайтеров и новостников. По оценкам экспертов, миллионы рабочих мест могут исчезнуть в ближайшие годы из-за развития ИИ.
Страх потерять работу и остаться невостребованным всегда присутствовал в обществе. Концепция созидательного разрушения подразумевает постоянную смену навыков, необходимых для экономического развития. Для увеличения шансов на успех в будущем необходимо постоянно обновлять список задач, которые вы в состоянии решать. Мне кажется, что в современном мире умение обновлять этот список должно стать главным навыком.
Компьютеры постепенно перестают нуждаться в управлении человеком и сами начинают управлять людьми. Мы живем в мире, где впервые за историю человечества у многих отпадет необходимость изучать что-то в личном общении. На смену большинству обучающих программ приходит гораздо более эффективное обучение, созданное с учетом сотен персональных параметров. Нейросеть сможет оценить, в какой форме вы лучше воспринимаете новую информацию, и подстроиться под ваши способности и настроение. ИИ уже постепенно внедряют в образование. Десятки тысяч лет люди передавали знания от человека к человеку, а сейчас впервые в истории эта цепь может прерваться.
Чему нас захочет и сможет научить искусственный интеллект? Есть ли у него сознание и что это вообще такое? Как корпорации и государства смогут использовать возможности ИИ? Сейчас понятно лишь одно — искусственный интеллект уже активно изменяет реальный мир вокруг нас и само понятие реальности.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора