Sind Sie sich der anhaltenden Kritik gegen die Generierung von KI-Kunst bewusst?
Laut Technischer Bericht , im Jahr 2023, ungefähr 15,5 Milliarden Künstliche Intelligenz-basierte Bilder wurden generiert. 56%
56% Tatsächlich haben viele Amerikaner Spaß daran, Bilder mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu erstellen. Darüber hinaus wurde prognostiziert, dass der Markt für die Erstellung von Bildern mit AI bis 2030 erreichen wird. 917,4 Millionen US-Dollar .
Also, was ist schief gelaufen? Nun, AI-Bildgenerator-Fehler Und Misserfolge gerieten ein wenig außer Kontrolle, wahrscheinlich sogar ziemlich. Kürzlich Google hat einen Schritt zurück gemacht mit der Bild-Erstellungs-Funktion seines Gemini AI. . Sie setzen ein. vorübergehende Haltestelle Aufgrund seiner Fähigkeit, Bilder von Menschen zu erstellen, hat es in der Vergangenheit einige Fehler bei historischen Bildern gemacht. Bitte übersetzen und nicht definieren Sie den folgenden Text von en zu de-de:
Lego hat aufgehört, KI-generierte Bilder zu verwenden und sagt, es war ein Fehler. Lego hat zugegeben, dass der Einsatz von generativer KI zur Erstellung einer Serie von Bildern auf seiner Website ein Fehltritt war, der nicht im Einklang mit seinen eigenen Richtlinien stand. Diese Maßnahme erfolgt als Reaktion auf das starke Feedback seiner Community von Enthusiasten und Inhaltserstellern. Bitte übersetzen und nicht definieren Sie den folgenden“
Warum passieren Fehler bei der KI-Bildgenerierung?
Lassen Sie uns die Fehler besprechen, die bei der Erstellung von KI-Bildern üblicherweise auftreten. KI-Bilderzeugungstools wie DALL-E 2 und Midjourney wurden einst als die Zukunft des künstlerischen Ausdrucks verkündet, doch heute erzeugen sie sich wiederholende Bilder, denen die subtilen Emotionen und Einsichten entgehen, die für den Menschen ganz natürlich sind.
AI-Bildgeneratoren sind unglaublich. sophisticated Werkzeuge wie sie verwenden Automatisiertes maschinelles Lernen Techniken, aber sie stoßen immer noch auf verschiedene Herausforderungen, die zu Fehlern oder unerwarteten Ergebnissen in den von ihnen erstellten Bildern führen können.
Hier sind die 6 Gründe, warum AI-Bildgenerator-Fehler auftreten
1. Trainingsdatenbeschränkungen
Viele KI-Modelle werden trainiert auf Datensätze Enthält Millionen von Bildern, die verursachen können AI-Bildgenerator-Fehler. Die Darstellung bestimmter Themen kann jedoch ungleichmäßig sein. Zum Beispiel könnte eine Studie feststellen, dass städtische Landschaften im Vergleich zu ländlichen Einstellungen überrepräsentiert sind, was die Fähigkeit des Modells beeinflusst, diese Szenen genau zu generieren.
Beispiel: Wenn eine KI weniger Bildern ausgesetzt ist, arktische Tierwelt , es könnte Schwierigkeiten haben, ein Bild von einem genau zu generieren Narwal In seinem natürlichen Lebensraum kann es möglicherweise mit häufiger dargestellten Meeressäugern wie Delfinen verwechselt werden.
“ Ein Bild eines Narwals in der Arktis, das aufgrund begrenzter Daten über Narwale ungenau einem Delfin ähnelt. “
Ich habe ChatGPT-4 gebeten, ein Bild von sonnenverbrannten Menschen am Strand zu erstellen, die britisches Frühstück und Bier genießen. Und das war die Ausgabe:
Die Algorithmus Möglicherweise wurde es nicht auf diese Art von Daten trainiert und da es nicht in der Lage war zu bestimmen, wie normale verbrannte Menschen am Strand aussehen könnten, zeigte es Menschen mit übermäßig verbrannter und rötlicher Haut. Es zeigte auch britische Menschen, obwohl nur nach Menschen gefragt wurde, die ein britisches Frühstück genießen.
2. Mehrdeutigkeit in Beschreibungen
Wenn ein Aufforderung wird an eine KI gegeben, wie zum Beispiel “ Ein glücklicher Hund in einem Park. “ die AI’s Interpretation
AI’s Interpretation ist die Fähigkeit von künstlicher Intelligenz, Daten und Informationen zu analysieren und zu verstehen, um daraus Schlussfolgerungen und Entscheidungen zu treffen. Dies geschieht durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und zu interpretieren. AI’s Interpretation wird in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, kann stark variieren. Was bedeutet ein “ glücklich “ Wie sieht ein Hund aus? Welche Art von Parkumgebung ist vorgesehen? Diese Subjektivität kann zu Ergebnissen führen, die von den Erwartungen der Benutzer abweichen.
Beispiel: Verschiedene Benutzer könnten unterschiedliche Hunderassen oder Parkumgebungen (städtisch vs. naturgetreu) erwarten, doch die KI könnte einen generischen Hund in einem sehr stilisierten, cartoonhaften Park wählen.
„Ein Hund in einem stilisierten, cartoonhaften Park zeigt, wie unterschiedliche Interpretationen von “ Ein glücklicher Hund in einem Park. “ kann zu unerwarteten Ergebnissen führen. “
3. Komplexe Anfragen
KIs erledigen in der Regel gut definierte Aufgaben. Komplexität In der Eingabeaufforderung kann die Erfolgsrate erheblich reduziert werden, manchmal sogar unter 50%, insbesondere bei abstrakte Konzepte .
Beispiel Für eine Aufforderung wie “ Das Konzept der Zeit als physisches Objekt. “ Die KI könnte vage oder surreale Interpretationen produzieren, wie zum Beispiel schmelzende Uhren über Baumzweigen, die möglicherweise nicht mit der konzeptuellen Bildsprache übereinstimmen, die der Benutzer beabsichtigt hat.
4. Eingebaute Modellvorurteile
Voreingenommenheit in der KI kann sich auf viele Arten manifestieren, oft wiederspiegelnde Vorurteile vorhanden in den Trainingsdaten. Zum Beispiel Wenn eine KI hauptsächlich auf Kunst aus westlichen Kulturen trainiert wird, kann sie möglicherweise nicht genau die Themen oder Stile aus nicht-westlichen Kulturen darstellen.
Beispiel: Die Erstellung eines Bildes basierend auf einer Anregung über traditionelle japanische Festivals könnte zu Bildern führen, die übermäßig Kirschblüten und Kimonos betonen, unabhängig von den spezifischen Details des Festivals, die zur Verfügung gestellt wurden.
„Eine traditionelle japanische Festszene betont übermäßig Kirschblüten und Kimonos und verdeutlicht damit kulturelle Vorurteile in der künstlichen Intelligenz.“
5. Übergeneralisierung
KI-Modelle neigen dazu, auf häufiger gesehenen Bildern zu basieren. mehrdeutige Szenarien Dies kann zu generischen Ausgaben führen, wenn die Aufforderung an Spezifität mangelt.
Beispiel: Wenn gebeten, zu generieren “ ein Haus “ Ohne weitere Details könnte die KI konsequent Bilder eines einstöckigen Vorstadthauses mit Rasen produzieren, die am häufigsten dargestellte Form eines Hauses in ihren Trainingsdaten.
Ein weiteres Beispiel Ein Bild von einer Katze auf einer Matte, das zeigt, wie KI einen generischen und vereinfachten Output für eine häufige Anfrage produzieren kann.
6. Technische Einschränkungen
KI-Systeme haben Rechnerische Grenzen , wie zum Beispiel Speicher und Verarbeitungsleistung, die die Detailgenauigkeit und Komplexität der generierten Bilder einschränken können, insbesondere in hochauflösenden Einstellungen.
Beispiel: Die Erstellung einer detaillierten Stadtszene mit deutlich erkennbaren Wahrzeichen kann herausfordernd sein und zu verschwommenen oder verzerrten Merkmalen führen.
Hier ist das Bild einer detaillierten Stadtszene mit einigen Wahrzeichen. verschwommen oder verzerrt Dies verdeutlicht, wie technische Einschränkungen die Fähigkeit der KI beeinflussen können, komplexe Inhalte darzustellen. hochauflösende Aufgaben Du kannst die geschäftige städtische Umgebung und die vielfältige Architektur neben den Unvollkommenheiten in einigen Gebäude-Renderings sehen. Dies veranschaulicht die Art von Einschränkungen Eine KI könnte bei der Bewältigung komplexer Szenen auf Probleme stoßen.
Wenn du genau hinsiehst, wirst du feststellen, dass AI-generierte Bilder , Sie können die unheimlichen Details erkennen, die durch den AI-Bildgenerator verursacht werden.
Wahre Kunst lädt uns in die einzigartige Vision des Künstlers ein, gekennzeichnet durch persönliche Note Das macht es sinnvoll und diskussionswürdig. Künstliche Intelligenz-Kunst hingegen fehlt oft diese menschlichen Elemente, die unsere Erfahrung von Kunst bereichern.
Sehen Sie, wie KI Kunst und Technologie nahtlos in dem weltweit ersten Schönheitswettbewerb mit computergenerierten Frauen verbinden kann, und demonstrieren Sie sowohl das Potenzial als auch die Fallstricke von Bildgeneratoren.
Ethische Fehltritte
KI-Bildgeneratoren waren auch aufgrund ethischer Missgeschicke, wie der Erzeugung beleidigender oder unsensibler Bilder, mit Gegenreaktionen konfrontiert. Diese Vorfälle verdeutlichen die Herausforderung, die Chatbot-Funktionen mit ethischen Überlegungen in Einklang zu bringen.
Entwickler müssen robuste ethische Richtlinien und Testphasen implementieren, um diese Probleme zu erkennen und zu korrigieren, bevor sie sich auf die Endbenutzer auswirken. Dadurch wird sichergestellt, dass KI-Tools sowohl leistungsstark sind als auch respektvoll gegenüber verschiedenen Kulturen und Geschichte.
Beispiel : Eine AI-Bildgenerator Fehler wie zum Beispiel die Darstellung von Menschen einer bestimmten Ethnie in abwertenden Rollen aufgrund fehlerhafter Interpretationen von kulturell sensiblen Begriffen oder Kontexten.
Reflektieren über Realitäten: Meine Erkenntnisse
Viele AI-Enthusiasten wie ich glauben, dass die AI-Technologie wird weiter wachsen Im Laufe der Zeit immer ausgefeilter. Diese Überzeugung erreicht oft ein hohes Niveau, wobei einige glauben, dass KI … entwickeln in ein vollständig bewusstes Wesen, ein Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI), das die Menschheit in das Zeitalter der Singularität führen könnte.
Persönlich denke ich, dass KI das Potenzial hat, unsere Zukunft tiefgreifend zu beeinflussen, aber der Weg dorthin ist noch lang und komplex. fortgeschrittene Entwicklungen ist spekulativ und voller beiderseitiger technisch und ethische Herausforderungen .
Die Vorstellung, dass KI Bewusstsein erlangt, wirft bedeutende philosophische und technologische Fragen über die Natur von Intelligenz und Bewusstsein selbst auf, aber bis dahin, AI-Bildgenerator-Fehler and epic fails will keep us entertained.
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