Sei a conoscenza delle critiche in corso contro la generazione di arte tramite intelligenza artificiale?
Secondo Rapporto Tecnico , nel 2023, intorno a 15,5 miliardi Immagini basate su intelligenza artificiale sono state generate. 56%
56% In realtà, molti americani hanno apprezzato la creazione di immagini utilizzando l’IA. Inoltre, è stata fatta una previsione che entro il 2030, il mercato della generazione di immagini tramite l’IA raggiungerà. $917,4 milioni .
Quindi, cosa è andato storto? Beh, Errori del generatore di immagini AI e i fallimenti sono diventati un po’ fuori controllo, probabilmente molto. Recentemente Google ha fatto un passo indietro con la funzione di creazione di immagini dell’IA Gemini. . Stanno mettendo un fermata temporanea alla sua capacità di creare immagini di persone poiché ha commesso alcuni errori con le immagini storiche. “Non fare altro che tradurre e non definire il seguente testo da en a it-it:”
“Non fare nulla, non dire nulla, non essere nulla.” Lego ha smesso di utilizzare immagini generate da intelligenza artificiale dicendo che è stato un errore. Lego ha riconosciuto che l’utilizzo di intelligenza artificiale generativa per creare una serie di immagini sul suo sito è stato un passo falso, non in linea con le proprie linee guida. Questa azione è stata presa in risposta a un forte feedback dalla sua comunità di appassionati e creatori di contenuti. “Non fare altro che tradurre e non definire il seguente testo da en a it-it:” .
Perché accadono gli errori del generatore di immagini AI?
Parliamo degli errori del generatore di immagini AI che vengono solitamente utilizzati. Gli strumenti di generazione di immagini AI come DALL-E 2 e Midjourney un tempo erano annunciati come il futuro dell’espressione artistica, ma oggi stanno creando immagini ripetitive che mancano delle emozioni sottili e delle intuizioni che sono naturali per gli esseri umani.
I generator di immagini AI sono incredibilmente potenti. strumenti sofisticati come usano apprendimento automatico automatizzato tecniche, ma ancora incontrano varie sfide che possono portare a errori o risultati inaspettati nelle immagini che creano.
Ecco le 6 ragioni per cui Errori del generatore di immagini AI avvenire
1. Limitazioni dei dati di addestramento
Molti modelli di intelligenza artificiale sono addestrati su insiemi di dati contenente milioni di immagini, che possono causare Errori del generatore di immagini AI. Tuttavia, la rappresentazione di alcuni soggetti può essere disomogenea. Ad esempio, uno studio potrebbe scoprire che i paesaggi urbani sono sovrarappresentati rispetto alle ambientazioni rurali, il che influisce sulla capacità del modello di generare accuratamente queste scene.
Esempio: Se un’intelligenza artificiale è meno esposta a immagini di fauna artica , potrebbe avere difficoltà a generare accuratamente un’immagine di una narvalo nel suo habitat naturale, confondendolo forse con mammiferi marini più comunemente rappresentati come i delfini.
” Un’immagine di un narvalo nelle acque artiche, che assomiglia in modo inaccurato a un delfino a causa di dati limitati sui narvali. ”
Ho chiesto a ChatGPT-4 di generare un’immagine di persone bruciate dal sole sulla spiaggia che si godono la colazione britannica e la birra. E questo è stato il risultato:
Il algoritmo Potrebbe non essere stato addestrato su questo tipo di dati in precedenza, e poiché non è stato in grado di determinare come potrebbero apparire le persone normalmente bruciate sulla spiaggia, ha mostrato persone con la pelle troppo bruciata e rossastra. Ha anche mostrato persone britanniche anche se è stato chiesto solo di persone che godono di una colazione britannica.
2. Ambiguità nelle Descrizioni
Quando una persona si trova di fronte a una decisione difficile, è importante considerare attentamente tutte le opzioni e le possibili conseguenze prima di prendere una decisione. suggerimento viene dato a un’intelligenza artificiale, come ” un cane felice in un parco ” il
il L’interpretazione dell’IA può variare ampiamente. Cosa significa un ” felice ” Come appare un cane? Che tipo di parco è immaginato? Questa soggettività può portare a risultati che si discostano dalle aspettative dell’utente.
Esempio: Diversi utenti potrebbero aspettarsi diverse razze di cani o ambienti di parco (urbani vs naturalistici), ma l’IA potrebbe scegliere un cane generico in un parco molto stilizzato e cartoonesco.
“Un cane in un parco stilizzato e cartoonesco che mostra come le diverse interpretazioni di ” un cane felice in un parco ” può portare a risultati inaspettati. ”
3. Richieste Complesse
Gli AI generalmente si comportano bene con compiti chiari e ben definiti. Complessità Nella finestra di dialogo può ridurre significativamente il tasso di successo, talvolta al di sotto del 50%, specialmente con concetti astratti .
Esempio Per un prompt come questo ” il concetto di tempo come oggetto fisico ” L’IA potrebbe produrre interpretazioni vaghe o surreali, come orologi che si sciolgono su rami di alberi, che potrebbero non essere in linea con l’immaginario concettuale che l’utente aveva in mente.
4. Preconcetti del Modello Inerenti
Prejudizio in AI può manifestarsi in molti modi, spesso riflettendo pregiudizi presente nei dati di addestramento. Per esempio Se un’intelligenza artificiale è addestrata principalmente sull’arte delle culture occidentali, potrebbe non rappresentare accuratamente temi o stili delle culture non occidentali.
Esempio: Generare un’immagine basata su un prompt riguardante i festival tradizionali giapponesi potrebbe portare a immagini che enfatizzano eccessivamente i fiori di ciliegio e i kimono, indipendentemente dai dettagli specifici del festival forniti.
“Una scena tradizionale di un festival giapponese enfatizza eccessivamente i fiori di ciliegio e i kimono, evidenziando i pregiudizi culturali nell’IA.”
5. Sovrageneralizzazione
I modelli di intelligenza artificiale tendono a predeterminare immagini più comunemente viste in. scenari ambigui Ciò può portare a risultati generici quando il prompt manca di specificità.
Esempio: Quando chiesto di generare ” una casa ” Senza ulteriori dettagli, l’IA potrebbe costantemente produrre immagini di una casa suburbana a un solo piano con un prato, la forma più comunemente rappresentata di una casa nei suoi dati di addestramento.
Un altro esempio Un’immagine di un gatto su un tappetino, che mostra come l’IA possa produrre un output generico e semplificato per una richiesta comune.
6. Vincoli Tecnici
I sistemi di intelligenza artificiale hanno limiti computazionali , come la memoria e la potenza di elaborazione, possono limitare il dettaglio e la complessità delle immagini generate, soprattutto in ambienti ad alta risoluzione.
Esempio: Generare un panorama urbano dettagliato con punti di riferimento distinti e riconoscibili può essere difficile, portando a caratteristiche sfocate o distorte.
Ecco l’immagine che rappresenta una dettagliata vista della città con alcuni punti di riferimento che appaiono. sfocato o distortato Questa visualizzazione mostra come i vincoli tecnici possano influire sulla capacità dell’IA di elaborare complessi, compiti ad alta risoluzione Puoi vedere l’animato ambiente urbano e l’architettura variegata accanto alle imperfezioni in alcune rappresentazioni di edifici. Ciò illustra il tipo di limitazioni Un’intelligenza artificiale potrebbe trovarsi di fronte a delle sfide quando gestisce scene intricate.
Quando guardi da vicino Immagini generate dall’IA , puoi notare i dettagli inquietanti causati dal generatore di immagini AI.
La vera arte ci invita nella visione unica dell’artista, contraddistinta da tocchi personali che lo rendono significativo e degno di discussione. L’arte dell’IA, d’altra parte, spesso manca di questi elementi umani che arricchiscono la nostra esperienza dell’arte.
Vedi come l’IA può fondere senza problemi arte e tecnologia nel primo concorso di bellezza al mondo con donne generate al computer, dimostrando sia il potenziale che le insidie dei generatori di immagini.
Errori Etici
I generatori di immagini AI hanno anche affrontato critiche a causa di errori etici, come la generazione di immagini discriminatorie o offensive. immagini offensive o insensibili. Questi incidenti mettono in evidenza le sfide nel bilanciare chatbot
chatbot è un programma informatico progettato per simulare una conversazione umana attraverso il linguaggio naturale. Può essere utilizzato per fornire assistenza, rispondere a domande o svolgere compiti specifici, come prenotare un volo o effettuare un acquisto online. I chatbot sono spesso utilizzati nei servizi di assistenza clienti e nelle piattaforme di messaggistica capacità con considerazioni etiche.
Gli sviluppatori devono implementare linee guida etiche robuste e fasi di test per individuare e correggere questi problemi prima che influenzino gli utenti finali, garantendo che gli strumenti di intelligenza artificiale siano potenti e rispettosi delle diverse culture e storie.
Esempio Un Errore del generatore di immagini AI come ad esempio rappresentare persone di una certa etnia in ruoli denigratori, a causa di interpretazioni errate di termini o contesti culturalmente sensibili.
Riflettendo sulle realtà: Le mie conclusioni
Molti appassionati di intelligenza artificiale come me credono che la tecnologia AI continuerà a crescere più sofisticato nel tempo. Questa convinzione spesso raggiunge un alto livello, con alcuni che pensano che l’IA sarà evolversi in un’entità completamente consapevole, una Intelligenza Artificiale Generale (AGI), che potrebbe aprire le porte dell’umanità all’era della singolarità.
Personalmente, penso che mentre l’IA ha il potenziale di influenzare profondamente il nostro futuro, il viaggio verso tale obiettivo sarà lungo e complesso. sviluppi avanzati è speculativo e pieno di entrambi tecnico e sfide etiche .
L’idea che l’IA raggiunga la coscienza solleva significative questioni filosofiche e tecnologiche sulla natura dell’intelligenza e della coscienza stessa, ma fino ad allora, Errori del generatore di immagini AI and epic fails will keep us entertained.
Esplora Ulteriori Intuizioni sull’AI: Immergiti nei Nostri Blog in Evidenza
Che tu sia interessato a migliorare le tue competenze o semplicemente curioso sulle ultime tendenze, i nostri blog in evidenza offrono una ricchezza di conoscenze e idee innovative per alimentare la tua esplorazione dell’AI.
- Esprimere le Preoccupazioni di Reddit: Le Sfide con Character AI
- +50 Lavori che l’AI Non Potrà Sostituire nel 2024
- 6 Errori dei Generatori di Immagini AI che Devi Evitare nel 2024
- AI per l’ADHD: 10 Modi in cui ChatGPT Può Aiutare nella Gestione dell’ADHD nel 2024?
- Esplorando le Politiche di Perplexity AI: Come Claude 3 Modella le Interazioni e le Aspettative degli Utenti
