Штучны інтэлект супраць творчых прафесій: хто каго пераможа?
Сцэнарысты ЗША ладзяць забастоўку супраць штучнага інтэлекту, пісьменнік Джордж Марцін падае ў суд на кампанію, якая займаецца генератыўнымі мадэлямі. А паэты знаходзяць працу ў такіх кампаніях. Што адбываецца са сферай мастацтва з надыходам эры штучнага інтэлекту?
Getty Images
У сярэдзіне студзеня маладая японская пісьменніца Рые Кудан, якая атрымала прэстыжную літаратурную прэмію Акутагава за кнігу «Такійская вежа спагады», без сарамлівасці заявіла, што пісала гэтую працу з дапамогай генератыўнага ШІ. Пры гэтым яна ўдакладніла, што ChatGPT з'яўляецца «аўтарам» прыкладна 5% тэксту кнігі, а да штучнага інтэлекту яна звяртаецца, у асноўным, для «вызвалення творчай энергіі». Ці можа ШІ скласці канкурэнцыю прадстаўнікам творчых прафесіі, напрыклад, паэтам і пісьменнікам, ці нават замяніць іх, піша Forbes.
Гэтая навіна шырока разышлася па літаратурных і тэхналагічных СМІ, надаўшы новы імпульс дыскусіі аб тым, ці можа ШІ займацца творчасцю і наколькі новыя тэхналогіі пагражаюць творчым прафесіям — такім як паэты, сцэнарысты, музыканты і пісьменнікі. Пагроза з боку штучнага інтэлекту стала адной з самых гарачых тэм на нядаўнім Франкфурцкім кніжным кірмашы.
Не ўсе дэманструюць такую ўмеранасць ў выкарыстанні ШІ, як юная японская пісьменніца. Праблема бескантрольных продажаў кніг, створаных нечалавечым розумам, дасягнула такіх маштабаў, што Amazon увёў новыя абмежаванні для продажаў самастойна выдадзеных кніг, напісаных для Kindle — зараз іх можна прадаваць не больш за тры ў дзень.
Глядзіце таксама
Да таго, як у наша жыццё ўварваўся ChatGPT, якім масава пачалі карыстацца добрасумленныя і не вельмі пісьменнікі, студэнты і юрысты, было прынята лічыць, што ўменне ствараць — галоўнае, што адрознівае чалавека ад машыны. Аднак новы тып штучнага інтэлекту (ШІ) — генератыўны — ужо паставіў унікальнасць чалавечай свядомасці пад сумнеў.
Мы пераходзім ад эпохі, дзе ШІ ў асноўным выкарыстоўваўся для аналізу вялікіх даных, да новай — да той, дзе ШІ выкарыстоўваецца для стварэння кантэнту. Але ці сапраўды машына на такое здольная? «Аналітычная машына не прэтэндуе на стварэнне чаго-небудзь. Яна можа рабіць усё, што мы можам ёй прадпісаць. Яе задача — дапамагчы нам зрабіць даступным тое, з чым мы ўжо знаёмыя», — казала Ада Лаўлейс, стваральніца першай у свеце камп'ютарнай праграмы. Яе словы ўсё яшчэ актуальныя, бо генератыўныя ШІ — гэта алгарытмы, якія навучыліся на велізарнай колькасці даных. Любы вынік іх працы — гэта наступства аналізу інфармацыі.
rytar.ca
Як навучыць нейрасеткі творчасці
Некаторыя даследчыкі вызначаюць творчасць як працэс, які прыводзіць да стварэння новай і карыснай ідэі або прадукту. Таму адзін з крытэраў, па якім ацэньваюць крэатыўнасць — узровень навізны. Аднак гэта суб'ектыўнае паняцце, на аснове якога складана атрымаць выразную вымяральную шкалу.
У 2018 годзе на аўкцыёне Christie's партрэт Эдмона дэ Беламі, напісаным ШІ, прадалі за $432 500. Гэта амаль у 45 разоў перавышае максімальную ацэнку твора. Аб'ектыўна аўтарства гэтай працы належыць тым, хто курыраваў працу ШІ, — арт-групе Obvious. Каманда сабрала базу даных малюнкаў, напісала алгарытм і вучыла нейрасетку, каб атрымаць той вынік, які і прадставілі на аўкцыёне. Гэта і адрознівае творчасць ШІ ад чалавечай — яна носіць сістэматычны, а не імпульсіўны характар, як гэта ўласціва людзям.
Людзі, для якіх прыдумляць — гэта прафесія, выкарыстоўваюць мноства тэхнік крэатыўнага мыслення: мазгавы штурм, ТРВЗ (тэорыя рашэння вынаходніцкіх задач), латэральнае мысленне, дызайн-мысленне і іншыя. Задача гэтых методык — дапамагчы прыдумаць арыгінальную ідэю, знайсці новае рашэнне і ў цэлым фарсіраваць крэатыўнасць. Ці можа штучны інтэлект выкарыстоўваць такія ж падыходы? Складана сказаць, таму што ў сваім бягучым стане нейрасеткі для чалавека — гэта чорная скрыня, ніхто пакуль дакладна не ведае, як менавіта адбываюцца вылічэнні.
Глядзіце таксама
Усе сучасныя GPT-падобныя мадэлі створаны для таго, каб імітаваць чыйсьці стыль, і лепш за ўсё ў іх атрымліваецца сістэматызаваць велізарную колькасць інфармацыі. Напрыклад, у іх добра атрымліваецца пісаць навіны, агляды, суправаджальныя лісты і іншага тыпу тэксты, ад якіх патрабуецца адпаведнасць стандартным шаблонам. Але чым далей развіваецца ШІ, тым больш кампаніі чакаюць ад яго чагосьці творчага. Аднак легальных даных для навучання не так ужо шмат.
У жніўні 2023 года на The Atlantic апублікавалі расследаванне аб тым, што буйныя кампаніі выкарыстоўваюць пірацкія крыніцы для навучання сваіх нейрасетак. У ліпені таго ж года пісьменнікі Сара Сільверман, Рычард Кадры і Крыстафер Голдэн падалі пазоў, у якім сцвярджаюць, што Meta парушыла законы аб аўтарскім праве і выкарыстала іх кнігі для навучання сваёй вялікай моўнай мадэлі LLaMA (аналаг GPT-4). Расследаванне журналіста Алекса Райснера паказала, што кампанія сапраўды выкарыстала пірацкія кнігі ў якасці зыходных даных для навучання сваіх нейрасетак — гэтая база называецца Books3. Яна змяшчае больш за 190 000 твораў. Праўда, у лістападзе суддзя адхіліў пазоў пісьменнікаў, сказаўшы, што не знайшоў дастаткова пацверджанняў, што мадэль выкарыстоўвае менавіта іх працы.
Так ці інакш, не выключана, што чарада пазоваў ад пісьменнікаў стала адной з прычын, па якіх IT-кампаніі пачалі наймаць паэтаў, пісьменнікаў, драматургаў са ступенню PhD або магістра, каб навучаць нейрасеткі. Стартап Scale AI, які спецыялізуецца на стварэнні датасэтаў (набор даных, якія выкарыстоўваюцца ў розных відах аналізу і машыннага навучання), у сваёй вакансіі піша, што сярод абавязкаў пісьменніка будуць ранжыраванне адказаў, атрыманых ад ШІ, а таксама напісанне невялікіх апавяданняў па зададзенай тэме. За гэта абяцаюць плаціць $25-50 у гадзіну ў залежнасці ад узроўню адукацыі і вопыту. Спецыяліста з аналагічнымі абавязкамі шукаў нядаўна стартап Appen, які займаецца разметкай даных.
Глядзіце таксама
Але гэта таксама можа сведчыць аб новай эры развіцця LLM (large language model, вялікая моўная мадэль): кампаніі пераходзяць ад этапу стварэння да кропкавай налады для канкрэтных прыкладанняў, гэта значыць цяпер «агульныя» LLM пачынаюць трэніраваць пад канкрэтны навык. І для гэтага, вядома, зноў патрэбныя даныя.
Кропкавая налада (fine-tuning) LLM дазваляе папярэдне навучаную мадэль, якая ўжо ведае некаторыя заканамернасці ў вялікім наборы даных, даабучыць на меншым наборы даных, спецыфічным для канкрэтнай галіны. У перспектыве гэта дапаможа нейрасетцы выконваць пэўныя задачы лепш за сваіх «калегаў» агульнага прызначэння. Напрыклад, можна паспрабаваць навучыць нейрасеткі імітаваць канкрэтна стыль Аляксандра Пушкіна, Шэкспіра або Джоан Роўлінг.
Больш, чым паэт
Здаецца, што ствараць вершы не такая ўжо складаная задача для генератыўнага інтэлекту — трэба пісаць усё тыя ж стандартныя тэксты па вызначаным шаблоне, але дадаць рытм і/або рыфму. Да таго ж, ужо даўно існуе так званая «знойдзеная паэзія» (found poetry) — жанр, калі твор ствараецца з дапамогай запазычаных урыўкаў з іншых тэкстаў. У сярэдзіне XX стагоддзя гэта быў даволі папулярны кірунак у канструктыўным руху, а сярод яго папулярызатараў былі стваральнікі машыны сноў Уільям Берроуз і Браян Гайсін.
Але ці можна гэта лічыць творамі мастацтва? Першыя практыкі ў галіне камп'ютарнай паэзіі з’яўляюцца яшчэ да сярэдзіны XX стагоддзя. Напрыклад, створаная Размары Уэст праграма POETRY GENERATOR або «аўтаматычны скальд», які з'явіўся ў СССР пад кіраўніцтвам Раймунда Піятроўскага.
Даследчык у галіне кагнітыўнай псіхалогіі і прафесар Каліфарнійскага універсітэта Кейт Холіёк у сваёй калонцы піша, што ШІ не зможа быць настолькі аўтэнтычным, як сапраўдны паэт. Машыне не хапае таго, што ёсць у чалавека — асабістага вопыту і назапашаных успамінаў. Аднак праграма можа быць прадуктыўная ў генераванні чаго-небудзь.
Глядзіце таксама
Адна з распаўсюджаных прэтэнзій у адрас LLM: машына не разумее, пра што піша, а проста прадказвае кожнае наступнае слова. Часам у выніковым тэксце нават прасочваецца нейкі сэнс ці сюжэтная лінія, але, па сутнасці, гэта проста вынік аналізу сотні тысяч падобных тэкстаў. Часам фантазія нейрасеткі не мае нічога агульнага з рэальнасцю, тады яна «галюцынуе» — генеруе недакладную інфармацыю, напрыклад, паведамляе, што статуя Свабоды знаходзіцца ў Каліфорніі. Але ў выпадку, калі мы хочам дамагчыся ад машыны не дакладных фактаў, а нетрывіяльных творчых знаходак, гэтыя «фантазіі» могуць быць нават карысныя.
Навучыць ШІ пісаць мастацкія тэксты (або тэксты, якія па павярхоўных прыкметах нагадваюць мастацкія) можна. У 1984 годзе выйшла першая кніга, напісаная камп'ютарнай праграмай. Алгарытм RACTER распрацавалі пісьменнік Уільям Чэмберлен і праграміст Томас Эттэр. Тады гэта не выклікала вялікай заклапочанасці ў грамадстве, пісьменнікі не ладзілі масавых забастовак, пратэстуючы супраць праграмы, здольнай у будучыні іх замяніць. Таму што тады творчасць ШІ было занадта далёкай ад чалавечай, у тэксце было шмат памылак, і логіка кульгала.
Аднак тэхналогіі развіваліся, і ШІ вучыўся ўсё больш імітаваць працу чалавека. У 2013 годзе паэт Оскар Шварц разам з сябрам Бенджамінам Лэйрдам стварылі тэст Цьюрынга для паэзіі. Карыстачу трэба было адказаць, хто напісаў верш: чалавек ці алгарытм. У выніку высветлілася, што 65% людзей прынялі створаныя алгарытмам тэксты за напісаныя чалавекам вершы. Пры гэтым тэст Цьюрынга лічыцца пройдзеным, калі машыне ўдалося ўвесці чалавека ў зман хоць бы ў 30% выпадкаў.
Фота analyticsinsight.net
Аднак цяперашніх даследчыкаў творчых магчымасцяў генератыўных мадэляў пакуль не цалкам задавальняе вынік. Па-першае, тая самая навізна, якая з'яўляецца адным з крытэраў для ацэнкі якасці паэзіі, піша Rest of World, па вызначэнні не з'яўляецца моцным бокам моўных мадэляў, бо яны навучаны толькі прайграваць створанае чалавекам. Па-другое, прайграваюць яны таксама з праблемамі — спробы навучыць машыну пісаць як класік амерыканскай паэзіі Уолт Ўітмэн пакуль праваліліся — замест уласцівай паэту свабоднай і пазбаўленай выразнай структуры формы штучны інтэлект упарта прапаноўваў стройныя чатырохрадкоўі, нават пасля інструкцыі, якая гэта прама забараняла. Вершы на англійскай мове ШІ навучыўся пісаць у рыфму і з сэнсам, у іншых мовах праблемы ёсць і з гэтым, адзначае Rest of World. Выданне прыводзіць у прыклад даследаванне навукоўцаў, які даволі беспаспяхова спрабавалі навучыць ШІ пісаць традыцыйныя японскія хайку.
Пры гэтым, калі галівудскія сцэнарысты страйкуюць, патрабуючы жорсткага рэгламентавання выкарыстання штучнага інтэлекту, а аўтары кніжных бэстсэлераў, такія як Джорж Марцін, падаюць супраць стваральнікаў генератыўных мадэляў пазовы, то пра пратэсты паэтаў пакуль нічога не чуваць. Верагодна, паэтычная творчасць цяпер не такая прыбытковая і папулярная прафесія, каб страх страціць гэтую працу мог вывесці людзей на вуліцы. У той жа час, тэхналагічныя кампаніі, якія займаюцца распрацоўкай ШІ, пачалі іх наймаць.
Каму належыць аўтарскае права на творы
Адна са складаных задач для юрыстаў, якія займаюцца пытаннем аўтарскага права на творы ШІ, — доля ўдзелу чалавека. Напрыклад, у жніўні 2023 года федэральны суддзя ЗША падтрымаў вывад Бюро аўтарскіх правоў ЗША (USCO) аб тым, што творы мастацтва, створаныя з дапамогай ШІ, не ахоўваюцца аўтарскім правам. Стваральнік сістэмы ІІ Creativity Machine Стывен Талер спрабаваў даказаць, што менавіта ён аўтар кнігі А Recent Entrance to Paradise, якую напісала яго праграма. Аднак яго пазоў не задаволілі, так як твор не адпавядае патрабаванням да арыгінальнасці, прапісаным у законе ЗША аб аўтарскім праве.
У бягучы момант практычна няма законаў, якія рэгулююць пытанне прыналежнасці правоў на кантэнт, створаны штучным інтэлектам. Вялікабрытанія — адна з нямногіх краін, якая ахоўвае аўтарскае права на кантэнт, створаны машынай. Аўтар «камп'ютарнага твора «(CGW)» вызначаецца як «асоба, якая робіць дзеянні, неабходныя для стварэння твора». Абарона дзейнічае на працягу 50 гадоў з даты стварэння працы.
Глядзіце таксама
Ёсць і іншае пытанне, якое тычыцца аўтарскага права на працы ШІ: каму яно належыць, калі мадэль навучалі на творах канкрэтнага аўтара. Так Холі Менгерт, ілюстратар Disney, выявіла, што студэнтка з Канады кланавала яе мастацкі стыль у якасці эксперыменту, хоць Менгерт не давала на гэта згоды. Для навучанняў нейрасеткі студэнтка скачала 32 творы Менгерт. Праз некалькі гадзін навучання мадэль навучылася прайгравальнік стыль ілюстратара. Пасля гэтага распрацоўшчыца выклала нейрасетку ў адкрыты доступ.
Гэта не адзіны выпадак, калі аўтары кантэнту скардзяцца на неправамернае выкарыстанне іх твораў для навучання мадэлі. Супраць падыходу распрацоўшчыкаў ШІ, якія выкарыстоўваюць іх працы ўжо выступалі ілюстратары мангі ў Японіі, музыкі ў Індыі і сцэнарысты ў ЗША. У верасні 2023 года група амерыканскіх аўтараў, у ліку якіх лаўрэат Пулітцэраўскай прэміі Майкл Шэйбан, падала пазоў супраць OpenAI. Яна абвінавачвае кампанію ў тым, што тая скапіравала творы аўтараў без дазволу, каб з іх дапамогай навучыць ChatGPT.
Будучыня ШІ ў творчай індустрыі
Крэатыўнасць часта разглядаюць як унікальная чалавечая якасць, якая неўразліва да тэхналагічных змен. Аднак ChatGPT, Midjourney і іншыя «даступныя» нейрасеткі ставяць пад сумнеў гэты тэзіс. У перспектыве яны могуць змяніць творчую працу, як калісьці гэта зрабіў фотаапарат. Упершыню ўбачыўшы фатаграфіі, французскі мастак XIX стагоддзя Поль Дэлараш заявіў: «З сённяшняга дня жывапіс мёртвы». І яго панічны настрой падтрымалі многія творцы, але фотаапарат не замяніў мастакоў, наадварот, з'явілася новая прафесія фатографа.
Harvard Business Review вылучае тры магчымыя варыянты развіцця ШІ ў творчай індустрыі.
ШІ дапаможа павысіць прадукцыйнасць. Гэты сцэнар амаль не ўяўляе пагрозы для людзей, якія займаюцца творчай працай. Замест таго, каб пазбаўляць іх заробку, ШІ будзе дапамагаць рабіць хутчэй і больш эфектыўна тое, што ў іх і так добра атрымліваецца. А яшчэ яны дапамогуць большай колькасці людзей стаць крэатарамі.
Машыны манапалізуюць творчасць. Несправядлівая алгарытмічная канкурэнцыя і неадэкватнае кіраванне прывядуць да таго, што выцесняць чалавека. Калі гэты сцэнар ўвасобіцца, то многія таленавітыя пісьменнікі, прадзюсары, сцэнарысты і іншыя творцы пачнуць сыходзіць з рынку. Калі ШІ сапраўды пачне падрываць чалавечую аўтэнтычнасць, развіццё інавацый замарудзіцца. Але калі выдаткі на кантэнт знізяцца да нуля, у кампаній з'явіцца больш магчымасцяў для стварэння персаналізаванага кантэнту. І нават у такой антыўтопіі чалавек будзе гуляць важную ролю па выпрацоўцы рэкамендацый адносна існуючага ўтрымання ў экасістэме.
Павысіцца каштоўнасць чалавечай працы. Пры такім развіцці падзей у людзей будзе канкурэнтная перавага ў тым, што яны разумеюць сацыяльны і культурны кантэкст як у часе, так і ў моманце. Культура развіваецца хутчэй, чым навучаюцца алгарытмы, таму тыя, каму будзе важны дакладны і персанальны вынік, будуць звяртацца да работ людзей.