Изилдөө жүргүзүү учурунда илимпоздор текстти сүрөткө жана кайрадан сүрөттү текстке айландыруу системасын бириктиришти, аларды «сүрөт — сүрөттөө — сүрөт — сүрөттөө» циклик процессин аткарууга мажбурлашты. Баштапкы суроолордун ар түрдүүлүгүнө карабастан, системалар тез арада шаар пейзаждары жана пасторалдык көрүнүштөр сыяктуу чектелген визуалдык темаларга келип чыгышты. Мындан тышкары, алар баштапкы суроодон тез эле байланышты жоготуп, визуалдык жактан жагымдуу, бирок маанисиз натыйжаларды жаратышты.
Эксперимент сүрөттөмө менен башталды: «Премьер-министр стратегиялык документтерди изилдеп жатат, коомчулукту назик тынчтык келишиминин зарылдыгына ишендирүүгө аракет кылууда». Андан кийин ИИ сүрөттүн астына кийинки визуалдык элементти жаратууга колдонулган жазууну кошту. Натижада изилдөөчүлөр адамдарсыз, динамикасыз, убакыт жана орун сезиминен ажыратылган формалдуу ички мейкиндиктин сүрөтүн алышты.
Бул натыйжалар автономдуу иштеген генеративдик ИИ системалары гомогенизацияга жакын экенин көрсөтүп турат. Мындан тышкары, алар мурунтан эле стандарттуу түрдө ушундай иштеп жаткандыгын болжолдоого болот.
Таниш стандартка айланат
Алгачкы көз караштан, бул эксперимент маанисиз көрүнүшү мүмкүн, анткени көпчүлүк колдонуучулар ИИдан чексиз сүрөттөрдү жаратууну талап кылбайт. Гомогенизация процесси кайра окутуу жок эле, көптөгөн жолу колдонуу аркылуу пайда болду. Бирок бул экспериментти адамдык кийлигишүүсүз генеративдик системалар менен эмне болуп жатканын көрсөтүүчү диагностикалык инструмент катары караса болот.
Натыйжалар маанилүү болушу мүмкүн, анткени мындай системалар заманбап маданиятка көбүрөөк таасир этүүдө. Сүрөттөр текстке, текст сүрөттөргө айланат. Контент бир форматтан экинчи форматка өтүүдө рейтингге жана фильтрацияга дуушар болот. Азыркы учурда интернеттеги макалалар көбүрөөк ИИ тарабынан жазылууда, адамдар катышкан учурда, алар көп учурда ИИ тарабынан жаралган натыйжаларды тандашат, жаңыдан бир нерсени жаратуунун ордуна.
Бул изилдөө системалардын стандарттуу түрдө маанини эң тааныш жана оңой кайталоого кыскаратканын баса белгилейт.
Маданий стагнация же өнүгүү?
Скептиктер ашыкча синтетикалык контенттин келечектеги ИИлерди окутууга алып келиши мүмкүн болгон потенциалдык маданий стагнация жөнүндө эскертет. Бул контекстте рекурсивдик цикл ар түрдүүлүктүн жана инновациянын азайышына алып келиши мүмкүн.
Технологияларды колдогондор, өз кезегинде, ар бир жаңы технология маданий чөкүш жөнүндө коркуу жаратканын билдиришет. Алар акыркы чечимдерди адамдар кабыл алат деп эсептешет.
Ошентсе да, бул талкууларда гомогенизациянын башталышын ачыктап турган эмпирикалык маалыматтар жетишпейт.
Изилдөө ИИ тарабынан жаралган маалыматтарда кайра окутуу менен алектенбейт. Ал гомогенизациянын башталышынын негизги маселесин көрсөтөт: гомогенизация кайра окутуунун кийлигишүүсүнөн мурун эле болуп жатат. Автономдуу колдонууда генеративдик ИИ системалары тарабынан жаралган контент алдастуураак жана универсалдуу болуп калган. Бул стагнация түшүнүгүн өзгөртөт — коркунуч келечектеги моделдер ИИ тарабынан жаралган контентте окутулушу гана эмес, ошондой эле ИИ аркылуу ортоңку түшүнүктөргө артыкчылык берилген маданият фильтрацияга дуушар болуп жатат.
Паникага түшпөңүз
Скептиктердин бир жагынан туура: маданият ар дайым жаңы технологияларга ылайыкташып келген. Фотография живописти жок кылган жок, кинотеатр театрды жок кылган жок. Цифрдык инструменттер өзүн көрсөтүүнүн жаңы жолдорун ачты. Бирок мурунку технологиялар маданиятты глобалдык түрдө ар кандай чөйрөлөрдө чексиз трансформациялоого мажбурлаган эмес. Алар маданий продуктуларды — макалаларды, ырларды же мемдерди — миллиондогон жолу күн сайын кайрадан жаратууга мажбурлаган эмес, «типтүү» түшүнүктөргө ылайык.
Эксперимент цикли көптөгөн жолу кайталанганда, ар түрдүүлүк жаман ниеттен эмес, текстти сүрөткө жана кайрадан сүрөттү текстке айландыруу процессинде белгилүү бир маанилер гана аман калат. Бул маданий токтоп калуунун сөзсүз болорун билдирбейт. Адамдын чыгармачылыгы өчпөс. Институттар жана искусство өкүлдөрү гомогенизацияга каршы туруунун жолдорун табышат. Бирок токтоп калуу — бул генеративдик системаларды өзгөртпөсө, чыныгы коркунуч.
Изилдөө ошондой эле ИИнин чыгармачылыгы боюнча мифтин чындыкка жатпаганын көрсөтөт: көптөгөн вариацияларды жаратуу инновацияларга барабар эмес. Система миллиондогон сүрөттөрдү жарата алат, бирок маданий мейкиндиктин тар чөйрөсүн гана изилдейт.
Чыныгы жаңычылдык үчүн ИИ системаларын иштеп чыгуу керек, алар жалпы кабыл алынган түшүнүктөрдөн четтөө үчүн аракеттенет.
Өтүш маселеси
Сүрөттүн астына жазуу жазганда, маалыматтын бир бөлүгү жоголот. Бул тексттен сүрөт жаратууда да болот. Бул адамдарга жана машиналарга тиешелүү. Ошентип, болгон конвергенция — бул ИИнин гана кемчилиги эмес. Ал форматтар арасында өтүүдө тереңирээк маселени чагылдырат: көптөгөн жолу өзгөртүлгөндө, эң туруктуу элементтер гана сакталат.
Бирок, конвертация процессинде эмне сакталат экенин аныктоо менен, изилдөө авторлору генеративдик системалар тарабынан маанинин жалпылашуу тенденциясы менен иштетилгенин көрсөтүшөт.
Натыйжа көңүлдү оорутат: адамдын кийлигишүүсү болсо да — бул жазуу же натыйжаларды тандоо болобу — системалар дагы эле бир нече деталдарды тандайт жана башкаларын күчөтөт, «ортомдук» көрсөткүчтөргө негизделип.
Эгер генеративдик ИИ маданиятты байытуу керек болсо, анда анын системалары статистикалык орто натыйжаларга сапаттын төмөндөшүн алдын алуу үчүн курулушу керек. Отклоненияларды колдоо жана аз таралган өзүн көрсөтүү формаларын колдоо керек.
Бул изилдөө тиешелүү чараларсыз генеративдик ИИ орточо контентти өндүрүүнү уланта берерин ачык көрсөтөт. Маданий стагнация — бул жөн гана болжол эмес. Ал азыркы учурда болуп жатат.
Источник
