პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელებისგან მუდმივად გვესმის, რომ ხელოვნური ინტელექტი მხატვრებს/დიზაინერებს არ ჩაანაცვლებს, ის მათ საქმეს გაამარტივებს. თუმცა ზოგი კონცეპტარტისტი ამბობს, რომ ეს ტექნოლოგია არცერთს არ აკეთებს.
ვიდეოთამაშების ინდუსტრიაში, საბედნიეროდ, ბევრ სტუდიას ჯერ კიდევ სურს, რომ კონცეპტარტი ადამიანმა შექმნას, მაგრამ ზოგიერთი მხატვარი აღნიშნავს, რომ AI ამ პროცესს უფრო ართულებს. მიზეზი მცდარი წარმოდგენაა იმაზე, თუ რა არის კონცეპტარტის რეალური დანიშნულება.
გენერაციული AI თავიდან მოიაზრებოდა, როგორც ინსტრუმენტი, რომელიც კრეატორების ცხოვრებას გაამარტივებდა – ტექნიკური ეტაპების დაჩქარებით და იდეების სწრაფი იტერაციის შესაძლებლობით. თეორიულად, გამოსახულების გენერატორები არტისტებს საშუალებას აძლევს, სცენები და კონცეფციები ჯერ პრომპტებით „გამოცადონ“, სანამ საკუთარ საძიებო ესკიზებს შექმნიან. მაგრამ სწორედ აქ ჩნდება პრობლემა.
ძნელია თავიდან აიცილო ის ფაქტი, რომ ადრეულ ეტაპზე გენერირებული AI-გამოსახულებები საბოლოო ხედვაზე დიდ გავლენას ახდენს. განსაკუთრებით მაშინ, თუ ისინი თავად კლიენტმა შექმნა, ვინც ნამუშევარს უკვეთავს. ზოგ შემთხვევაში ჩანს, რომ კლიენტებს ავიწყდებათ, საერთოდ რატომ ქირაობენ კონცეპტარტისტს.
ბოლო დროს ვებსაიტმა This Week in Videogames, ათზე მეტ არტისტთან ჩაატარა გასაუბრება და ყველა მათგანმა აღნიშნა, რომ AI-თ გენერირებულმა გამოსახულებებმა მათი სამუშაო უფრო გაართულა, მაშინაც კი, როცა AI მხოლოდ რეფერენსად გამოიყენებოდა.
AI-გამოსახულებები ხშირად იწვევს ე.წ. „პირველი შთაბეჭდილების მისაკუთრებას”. ადამიანები ხშირად ემოციურად ებმებიან რაღაცის პირველ ვერსიას, თუნდაც ის არ იყოს საუკეთესო ხარისხის. შედეგად, უკეთეს კონცეფციებს იწუნებენ, თუ ისინი პირველ წარმოდგენას არ ემთხვევა.
მსგავსი ფენომენი კინოს კომპოზიტორებსაც გამოუცდიათ. მონტაჟის საწყის ეტაპზე ხშირად იყენებენ დროებით მუსიკას, ზოგჯერ სხვა ფილმიდანაც კი და კლიენტები მას ეჩვევიან. საბოლოოდ კი, კომპოზიტორს სთხოვენ, შექმნას რაღაც ძალიან მსგავსი, რაც ართმევს მას შესაძლებლობას, მიიღოს დამოუკიდებელი არტისტული გადაწყვეტილებები, რომლებიც ფილმის ტონს შეესაბამება. დავალება ხდება არა შექმნა, არამედ გამეორება.
„პრობლემა მხოლოდ ის არ არის, რომ ხელმძღვანელებს არ ესმით, როგორ მუშაობს ხელოვნების პროცესი; მათ არ ესმით, როგორ მუშაობს არტისტთან თანამშრომლობა. ისინი ChatGPT-ს აღიქვამენ არა მხოლოდ როგორც იმ საქმეების შემცვლელს, რასაც თავად ვერ აკეთებენ, არამედ როგორც ნებისმიერი ადამიანის შემცვლელს, ვინც შეიძლება შესთავაზოს განსხვავებული იდეა”, – აღნიშნავენ მხატვრები.
ბევრი მხატვარ-დიზაინერი იმასაც ჩივის, რომ ხშირად უწევთ დამატებითი რესურსებისა და ენერგიის ჩადება ისეთი პროექტის გადაკეთებაში, რომელიც AI-ს მიერაა შექმნილი და პროექტის ნახევარი დრო იხარჯება იმაზე, რომ ეს მასალა ნაკლებად „AI-სავით“ გამოიყურებოდეს.
პრობლემა ისაა, რომ კონცეპტარტის მთელი აზრი სწორედ კონცეფციაა. ბევრი არტისტი ჩივის, რომ კლიენტები, რომლებიც AI-გენერირებული გამოსახულებებით მიდიან მათთან, არ ფიქრობენ იმაზე, როგორ მუშაობს მათი იდეა მთლიანობაში ან როგორ გამოიყურება სხვადასხვა კუთხიდან.როცა კლიენტი ChatGPT-ში სცენას აგენერირებს და არტისტს სთხოვს მის განვითარებას, ხშირად კონცეფციის დიდი ნაწილი საერთოდ არ არსებობს, არის მხოლოდ სცენა და მორჩა.
რეალურად, არტისტს არ აქვს წარმოდგენა, საიდან მოიპოვა LLM-მა საბაზისო მასალა, ამიტომ რთულია რეფერენსებზე დაყრდნობა ან რაიმე კრეატიული ისტორიისა და პროცესის განვითარება. LLM-ის მიერ შექმნილი „ხელოვნების” ყოველი ნამუშევარი ცალკე დგას, რც წარსული აქვს და არც მომავალი, რაც მას რაიმესთან დააკავშირებდა.
კრეატიულობა და ადამიანური ელემენტი
კრეატიულობაზე ხშირად საუბრობენ სიახლის ან ინოვაციის თვალსაზრისით, მაგრამ ის ასევე ეფუძნება ემოციასა და პირად ისტორიას. როდესაც მუსიკოსი წერს სიმღერას, ან მხატვარი ხატავს პეიზაჟს, ისინი ხშირად ეყრდნობიან მოგონებებს, ოცნებებსა და კულტურულ ისტორიებს. სწორედ ეს პირადი გამოცდილებაა, სხვებისგან განსხვავებულს რომ გვაქმნევინებს.
ხელოვნური ინტელექტი მონაცემებს ეყრდნობა. მას შეუძლია ისწავლოს, თუ როგორ „უნდა“ ჟღერდეს ან გამოიყურებოდეს რაღაც, არსებული ნამუშევრების უზარმაზარი რაოდენობის ანალიზის მიხედვით. მაგრამ ის არაფერს გრძნობს: არც სიყვარულს, არც სიხარულს, არც სევდას და არც პირად გამოცდილებას.
ამ განსხვავებას ბევრი ადამიანი ამჩნევს, მით უფრო, კრეატიულ ინდუსტრიაში. ადამიანის მიერ შექმნილი ხელოვნება ხშირად პირადი ბრძოლისა და გამარჯვების ისტორიაა, ხოლო მანქანა მიჰყვება მის მიერ შესწავლილ ნიმუშებს.
შედეგად, საინტერესოა იმის ყურება, თუ როგორ შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტს ამოცანების გამარტივება, მაგრამ ის, რისი გადაცემაც ერთ ადამიანს მეორისთვის შეუძლია, ჯერჯერობით შეუცვლელია.
