Скотт Александер предлагает https://www.astralcodexten.com/p/ai-art-turing-test: он подобрал 50 “художественных” картин, и нужно угадать, какие из них созданы ИИ, а какие человеком. Тест повисит неделю, затем он выложит сведенные результаты. Подборка https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdqpfY0OXLQoO_UNkhKTAtQbmh8EX_xpAAaGV6mxlBDms9CzQ/viewform, есть шанс обмануться.
А как насчет художественной прозы? Недавно NY Times устроили эксперимент: попросили писательницу сочинить рассказ на тысячу слов, оговорив тему, жанр, детали, и тот же промт скормили ChatGPT, чтобы ИИ создал текст в стиле этой писательницы. Оба рассказа https://www.nytimes.com/2024/08/20/opinion/beach-read-ai.html?unlocked_article_code=1.QU4.axXh.b7_ONBLsIt7J в NY Times, один за другим, без указания авторства. Тут отличить человека от машины оказалось очень легко.
Так может ли ИИ по-настоящему творить? В августе Тед Чан поднял шум своим эссе https://archive.is/20240913150731/https://www.newyorker.com/culture/the-weekend-essay/why-ai-isnt-going-to-make-art, где настаивает, что ИИ никогда не сможет в искусство. Чан известный писатель-фантаст, мыслит оригинально и глубоко, а его публицистика обычно бьет в суть вещей. Но в эссе он показался не столь убедителен, и ему возражают. См. https://www.theatlantic.com/technology/archive/2024/09/ai-art-ted-chiang-automation/679715/, а также доводы https://www.theintrinsicperspective.com/p/sorry-ted-chiang-humans-arent-very или https://cognitivewonderland.substack.com/p/art-ificial-intelligence, который восхищается Чаном-писателем, как и я.
Спор вроде бы не принципиален, в силу условности понятия ‘искусство’. На деле же сталкиваются взгляды на суть GenAI, а именно, каково пространство генерации, где его границы.
Факты всегда противоречивы: https://arxiv.org/abs/2409.04109v1 vs. https://arxiv.org/abs/2410.05229. Взгляды стабильнее и зависят от руководящей метафоры. Если вслед за Чаном считать ИИ https://archive.is/20241007235120/https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web, то искусства ждать неоткуда. В той же логике https://archive.is/8AX4X Хомский: GenAI заучивает шаблоны и экстраполирует наиболее вероятный токен; люди же создают объяснения, а они бывают крайне невероятны, как теории в физике.
Из известных мне самую интересную метафору обучения нейросетей https://archive.is/NHuog Джарон Ланье — он отождествил процесс с ростом дерева. Его https://archive.is/NHuog в New Yorker дает наглядный образ ИИ как леса, что помогает увидеть и возможности, и ограничения. Ланье не покупает версию “размытого JPEG” или “стохастического попугая”, отмечая, что GenAI делает неявные соответствия в обучающих данных явными. Это уже сродни творчеству.
Но у творчества есть предел. ИИ может “вырастить новое дерево”, но не выше тех, на которых был обучен. В этом смысле вершины искусства, вероятно, останутся за людьми.
