인공지능이 만든 예술 작품이 상을 받고 논란을 불러일으켰다.
Jason Allen은 콜로라도 엑스포 예술 공모전의 "디지털 아트/디지털 조작 사진" 부문에 참가하여 작품 "Space Opera"를 제출했지만 이름을 사용하여 Midjourney용 Text-to-image AI 생성기 작품을 만들었습니다. .
앞서 Ellen의 수상을 설명하는 게시물이 입소문을 탔습니다. 이 게시물은 강력한 반응을 불러일으켰으며, 특히 대부분의 대중이 텍스트-이미지 AI 생성기가 어떻게 작동하는지 모르기 때문에 Allen이 기사를 제출함으로써 속이고 있다고 주장하는 많은 사용자가 있었습니다. 그러나 Allen은 자신의 행동을 옹호했습니다.
“인공지능 작품을 이용해 내 생각을 표현하고 싶다”고 그는 언론에 말했다. "내가 그런 짓을 한 것 같은데 사과하지 않겠습니다."
텍스트-이미지 AI 시스템은 수십억 쌍의 이미지와 텍스트 설명을 학습하고 그로부터 시각적 패턴을 추출합니다. 그런 다음 사용자는 프롬프트라는 텍스트 설명을 제공하고 소프트웨어는 훈련 데이터를 기반으로 설명과 일치하는 이미지를 생성합니다.
이 시스템은 이전에는 OpenAI 및 Google과 같이 자금이 풍부한 기술 회사의 독점 도메인이었지만 최근 몇 달 동안 액세스가 점점 더 쉬워졌습니다. Allen이 사용하는 Midjourney라는 시스템은 가장 인기 있는 시스템 중 하나로, 세부적인 미학으로 잘 알려져 있으며 종종 현대 디지털 아트 스타일을 모방합니다. Midjourney 자체는 Discord 서버를 통해 액세스할 수 있으며, 여기서 사용자는 자신의 작품을 선보이고 출력을 개선하는 방법에 대한 팁을 교환합니다.
그러나 Allen의 승리에 대한 반응은 엇갈렸고 많은 사람들은 그가 심사위원을 속였다고 비난했습니다. Allen의 수상 설명에 따르면 쇼의 심사위원은 작품이 어떻게 만들어졌는지 완전히 알지 못한 것 같습니다. Allen은 Midjourney Discord에서 작품의 "설명에는 내가 Midjourney를 통해 제작했다고 명시되어 있습니다"라고 썼지만, 다른 사용자가 소프트웨어의 기능을 설명하는지 묻자 Allen은 "Midjourney가 무엇인지 설명해야 할까요?
Allen"이라고 답했습니다. 그는 쇼에서 사람들에게 이 작품은 "인공 지능 도구로 만든 디지털 예술"이며 Midjourney가 무엇인지 설명할 필요가 없다고 말했습니다. 마치 디지털 아티스트가 Adobe Illustrator의 작동 방식을 설명할 필요가 없는 것과 같습니다. 그는 또한 이미지를 만드는 데 쏟은 노력을 강조했습니다. "나는 프롬프트를 수행하고 몇 주 동안 미세 조정하고 모든 이미지를 큐레이팅했습니다." 자신의 PS 편집이 작업의 "최소 10%"를 차지한다고 덧붙였습니다.
이 카테고리의 경쟁 규칙은 "창의적이거나 표현적인 과정의 일부로 디지털 기술을 사용하는 예술적 관행"만을 설명합니다.
그의 행동이 공정한지 아닌지 모두가 논쟁을 벌여왔습니다. 사용자들은 그림의 아름다움과 Allen의 창의적인 기술을 칭찬했지만, 많은 사람들은 그가 자신의 창작 과정에 대해 좀 더 솔직했어야 했다고 느꼈습니다. 한 사용자는 "대부분의 일반 사람들이 상을 받기 위해 AI 사진을 더 잘 알았다면 선택하지 않았을 것"이라고 말했다. 그렇게 하면 그는 경쟁하는 것이 허용되지 않을 것입니다. 또 다른 네티즌은 “AI 미술 카테고리가 있다면 축하하겠다”고 적었다. "심사위원들이 그가 텍스트 이미지 생성기를 사용한다는 것을 알았더라면 그를 우승자로 선택하지 않았을 것입니다."
그러나 일부 사람들은 심사위원들이 Midjourney를 검색하여 작동 방식을 확인해야 한다고 말하면서 더 지지했습니다. Midjourney는 Photoshop이나 Illustrator와 같은 또 다른 디지털 아트 도구일 뿐이라는 점을 지적하세요. 이 작품은 당연히 "디지털 아트/디지털로 조작된 사진" 범주에 속합니다.
소셜 미디어에서는 Allen의 승리에 대한 일부 반응이 더 극단적이었습니다. 한 사용자는 "우리는 예술의 죽음이 우리 눈앞에서 펼쳐지는 것을 지켜보고 있다"고 말했고, 또 다른 사용자는 "예술 작품이 이제 가능한 한 저렴하고 빠르게 생산되는 쓰레기가 무한한 전송 속도에 의해 마이크로초 단위로 소모될 수 있다"고 한탄했습니다. “우리는 예술의 죽음이 눈앞에서 일어나는 것을 지켜보고 있습니다.”
인공지능의 텍스트-이미지 생성기의 등장은 이제 막 시작되었지만, 이러한 프로그램은 이미 예술의 본질, 이러한 소프트웨어가 예술가의 생계를 위협하는지, 이러한 시스템을 만드는 회사가 무엇인지에 대한 열띤 논쟁을 불러일으키고 있습니다. 이러한 프로그램에 사용된 저작물에 대한 교육 저작권을 보유합니다.
위 내용은 인공지능이 만든 예술 작품이 상을 받고 논란을 불러일으켰다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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