Искусственный интеллект уже вовсю сочиняет песни, пишет тексты и рисует картины. Значит ли это, что креативные профессии скоро вымрут? И как творческим людям подготовиться к нашествию нейросетей? В проекте LessON Вадим Булгаков, руководитель Лаборатории искусственного интеллекта Школы дизайна факультета креативных индустрий НИУ ВШЭ, рассказал о том, как встроить ИИ в творческий процесс.
Для креативных индустрий вопросы, связанные с искусственным интеллектом, оказались неожиданно острыми и дискуссионными. Самая главная неожиданность, которую нам принесли генеративные нейросети – это нарушение нашего спокойствия, так как оказалось, что технический прогресс постепенно будет заменять только физический труд. Мы оказались в моменте, когда искусственный интеллект уже создают визуальный и звуковой контент и достаточно хороший текстовый.
Сейчас идеальный момент, чтобы оценить перспективы и угрозы, которые нам несут генеративные нейросети, и определиться со стратегиями поведения в этом новом мире. Благодаря массовому распространению генеративных моделей мы оказались в уникальной ситуации. Впервые за всю историю людей как вид у нас появились инструменты, автоматизирующие процесс генерации идей. Нагляднее всего это заметно, если взглянуть на процесс решения конкретных задач через призму двойного бриллианта, он же – двойной дивергентно-конвергентный метод. В нем процесс от постановки задачи до решения процесса проходит четыре этапа: исследование, определение, разработка и реализация. Весь наш прошлый опыт, связанный с техническим прогрессом, был сфокусирован только на последнем этапе. То есть в том или ином виде автоматизировалось производство уже определенного или выбранного решения.
Все наработки, связанные с первым этапом, то есть с поиском вариантов решения, были скорее методологическими, чем техническими, что в свою очередь ограничивалось физическими ресурсами человека как вида. Генеративные модели впервые дали нам возможность автоматизировать это процесс, причем настолько хорошо, что в среднем показатели качестве дивергентно-конвергентного мышления у машин лучше, чем у человека со среднестатистическими способностями. В отличие от людей скорость и объем создаваемых вариантов ограничен исключительно доступными вычислительными ресурсами.
Таким образом, мы оказались в ситуации, что машины могут выполнять креативную часть работы, а не только исполнительную. И данный вариант даже в рамках фантастики был недостаточно глубоко проработан. Что делает настоящий момент еще интереснее для изучения.
Но помимо академической части вопроса, есть и прикладная. Какая стратегия креативных специалистов поможет лучше адаптироваться к новой реальности? Можно выделить три ключевых стратегии адаптации:
Поговорим подробнее о каждой из них. Стратегия сопротивления строится на отказе признавать новые технологии в виде генеративных сетей. Аргументация может быть разной, от попытки сохранения традиционных методов в работе до полного бойкота авторов, использующих генИИ. Подобная стратегия уже неоднократно встречалась в нашей истории. И самый популярный пример – это движение луддитов и их акции с погромами ткацких станков. Но в той или иной мере данная стратегия наблюдается на фоне каждого крупного технологического прорыва. В прошлый раз глобальными веяниями подобного рода был переход от аналогового к цифровому способу работы с творческим контентом. Основная разница в том, что изменения раньше касались локального каждого сегмента креативных профессий, поэтому были не столь заметны. Сейчас затронуты интересы всех действующих креативных специалистов.
Тут важно выделить, что, какие бы усилия ни прикладывали сторонники данной стратегии, сопротивление бесполезно, технический прогресс не повернуть вспять.
С другой стороны, у нас заметно активны стратеги лидерства, люди, которые внедряют в свой творческий процесс различные сетевые инструменты. В данный момент стратегия лидерства выражается в конфигурации человек-машина, когда человек берет на себя ключевую роль в решении креативных задач и ведет за собой вереницу различных инструментов ИИ. У нас уже накопился достаточный объем данных, чтобы говорить о высокой эффективности этой стратегии. Активная кооперация человек и машины дает значительный прирост производительности труда и качества результата. Причем основным тормозящим фактором в данный момент является отставание в сфере креативного менеджмента производства, так как существующие методологии и цепочки просто не успели адаптироваться к новой реальности.
И, казалось бы, все хорошо, вот отличная стратегия для адаптации креативных специалистов. Но есть еще одна, о которой говорят не так активно, это стратегия превосходства. Речь идет о попытке сконфигурировать свои навыки таким образом, чтобы превосходить искусственный интеллект. Сложность применения этой стратегии – в точке приложения усилия. Важно понять, куда именно направить свой потенциал, чтобы действительно превзойти машины. Тут стоит снова обратиться к визуализации двойного бриллианта. В настоящий момент мы имеем два этапа, при которых производительность ИИ намного выше производительности человека. Это этап исследования за счет того, что актуальные генеративные модели соответствуют дивергентному мышлению, и при этом выдают большее количество вариантов, чем человек, за единицу времени. А также на этапе реализации. Скорость создания предфинального или финального по качеству продукта у генеративных моделей тоже значительно выше. Возникает вопрос: как можно превзойти машины, если они значительно лучше справляются с нашей работой при приемлемом уровне качества.
Ответ кроется в принципе того, как генеративные модели выполняют свою работу. Подобные модели тренируются и настраиваются на создание наилучшего результата. Очень часто машины стремятся достичь идеального результата, но тут в дело вступают потребители контента. А человеческая природа такова, что по-настоящему глубокие эмоции мы испытываем от чуть-чуть неидеальных произведений. Причем эта установка на неидеальность заложена даже на уровне физиологии. Если пить только дистиллированную воду, то как минимум мы воспринимаем ее как безвкусную, а как максимум – может быть принесен вред здоровью. Для нас же достаточно самого эффекта восприятия. Всё стерильное воспринимается людьми как скучное и безвкусное. И именно этот эффект и создает нужную в креативе точку опоры: делать неидеально, чтобы получить интересный людям результат.
Тут нам могут помочь исследования, связанные с эстетикой изъяна, но лучше про это расскажут коллеги соответствующих профилей.
Теперь кратко разберем на примерах все три стратегии. В стратегии сопротивления все достаточно просто. В целом само поведение здесь строится на том, чтобы обозначить традиционный способ производства как преимущество. Например, в момент перехода от пленочной к цифровой фотографии и многие авторы делали акцент на том, что используют исключительно пленку. Но по факту все передовое фотопроизводство строится исключительно на цифровых технологиях.
В то же время стратеги лидерства менее заметны в публичном поле. Но они есть. Например, благодаря появлению инструментов генерации по текстонаписанию люди, чьей сильной стороной было создание текстовых описаний, смогли перейти в категорию ИИ-художников. Глобально приверженцы этой стратегии не очень заметны.
Для иллюстрации стратегии превосходство подойдет кое-что не просто изобретенное до искусственного интеллекта, интернет и даже электричества, и печатного станка. В данном случае речь о кинцуги – японское искусство реставрации смесью из лака и золотого порошка. Философия данного подхода приобретает актуальность в контексте нового мира, где есть ИИ. Не просто маскировка несовершенства или изъяна, а нарочитая демонстрация этого как символа человечности. Сам же объект в технике кинцуги генеративный ИИ сделает без проблем. Так что можно применять такой подход к совей деятельности.
Поэтому радостная новость в том, что, хотя генеративные нейросети могут нести угрозу некоторым аспектам нашей деятельности, общий эффект от внедрения искусственного интеллекта в креативной индустрии положительный, и место найдется каждому. Самый главный совет для нового периода адаптации – не забывать, что все, что мы делаем, мы делаем для людей.
***
Проект LessON – это меньше, чем лекция (поэтому less), но с большей включенностью в суть (поэтому ON). Эксперты в разных областях (образование, маркетинг, психология, наука etc.) дают практические советы и полезные рекомендации в краткой форме. Если у вас есть вопросы к эксперту, оставляйте их в комментариях.
В подписке — дайджест статей и видеолекций, анонсы мероприятий, данные исследований. Обещаем, что будем бережно относиться к вашему времени и присылать материалы раз в месяц.
Спасибо за подписку!
Что-то пошло не так!
