गूगल के अनुसार एआई बिना नकल किए चित्र बनाना सीखता है

गूगल ने एक गणितीय प्रदर्शन प्रकाशित किया है, जो उनके अनुसार साबित करता है कि उनके इमेज जनरेटर प्रशिक्षण डेटा की नकल करने के बजाय मूल सामग्री बनाते हैं। इसकी कुंजी प्रक्रिया में एक छोटी सी अशुद्धि है जो मूल कार्यों के सटीक पुनरुत्पादन को रोकती है। यह इस संभावना को खोलता है कि एआई का उपयोग कॉपीराइट का उल्लंघन किए बिना कला बनाने के लिए किया जा सकता है, एक ऐसा मुद्दा जिस पर नागरिक बढ़ती रुचि के साथ बहस करने लगे हैं।

कृत्रिम मौलिकता के पीछे गणितीय ट्रिक 🧮

गूगल डीपमाइंड की टीम का तर्क है कि डिफ्यूज़न मॉडल, शोर जोड़कर और फिर उसे हटाकर, ऐसी विविधताएँ उत्पन्न करते हैं जो प्रशिक्षण छवियों से भिन्न होती हैं। उनका तर्क एक प्रमेय पर आधारित है जो त्रुटि के उस मार्जिन को मापता है। हालाँकि प्रदर्शन सैद्धांतिक रूप से ठोस है, आलोचक बताते हैं कि सांख्यिकीय मौलिकता रचनात्मकता के बराबर नहीं है। मॉडल अभी भी मौजूदा पैटर्न को पुनर्संयोजित करने तक सीमित है, बिना यह तय किए कि वह जो उत्पन्न करता है उसका क्या अर्थ है।

क्रोधित कलाकार: एआई रंगों से नहीं रोता 🎨

जहाँ गूगल अपनी खोज का जश्न मना रहा है, वहीं मानव कलाकार अपनी कनपटी रगड़ रहे हैं। पता चला है कि रचनात्मकता, उनके अनुसार, केवल संभावनाओं की समस्या नहीं है। एक उदास परिदृश्य को चित्रित करने के लिए एक बुरा दिन होना आवश्यक है, न कि केवल एक मानक विचलन की गणना करना। एआई बिना दोहराए हजारों काम उत्पन्न कर सकता है, लेकिन उनमें से कोई भी नहीं जान पाएगा कि बरसात का सोमवार क्या होता है। बहस जारी है: क्या मौलिकता पिक्सेल में मापी जाती है या भावनाओं में?