Γενεσιουργή ΤΝ vs. μη-γενεσιουργή (παραδοσιακή) ΤΝ – ποιες είναι οι διαφορές;

Τύποι ΤΝ και πώς να τους ξεχωρίσεις

Η κύρια διαφορά μεταξύ γενεσιουργής ΤΝ και μη-γενεσιουργής ΤΝ είναι η λειτουργία και το αποτέλεσμά τους:

1. Γενεσιουργή ΤΝ (Δημιουργεί νέο περιεχόμενο)

• Σκοπός: Δημιουργεί εντελώς νέο κείμενο, εικόνες, βίντεο, μουσική ή άλλο περιεχόμενο βασισμένο σε μοτίβα που έχει μάθει από δεδομένα.
• Πώς λειτουργεί: Χρησιμοποιεί μοντέλα όπως νευρωνικά δίκτυα για να δημιουργήσει νέα δεδομένα που μοιάζουν με τα ήδη υπάρχοντα.
• Παράδειγμα: Το ChatGPT μπορεί να γράψει μια πρωτότυπη ιστορία, το DALL-E μπορεί να δημιουργήσει μια εντελώς νέα εικόνα από μια προτροπή.
• Περιοχές χρήσης: Δημιουργία περιεχομένου, σχεδίαση, βοήθεια στον προγραμματισμό.

2. Μη-γενεσιουργή ΤΝ (επεξεργασία & ανάλυση δεδομένων)

• Σκοπός: Αναγνωρίζει μοτίβα, λαμβάνει αποφάσεις, ταξινομεί, προβλέπει ή προτείνει, αλλά δεν δημιουργεί πρωτότυπο περιεχόμενο.
• Πώς λειτουργεί: Χρησιμοποιεί μοντέλα ΤΝ όπως δέντρα αποφάσεων, Support Vector Machines (SVMs) και deep learning classifiers για να αναλύσει και να επεξεργαστεί υπάρχοντα δεδομένα.
• Παράδειγμα: Το Netflix προτείνει ταινίες βάσει του ιστορικού προβολών σου, αλλά δεν δημιουργεί νέες ταινίες. Το σύστημα αναγνώρισης προσώπου της lenso.ai μπορεί να αναγνωρίσει ένα άτομο, αλλά δεν δημιουργεί νέα πρόσωπα.
• Περιοχές χρήσης: Ανίχνευση απάτης, κατάταξη αναζητήσεων, φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων, αντίστροφη αναζήτηση εικόνων.

Η απειλή της ΤΝ

Το περιεχόμενο που δημιουργείται από ΤΝ αρχίζει να κατακλύζει το Διαδίκτυο. Με την αυξανόμενη δημοτικότητα του ChatGPT, είναι εύκολο να δημιουργηθεί ένα bot που παράγει δοκίμια, άρθρα ή ακόμα και σχόλια στα κοινωνικά μέσα. Επιπλέον, η ΤΝ στη μουσική και τις εικόνες άρχισε να γίνεται δημοφιλής σε διαδικτυακές διαφημίσεις, banners και άλλα.

Πρέπει να ανησυχούμε;

Προς το παρόν, μπορούμε συνήθως να ξεχωρίσουμε το περιεχόμενο που έχει δημιουργηθεί από ΤΝ από το πραγματικό, αλλά αυτό δεν ισχύει πάντα. Συχνά, εικόνες, βίντεο ή κείμενα που έχουν δημιουργηθεί από ΤΝ φαίνονται τόσο αληθινά που μπορεί να εκληφθούν ως πραγματικά.

Ωστόσο, κάθε ΤΝ εκπαιδεύεται με περιεχόμενο που έχει δημιουργηθεί από ανθρώπους. Αν και φαίνεται να δημιουργεί δικά της έργα, όλα βασίζονται σε ό,τι έχουν ήδη δημιουργήσει οι άνθρωποι και δεν μπορεί να γίνει καλύτερη από αυτούς. Επιπλέον, η ΤΝ δεν μπορεί να σκέφτεται δημιουργικά ή να προσθέτει βάθος και συναίσθημα στις δημιουργίες της, καθιστώντας την ανθρώπινη τέχνη πιο πολύτιμη.

Η ΤΝ στη lenso.ai – αποτελεί απειλή για τη δημιουργικότητα;

Η lenso.ai δεν είναι γενεσιουργή ΤΝ, επομένως δεν θέτει σε κίνδυνο την καλλιτεχνική δημιουργία και το ανθρώπινο περιεχόμενο. Δεν δημιουργεί νέο περιεχόμενο, αλλά λειτουργεί με ήδη υπάρχουσες εικόνες.

Μπορεί η lenso.ai να ανιχνεύσει περιεχόμενο ΤΝ;

Η μεταφόρτωση εικόνων που έχουν δημιουργηθεί από ΤΝ στη lenso.ai συνήθως επιστρέφει περισσότερο περιεχόμενο ΤΝ – είτε πρόκειται για τοποθεσίες, πρόσωπα, παρόμοιες εικόνες ή άλλες φωτογραφίες. Αυτό μπορεί να είναι χρήσιμο όταν προσπαθούμε να ελέγξουμε αν μια εικόνα είναι ΤΝ-δημιουργημένη, αλλά δεν μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως η μόνη απόδειξη.

Μάθε περισσότερα για την αναζήτηση εικόνων με ΤΝ εδώ:

Αν θέλεις να δοκιμάσεις την αναζήτηση εικόνων με ΤΝ, επισκέψου το lenso.ai!