AI w mediach: Jak Generative AI odmienia branżę mediów i rozrywki

W 2021 roku OpenAI wprowadziło DALL-E, model głębokiego uczenia, który może generować realistyczne obrazy z podpowiedziami tekstowymi. Był to pierwszy powszechnie rozpoznawalny i komercyjny narzędzie Generative AI. Od tego czasu 100 narzędzi związanych z Generative AI w mediach i innych dziedzinach zostało wydanych z zastosowaniami we wszystkich aspektach, w tym sztuce, muzyce, marketingu, rozrywce itd.Jeśli zastanawiasz się, co to jest Generative AI, omówmy to krótko poniżej.Generative AI – specjalistyczna domena sztucznej inteligencji (AI) – wykorzystuje zaawansowane algorytmy do generowania realistycznego tekstu, audio, obrazów lub wideo. Najbardziej godne uwagi, Generative AI sięga do 2014 roku, kiedy GANs (Generative Adversarial Networks) zostały wprowadzone. GANs były pierwszymi modelami, które mogły generować podobne do życia obrazy ludzi, których nie istniało. Po tym, VAE (Variational Autoencoders), Diffusion models, oraz Transformers modele stały się podstawą Generative AI.Generative AI uzyskało znaczące światło w listopadzie 2022 roku, kiedy OpenAI wprowadziło ChatGPT – Large Language Model (LLM), który może generować tekst podobny do ludzkiego i może prowadzić angażujące rozmowy. Zaledwie pięć dni po jego wydaniu, ChatGPT przekroczył1 milion użytkowników.Porozmawiajmy o tym, jak modele Generative AI przyspieszyły branżę mediów i rozrywki.

Generative AI w mediach i rozrywce – 4 główne zastosowania

Do 2030 roku AI ma przewidywany być rynkiem o wartości 1,5 biliona dolarów, wpływającym na wszystkie główne branże, w tym media i rozrywkę, która jest na czele tego wpływu AI. Na przykład, AI w mediach społecznościowych samodzielnie osiągnie 12 miliardów dolarów w wartości rynku do 2031 roku. Coraz więcej konsumentów woli wchodzić w interakcje z chatbotami napędzanymi przez AI, aby uzyskać natychmiastowe odpowiedzi na swoje zapytania. I marketerzy są bardziej skłonni do wykorzystania AI w swoich kampaniach reklamowych.Spójrzmy na niektóre główne zastosowania AI w mediach.

1. Pisanie treści zasilane przez AI 

Kreatywne pisanie jest najbardziej cenionym zastosowaniem Generative AI. LLM jak ChatGPT całkowicie usunęły blokadę twórczości, inspirując nowe drogi kreatywności. Dziennikarze, scenarzyści, copywriterzy mediów społecznościowych, blogerzy i twórcy historii mogą wykorzystywać LLM do tworzenia angażujących treści natychmiast.Jednak generowanie treści opartych na AI wywołało debatę na temat tego, czy wyszukiwarki takie jak Google będą klasyfikować takie treści. Google niedawno wspomniał o swoim stanowisku, że będzie klasyfikował treści według ekspertyzy, doświadczenia, autorytatywności i godności zaufania, niezależnie od tego, jak są one generowane. Ale jeśli ktoś planuje wykorzystywać AI do manipulowania wynikami wyszukiwania, to nie będzie działać.

2. Generowanie obrazów zasilanych przez AI

Modele generowania obrazów, takie jak Stable Diffusion, DALL-E i Midjourney, mogą generować obrazy o wysokiej jakości, hiperrealistyczne z naturalnych podpowiedzi językowych. W branży mediów i rozrywki twórcy treści mogą wykorzystywać te obrazy w blogach, artykułach, postach w mediach społecznościowych i reklamach. To nie tylko może obniżyć koszty produkcji, ale także przynieść więcej kreatywności do pracy artysty. Co więcej, te obrazy mogą być wykorzystywane jako podpowiedzi wejściowe dla generowania wideo opartego na AI.

3. Produkcja filmowa zasilana przez AI

Niedawno 28 Squared Studios we współpracy z Moon Ventures stworzył krótki film “The Safe Zone”, napisany i wyreżyserowany przez AI (ChatGPT). ChatGPT dostarczył scenariusz dla każdej postaci, ustawienie kamery, stroje i wyrażenia twarzy. The Safe Zone był pierwszym zastosowaniem AI w produkcji filmowej. W przyszłości możemy spodziewać się pełnometrażowych filmów generowanych przez AI.Producent filmu mówi, że stworzył ten krótki film, aby podkreślić potencjał współpracy między Generative AI a ludźmi, demonstrując, jak mogą one współpracować, aby tworzyć treści o wysokiej jakości. Dodatkowo, krótki film daje przegląd przyszłości opowiadania historii, oferując wgląd w harmonijne współistnienie ludzi i AI w dziedzinie kreatywności.

4. Marketing zasilany przez AI

AI może analizować duże ilości danych marketingowych, aby zweryfikować, co działa, a co nie w branży marketingu. Według ankiety z 2023 roku, 73% menedżerów marketingu wykorzystuje narzędzia Generative AI do marketingu B2B i B2C. Może pomóc marketerom zidentyfikować zachowania i wzorce klientów z opinii i wygenerować przekonywujące i angażujące treści tekstowe, obrazkowe lub wideo.

Generative AI Videografia – Nowa Era

Wydano wiele modeli i narzędzi Generative AI, które rewolucjonizują dziedzinę videografii. Niektóre godne uwagi narzędzia to:

1. Runway Research stworzył model o nazwie “Gen-2”, który może tworzyć nowe wideo z tekstu, obrazów lub klipów wideo.
2. W marcu 2023 roku Google Research we współpracy z The Hebrew University of Jerusalem przedstawił Dreamix, model oparty na dyfuzji, który twórcy mogą wykorzystywać do edycji wideo i realizacji ruchu opartego na tekście.
3. Nvidia, amerykańska firma technologiczna, która produkuje i projektuje GPU (Graphic Processing Units), wprowadziła swój model tekst-wideo. Model wykorzystuje Latent Diffusion Models do tworzenia wideo o wysokiej jakości.
4. Artyści wykorzystują kombinację tych narzędzi videografii AI do tworzenia teledysków.

Wykorzystując możliwości produkcji wideo Generative AI, twórcy mogą dostosowywać estetykę wizualną, aby stworzyć immersyjne doświadczenie dla swoich widzów.

Przyjmowanie Generative AI: Krok po kroku

Wynik wygenerowany przez Generative AI, szczególnie obraz i wideo, brakuje doskonałości. Na przykład, DALL-E i Stable Diffusion czasami tworzą zniekształcone twarze i brakujące palce. Dlatego wymagana jest ingerencja człowieka, aby udoskonalić i stworzyć ostateczną treść. Chociaż istnieją pewne ograniczenia w narzędziach Generative AI, tempo, w jakim te systemy AI ewoluują, jest godne uwagi.

Na przykład, Coca-Cola ustaliła nowy standard dla tego, jak AI może tworzyć angażujące reklamy. Ich najnowsza reklama wykorzystuje AI (Stable Diffusion), film i 3D, aby stworzyć immersyjne doświadczenie.

https://www.youtube.com/watch?v=VGa1imApfdg

Czy powinniśmy się martwić o Generative AI w mediach? – Ryzyka

Pomimo ogromnych zalet Generative AI, takich jak wydajność, personalizacja i skalowalność, istnieją potencjalne ryzyka i wady związane z nim. Są to:

1. Wypieranie pracy

Według Goldman Sachs, 300 milionów miejsc pracy zostanie zastąpionych przez AI w 2025 roku. AI wykazała zdolność do kreatywności i pracy biurowej, wcześniej uważanej za wyłączną domenę ludzi. Jeśli nie zostanie to powstrzymane, systemy AI mogą spowodować poważny kryzys gospodarczy.

2. Fałszywa treść

W 2018 roku reżyser Jordan Peele i BuzzFeed opublikowali bardzo realistycznydeepfake byłego prezydenta USA Baracka Obamy. Wideo miało na celu zwiększenie świadomości o potencjalnym nadużyciu AI.Niedawno, w marcu 2023 roku, AI wygenerowane obrazy byłego prezydenta Trumpa, który jest ograniczony przez policję, zostały rozpowszechnione. Twórca Eliot Hughes potwierdził, że obrazy zostały wygenerowane przy użyciu MidJourney V5.

https://twitter.com/EliotHiggins/status/1637927681734987777

Stąd, użycie AI w mediach może wprowadzić ogromny napływ fałszywej treści, który będzie trudny do zweryfikowania i uregulowania.

3. Własność intelektualna i prawa autorskie

Określenie własności i praw do treści wygenerowanej przez AI jest trudne bez wyraźnych przepisów. Na przykład, ze względu na problemy z prawami autorskimi, Getty Images zakazało treści wygenerowanej przez AI z być uploadowane na platformie. Dodatkowo, Getty Images pozwało Stability AI Inc., twierdząc, że wykorzystali 12 milionów obrazów z ich bazy danych bez pozwolenia lub rekompensaty.

Co nas czeka?

Generative AI jest niewątpliwie przełomowe. Pomaga twórcom w wielu branżach, szczególnie w mediach, aby poprawić swoją kreatywność i produktywność. Chociaż przyszłość Generative AI jest ekscytująca, jest również niepokojąca.W marcu 2023 roku Elon Musk i 32 000 innych liderów technologicznych i deweloperów AI podpisało petycję, której celem jest wstrzymanie produkcji modeli AI silniejszych niż GPT-4 na sześć miesięcy. Idea polega na tym, aby dać wystarczająco dużo czasu rządom i decydentom, aby zbudować solidne ramy regulacyjne AI, które mogą złagodzić jakiekolwiek ryzyka AI bez tłumienia innowacji.Ekscytujące czasy przed nami! Aby uzyskać więcej treści związanych z AI, odwiedź Unite.ai.