AI 자동 자막 이미지 출시
2015년에 AI 연구를 개척하면서 기계 학습 알고리즘의 공식화가 시작되었습니다. 자동 캡션 이미지를 활성화했습니다. 이미지 내의 개체를 식별함으로써 이러한 알고리즘은 자연어 설명을 생성하여 이미지-텍스트 전략의 시대를 도입했습니다. 그러나 2021년까지 이러한 AI 기능은 강화되어 이미지에서 텍스트로, 텍스트에서 이미지로 역전되어 AI 창의성과 생산성을 더 좋게 변화시켰습니다.
AI 잠재력 탐구
연구자 그룹은 이전에 한 번도 접한 적이 없는 프롬프트로 AI 모델을 조사하여 이 혁신적인 경로를 조사하기 위해 모험을 떠났습니다. 예를 들어, 과거 데이터베이스 전체에 노란색 스쿨버스만 포함되어 있었는데 모델이 녹색 스쿨버스를 생산할 수 있는지 문의했습니다. 놀랍게도 그 모델은 부족하지 않았습니다. 제공된 텍스트에서 푸른 하늘을 활공하는 코끼리나 고양이의 빈티지 스냅샷과 같은 이미지를 생성하는 작업이 진행되었습니다. 이미지가 정확하게 선명하지 않음에도 불구하고 잠재력은 분명히 중요했습니다.
텍스트를 이미지로: 현재의 현실
현재로의 전환, 그리고 이 개념의 미래는 표현하기 어려운 인상적인 현실을 제시합니다. 이 영역은 짧은 기간 동안 엄청난 성장을 목격했으며, 이로 인해 많은 사람들이 놀랐고 아마도 약간 당혹스러웠을 것입니다. 이제 달리 그림이나 산호초와 같은 텍스트 프롬프트를 제안할 수 있으며 장치는 AI 렌더링 이미지입니다.
AI 머신러닝: 기본 원칙
이는 기계만이 이해할 수 있는 감지기와 관련된 AI 학습 알고리즘에 대한 부지런한 재보정과 지속적인 업데이트를 통해 실현 가능해졌습니다. AI 학습 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
- 객체의 노란색, 둥글기, 광택 등 다양한 속성을 식별할 수 있는 AI 모델 생성
- 식별된 특징을 통해 바나나와 축구공과 같은 물체를 구별합니다.
- 사물의 3차원 공간을 파악하고 각각의 본질을 이해합니다.
접근성과 실사를 향한 움직임
또한 최근 개발자들은 온라인에서 무료로 액세스할 수 있는 텍스트-이미지 생성기를 구축하기 위해 사전 훈련된 모델을 사용하기 시작했습니다. 그들은 이러한 모델을 계속해서 수정하면서 AI가 이미지를 생성하도록 유도하는 독특한 방법을 개념화하고 이 기술을 거의 사실적인 수준으로 발전시킬 수 있는 잠재력을 탐구합니다.
문제점: 편견과 법적 난제
이 기술의 가능성에도 불구하고 몇 가지 중요한 우려가 제기됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 학습에 사용되는 인터넷 데이터에 존재하는 편견을 채택하는 AI 모델의 경향
- 특정 문화를 과소대표하거나 특정 개념을 왜곡하여 표현함으로써 사회적 고정관념이 영속될 가능성이 있습니다.
- 저작권 문제 AI의 소유권 불확실로 인해 발생 – 생성된 이미지는 극복해야 할 법적 문제를 제시합니다.
미래: AI와 상상력의 교차점
그러나 끊임없는 변화의 세계에서 이 기술은 이전에는 상상하지 못했던 방식으로 제작 및 표현을 위한 도구를 사회에 제공하여 아이디어와 시각적 차이를 연결합니다. 이는 인간의 상상력과 인공지능이 추진하는 미래를 예고합니다. 향후 7년 동안 어떤 발전이 이루어질지는 불확실합니다.
