یک موج محتوای تصویری تولید شده توسط هوش مصنوعی در اینترنت جاری شده است و جوهر کشورهای مختلف جهان را از طریق طراحی‌های خودرویی متمایز ضبط کرده است. یک مجموعه خاص از تصاویری که مورد توجه قرار گرفت تا جهانی‌ها با استفاده از هوش مصنوعی به شکل بازیگوشانه و شوخی آمیز به ویژگی‌های ملی پرداخته شود.
نمایانه‌های نمادین هر کشور به دلیل خنده و بحث‌های خنده‌دار و سبک‌معنا میان کاربران اینترنت سرگرمی ایجاد کرد. آیا یک ساختمان موضوع ابرقهرمان یا یک صحنه پس‌زمینه، این خلقیات تخیلی و تبعیضی را در ذهن ایجاد نمود و تصورات فرهنگی را چالش دادند.
بعضی از تصاویر مانند تصویر چین که شامل اژدها بود، گفت‌وگوهایی را در مورد اینکه آیا موجود اسطوره‌ای می‌تواند به عنوان یک خودرو محسوب شود، به وجود آورد، در حالی که دیگران همچون طرح ایتالیایی، به یک لبخند در مورد اضافه‌کردن‌های معمولی مانند پیتزا و پاستا منجر شد.
اوریژینال این تصاویر به صورت آنلاین در انجمن فضای مجازی Reddit شناسایی شد و پاسخ مختلطی به آن ارائه شد. اقلیت به شدت تاکید داشت که به پرکاربرد بودن تکیه‌زیادی بر تکراری‌ها در تفسیرهای هوش مصنوعی اشاره دارد و باعث شعله‌ور شدن بحث‌ها در مورد نیاز به نمایش‌های کمی دقیق‌تر از فرهنگ‌های مختلف شد.
نقاشی کشورها، به عنوان دیده شده از طریق اثر هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی، هم با جانبه‌های طنز آمیز و هم توانایی رشد فناوری برای مواجهه با مفاهیم فرهنگی است. با این حال، این حادثه نیز برجسته می‌کند که بحثی دائمی در مورد درک هوش مصنوعی از زمینه‌ها و اهمیت تنوع در مجموعه داده‌های یادگیری ماشینی وجود دارد.
تصویرسازی‌های جهانی در تصویرهای خلقی هوش مصنوعی بازتاب دوگانه‌ای از تأثیر هوش مصنوعی و دیدگاه‌های فرهنگی دارد. توانایی هوش مصنوعی برای تولید محتوای تصویری قابل توجهی پیشرفت داشته است و اغلب از مجموعه‌داده‌های گسترده، که بدون تردید حاوی تعصب و ارایه‌های تقلیدی هستند، استفاده می‌کند. این مجموعه‌داده‌ها تأثیر دارند برای چگونگی تفسیر هوش مصنوعی و به تصویر کشیدن فرهنگ‌ها و کشورهای مختلف.
سوالات کلیدی و چالش‌ها:
– هوش مصنوعی چگونه استریوتایپ‌ها را شناسایی و بازتولید می‌کند وقتی تصویر تولید می‌کند؟
– آیا تصاویر تولید شده توسط هوش مصنوعی ممکن است استریوتایپ‌های فرهنگی را تقویت کنند و چقدر این تأثیر اهمیت دارد؟
– چه تدابیری باید اتخاذ شود تا محتوای تصویری تولید شده توسط هوش مصنوعی از تقویت استریوتایپ‌ها پرهیز کند؟
هوش مصنوعی ویژگی‌های موردنیاز برای تولید تصاویر را از داده‌هایی که بر آن آموزش دیده، تعیین می‌کند. اگر مجموعه‌داده‌های آموزشی بالا بر تعصبات یا استریوتایپ‌ها باشند، احتمالاً هوش مصنوعی این استریوتایپ‌ها را به عنوان معیارهایی برای خلقیات خود می‌داند – منجر به تقویت این کلیشه‌ها در محتوای تصویری تولید شده می‌شود. این امر چالش‌های مهمی مربوط به مجموعه‌داده‌های استفاده شده برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی و نیاز به تنوع و جامعیت را به وجود می‌آورد.
اختلافات:
– تقویت استریوتایپ‌ها توسط هوش مصنوعی بسیار جنجالی است، زیرا می‌تواند بر عقاید عمومی تأثیر بگذارد و دیدگاه‌های قدیمی یا منفی فرهنگی را تقویت کند.
– برخورد بین آزادی خلاقیت و حساسیت فرهنگی یک موضوع مورد بحث در دامنه تصاویر تولید شده توسط هوش مصنوعی است.
مزایا و معایب:
مزایا:
– توانایی هوش مصنوعی برای تولید تصاویر خلاقی بطور کارآمد بی‌سابقه است و یک بعد جدید به ایجاد محتوا ارائه می‌دهد.
– طبیعت سرگرم‌کننده و جذاب تصاویر تقلیدی توسط هوش مصنوعی می‌تواند نقطه شروعی برای بحث در مورد دیدگاه‌های فرهنگی باشد.
معایب:
– تصاویر تولید شده ممکن است فرهنگ‌ها را انحرافی و ساده نمایند که ممکن است اطلاعات گمراه‌کننده انتشار دهند.
– ممکن است منجر به دیدگاهی یگانه‌فرهنگی یا تعصبی در رسانه‌های جهانی شود اگر هوش مصنوعی بر مجموعه داده‌های متنوع و جامع آموزش دیده نشود.
یک حوزه اصلی مرتبط برای کاوش بیشتر در مورد هوش مصنوعی و فرهنگ ممکن است بحث‌ها و تحقیقات در مورد اخلاق هوش مصنوعی باشد که در نظر گرفته شده و اهمیت حیاتی دارد زمانی که هوش مصنوعی به موارد مختلفی از زندگی انسان از جمله فرهنگ، هنر و رسانه ها برخورد می‌کند. پیوند مطمئنی به حوزه اصلی در مورد اخلاق هوش مصنوعی این است: کنفرانس اخلاق هوش مصنوعی.
اطمینان از اینکه محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی حساسیت فرهنگی دارد و باید گوناگون باشد، نیازمند رویکردی چندجانبه است. این شامل انتخاب مجموعه داده‌های گوناگون، توسعه الگوریتم‌هایی است که می‌توانند زمینه فرهنگی را فراتر از استریوتایپ‌ها بفهمند و یک گفت‌وگوی مداوم بین توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، متخصصان فرهنگ و جامعه خوشبرگ است. این تلاش همکارانه می‌تواند کمک کند تا پیامدهای غیرمنتظره‌ای از هوش مصنوعی در زمینه فرهنگ و خلاقیت پیشگیری شود.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl