ماذا يحدث عندما تغذي منظمة العفو الدولية لا شيء

إذا تعثرت عبر أعمال Terence Broad الفنية التي تم إنشاؤها في الذكاء الاصطناعى (الأمم المتحدة) توازن مستقر على YouTube ، قد تفترض أنه قام بتدريب نموذج على أعمال الرسام مارك روثكو – القطع السابقة والأخف وزناً ، قبل أن تصبح رؤيته أكثر قتامة ومهينة. مثل الفترة المبكرة Rothko ، تتكون صور Broad التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى من حقول بسيطة من الألوان النقية ، لكنها تتحول ، وتتغير باستمرار من الشكل والبونو.

لكن برود لم يدرب الذكاء الاصطناعي على روثكو. لم يدربها على أي بيانات على الإطلاق. من خلال اختراق شبكة عصبية ، وقفل عناصرها في حلقة متكررة ، كان قادرًا على إحداث هذه الذكاء الاصطناعى في إنتاج الصور دون أي بيانات تدريب على الإطلاق – لا توجد مدخلات ، لا توجد تأثيرات. اعتمادًا على وجهة نظرك ، يعد فن Broad إما عرضًا رائدًا للإبداع الاصطناعي الخالص ، أو نظرة على روح الذكاء الاصطناعى ، أو منتجًا إلكترونيًا ذكيًا ولكن لا معنى له ، أقرب إلى ملاحظات الجيتار من الموسيقى. على أي حال ، يشير عمله إلى الاستخدام الأكثر إبداعًا وأخلاقيًا لوكالة الذكاء الاصطناعى تتجاوز التصنيع الواسع النطاق للانحناء المشتق من خلال ثقافتنا البصرية.

يتمتع Broad بحجوزات عميقة حول أخلاقيات تدريب الذكاء الاصطناعي على عمل الآخرين ، ولكن مصدر إلهامه الرئيسي لـ (الأمم المتحدة) توازن مستقر لم يكن فلسفيا. لقد كانت وظيفة كربي. في عام 2016 ، بعد البحث عن وظيفة في التعلم الآلي الذي لم يتضمن مراقبة ، وجد برود توظيفًا في شركة تدير شبكة من كاميرات المرور في مدينة ميلتون كينز ، مع التركيز على خصوصية البيانات. يقول Broad: “كانت وظيفتي تدريب هذه النماذج وإدارة مجموعات البيانات الضخمة هذه ، مثل 150،000 صورة في جميع أنحاء المدينة الأكثر مملًا في المملكة المتحدة”. “لقد سئمت للتو من إدارة مجموعات البيانات. عندما بدأت ممارستي الفنية ، كنت مثل ، أنا لا أفعل ذلك – أنا لا أفعل [datasets]”

دفعته التهديدات القانونية من شركة متعددة الجنسيات بعيدًا عن المدخلات. تضمنت واحدة من النجاحات الفنية المبكرة لـ Broad تدريب نوع من الشبكة العصبية الاصطناعية تسمى Autoencoder على كل إطار من الفيلم عداء شفرة (1982) ، ثم طلب إنشاء نسخة من الفيلم. والنتيجة ، التي لا تزال أجزاء منها متوفرة على الإنترنت ، هي في وقت واحد دليل على القيود ، حوالي عام 2016 ، من الذكاء الاصطناعى التوليدي ، وتعليقات رائعة على مخاطر الذكاء الذي تم إنشاؤه الإنسان. نشرت Broad الفيديو عبر الإنترنت ، حيث سرعان ما تلقى اهتمامًا كبيرًا – وإشعار إزالة DMCA من Warner Bros. “كلما حصلت على إزالة DMCA ، يمكنك التنافس عليه” ، كما يقول Broad. “لكن بعد ذلك تجعل نفسك عرضة لمقاضاة في محكمة أمريكية ، والتي ، كخريج جديد مع الكثير من الديون ، لم يكن شيئًا كنت على استعداد للمخاطرة”.

عندما صحفي من فوكس اتصلت بـ Warner Bros. للتعليق ، فقد ألغى الإشعار بسرعة – فقط لإعادة إصداره بعد فترة وجيزة. (يقول برود إن الفيديو قد تم إعادة نشره عدة مرات ، ويتلقى دائمًا إشعارًا بإزالة – وهي عملية ، ومن المفارقات ، يتم إجراؤها إلى حد كبير عبر الذكاء الاصطناعي). لكن القلق بشأن الوضع القانوني الغامض للعمل كان سحقًا. “أتذكر عندما ذهبت إلى المنظر الخاص للعرض في ويتني ، وأتذكر أنني جلس على متن طائرة وكنت أزعج نفسي لأنني كنت مثل ، ياH ، Warner Bros. سوف يغلقها“يتذكر عريض.” كنت بجنون العظمة للغاية حول هذا الموضوع. لحسن الحظ ، لم أقم بمقاضاة Warner Bros. ، لكن هذا كان شيئًا عالقًا معي حقًا. بعد ذلك ، كنت مثل ، أريد أن أمارس الرياضة ، لكنني لا أريد أن أقوم بعمل مستمد من عمل الآخرين دون موافقتهم ، دون دفعهم. منذ عام 2016 ، لم أدرب نوعًا من نموذج الذكاء الاصطناعى التوليدي على بيانات أي شخص آخر لصنع فني. “

في عام 2018 ، بدأت Broad درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر في Goldsmiths ، جامعة لندن. يقول ، كما يقول ، لقد بدأ يتصارع مع الآثار الكاملة لتعهده بالامتناع عن البيانات. “كيف يمكنك تدريب نموذج AI التوليدي دون تقليد البيانات؟ لقد استغرق الأمر بعض الوقت لإدراك أن ذلك كان عبارة عن أكسامورون. نموذج توليدي هو مجرد نموذج إحصائي للبيانات يقلد البيانات التي تم تدريبها عليها. لذلك كان عليّ أن أجد طرقًا أخرى لتأطير السؤال”. سرعان ما حول برود انتباهه إلى الشبكة العدائية التوليدية ، أو GAN ، وهو نموذج منظمة العفو الدولية الذي كان في ذلك الوقت في Vogue. في GAN التقليدية ، تجمع شبكتان عصبيتان – التمييز والمولد – لتدريب بعضهما البعض. تقوم كلتا الشبكتين بتحليل مجموعة بيانات ، ثم يحاول المولد خداع التمييز من خلال إنشاء بيانات مزيفة ؛ عندما يفشل ، يقوم بضبط معلماته ، وعندما ينجح ، يضبط التمييز. في نهاية عملية التدريب هذه ، ستنتج شد الحبل بين التمييز والمولد ، من الناحية النظرية ، توازنًا مثاليًا يمكّن هذا GAN من إنتاج بيانات على قدم المساواة مع مجموعة التدريب الأصلية.

كانت لحظة Broad’s Eureka الحدس الذي يمكنه استبدال بيانات التدريب في GAN بشبكة مولد أخرى ، وقم بحلقها على شبكة المولد الأول ، وتوجيهها لتقليد بعضها البعض. جهوده المبكرة أدت إلى انهيار الوضع وأنتجت “النقط الرمادية ؛ لا شيء مثير” ، يقول برود. ولكن عندما أدخل مصطلح فقدان تباين الألوان في النظام ، أصبحت الصور أكثر تعقيدًا وأكثر حيوية. دفعت التجارب اللاحقة مع العناصر الداخلية لجان العمل إلى أبعد من ذلك. “المدخلات إلى [a GAN] يسمى ناقل كامن. يقول برود: “إنها في الأساس مجموعة كبيرة من الأرقام ، ويمكنك الانتقال بسلاسة بين النقاط المختلفة في مجال إمكانية التوليد ، نوعًا من التنقل حول مساحة إمكانية الشبكتين. وأعتقد أن أحد الأشياء المثيرة للاهتمام هو كيف يمكن أن يولد نوعًا من الأشياء الجديدة بلا حدود. ”

بالنظر إلى نتائجه الأولية ، كانت مقارنة روثكو واضحة على الفور ؛ يقول Broad إنه أنقذ تلك الصور الأولى في مجلد بعنوان “Rothko-esque”. (يقول برود أيضًا أنه عندما قدم الأعمال التي تشكل (الأمم المتحدة) توازن مستقر في مؤتمر تقني ، أطلق عليه شخص ما في الجمهور أن يكون كاذبًا بغضب عندما قال إنه لم يدخل أي بيانات في GAN ، وأصر على أنه يجب أن يكون قد دربها على لوحات ميدانية ملونة.) ولكن نوع المقارنة يفتقد إلى النقطة ؛ يوجد تألق في عمل Broad في هذه العملية ، وليس الإخراج. لم يشرع في إنشاء صور Rothko-esque ؛ انطلق إلى الكشف عن الإبداع الكامن للشبكات التي كان يعمل معها.

هل نجح؟ حتى الواسع ليس متأكدا تماما. عندما سئل عما إذا كانت الصور في (الأمم المتحدة) توازن مستقر يقول: “لا يتم فرض أي تمثيل خارجي أو ميزة على شبكات” شبكات “في حد ذاتها ، لكنني تكهن أن تفضيلاتي الجمالية الشخصية لم يكن لها بعض التأثير على هذه العملية كشكل من أشكال” الفوقية “. أفكر أيضًا في أن الأمر يخرج ما تفعله قليلاً من الغموض.

التحدث إليه عن عمليته ، وقراءة أطروحة الدكتوراه ، فإن أحد الوجبات السريعة هو أنه حتى على أعلى مستوى أكاديمي ، لا يفهم الناس حقًا كيف يعمل الذكاء الاصطناعي. قارن أدوات الذكاء الاصطناعى التوليدي مثل Midjourney ، مع تركيزها الحصري على “الهندسة الفريدة” ، بشيء مثل Photoshop ، والذي يسمح للمستخدمين بضبط عدد لا نهاية له تقريبًا من الإعدادات والعناصر. نحن نعلم أننا إذا قامنا بتغذية بيانات الذكاء الاصطناعي التوليدي ، فإن مركبًا من هذه المدخلات سيخرج الجانب الآخر ، لكن لا أحد يعرف حقًا ، على مستوى حبيبتي ، ما يحدث داخل الصندوق الأسود. (بعض هذا مقصود ؛ ملاحظات واسعة ، مفارقة شركة تدعى Openai سرية للغاية حول نماذجها ومدخلاتها.)

تسلط استكشافات Broad للإخراج بدون مدخلات بعض الضوء على العمليات الداخلية لمنظمة العفو الدولية ، حتى لو كانت جهوده في بعض الأحيان تبدو أشبه بأطباء الفص في الدماغ في الدماغ باختيار الجليد بدلاً من الاستكشافات الرقيقة ، على سبيل المثال ، التحليل النفسي. إن الكشف عن كيفية عمل هذه النماذج تعمل أيضًا على إزالة الغموض عنهم-الحرج في الوقت الذي يعمل فيه أخصائيي الأمراض الفنية والمواه على حد سواء تحت المكالمات العريضة “الهراء” ، و “سراب” منظمة العفو الدولية ، شبه القوية. يقول برود: “نعتقد أنهم يفعلون أكثر بكثير مما هم عليه”. “لكنها مجرد مجموعة من مضاعفات المصفوفة. من السهل جدًا الوصول إلى هناك والبدء في تغيير الأشياء.”