हाल ही में वीचैट चैट ग्रुप में एक साइबर सुंदरी द्वारा ज़ियाहोंगशू को हथियाने की खबर वायरल हुई थी।
समूह चैट रिकॉर्ड से पता चलता है कि कुछ नेटिज़न्स ने 1,327 खातों को नियंत्रित करने के लिए खाता मैट्रिक्स प्रबंधन सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया और सीधे ज़ियाहोंगशू को "मार डाला"। परिणामस्वरूप, पुश सिस्टम ने इसे नहीं पहचाना और इसके बजाय स्ट्रीम को पुश करने में मदद की।
उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से कहें तो, मैं इस खूबसूरत महिला को लंबे समय से देख रहा हूं, और मैं उससे संपर्क करने का साहस जुटाने वाला हूं, मुझे बताएं, यह वास्तव में एआई है?
इस दिन, यह एक पतन था.
खबर फैलने के बाद जनता की राय तेजी से दो गुटों में बंट गई.
प्रांतीय स्कूल का मानना है कि एआई पहचान से बचते हुए हजारों मोबाइल फोन नंबरों को प्रबंधित करने की आवश्यकता को देखते हुए, यह संभवतः एआई सॉफ्टवेयर या मैट्रिक्स सॉफ्टवेयर के लिए अंतिम लीक हार्वेस्टर है।
दूसरे समूह का मानना है कि लगभग सभी सोशल मीडिया पर एआई हैकर्स का दौरा हो चुका है, और यह समझ में आता है कि ज़ियाहोंगशू का पता लगाने वाला सिस्टम पकड़ में नहीं आ सकता है।
बात बस इतनी है कि ज़ियाओहोंगशू के अच्छे दिखने वाले ब्लॉगर को भी उम्मीद नहीं थी कि एक दिन उसका प्रतिद्वंद्वी एक एआई होगा जो नग्न आंखों से भी नहीं देख सकता है।
साइबर सौंदर्य ज़ियाहोंगशु को पकड़ लेता है, इससे किसे नुकसान होता है?
हमेशा की तरह, पहले कुछ तस्वीरें लें और देखें कि आप कितने सुराग खोज सकते हैं।
सच कहूँ तो, अगर हमने ज़ूम इन नहीं किया होता और इंटरफ़ेस पर नज़र नहीं डाली होती, तो हम मुश्किल से ही इन तस्वीरों के AI फ्लेवर का पता लगा पाते? अगर आप ध्यान से देखें, तो भी कुछ तस्वीरें ऐसी हैं जिनकी पुष्टि करने की हिम्मत एआई उत्साही भी नहीं कर सकते।
तस्वीर @imxiaohu से
और यदि प्रसारित समाचार सच है, तो हम मोटे तौर पर कुछ पीड़ितों की पहचान कर सकते हैं——
जिन उपयोगकर्ताओं को अंधेरे में रखा गया था, वे अच्छे दिखने वाले ब्लॉगर जो इसमें शामिल थे, स्वयं ज़ियाहोंगशु प्लेटफ़ॉर्म, और प्रोग्रामर जिन्हें ओवरटाइम काम करने की आवश्यकता थी…
जब एआई चित्रों की भारी संख्या जनता की ओर बढ़ती है, तो वास्तव में एक स्क्रीनिंग तंत्र बनता है।
आख़िरकार, तेज़ नज़र वाले केवल कुछ ही उपयोगकर्ता हैं, और अधिक सामान्य लोग केवल अनजाने में अपना "वन-क्लिक थ्री-कनेक्ट" छोड़ देंगे, और फिर एआई चित्रों के भँवर में आगे-पीछे चक्र करेंगे।
एआई आपको हजारों बार प्रताड़ित करता है, लेकिन आप एआई को अपने पहले प्यार की तरह मानते हैं।
एआई छवियों के खिलाफ लड़ाई में, यह आश्चर्य की बात नहीं होगी अगर ज़ियाहोंगशु का समीक्षा तंत्र एआई की पहचान करने में विफल रहता है।
पीएस जैसे फोटो संपादन सॉफ्टवेयर के उद्भव ने फोटोग्राफी का असली चेहरा बदल दिया है, और वास्तविक लोगों और आभासी लोगों के बीच की सीमाएं धुंधली हो गई हैं। कुछ सौंदर्य "मनाना" की तुलना में जो न्यूटन के नियमों का उल्लंघन करता है, कभी-कभी एआई बहुत रूढ़िवादी लगता है।
ठीक उसी तरह जब हमारा सामना चमकदार सुंदरता वाली तस्वीरों से होता है, तो हम अनिवार्य रूप से "मूल तस्वीर सीधे सामने आती है" फोटो लेने वाले माहौल को याद करेंगे। इसी तरह, अब हम नैतिक रूप से ऊंचे स्तर से एआई छवियों की आलोचना करते हैं।
कोई पूर्णतः सही या गलत नहीं है। हम AI छवियों के अस्तित्व को स्वीकार कर सकते हैं। लेकिन साइबर ब्लॉगर्स के बारे में बुरी बात यह है कि वे अपने कार्यों में पर्याप्त पारदर्शी नहीं हैं, चाहे वे कितने भी बुरे क्यों न हों, फिर भी उन्हें एआई चित्रों के लिए अपनी पहचान बनानी होगी।
अटेंशन इकोनॉमी के युग में, हम एआई द्वारा गुप्त रूप से कटौती करना न तो पसंद करते हैं और न ही खुश हैं।
इसलिए यह घटना यूजर्स की संवेदनशील नसों को छू जाएगी. जहां तक ज़ियाहोंगशू प्रोग्रामर का सवाल है जो प्रभावित हो सकते हैं, मेरा सुझाव है कि अधिक ओवरटाइम काम करें।
इसके अलावा, दूसरे स्तर की छवि निर्माण गति और इच्छानुसार किसी भी दृश्य को परिवर्तित करने की क्षमता के साथ, एक बार बेहद कम लागत वाली एआई छवियां मंच पर आ जाएंगी, तो ज़ियाहोंगशु सौंदर्य ब्लॉगर्स को गंभीर अस्तित्व चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा, और इसके गंभीर परिणाम भी होंगे। मंच. एक भारी झटका.
ऊन की कटाई के लिए एआई ब्यूटी का उपयोग कौशल पर निर्भर करता है
ऊन की कटाई के लिए खूबसूरत महिलाओं की एआई तस्वीरों का उपयोग करना आपकी क्षमता पर निर्भर करता है।
अतीत में, एआई-जनित छवियों में कभी-कभी विषमता, छाया त्रुटियां, या विवरण में धुंधली बनावट जैसी समस्याएं होती थीं, और पात्रों के हाथ, आंखें और पृष्ठभूमि पुनरावृत्ति "सबसे कठिन हिट क्षेत्र" थे।
हालाँकि, जब आप अभी भी उन खराब छह-उंगली AI चित्रों पर हंस रहे हैं, AI चित्र निर्माण तकनीक पहले ही अगले स्तर पर पहुंच चुकी है।
यदि आपको विश्वास नहीं है, तो आप मिडजॉर्नी v1 और v6.1 के छवि निर्माण प्रभावों की तुलना भी कर सकते हैं।
यदि यह पर्याप्त रूप से सहज और चौंकाने वाला नहीं है, तो केवल डेढ़ साल में मिडजर्नी के v1 से v6 तक पुनरावृत्त परिवर्तन को देखें।
एक मज़ेदार तथ्य के रूप में, v6 संस्करण पिछले साल दिसंबर में जारी किया गया था।
पिछले महीने की शुरुआत में, Google के "TED स्पीकर" चित्रों ने अपने यथार्थवादी विवरणों से लाखों नेटिज़न्स को धोखा दिया, और यहां तक कि AI मान्यता सॉफ़्टवेयर को भी कोई खामी नहीं मिली।
जब एक व्हेल गिरती है, तो सभी चीज़ें अस्तित्व में आ जाती हैं। जब यूनिकॉर्न स्टेबिलिटी एआई "गिरने" की भविष्यवाणी को पूरा करती नजर आती है, तो भागने वाले लोग आग के गोले की तरह इकट्ठा हो जाते हैं और आकाश में तारों की तरह बिखर जाते हैं।
बाद के खुलासे से पता चला कि लोकप्रिय Google "TED स्पीकर" तस्वीर वास्तव में फ्लक्स के LoRA के वास्तविक संस्करण का उपयोग करके बनाई गई थी। लेखक लियो कैडिफ़ भी हैं, जो स्टेबल डिफ्यूज़न टीम के पूर्व सदस्य हैं।
पिछले दो वर्षों में एआई छवि निर्माण की गुणवत्ता में सुधार सभी के लिए स्पष्ट है, और इसके कारणों को समझना मुश्किल नहीं है।
2014 में, गैन के पिता इयान गुडफेलो ने जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) का प्रस्ताव रखा, जिसे इमेज जेनरेशन तकनीक में एक क्रांतिकारी सफलता माना गया।
GAN दो तंत्रिका नेटवर्क से बने होते हैं: जेनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर। जनरेटर नई छवियां उत्पन्न करने के लिए जिम्मेदार है, जबकि विवेचक यह निर्धारित करने का प्रयास करता है कि उत्पन्न छवि वास्तविक है या नहीं।
इस प्रतिकूल दृष्टिकोण के माध्यम से, जनरेटर में धीरे-धीरे सुधार होता है और उत्पन्न छवियां अधिक से अधिक यथार्थवादी हो जाती हैं।
GANs की वास्तुकला इसके आरंभ के बाद से लगातार विकसित हो रही है, जिसमें कई प्रकार और सुधार सामने आए हैं:
- 2016 में, कन्वेन्शनल नेटवर्क की शुरुआत के साथ, जीएएन ने जटिल, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियां बनाने में अच्छा प्रदर्शन किया, खासकर जब मानव चेहरे, जानवरों आदि की प्राकृतिक छवियां तैयार की गईं।
- 2017 में, NVIDIA ने StyleGAN का प्रस्ताव रखा, जो छवि की विभिन्न फीचर परतों को समायोजित करके उत्पन्न छवि को शैली में अनुकूलित करने की अनुमति देता है। यह एआई को एक विशिष्ट शैली के साथ छवियां उत्पन्न करने की अनुमति देता है, जैसे कि विभिन्न चेहरे की विशेषताएं, हेयर स्टाइल, पृष्ठभूमि इत्यादि।
- 2018 में, BigGAN ने उच्च-रिज़ॉल्यूशन, यथार्थवादी छवियां उत्पन्न करने के लिए GAN की क्षमता में और सुधार किया। यह नेटवर्क आकार और प्रशिक्षण डेटा को बढ़ाकर एआई द्वारा उत्पन्न छवियों की गुणवत्ता को एक नए स्तर पर लाता है।
बाद में, डिफ्यूजन मॉडल (डिफ्यूजन मॉडल) जैसे एल्गोरिदम के प्रस्ताव और अनुकूलन के साथ, छवि निर्माण तकनीक के विकास को काफी बढ़ावा मिला। छवियां उत्पन्न करने की एआई की क्षमता एक ऐसे चरण में प्रवेश करने लगी है जहां यह अत्यधिक यथार्थवादी है और वास्तविक चित्रों से लगभग अप्रभेद्य है।
इस अवधि के दौरान प्रतिनिधि सफलताओं में DALL·E (2021), साथ ही मिडजर्नी और स्टेबल डिफ्यूजन (2022) शामिल हैं।
सामान्य उपयोगकर्ताओं के रूप में, अब हमें केवल एक पाठ विवरण दर्ज करने की आवश्यकता है, और मॉडल स्वचालित रूप से उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां उत्पन्न करेगा जो अपेक्षाओं को पूरा करती हैं।
यद्यपि प्रसार मॉडल का सिद्धांत जटिल लगता है, यह वास्तव में काफी सहज है।
कल्पना कीजिए कि आपके पास कागज का एक खाली टुकड़ा और कुछ रंगीन कलम हैं, और आप एक सुंदर परिदृश्य पेंटिंग बनाना चाहते हैं। हालाँकि, यदि आप बस लिखते हैं और बेतरतीब ढंग से पेंटिंग करते हैं, तो आपको एक भ्रमित करने वाली तस्वीर मिल सकती है। इसके विपरीत, यदि आपके पास पहले से ही चित्रित पेंटिंग है और आप धीरे-धीरे और धीरे-धीरे कुछ रंग मिटाते हैं जब तक कि पूरी पेंटिंग धुंधली न हो जाए, प्रक्रिया "प्रसार" की तरह है – आप एक व्यवस्थित पेंटिंग को अव्यवस्थित शोर में बदल देते हैं।
वर्तमान में छवि निर्माण के क्षेत्र में पेश किया गया प्रसार मॉडल सिद्धांत इस प्रक्रिया के रिवर्स ऑपरेशन की तरह है।
यह पूरी तरह से यादृच्छिक शुरुआती बिंदु से शुरू होता है, जैसे कि रंग का धुंधला होना या कुछ यादृच्छिक संख्याएं (इसे एक सफेद कागज पर गड़बड़ी के रूप में सोचें)। फिर, एआई एक कलाकार की तरह है, धीरे-धीरे और चरण दर चरण इस यादृच्छिक "शोर" में विवरण जोड़ता है। प्रत्येक जोड़ चित्र को अधिक व्यवस्थित और उस पेंटिंग के करीब बनाता है जो वह उत्पन्न करना चाहता है।
इस प्रक्रिया को दो मुख्य चरणों में विभाजित किया जा सकता है:
- फॉरवर्ड डिफ्यूजन (शोर): यह किसी पेंटिंग पर तब तक पेंटिंग करने जैसा है जब तक कि वह पहचानने योग्य न हो जाए और केवल शोर का एक समूह न बन जाए।
- व्युत्क्रम प्रसार (निरूपण): यह एआई का काम है कि उसे यह सीखना होगा कि इस शोर से मूल पेंटिंग को कैसे पुनर्स्थापित किया जाए। बड़ी संख्या में चित्रों को सीखकर, एआई समझता है कि किस प्रकार का शोर किस प्रकार के विवरण से मेल खाता है, और फिर चरण दर चरण शोर को "मिटा" देता है, धीरे-धीरे एक स्पष्ट छवि को बहाल करता है।
रिवर्स इंजीनियरिंग प्रक्रिया के दौरान, एआई न्यूरल नेटवर्क नामक एक उपकरण का उपयोग करता है, जो एक जटिल "एंटी-स्मीयर" मशीन की तरह है जो शोर में पैटर्न की पहचान कर सकता है और धीरे-धीरे मूल छवि को पुनर्स्थापित कर सकता है।
प्रत्येक पुनर्स्थापना अनुमान और संशोधन से एक अनुमान है, जब तक कि अंतिम परिणाम एक बिल्कुल नई, एआई-जनरेटेड पेंटिंग न हो।
तो क्या AI-जनरेटेड छवियों को एक नज़र में पहचानने का कोई तरीका है?
हाँ, लेकिन वे आम लोगों के उपयोग के लिए या तो अविश्वसनीय हैं या बहुत बोझिल हैं।
उदाहरण के लिए, हम उत्पन्न छवियों की पहचान उनके शोर वितरण, किनारे की तीक्ष्णता या बनावट पैटर्न का विश्लेषण करके कर सकते हैं। या, कुछ एआई-जनित चित्र विवरण में कच्चे हो सकते हैं, जैसे प्रकाश, छाया, या प्रतिबिंब प्रभाव जो वास्तविक दुनिया के भौतिक नियमों के अनुरूप नहीं हो सकते हैं।
एक अन्य उदाहरण के रूप में, AI-जनरेटेड छवियों में कुछ मेटाडेटा गायब हो सकता है या उनमें असामान्य मेटाडेटा मान हो सकते हैं। यहां तक कि कुछ उपकरण और एल्गोरिदम भी हैं जो एआई छवियों की पहचान करने में विशेषज्ञ हैं।
सबसे बुद्धिमान विकल्प एआई को सक्रिय रूप से अपनाना है, ताकि एआई चित्रों का सामना करते समय आपको कोई नुकसान न हो।
जैसे-जैसे वास्तविकता और आभासीता के बीच की सीमाएँ धुंधली होती जा रही हैं, लोग न केवल दृश्य आनंद, बल्कि वास्तविक भावनात्मक संचार भी अपना रहे हैं। तकनीकी प्रगति को दूसरों को गुमराह करने का साधन बनने के बजाय मानव स्वभाव की जरूरतों को पूरा करना चाहिए।
मानवीय बोरियत के लिए एआई को दोष नहीं दिया जाना चाहिए
मानव जीवन पहले से ही एआई से घिरा हुआ है।
जब एआई बाज़ार में प्रवेश करता है, तो लोग भोलेपन से सोच सकते हैं कि इसका उनसे कोई लेना-देना नहीं है। जैसा कि सभी जानते हैं, चाहे हम इसे स्वीकार करें या न करें, यह चुपचाप हमारे जीवन में प्रवेश कर चुका है।
तकनीकी विकास का विरोधाभास यह है कि हम हमेशा प्रौद्योगिकी के अंतिम रूप को देखने के लिए उत्सुक रहते हैं, लेकिन इसके परिपक्व होने से पहले, किसी को हमेशा इसकी अपरिपक्वता और कमियों को झेलना पड़ता है।
सूचना आयाम द्वारा प्रस्तुत उत्पादों को देखते हुए, पाठ के लिए चैटजीपीटी, चित्रों के लिए फ्लक्स, ऑडियो के लिए फिश स्पीच, वीडियो के लिए रनवे आदि हैं। हालाँकि ये स्टार उत्पाद चमकदार हैं, लेकिन ये दुरुपयोग के उपकरण भी हैं।
सबसे विशिष्ट उदाहरण एआई के कारण होने वाली इंटरनेट प्रदूषण की घटनाओं की श्रृंखला है।
उदाहरण के लिए, एआई लेख इंटरनेट पर बाढ़ ला देते हैं, एआई क्रॉलर प्रशिक्षण डेटा, एआई सौंदर्य चित्र भावनाओं को धोखा देते हैं, एआई उत्पन्न संगीत रॉयल्टी को धोखा देता है, और एआई टिप्पणी रोबोट अन्य मामले हैं।
फास्टली थ्रेट इनसाइट्स रिपोर्ट की एक रिपोर्ट बताती है कि वैश्विक इंटरनेट ट्रैफ़िक का 36% रोबोट द्वारा उत्पन्न होता है, जबकि केवल 64% ट्रैफ़िक मानव उपयोगकर्ताओं द्वारा उत्पन्न होता है।
हम "डेड इंटरनेट थ्योरी" द्वारा अनुमानित भविष्य के करीब पहुंच रहे हैं, जिसमें इंटरनेट पर मानव गतिविधि को अंततः बॉट्स और एआई-जनित सामग्री द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है।
कुछ वर्षों में, ऐसी स्थिति हो सकती है जहां एआई ब्लॉगर अपना काम बनाते हैं, और फिर एआई रोबोट "तीन बार एक-क्लिक" करता है और एक बंद लूप प्राप्त करने के लिए इसे दूसरे एआई को अग्रेषित करता है, और मनुष्य पूरी तरह से अपनी समझ खो देते हैं अस्तित्व का.
वर्षों तक प्रतीक्षा किए बिना भी, कुछ एआई ब्लॉगर पहले से ही इसका लाभ उठा रहे हैं।
हाल ही में, दुनिया की पहली एआई सौंदर्य प्रतियोगिता समाप्त हुई, मोरक्को की एआई सुंदरी रीली ने अपनी सुंदरता और 7 भाषाओं में दक्षता के साथ सफलतापूर्वक चैंपियनशिप जीती। आईजी पर उसके सैकड़ों हजारों वास्तविक प्रशंसक हैं।
भले ही वे जानते हैं कि इसके पीछे एक वास्तविक व्यक्ति है, फिर भी प्रशंसक इसका लगातार अनुसरण करते हैं।
एआई के प्यार में पड़ना अब असामान्य नहीं है। भावनात्मक ज़रूरतें वास्तविक हैं, और इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि मनोवैज्ञानिक प्रक्षेपण का लक्ष्य मानव है या एआई। बेशक, 52 वर्षीय चाचा और उनकी 24 वर्षीय एआई प्रेमिका के बीच उम्र का अंतर अब कोई समस्या नहीं है।
तो, क्या मनुष्य पूरी तरह से एआई से घिरे रहने के लिए तैयार हैं?
इसका उत्तर व्यक्ति दर व्यक्ति अलग-अलग होता है, कुछ लोग "लेट जाना" चुनते हैं, कुछ लोग सतर्क रहते हैं, और कुछ लोग विरोध करने के लिए उठ खड़े होते हैं…
उदाहरण के लिए, एआई सुंदरियों की तस्वीरें देखने के बाद, "लेटे हुए" को चुनने वाले नेटिज़न्स ने सबसे सरल टिप्पणी छोड़ी: "चाहे वह एआई हो या नहीं, वह वैसे भी मेरी टाइप है।"
एक अन्य उदाहरण के लिए, फिल्म "व्हाट काइंड ऑफ लाइफ डू यू वांट टू लिव" के निर्माताओं ने एक बार मियाज़ाकी की विशुद्ध रूप से हाथ से चित्रित निर्माण प्रक्रिया का खुलासा किया था। एनीमेशन उद्योग में जिस पर एआई द्वारा "आक्रमण" किया गया है, हयाओ मियाज़ाकी जैसे स्वामी जो अभी भी हाथ से ड्राइंग पर जोर देते हैं, पहले से ही एक दुर्लभ प्रजाति हैं।
एआई द्वारा उत्पन्न खतरों के बारे में 83 वर्षीय एनीमेशन मास्टर ने गुस्से में कहा:
मैं एआई को अपने काम में कभी हस्तक्षेप नहीं करने दूंगा… दुनिया का अंत आ रहा है, और इंसानों ने खुद पर विश्वास खो दिया है।
उपकरण स्वयं अच्छे या बुरे नहीं होते, लेकिन वे अक्सर मनुष्यों पर दोष मढ़ते हैं।
जब मानव यातायात वर्चस्व की हलचल में अपना संयम बनाए रखने में असमर्थ होते हैं, और पूरी तरह से एआई से घिरे होते हैं, और यहां तक कि "आत्म-उन्मूलन" भी करते हैं, तो एआई को अधिक मेहनत करने की बिल्कुल भी आवश्यकता नहीं होती है।
शुरुआत में उल्लिखित लिटिल रेड बुक घटना के बारे में सोचें, उसी फोटो पोज़ और असेंबली लाइन जैसी शूटिंग पृष्ठभूमि के साथ, मनुष्य इस प्रकार की सामान्यता की नकल करने के लिए छटपटा रहे हैं, और अंत में वे अपने स्वयं के व्यक्तित्व को अपने हाथों से दफन कर देते हैं।
और एआई ने आसानी से और कुशलता से इस समान हॉट-सेलिंग मॉडल की प्रतिलिपि बनाई।
संक्षेप में, ऐसा नहीं है कि एआई ने इंसानों को मंच से हटा दिया है, बल्कि इंसानों ने स्वेच्छा से अपना पद छोड़ दिया है, अलविदा कहने की भी परवाह किए बिना।
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