Скорее всего, вы в последнее время видели их много.
Искусственный интеллект только что сделал то, из-за чего Хаяо Миядзаки закатит глаза сильнее, чем на работы своего сына: он воссоздал магию анимационного стиля Студии Гибли — без единой человеческой руки.
За последний месяц сгенерированные ИИ изображения в знаковом стиле Гибли заполонили социальные сети, собирая миллионы просмотров и репостов. Некоторые публикации с искусством «AI Ghibli» на X и Instagram набрали более 100 000 лайков, и пользователи восхищаются тем, насколько странно близки визуальные образы, созданные машиной, к настоящему.
На самом деле, спрос на это был настолько велик, что генеральный директор компании пытался убедить людей не использовать продукцию своей компании.
Но не все в восторге.
Художники называют это кражей. Фанаты называют это бездушием. А Миядзаки? Легендарный режиссер однажды назвал искусство, созданное ИИ, «оскорблением самой жизни», так что, хотя он и не делал никаких заявлений, вы можете представить, как он бы к этому относился.
Студия Гибли построила свое наследие на тщательно детализированной, ручной анимации — один фильм требует годы работы и до 100 000 кадров, нарисованных настоящими людьми.
ИИ, с другой стороны, просто извлек всю эту тяжелую работу из интернета и выплюнул свою версию за считанные секунды.
И теперь мы находимся в моральном кризисе.
Почему эта контроверсия важна даже для не-художников?
Это не только о Гибли; это о будущем креативности в целом.
Если ИИ может впитать и воспроизвести десятилетия художественной эволюции за минуту, это поднимает вопрос, который затрагивает всех: кто владеет креативностью? Если алгоритм может извлечь прибыль из коллективной работы поколений, что это значит для человеческой инновации в любой области?
Дебаты о искусстве ИИ против человеческого искусства не просто о художниках — это о ценности человеческой оригинальности. Пока ИИ становится все более совершенным, а подражание – более безшовным, эта борьба выходит далеко за пределы анимации.
Потому что если компании могут использовать одну лазейку, неразумно не использовать все остальные. И это не то, что обязательно приносит пользу человечеству, как мы его знаем.
Содержание
- Механизм генеративного ИИ
- Экономика генеративного ИИ
- Серая зона законности
- Философские рамки
- ИИ как Уроборос
1. Механизм генеративного ИИ
В данный момент люди спорят о том, является ли это преступлением против искусства или будущим креативности, и многие из них даже не знают, что делает ИИ.
Так что давайте разберем это.
a. Что такое генеративный ИИ?
Представьте, что вы художник. Вы потратили годы на развитие уникального стиля — допустим, вы рисуете мечтательные, ручные пейзажи, которые выглядят как из фильма Студии Гибли.
Однажды ИИ-модель, обученная на миллионах изображений, включая те, что сильно похожи на ваши, начинает выдавать картинки в том же мечтательном, ручном стиле.
Как ей это удалось?
Генеративный ИИ — это не магия. Это модель машинного обучения, предназначенная для создания новых вещей — изображений, текста, музыки — на основе того, на чем ее обучили.
Диаграмма, которую я вам дал, разбивает, как работает Генеративная Состязательная Сеть (GAN). Она начинается с случайного векторного входа, который модель генератора использует для создания фиктивного примера.
Этот сгенерированный пример, наряду с реальным, отправляется модели дискриминатора, которая пытается определить, реальный он или поддельный. Затем дискриминатор делает бинарную классификацию (реальный или поддельный), и обе модели учатся на этом процессе — генератор становится лучше в подделке, а дискриминатор — в распознавании подделок.
С течением времени эта игра в перетягивание делает выходы генератора все более реалистичными. Подумайте об этом, как о двух спортсменах, которые всегда пытаются опередить друг друга.
Это та же базовая идея, которая лежит в основе таких моделей как Stable Diffusion, MidJourney и DALL·E. Эти ИИ-инструменты не просто копируют и хранят изображения, как огромная папка украденного искусства. Вместо этого они функционируют как гиперавтоматизированные машины распознавания шаблонов, обучающиеся на миллионах (или даже миллиардах) изображений.
Так что, когда вы просите ИИ создать «мой портрет, но в стиле Студии Гибли», он не хватает старый кадр Гибли и не накладывает его на ваш экран. Он создает что-то «новое», используя то, что он статистически узнал о том, что делает живопись похожей на «гибли». Вот как он может подражать стилю, не копируя ни одно произведение искусства.
По крайней мере, это то, что говорят защитники ИИ. Но прежде чем мы войдем в этику, давайте обсудим, как этот процесс «обучения» ИИ вообще работает.
b. Большая разница между ИИ и человеческими художниками
На первый взгляд, как ИИ, так и человеческие художники учатся, «наблюдая» за существующим искусством. Поэтому защитники искусств, созданных ИИ, часто говорят: «Что ж, человеческие художники тоже копируют стили. В чем разница?»
Так что вот в чем разница:
Человеческий художник черпает вдохновение, но затем применяет намерение, суждение и личный опыт, чтобы создать что-то новое. Они могут изучать техники анимации Хаяо Миядзаки, но они выбирают, какие элементы оставить, какие изменить и с чем смешать свой собственный художественный стиль.
ИИ, с другой стороны, не выбирает ничего. У него нет суждений, нет намерения, нет креативности. Он просто переваривает то, что ему вводят, на основе вероятности. Он генерирует изображения, соединяя математические прогнозы — не эмоции, не идеи, не личное видение.
Что приводит нас к настоящему вопросу:
c. Так ИИ «крадет» или «учится»?
Это суть контроверсии. Решение этого вопроса является решением всей дебаты.
Художники утверждают, что ИИ-модели, обученные на защищенном авторском искусстве — без разрешения — занимаются высокоскоростным цифровым плагиатом.
Даже если ИИ не копирует конкретный кадр из Унесенных призраками, он не смог бы генерировать искусство в стиле Гибли, если бы не изучал тысячи реальных изображений Гибли сначала. Это для них все еще кража.
С другой стороны, сторонники ИИ утверждают, что все художники учатся, наблюдая за другими художниками. Никто не создает в вакууме.
Если человек может изучить Гибли и развить подобный стиль, то почему ИИ не может сделать то же самое?
Это действительно кража, если ИИ не копирует ни одно отдельное произведение, а только впитывает и реинтерпретирует шаблоны — так же, как делают человеческие художники?
И здесь люди начинают кричать друг на друга в интернете.
2. Экономика генеративного ИИ
Если данные для обучения ИИ построены на произведениях искусства, созданных людьми, почему художники никогда не получили компенсацию? Ответ заключается в трех жестоких реальностях ИИ-индустрии: стоимости, конкуренции и юридических лазейках.
Позвольте мне сделать это совершенно ясным:
Оплата за данные никогда не является вариантом.
a. Проблема стоимости
ИИ нужно безумное количество данных, чтобы хорошо работать. Мы говорим о миллиардах изображений. Если компаниям ИИ пришлось бы лицензировать каждую единственную часть искусства, на которой они обучались, они бы обанкротились до того, как выпустят один продукт.
Давайте сделаем некоторые грубые подсчеты: если ИИ-модель была обучена на даже 100 миллионах произведений искусства и должна была бы платить в среднем 5 долларов за изображение — довольно ниже среднего комиссионного вознаграждения, это составляет 500 миллионов долларов первоначальных затрат в наличных только за лицензирование.
На самом деле Stable Diffusion, например, использовала набор данных LAION-5B, который содержит более 5 миллиардов пар изображений и текста.[1]
По сообщениям, тренировочные данные Midjourney включают список из примерно 16 000 художников, чьи работы были использованы для разработки инструментов генерации искусств ИИ.[2]
Так что мы говорим о, возможно, миллиардах долларов в терминах стоимости. В индустрии, которая уже стоит миллиарды долларов.
Так что, конечно, никакие из этих изображений не были оплачены никаким образом.
Для таких компаний, как OpenAI, Stability AI и MidJourney, оплата даже не ставилась под вопрос — никогда не было финансово целесообразно оплачивать художников в массовом порядке. Так что они не стали. И это в тысячу раз экономически более разумно бороться с юридическими сражениями, в которых у них есть большие шансы на победу, чем платить.
И это при том, что художники даже согласились бы продать свои работы, а многие — нет.
b. Конкурентное давление
На начало 2025 года существует около 67 200 компаний генеративного ИИ. Это много. Если бы вы поставили 67 200 человек на улицу и заставили их драться, историки сразу назвали бы это «Великая уличная битва 2025 года» и тратили бы десятилетия на анализ того, что пошло не так. Так что да, конкуренция немного интенсивная.
Так что, даже если одна компания ИИ решила бы лицензировать произведения искусства этично, она сразу же отстала бы от конкурентов, которые выбрали бесплатный путь.
Игнорируя стоимость на время, скажем, Компания A лицензирует свои тренировочные данные и имеет разрешение только на доступ к 10 миллионам изображений. Тем временем Компания B собирает данные с интернета и обучается на миллиарде изображений. Угадайте, какая из них даст лучшие результаты?
На рынке ИИ, где инновации происходят быстрее, чем за месяцы, этичное лицензирование является конкурентным недостатком. Инвесторы ожидают быстрого прогресса, и компании, которые берут медленный, этичный подход, рискуют быть раздавленными теми, кто этого не делает.
Так что они выбирают оптимальный путь: собирать сегодня, разбираться с исками позже.
Компании ИИ выбрали путь наименьшего сопротивления. Вместо того чтобы тратить годы на переговоры о лицензировании, они собрали данные, построили свои модели и решили разобраться с исками позже.
И сейчас? Именно это и происходит. Иски накапливаются от художников, компаний стоковых фотографий и даже газет, обвиняющих компании ИИ в использовании защищенного авторским правом материала без разрешения.
Некоторые суды вынесли решения против ИИ-компаний, но юридическая система движется медленно — гораздо медленнее, чем скорость эволюции ИИ.
Так что реальность такова, что эти компании оценили риск и решили, что это стоит того. Вред уже нанесен, и теперь юридические битвы будут определять будущее контента, созданного ИИ.
3. Серая зона законности
Кроме стоимости и конкуренции, несколько дополнительных юридических факторов способствовали тому, почему художники не получили компенсацию за данные для обучения ИИ.
Одна из основных причин — восприятие данных как общественного блага. Многие компании ИИ действуют под предположением, что все, что публично доступно в Интернете, является законной целью для извлечения, подобно тому, как Google индексирует веб-страницы, не компенсируя создателей контента.
Хотя законы об авторском праве технически защищают произведения искусства, их исполнение слабо, особенно когда ИИ-модели преобразуют данные, а не просто воспроизводят их. Это создает юридическую серую зону, где компании могут утверждать, что они просто «учатся» на этих данных, а не копируют их.
Компании ИИ также используют юридическую неоднозначность, окружающую преобразующее использование.[3] Они утверждают, что их модели не копируют и не хранят точные реплики произведений искусства, а вместо этого создают совершенно новые творения на основе выученных шаблонов.
Эта защита, часто связанная с законами о добросовестном использовании, использовалась технологическими компаниями в других областях, чтобы оправдать масштабное извлечение данных. Поскольку контент, созданный ИИ, не всегда напоминает оригинальные работы, доказать нарушение в суде становится сложно и времязатратно.
Другим фактором является отсутствие коллективной силы для переговоров среди визуальных художников. В отличие от музыкантов, у которых есть организации, такие как ASCAP для защиты своих прав, или стоковых фотографов, которые лицензируют свои работы через платформы, такие как Shutterstock, независимые художники не имеют унифицированной системы для переговоров о справедливом вознаграждении.
Это облегчило для компаний ИИ эксплуатацию их работ без значительного сопротивления в отрасли.
Наконец, есть вопрос о преимуществе первопроходца. Индустрия ИИ движется быстрее, чем юридические рамки успели бы адаптироваться, следуя классическому подходу Кремниевой долины «двигайся быстро и ломай все.»
К моменту, когда иски и регулирования начали формироваться, контент, созданный ИИ, уже заполнил рынок, делая практически невозможным компенсировать художников задним числом.
Как упоминалось выше, многие компании рассчитали, что любые юридические последствия будут управляемыми по сравнению с потенциальной прибылью от создания современных ИИ-моделей на ранних этапах.
В конечном итоге компании ИИ увидели экономическую возможность, использовали юридические и структурные лазейки и приоритизировали быстрый рост над справедливостью — ставя на то, что любые юридические последствия придут слишком поздно, чтобы остановить их.
4. Философские рамки
Может быть сложно понять свою позицию в этой серой зоне. С одной стороны, ваши любимые художники критикуют компании ИИ за сбор их работ. С другой стороны, вы не знаете, что именно не так с тем, что делают компании ИИ. Так как же подойти к этой проблеме?
Чтобы лучше понять эти вопросы, позвольте мне представить вам пятерых моих философских «могучих рейнджеров».
- Джон Роулз взглянул бы на корпорации ИИ и художников и сказал бы: «Да, это дисбаланс власти.»
- Карл Маркс увидел бы, как работы художников берутся и продаются без вознаграждения, и сказал бы: «Да, это отчуждение.»
- Иммануил Кант посмотрел бы на украденный художественный труд и сказал бы: «Да, это не универсализируемо.»
- Джереми Бентам и Джон Стюарт Милл посмотрели бы на искусство, созданное ИИ, и спросили бы: «Действительно ли это максимизирует счастье или мы просто ухудшаем жизнь?»
Вместе эти рамки помогают проиллюстрировать, почему текущая система искусства, создаваемого ИИ, этически проблематична и несостоятельна.
a. Дисбаланс власти: взгляд Роулза
Возвышение искусства, созданного ИИ, представляет собой глубокую этическую дилемму:
Кто контролирует креативность,
и кто извлекает из этого выгоду?
В течение веков художники зарабатывали на жизнь, используя свои навыки, разрабатывая уникальные стили и внося свой вклад в культурный прогресс. Но с появлением моделей ИИ, обученных на огромных наборах данных о созданном людьми искусстве — часто без согласия — баланс власти изменился.
Компании ИИ утверждают, что их технологии демократизируют творчество, делая художественное производство быстрее, дешевле и доступнее. Но какой ценой? Художники оказываются в парадоксе, когда их работа, когда-то была средством самовыражения и экономического выживания, теперь переориентирована для поддержки индустрии, которая исключает их из своих прибылей.
Их стили имитируются, их творческие выборы сводятся к алгоритмическим шаблонам, а их труд поглощается в обучение данных без разрешения или компенсации.
Это приводит нас к Теории справедливости Джона Роулза4, одной из самых влиятельных философских рамок о справедливости. Роулз утверждает, что справедливые общества строятся путем разработки правил из-за «занавеса невежества» — гипотетического сценария, в котором никто не знает, какую позицию они займут в обществе.
Согласились бы вы на систему, в которой ваш творческий труд может быть забран без согласия, если бы вы не знали, будете ли вы художником или разработчиком ИИ, извлекающим из этого выгоду?
Ответ ярок: ни один разумный человек не согласился бы на систему, которая лишает его bargaining power. И все же именно такой мир создают корпорации ИИ — мир, в котором художники не имеют никакого влияния, никаких юридических защит и никакой возможности сопротивляться массовому извлечению данных.
С точки зрения Роулза, справедливая система выглядела бы совершенно иначе. Она бы гарантировала:
- Явное согласие художников перед использованием их работ.
- Справедливую компенсацию, которая признает их вклад в модели ИИ.
- Юридические гарантии, предотвращающие компании от одностороннего диктования условий творческой собственности.
Вместо этого компании ИИ эксплуатируют существующий дисбаланс власти, используя работы художников, потому что могут, а не потому что должны. Они предполагают, что отдельные создатели не могут позволить себе бросить им вызов, и поэтому они продвигаются вперед с моделью, которая приносит пользу только тем, кто на вершине, оставляя художников экономически и творчески обделенными.
Теория Роулза напоминает нам, что справедливость — это не то, что приносит пользу самым сильным — это о том, чтобы убедиться, что никакая группа не будет непропорционально ущемлена. Мир, в котором ИИ заменяет человеческих художников без их согласия, несправедлив.
Это в корне несправедливо.
b. Влияние на средства к существованию художников: марксистская критика
Концепция отчуждения Карла Маркса описывает, как рабочие в капиталистических обществах становятся все более оторванными от создаваемой ими ценности.[5] В традиционной капиталистической системе работники производят товары и услуги, но не владеют средствами производства, получая только малую долю богатства, которое они создают.
Однако с Rise of AI-generated art эта отчуждение достигает крайности — что можно описать только как гипер-отчуждение.
Художники не просто недостаточно оплачены или недооценены; они систематически стираются из экономического цикла. Их творческий труд извлекается, лишается авторства и перерабатывается в модели ИИ, которые создают бесконечный новый контент без их согласия, кредита или компенсации.
В отличие от рабочих фабрики, которые хотя бы получают зарплату за свое время, художники, чьи работы впитываются в наборы данных ИИ, не получают ничего.
Это означает фундаментальный сдвиг в креативной экономике — от эксплуататорской системы, где отдельные лица получают скромную прибыль от своих навыков, к полностью извлекаемой индустрии. Компании ИИ трансформируют прошлый художественный труд в безграничный ресурс, обеспечивая, чтобы истинные культурные производители — художники — больше не играли никакой роли в экономике, которую они когда-то формировали.
Индустрия переходит от модели, где человеческая креативность ценится и вознаграждается, к модели, где прошлые работы бесконечно перерабатываются и монетизируются корпорациями.
С точки зрения марксизма, это не просто проблема для отдельных художников — это неизбежная точка коллапса для всей системы. Когда творческие работники теряют экономическую автономию, искусство больше не диктуется художественным видением, а неуклонным стремлением к прибыли.
Индустрия переходит от культуры инноваций и выражения к культуре массово производимого, алгоритмического контента, оптимизированного для показателей вовлеченности, а не художественной ценности.
Последствия:
- Уменьшение ценности самого искусства. Если ИИ может воспроизвести любой художественный стиль без человеческого участия, оригинальность становится бессмысленной. Потребители становятся переполненными низкозатратным, массово произведенными контентом, и различие между искренним художественным выражением и подражанием ИИ размывается.
- Гонка к дну. Поскольку контент, созданный ИИ, становится нормой, человеческие художники оказываются в невозможной конкуренции с машинами, которые могут производить бесконечные работы почти без затрат. Искусство становится товаром в беспрецедентных масштабах, сэкономленные выгоды сосредоточены полностью в руках корпораций ИИ.
- Смерть художественного труда. Если творческие карьеры становятся финансово несостоятельными, меньше людей будут стремиться к художественным профессиям. Долгосрочный результат? Потеря человеческих форм искусства, замененных алгоритмическими имитациями, оптимизированными для прибыли, а не для культурной или эмоциональной глубины.
Маркс бы считал, что противоречие здесь несостоятельно. Капитализм зависит от труда, чтобы функционировать — но когда модели ИИ полностью заменяют рабочую силу, даже капитализм сам рискует самоуничтожением. Если искусство, создаваемое ИИ, продолжит идти по текущему пути, система не просто будет эксплуатировать художников — она стерет их.
И делая это, она может в конечном счете обесценить искусство до такой степени, что никто — ни художники, ни зрители — не найдет в нем смысла.
c. Иллюзия «вдохновения»: кантовская перспектива
В эпоху контента, создаваемого ИИ, возникает фундаментальный этический вопрос: Должно ли использоваться произведение художника без его разрешения для тренировки моделей ИИ?
Быстрое развитие ИИ в творческих областях привело к практике, когда огромные объемы созданного человеком искусства, письма и музыки собираются из Интернета и подаются в системы машинного обучения — часто без согласия оригинальных создателей. Это вызывает серьезные опасения по поводу интеллектуальной собственности, художественной целостности и ценности человеческой креативности в эпоху, когда машины могут воспроизводить стили без атрибуции.
Компании ИИ часто защищают эту практику, утверждая, что их модели «учатся» так же, как и люди — впитывая информацию, распознавая шаблоны и синтезируя новые идеи. Но с точки зрения кантовской этики это сравнение глубоко ошибочно. Человек учится через избирательный опыт, суждение и жизненное понимание.
В то время как модель ИИ поглощает все в масштабе — безразлично, без согласия и без понимания этических границ, которые регулируют человеческое обучение.
Кантовский категорический императив предполагает, что мы должны действовать только в соответствии с принципами, которые могут быть универсализированы — что ознaчает, что если бы все следовали тому же правилу, это все равно должно быть морально приемлемо.
Применительно к ИИ этот принцип требует важного теста: Приняли бы компании ИИ, если бы результаты их собственной работы — их модели, исследования и собственные данные — были собраны и поданы в другую систему ИИ без их разрешения?
Если они сочли бы такую практику неприемлемой, тогда согласно философии Канта их текущий подход к использованию работ художников без согласия не соответствует моральным критериям.
Иронично, что мы уже знаем ответ. Когда DeepSeek, китайская компания ИИ, была обвинена в использовании моделей OpenAI для обучения собственного чат-бота, OpenAI отреагировала с возмущением. Процесс, известный как «дистилляция», включает в себя использование выходов более продвинутого ИИ для улучшения другой системы.
Хотя это распространено в индустрии, OpenAI осудила этот акт как нарушение своих условий предоставления услуг — неприемлемое неправильное использование своей интеллектуальной собственности.
Этическая последовательность требует, чтобы мы придерживались компаний ИИ того же стандарта, который они бы ожидали для себя. Если они не хотели бы, чтобы их интеллектуальный труд был собран и переработан без признания, то они не могут оправдывать то же самое с художниками.
d. Эксплуатация в масштабах: утилитарная дилемма
Компании ИИ утверждают, что их модели — это выигрыш для всех — более дешевое, быстрее и более доступное искусство. С точки зрения бизнеса это звучит прекрасно: бесконечный креативный контент при минимальных затратах. Но есть более широкий этический вопрос: перевешивает ли это вред?
Утилитаризм, как его изложили Джереми Бентам и Джон Стюарт Милл, прост:
Максимизируйте счастье и минимизируйте страдания.
Действие является этичным только в том случае, если оно создает наибольшее благо для наибольшего числа людей.
Компании ИИ утверждают, что они демократизируют искусство и расширяют креативность. Но при более близком рассмотрении вред начинает накапливаться — не только для художников, но и для всех.
Рабочие места исчезают в различных отраслях. ИИ заменяет не только художников и иллюстраторов; он проникает в письмо, музыку, дизайн и даже программирование. Когда компании могут получить работу, сгенерированную ИИ, за секунды за копейки, человеческие работники из сферы творчества и знаний теряют возможности.
Это уже происходит. Генеральный директор Shopify, Тоби Лютке, говорит, что их сотрудники должны доказать, что рабочие места не могут быть выполнены ИИ, прежде чем просить нанять больше людей.
С течением времени дело касается не только художников; любой, кто пытается выделиться в интернете, от владельцев малого бизнеса до независимых писателей, сталкивается с большой проблемой.
Креативность теряет человеческий подход. Лучше всего искусство, музыка и письмо приходят из человеческого опыта — борьбы, эмоций и точек зрения, которые придают чему-то значимость. ИИ не испытывает радости, боли или ностальгии; он только предсказывает шаблоны.
Поскольку контент, создаваемый ИИ, доминирует, культурное производство может стать все более поверхностным, оптимизированным для вовлеченности, а не для глубины. Представьте себе мир, где музыка, фильмы и даже книги начинают ощущаться пугающе формально — потому что они таковы.
Следующее поколение может никогда не иметь шансов. Если ИИ продолжает заменять человеческую креативность, что происходит с молодыми людьми, стремящимися стать художниками, писателями или музыкантами?
Стажировки, базовые работы и фриланс-работы начинают исчезать, что делает практически невозможным для новичков войти в профессию.
Без реального опыта, наставничества или возможности зарабатывать на жизнь целые отрасли могут сократиться, оставляя все меньше путей для будущих поколений, чтобы исследовать свой творческий потенциал.
Быстрый рост ИИ — это не просто проблема художников — это проблема для всех. Когда человеческая креативность становится недооцененной, целые отрасли меняются, экономики изменяются, и наш культурный ландшафт рискует стать морем бездушного, машинного контента.
С утилитарной точки зрения этические расчеты не сходятся. Если люди несут страдание, в то время как корпорации и небольшое количество потребителей получают выгоду, тогда весы склоняются к несправедливости.
Если искусство ИИ в основном обогащает большие компании ИТ, забирая при этом карьеры и творческое выражение, утилитаризм считал бы это неэтичным. Эффективность сама по себе не является моральной защитой.
Настоящий тест для компаний ИИ заключается в следующем: действительно ли их новшества делают общество лучше для всех? Если нет, то цена слишком высока.
5. ИИ как Уроборос
Уроборос — это парадокс — нечто, что поддерживает себя, поглощая себя. Змея или дракон, кусающий свой собственный хвост, бесконечно поглощая и обновляясь, заперт в бесконечном круге самопотребления.
Это заставляет нас задать вопрос: может ли что-то действительно расти, если оно может потреблять лишь само себя? Может ли обновление происходить из саморазрушения или это просто иллюзия? Уроборос — это символ бесконечного голода — сущность, которая никогда не сможет выбраться от себя.
Если искусство, созданное ИИ, достигнет точки, когда оно вытеснит достаточное количество человеческих художников, оно рискует стать Уроборосом — поглощая саму экосистему, которая его поддерживает. ИИ учится, обучаясь на человеко-созданном искусстве; если профессиональные художники исчезнут, пул свежих, высококачественных работ станет меньше.
Без нового творчества, на которое можно было бы опираться, ИИ рискует остановиться в развитии, бесконечно перерабатывая свои собственные производные в круге снижения оригинальности. Пытаясь заменить художников, он может в конечном итоге лишить себя ресурсов.
Для всех громких слов об искусстве, создаваемом ИИ, есть одна неотъемлемая истина: ИИ хорош настолько, насколько хороши человек-созданные искусства, на которых он учится. Без художников ИИ не имеет ничего, с чем можно работать.
В данный момент модели генеративного ИИ процветают, потому что они обучены на золотом запасе человеческой креативности — миллиардах картин, иллюстраций и цифрового искусства, собранного из интернета.
Но что произойдет, когда искусство, созданное ИИ, начнет доминировать в пуле доступных изображений? Что произойдет, когда будущие модели ИИ будут обучаться не на человеческих шедеврах, а на копиях искусств ИИ?
Результат? Медленное, но неизбежное падение качества.
И компании ИИ знают это.
Они знают, что им нужна стабильная поставка свежего, высококачественного искусства, созданного людьми, чтобы продолжать улучшать свои модели. Но если искусство, создаваемое ИИ, заполонит интернет, заменяя оплаченные работы людей, откуда эта свежая поставка возьмется?
Это создает экзистенциальный кризис для индустрии. Если искусство, созданное ИИ, вытолкнет человеческих художников из бизнеса, сам ИИ в конечном итоге лишится высококачественных данных, на которых можно учиться. В этот момент у компаний есть два выбора:
- Коллапс — когда модели деградируют, и инвесторы видят уменьшение доходов, стартапы ИИ терпят неудачу.
- Ухудшение эксплуатации — чтобы поддерживать качество, компании ИИ могут прибегать к еще более агрессивному сбору данных, легально или нелегально, или вынуждать художников производить неоплаченный труд, делая это невозможным для отказа.
Так или иначе, текущая модель несостоятельна. ИИ процветает на человеческой креативности, но если он потребляет слишком много, не отказывая взамен, он может просто погибнуть сам по себе.
ИИ и человеческая креативность могут полностью сосуществовать — если ИИ не начнет погружаться в то, что сохраняет его жизнь.
Самый большой аргумент в пользу ИИ сейчас — это также то, что может его уничтожить: меньше художников, меньше оригинальных идей, меньше креативных работ и медленное, но постоянное исчерпание источника человеческого выражения.
Если ИИ слишком агрессивно питается человеческой креативностью, не поддерживая ее, он рискует обрушиться в эхо-камеру собственного создания.
Заключение
Когда ИИ делает искусство дешевле, быстрее и «достаточно хорошим», сколько студий все еще будет нанимать человеческих художников? Сколько издателей рискнет новым писателем, вместо того чтобы кормить бестселлеры алгоритму? Сколько детей вообще будут пытаться научиться рисовать, когда приложение может сделать это за секунды?
Если искусство ИИ одерживает победу, это будет не потому, что оно лучше. Это будет потому, что оно удобнее и бесплатно. Удобство имеет свойство стирать вещи.
Как телефонные звонки. Как рукописные письма. Как чувство, когда теряешься в мире, нарисованном вручную, где каждая деталь была помещена туда тем, кто заботился.
И позвольте мне напомнить вам, что компании ИИ не делают этого на благо общества. Они делают это так же, как наркоторговцы раздают бесплатные образцы подросткам.
Наркоторговцы, которые защищены великими экономическими ресурсами и юридическими лазейками.
Это тот вид будущего, к которому мы стремимся, и ни один эпизод «Черного зеркала» не был достаточно пессимистичным.
Читать оригинальную статью: ИИ, Гибли и как мыслить обо всем морально для подробных сносок и прямого взаимодействия с автором.
