Obtenez les dernières nouvelles sur l’art génératif alimenté par l’intelligence artificielle (IA)

L’intelligence artificielle générative (IA) a suscité une large attention ces dernières années avec l’avènement de ChatGPT et d’autres systèmes d’IA similaires. Les outils d’IA générative d’aujourd’hui sont des algorithmes conçus pour créer de nouveaux contenus, de la musique aux conversations, romans, codes informatiques, jeu vidéo et beaucoup plus.

Les partisans de l’IA générative affirment que l’outil rend le processus de création accessible à tous ceux qui peuvent l’utiliser. Et bien qu’il y ait beaucoup de discussions et d’inquiétudes quant au potentiel de l’IA générative de retirer des emplois aux artistes humains, la plupart des systèmes d’IA générative actuels reposent en fait sur la collaboration homme-machine.

L’art visuel est l’un des domaines les plus populaires de l’intelligence artificielle générative. Les plates-formes d’intelligence artificielle pour la création artistique produisent généralement une représentation visuelle à partir d’une ou plusieurs invites fournies par un utilisateur humain. Bon nombre de ces plates-formes utilisent la technologie et les écosystèmes Web3, augmentant encore leur attrait pour les créateurs avancés désireux de voir ce que les derniers systèmes d’IA peuvent faire pour améliorer leurs propres compétences.

Ci-dessous, nous explorerons certaines des bases de l’art génératif alimenté par l’IA avant d’examiner de plus près certains des outils, projets et considérations que les utilisateurs doivent garder à l’esprit lorsqu’ils expérimentent ces systèmes.

[¿sabías-que?]Art Blocks a généré près d’un milliard de dollars pour les utilisateurs rien qu’en 2021.[/¿sabías-que>]

Comment fonctionne l’art génératif alimenté par l’IA ?

Les outils d’intelligence artificielle générative utilisent un processus connu sous le nom d’apprentissage automatique. Les créateurs de ces algorithmes les chargent de trier des quantités incroyablement importantes de données pour détecter des modèles et extrapoler des règles (une version de ChatGPT a été formée sur jusqu’à 45 téraoctets de données textuelles). Grâce à ce processus, l’IA générative peut d’abord percevoir ou identifier les aspects d’un nouvel ensemble de données, par exemple un système d’art d’IA pourrait « apprendre » à sélectionner de nouvelles photos qui incluent un flamant rose, récemment ils ont commencé à pouvoir créer de nouvelles œuvres à partir d’un indication.

De nombreuses IA créatrices d’art utilisent des outils connus sous le nom de réseaux antagonistes génératifs, ou GAN, des algorithmes utilisés pour analyser un ensemble de données d’œuvres d’art existantes. Certes, certains types d’IA génératives sont complètement autonomes, bien que nous nous concentrions ici sur celles conçues pour fonctionner en collaboration avec les humains.

IA générative et Web3 : liberté et accessibilité

De nombreux utilisateurs voient l’intelligence artificielle générative comme un outil puissant pour soutenir la transition vers un écosystème Web3 dans lequel les autorités centrales de l’itération précédente d’Internet sont supprimées.

L’une des façons dont l’intelligence artificielle générative soutient les idéaux du Web3 est de supprimer les obstacles à l’accès. Par exemple, imaginez un outil populaire utilisé pour créer de la musique sur Internet aujourd’hui : inévitablement, le plus puissant de ces outils obligera les utilisateurs à payer un logiciel ou une licence. Et même s’ils sont disponibles gratuitement, un utilisateur doit être expérimenté, et formidable, pour pouvoir produire une chanson qui rivalise avec ce qui peut être entendu à la radio. Ce sont des obstacles à la création qui sont intégrés à la culture Internet d’aujourd’hui.

De nombreux outils d’IA générative, en revanche, sont gratuits ou ne nécessitent que des frais modestes et peu d’équipements externes. Un utilisateur d’un programme comme DALL-E ou StarryAI n’a pas besoin de sortir et d’investir dans des caméras, des toiles ou de la peinture coûteuses. En fait, cet utilisateur n’a même pas besoin d’être un artiste expérimenté pour créer quelque chose d’impressionnant.

[¿sabías-que?]Aux États-Unis, les œuvres créées par des non-humains sont généralement considérées par le gouvernement comme inéligibles à la protection du droit d’auteur.[/¿sabías-que?]

Le monde des jetons non fongibles (NFT) générés par l’intelligence artificielle (IA) est un aspect de cette branche de l’IA qui se rapproche encore plus des systèmes Web3, y compris les écosystèmes de blockchain et les crypto-monnaies. Code Canvas, une plateforme basée sur Solana, est un exemple de système qui vise à connecter ces deux mondes. Les utilisateurs peuvent utiliser la plate-forme pour créer des NFT en chaîne et entrer rapidement sur le marché potentiellement lucratif des NFT.

Code Canvas pourrait aider les utilisateurs qui souhaitent non seulement être aidés dans la création de NFT dans un écosystème complexe basé sur la blockchain, mais également compter sur l’aide d’un outil d’IA pour créer l’œuvre elle-même.

Art Blocks est une autre plate-forme similaire qui a généré environ 1 milliard de dollars pour les créateurs de NFT en 2021.

Entrée utilisateur et algorithmes

Un aspect clé de nombreux outils d’IA générative collaborative est le besoin d’intervention humaine. Entrez un signal basé sur du texte dans un système d’IA générant de l’art, et le système produira rapidement une représentation visuelle de ce signal.

Les outils d’intelligence artificielle sont même conçus pour inclure le caractère aléatoire afin que des invites identiques puissent produire une grande variété de résultats.

Le caractère décentralisé de les blockchains et les écosystèmes de crypto-monnaie peuvent aider dans ce caractère aléatoire. En supprimant une autorité centrale, les blockchains permettent des actions sécurisées et dans certains cas aléatoires. Les tâches de nombreux contrats intelligents en sont un parfait exemple, s’exécutant automatiquement lorsque certaines conditions sont remplies mais ne produisant pas nécessairement les mêmes résultats à chaque fois. Les développeurs et les utilisateurs d’IA générative peuvent tirer parti de ces éléments de l’espace blockchain pour améliorer la puissance de sortie de leurs systèmes d’IA.

La question du droit d’auteur

La propriété est une préoccupation importante pour les artistes qui collaborent avec l’intelligence artificielle générative pour créer de nouvelles œuvres. Au-delà de la question de savoir si l’humain ou la machine (ou les développeurs de machines) possèdent un travail collaboratif généré par l’IA, il y a la question plus fondamentale de savoir si les outils d’IA peuvent vraiment créer des œuvres uniques. Après tout, ils sont formés sur d’énormes quantités de données, et les éléments protégés par le droit d’auteur sont connus pour s’infiltrer dans les « nouvelles » créations.

Bref, c’est une question épineuse qui n’a pas encore été résolue dans le monde entier. Aux États-Unis, le gouvernement considère les œuvres créées par des « non-humains » comme inéligibles à la protection du droit d’auteur. Par conséquent, les œuvres créées en collaboration entre les humains et l’IA peuvent être partiellement éligibles, par exemple, s’il est clair quelles parties ont été créées par des humains et lesquelles par l’IA.

Un cas de septembre 2022 impliquant un roman graphique créé en collaboration par un utilisateur humain et Midjourney, un outil d’IA générateur d’art, a été une étape importante dans cet espace. Le US Copyright Office a d’abord accordé un enregistrement pour l’œuvre, mais a ensuite partiellement annulé son enregistrement du droit d’auteur.

Un écosystème Web3 où les problèmes de droit d’auteur peuvent être résolus par d’autres moyens pourrait avoir d’énormes répercussions sur l’IA générative et ses utilisateurs humains. Cependant, cela prendra probablement beaucoup de temps à résoudre.

aide-mémoire

• La plupart des outils d’intelligence artificielle (IA) générateurs d’art utilisent l’apport humain, créant ainsi l’opportunité d’une collaboration entre une personne et un système d’IA.
• L’IA générative est entraînée sur de grandes quantités de données pour pouvoir reconnaître et produire ensuite du contenu basé sur ces indices. Par exemple, une version de ChatGPT a été entraînée sur 45 téraoctets de données.
• Le fait que ces outils soient généralement facilement accessibles, gratuits ou peu coûteux, et qu’ils aident même les utilisateurs inexpérimentés à créer un contenu de haute qualité, en font un excellent choix pour l’écosystème décentralisé Web3.
• Code Canvas et Art Blocks sont des exemples de plates-formes construites à l’aide d’outils de blockchain qui permettent aux utilisateurs de créer rapidement des NFT de haute qualité.
• Art Blocks a généré près d’un milliard de dollars pour les utilisateurs rien qu’en 2021.
• Une autre manière dont ces outils peuvent être liés aux systèmes Web3 réside dans leur utilisation du caractère aléatoire.
• Les préoccupations en matière de droit d’auteur restent un problème important pour l’IA générative et ses utilisateurs.