Hoe de lensloze AI-camera en andere generatieve AI-tools menselijke creativiteit uitdagen

Hoe de lensloze AI-camera en andere generatieve AI-tools menselijke creativiteit uitdagen

Generatieve AI-tools genereren creatieve uitingen als tekst, geluid of beeld op basis van Machine Learning en trainingsdata. Op welke manier is deze technologie een uitdaging voor menselijke creatieve makers? En welke toekomstscenario’s liggen er op dit moment op tafel?

Een van mijn collega’s bij Fontys Journalistiek, wees me op een camera die zonder lens toch foto’s produceert. Deze Paragraphica van ontwerper Bjørn Karmann gebruikt locatiegegevens en kunstmatige intelligentie om een ‘foto’ van een specifieke plek te genereren. Via open API’s verzamelt de camera onder meer het adres, het weer, het tijdstip en plaatsen in de buurt van de GPS-locatie. Deze datapunten worden gecombineerd en verwerkt tot een soort prompt en via tekst-to-image AI kan de camera op basis daarvan een ‘foto’ creëren.

Voor ieder die meteen een Paragraphica wil bestellen, heb ik slecht nieuws. Voorlopig bestaat er enkel een fysiek prototype en een virtuele tool om mee te experimenteren. Toch is er de afgelopen maanden de nodige aandacht geweest voor het ontwerp van Karmann: van publicaties op techsites tot aandacht in de Indiase krant The Indian Express.

Verkennen in de hype cycle

Mijn Fontyscollega is fotograaf en filmmaker. Hij experimenteert geregeld met tools als Runway. Toch stelt hij ook kanttekeningen bij het grotere aanbod van AI-gedreven opties. Dat experts zich rond deze AI-ontwikkelingen oriënteren, bleek tijdens een recente sessie van het Kenniscentrum AI van Fontys, waar collega-onderzoekers Stuart Acker Holt en Erdinç Sacan, ikzelf en lector Danielle Arets over de link tussen AI en beeld spraken.

Logisch ook, we zitten middenin de ‘hype cycle’ rond generatieve AI. Deze gaat samen met optimistische beloftes van de manier waarop we visuele beelden en kunst maken tot impact op het dagelijkse leven. Kunstmatige intelligentie wordt steeds beter in het nabootsen van veel ‘menselijke’ taken, zoals het diagnosticeren van ziektes, het vertalen van talen, het verlenen van klantenservice, het genereren van tekst, beeld en bewerking van video’s. Dit is een ontwikkeling die terechte vragen oproept. Wat zegt het gebruik van deze tools bijvoorbeeld over de nauwe balans tussen creatieve expressie en tijdsinvestering van menselijke experts en de schaalbaarheid van creatieve werkzaamheden via kunstmatige intelligentie?

Prijswinnende AI

De creatieve co-creatie tussen mens en generatieve AI-systemen – met uiteraard aandacht voor negatieve kanten met betrekking tot copyright, bias en water- en energieverbruik – vervangt menselijke creativiteit op dit moment niet op grote schaal.

Afgelopen zomer won kunstenaar Jason Allen in Colorado zelfs een digitale kunstwedstrijd met een door Midjourney gegenereerde afbeelding. Zijn proces ging wel verder dan slechts het invoeren van een prompt of enkele trefwoorden in deze beeldgenerator. Allen besteedde bijna tachtig uur aan het maken van zijn werk, waarbij hij uit talrijke iteraties enkele honderden afbeeldingen liet genereren. De drie beste resultaten bewerkte Allen na voordat hij tevreden was en het uiteindelijke werk op canvas afdrukte en inleverde voor de kunstcompetitie. Het feit dat Allen de competitie won, was al voldoende voor een mini-mediahype.

“Het gaat niet langer om een generatief model dat een realistisch beeld creëert,” stelde Douglas Eck van Google Research tijdens een AI-event van het techbedrijf. “Het gaat om het maken van iets dat je zelf hebt gemaakt. Technologie zou in dienst moeten staan van onze behoefte aan agency en creatieve controle over wat we doen.”

Toekomstscenario’s

Hoe de toekomst van creativiteit en kunstmatige intelligentie vorm gaat krijgen, is een extreem moeilijk te voorspellen. In de brede discussie over Ai en creativiteit passeren grofweg drie toekomstscenario’s de revue: AI-geassisteerde creativiteit, de verdringing van authentieke menselijke creativiteit en groeiende waardering voor door mensen gemaakte creativieve ontwerpen. De analyses van David de Cremer, Nicola Morini Bianzino en Ben Falk en Khaled Halwani hierover zijn het lezen meer dan waard.

Nooit eerder reageerden digitale tools zo goed op ons, en wij op deze AI-tools, stelden onderzoekers van Harvard Business Review in 2018 al. Uit hun onderzoek, waarbij 1.500 bedrijven in verschillende sectoren betrokken waren, blijkt dat de grootste verbeteringen ontstaan wanneer mensen en ‘slimme’ machines samenwerken en elkaars sterke punten versterken. Daarbij kunnen, stellen zij, vijf principes helpen:

  1. Het herontwerpen van bedrijfsprocessen.
  2. Het omarmen van experimenten en nieuwsgierigheid van werknemers naar de technologie.
  3. Het actief vaststellen van een AI-strategie.
  4. Het op verantwoorde wijze verzamelen van gegevens.
  5. Het herontwerpen van werk om het de ‘gezamenlijke intelligentie’ van mens en machine ‘te optimaliseren’.

Het ontbreekt in deze principes in mijn ogen aan een vorm van AI-geletterdheid (lees hier een academische verkenning over dit concept) waarin kritisch denken over de technologie en het in oog houden van beperkingen en onvolkomenheden van door generatieve AI gegenereerde data centraal zou kunnen staan. In dat kader heeft het eerdergenoemde Kenniscentrum AI van Fontys een model ontwikkeld voor omgang binnen het onderwijs met generatieve AI-systemen. Een van de centrale uitgangspunten: “Zie Generatieve AI als aanvulling, één van de methoden en bronnen waar je gebruik van maakt. Vervolgens schat jij in op basis van jouw kennis en vaardigheden in hoeverre je de output kunt gebruiken.”

We zijn er als mensen bij

Generatieve AI – en kunstmatige intelligentie in een bredere zin – daagt mensen uit op het gebied van creatief werk én dat van kennis en geleidelijk doorgronden creatieve makers, experts en onderzoekers de talloze mogelijkheden, beperkingen en consequenties van generatieve AI-modellen. Ik ben benieuwd hoe de technologie achter de lensloze Paragraphica van ontwerper Bjørn Karmann zich verder ontwikkelt en waar we over enkele jaren staan. Daar zijn we zelf als mensen – in welke vorm of expertiseniveau – bij, zoals de natuurkundige Dennis Gabor in 1963 al opmerkte toen hij zei: “De toekomst kan niet worden voorspeld, maar toekomsten kunnen wel worden uitgevonden.”

Ik onderzoek voor Fontys Journalistiek AI-ontwikkelingen en publiceer daar incidenteel over op dit blog.
Bron uitgelichte afbeelding: Paragraphica/Bjørn Karmann.

Geef een reactie

Je e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *