(NADS) - 오늘날 사진작가는 AI 기술 시대에 중요한 역할을 맡고 있습니다.
Shutterstock의 인공지능(AI) 및 데이터 과학 부문의 수석 이사인 알레산드라 살라 박사는 다음과 같이 말했습니다. AI 애플리케이션은 혁신적입니다. 예를 들어, 이미징 애플리케이션은 근본적으로 실제 데이터에 의존해야 합니다. 예를 들어, 사진작가가 만든 사진.
"진실, 선함, 아름다움이 가득한 사진은 AI 모델이 학습하고 발전하는 기반입니다."라고 Sala 박사는 말했습니다. 따라서 사진작가는 AI의 미래를 형성하는 데 계속해서 핵심적인 역할을 할 것입니다.
"인공지능은 항상 새로운 이미지를 필요로 할 것이다."
살라 박사는 사진작가가 AI 창작 도구에 "영감을 주고 훈련"시켜야 한다고 설명합니다. 그녀는 기술이 발전하고, 객관성을 유지하고, 무결성을 유지하려면 실제 세계의 이미지가 절실히 필요하다고 덧붙였다.
"AI 기술은 원작으로부터 배우고 이를 고유한 스타일로 새로운 작품으로 재창조하는 데 있어 탁월함을 보여주었지만, 여전히 사진작가와 사용자의 안내와 지시가 필요합니다. 이를 통해 AI는 현실 세계의 중요한 세부 사항과 복잡성을 포착할 수 있습니다."
AI 도구를 최적으로 개발하려면 새로운 이미지가 지속적으로 업데이트되어야 하며, 장르가 다양해야 하며, 진실, 선, 아름다움이 가득한 요소가 있어야 합니다. 이러한 요소가 없다면 AI가 창조한 작품은 창의성이 부족하고, 특별한 실용적 가치를 제공하지 못하는 등의 문제에 직면할 위험이 있습니다... 결국 AI는 '사용가치가 없는 작품'을 창조하게 됩니다.
11월 보고서에 따르면 AI 회사들은 데이터 부족으로 인해 새롭고 더 나은 제품을 내놓는 데 어려움을 겪고 있다고 합니다. 데이터가 부족한 주된 이유는 다음과 같습니다. AI가 생성한 이미지를 사용하여 AI를 재교육할 수 없고, 저작권 문제로 인해 AI 교육을 위한 이미지 소스에 접근하기가 점점 어려워지고 있으며, 저자들은 AI가 자신의 지적 재산을 무단으로 사용하는 것을 막기 위해 강력한 조치를 취하고 있습니다.
살라 박사는 AI 창의적 도구가 더욱 인식적이 되려면 앞으로도 더 많은 시간과 양질의 콘텐츠가 필요할 것이라고 말했습니다. 이를 통해 AI 도구가 데이터를 업데이트하고 AI가 끊임없이 변화하는 세상을 대표하고 관련성을 유지할 수 있도록 하려면 여전히 정확한 정보가 필요하다는 것을 알 수 있습니다."
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출처: https://nhiepanhdoisong.vn/ai-can-cac-nhiep-anh-gia-de-co-the-ton-tai-15622.html
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