Тема трендов и прогнозов относительно развития ИИ бурно обсуждается последний год. Огромное количество людей резко обнаружили себя в ситуации, когда ИИ-приложения научились делать их работу быстрее и иногда даже лучше. Например, уже сейчас многие цифровые художники, особенно из сферы game-dev были сокращены. Так, наш арт-департамент сократил всех пятерых 2d-художников и тим-лида, отвечающего за их координацию и уровень качества. Всех их заменил один prompt-artist, которому мы оформили подписки на необходимые ИИ-сервисы.
Онлайн-ресурсы по продаже книг, стоковых фото и музыки столкнулись с наплывом сгенерированного контента и вынуждены что-то делать с критикой и недовольством живых авторов. Пока одна часть креативного сообщества уже активно ищет себе новые занятия, другая занимается самоуспокоением, пытаясь сохранить веру в то, что человечество намного лучше справляется с творчеством.
Для того чтобы понять, что происходит на самом деле, и увидеть общую картину, предлагаю сначала посмотреть на некоторые глобальные тренды, которые происходили в мире с момента появления доступного Интернета и до вывода на рынок первых, действительно значимых инструментов с ИИ (GPT, Midjourney, Stable Diffusion).
Творчество: глобальные тренды
1. Отказ от авторитетов
С появлением форумов, а позже соцсетей, важность авторитетных мнений только уменьшалась. В эпоху, когда любой желающий может сделать свою галерею/блог/сайт и выражать там исключительно свое собственное мнение своей собственной, крайне лояльной аудитории, развился сильный тренд на атомизацию всех направлений, связанных с личными вкусами и предпочтениями. В данный момент количество жанров и поджанров любого творчества стремится к бесконечности. Мы можем найти для себя контент на любой вкус, потреблять его анонимно и не задаваясь вопросами о том, насколько это одобряемо кем-либо из авторитетов, обществом или даже законами.
Мы можем наглядно видеть процесс того, как потребители контента, своими комментариями и реакцией рождают запросы на все более и более сегментированные направления (например, лайкают аниме картинки в какой-то конкретной цветовой палитре, с узнаваемой специфичной рисовкой, определенного возраста, обнаженности, антуража и т. д.). А новые авторы в этом видят возможность создать свой сегмент творчества, чтобы стать максимально релевантными конкретным аудиториям и за счет этого выделиться среди конкурентов.
2. Преобладание значимости личного бренда над качеством и уникальностью произведений искусства
Условно «раньше» качество или уникальность произведения искусства могли приводить к славе и превращению его автора в авторитет. Поскольку существовали факторы, ограничивающие их возможности. И каждый раз, когда, кто-то находил способ выйти за рамки этих возможностей, он мог еще долгое время сохранять свою уникальность за счет того, что другим были недоступны либо знания, либо технологии.
Сегодня никаких ограничений нет. Любому человеку с Интернетом и компьютером доступны абсолютно все технологии. И чтобы ни придумал какой-то уникальный гений, его стиль тут же может быть скопирован, переработан или адаптирован под другие цели, опять же создавая новые стили под новый сегмент публики.
В условиях, когда творчество уже не может быть уникальным, на первый план выходит умение художника себя продать и поставить выше других. А также стать ближе и заметнее для максимально широкой аудитории за счет использования всех доступных инструментов пиара: публичные выступления, коллаборации, SEO-оптимизации и прямая реклама.
Таким образом, естественный конкурентный отбор поощряет авторов заниматься формированием личного бренда в большей степени, чем собственно творчеством. Это породило интересное расслоение: внутри индустрии авторитетами являются опытные талантливые мастера, мало или вообще не известные широкой публике, в то время как снаружи людям продают весьма посредственный продукт, но под брендом распиаренного автора. Исключением тут, пожалуй, является индустрия кино, поскольку это последняя сфера, где пока еще авторы имеют множество ограничений.
3. Десакрализация творческого процесса
Доступность обучающих материалов, удешевление процесса создания контента и большая сегментация всех креативных сфер нашей жизни превратили таинственный творческий процесс в ремесло. То, что раньше большинству людей казалось божиим даром или невероятным врожденным талантом, стало оформляться в различные руководства, видео-уроки и онлайн-курсы. Мы научились конвейеризировать творческий процесс и буквально изготавливать нужные нам таланты на заказ. В обществе постепенно приходит осознание того, что такое творчество и из чего оно состоит. Благодаря социальным сетям мы видим не только успешных творцов, но и большое количество тех, кто очень сильно старался, но не смог. А также мы намного чаще наблюдаем циклы взлета и падения популярности конкретных звезд. И гораздо большее количество людей осознали, что суть успеха в творчестве — это не столько конкретное знание и мастерство, сколько случайность. Статистическая ошибка. Один из сотен или тысяч авторов, которые пытаются создать что-то уникальное, находит свою нишу либо благодаря невероятному везению и стечению обстоятельств, либо путем огромного количества попыток. Буквально методом тыка, на ощупь цепляя конкретные ниточки, особенности или триггеры человеческого мозга.
4. Сервисы и алгоритмы подбора
Во времена господства радио и телевидения единственной метрикой, которую можно было более-менее объективно отследить, были рейтинги. Мы могли опросить довольно ограниченное количество людей и экстраполировать их мнение на остальных. Тем, чьи интересы не совпадали с интересами большинства, приходилось искать себе другие занятия, либо потреблять что дают. Сейчас такие сервисы, как YouTube, Netflix, VK и многие другие, подробно знают, что именно вы смотрите, на каких конкретных местах вы переключаете видео, какие типы фотографий вы лайкаете чаще других и многое другое. Сервисы собирают намного больше качественной и достоверной информации о своих пользователях и провоцируют их потреблять тот контент, который удерживает их у экранов дольше всего. Потребитель становится намного капризнее и разборчивее, стимулируя еще большую сегментацию жанров и поджанров, а также еще большее обесценивание автора. Теперь автор — это не творец, который формирует правила жанра и критерии «хорошего вкуса», а в большей степени обслуживающий персонал, поставщик тех блюд, которые зритель сегодня заказал и соизволил употребить.
Как ИИ ускорит тренды и кто останется за бортом
Несмотря на то, что в головах потребителей контента и некоторых производителей все еще живет миф о сакральности творчества и каких-то уникальных, недоступных машинам свойствах человеческого мозга, мы видим, как руководители (и я в их числе) успешно заменяют целые отделы креативщиков одним оператором ИИ-приложений. Например, всех художников prompt-artist`ом, а команду опытных ретушеров фотографий — любым случайным человеком, у которого есть фотошоп с инструментом Generative Fill. Мы по факту видим, как ИИ выполняет те задачи бизнеса, которые перед ним ставят, и что нет ни одной объективной причины предпочитать работу живого художника, при прочих равных в плане качества исполнения.
Популярным авторам теперь приходится конкурировать за внимание не с другими авторами, а с популярными названиями ИИ-сервисов по генерации контента. И если раньше, например, художественные стили называли по именам известных личностей, либо технике создания, то сейчас в профессиональном сообществе вполне нормально слышать фразы типа «концепт в стиле Midjourney» или «транзишн в стиле Stable Diffusion».
То есть уже сейчас постепенно известными авторами становятся ИИ-приложения и бренды, использующие какой-то стиль, а не человеческие личности.
В сфере создания изображений есть еще один важный переход, пока не заметный в других сферах, но наиболее важный для прогнозирования будущего в контексте конкуренции ИИ с реальными авторами: при помощи ключевых слов (prompt) мы заказываем не то, что должно быть изображено, теперь мы заказываем эмоцию, которую нам должны доставить. Изображение больше не должно быть изображением чего-либо.
Приведу пример с музыкой. Мы и раньше, слушая музыку, заказывали ее под какое-то настроение, ожидая, что она поможет нам лучше прочувствовать танец, песню, окружение или ситуацию. Но в первую очередь это должна была быть музыка какого-либо жанра, какой-либо привычной конструкции, написанная по каким-либо правилам. Музыка создавалась сотни лет, занимаясь подбором самых универсальных и эффективных методов понравиться большинству. Или, по крайней мере, статистически значимой группе лиц. Музыка была ограничена в инструментах и менялась в процессе изобретения новых. В контексте запроса для ИИ нам уже не важно, что будет на выходе: музыка, похожая на музыку, или специфический набор звуков, который вызовет нужные эмоции у одного конкретного слушателя.
Экстраполяция трендов
Бизнес уже смирился с новым положением творчества в социальной иерархии, в будущем мы можем ожидать того, что и большинство обычных потребителей контента перестанут видеть в творчестве какую-то тайную магию.
Роль известных личностей и авторитетов индустрии будут брать на себя бренды и конкретные ИИ-приложения. Так же, как когда-то в древности люди могли ценить конкретного сапожника Ивана, а теперь мы ценим целиком компанию Adidas. Люди перестанут искать в контенте автора-человека.
Алгоритмы и приложения будут все больше и больше размывать границы жанров, сначала предлагая пользователям «нечто», что будет вызывать заказанные эмоции. А потом уже производить «нечто», без запроса пользователя, таким образом, чтобы оно цепляло какие-то особенности именно этой личности, да так, чтобы эта личность хотела еще и еще, даже не понимая, что с ней происходит.
Как ИИ будет творить
Совсем скоро процесс создания креативного продукта (игра, музыка, презентация, реклама) можно будет разделить на следующие этапы:
- Изучение реакций определенной группы лиц, либо конкретного человека на различные стимулы. Это может быть все что угодно: образы, звуки, цвета, текстуры или даже идеи.
- Генерация продукта, потенциально выполняющего задачу. Например, рекламной сторис.
- Проверка гипотезы/прототипа на «цифровых людях», то есть на некотором наборе искусственных личностей, представляющих сотни тысяч, миллионы подопытных потребителей.
- Тестирование на небольшой фокус-группе реальных клиентов, которые могут и не подозревать, что они фокус-группа.
- Внедрение или поставка/дистрибуция.
Скорее всего, мы еще очень долго не увидим универсальных приложений, которые смогли бы выполнять весь цикл создания без участия человека. Сейчас мы видим процесс разработки большого набора узкоспециализированных нейронных сетей под различные задачи. То есть человек нам нужен для того, чтобы поставить бизнес-задачу, выбрать правильный инструмент для анализа целевой аудитории и потом выбрать правильный инструмент для генерации продукта на основании этого анализа. Иными словами, на всех этапах производства между каждым отдельным процессом ИИ-творчества.
Дальше желательно, чтобы человек смог оформить найденное решение в автоматизированный конвейер и написать к этому всему документацию.
А также было бы не лишним, чтобы этот человек хорошо понимал и был способен модифицировать чужие инструменты или создавать свои.
Так или иначе, во всем этом процессе не нужен художник. Главная задача по подбору правильных «ключиков» к сердцу клиента уже может и будет выполняться нейросетью. Для остального нам нужен бизнес-аналитик, специалист по базам данных и разносторонний программист, который и скрипт напишет, и приложение, объединяющее разные инструменты, и саму нейронную сеть подправит по конкретную задачу.
Что нас ждет?
Как бы ни было обидно, но гонку креативности мы как человеческий вид либо уже проиграли, либо проиграем в ближайшее время. С другой стороны, мы можем рассматривать это не как поражение, а как победу ученых и программистов в борьбе за прогресс и автоматизацию. Нейронные сети и алгоритмы станут основными средствами в решении задач, связанных со всем тем, что может быть сделано «примерно таким», но не обязательно «именно таким», высвободив человеческие ресурсы для того, чтобы отслеживать и руководить тем, что должно работать по четкой логике и сохранять свою структуру. Мы близки к тому, чтобы автоматизировать процесс творческих поисков и сосредоточиться на оптимизации и масштабировании. Поэтому либо мы учимся программировать и работать с данными, либо остаемся на обочине индустрии.
