Cette semaine, l'émergence de Sora, l'outil d'IA vidéo OpenAI, a rencontré un énorme succès.
La peur de « ne pas pouvoir conserver leur emploi » a vraiment frappé de nombreuses personnes.
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Cependant, Cameron Gould, ingénieur chez Amazon, estime qu'il n'y a pas lieu d'avoir si peur de l'IA et qu'elle ne nous fera pas perdre notre emploi.
Pourquoi ? Voici pourquoi.
Tout d'abord, lorsque l'IA générative est appliquée à un contenu créatif, elle génère généralement des images, des vidéos et du contenu général non-fictionnel.
Fournit une invite de modèle d'IA générative, comme s'il s'agissait d'un enfant méchant, dont la compétence unique est de créer le chaos en « interprétant vos mots de manière littérale ».
Utiliser des mots précis est crucial, car même de petits détails peuvent avoir un impact significatif sur le résultat, menant dans une direction complètement différente.
Mais en même temps, vous devez fournir autant d'informations détaillées que possible afin que le modèle ne vous comprenne pas mal.
Cette opération contradictoire est tout simplement terrible !
Avoir une conversation à sens unique avec l'ordinateur, essayer de comprendre pourquoi il n'a pas réussi à produire les résultats souhaités, peut donner envie aux gens de se cogner contre le mur pendant 3 heures d'affilée...
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Gould a déclaré qu'au cours de sa carrière d'ingénieur logiciel, il s'est en fait habitué à ce genre de dialogue à sens unique avec les ordinateurs, mais l'expérience que lui offre l'IA générative est nettement pire.
Ce n'est pas un langage de programmation prévisible avec des fonctions idempotentes.
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C'est complètement une boîte noire et peut produire des résultats complètement différents presque à chaque fois avec la même entrée.
Même si vous demandez à l'IA de maintenir une cohérence dans l'invite, elle risque de ne pas vous écouter.
Les entreprises d'une valeur marchande de plusieurs milliards ont été troublées par cette réalité.
Récemment, un tribunal canadien a statué qu'Air Canada devait verser une indemnisation à l'un de ses passagers après qu'un chatbot lui ait fourni des conseils trompeurs qui ont amené le passager à payer près du double du prix de son billet.
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C'est vraiment rapide, mais...
Bien sûr, malgré ses défauts de cohérence, l'IA générative peut nous aider à produire des choses rapidement.
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Par exemple, l'image ci-dessus a été créée à l'aide de l'IA générative et sa réalisation n'a pris que quelques secondes.
Il est donc possible que l’IA nous permette de produire des images plus rapidement que les artistes.
Et Sora permet également au grand public de générer des supports médiatiques plus complexes plusieurs fois plus rapidement qu'auparavant.
Alors, puisqu'une personne peut désormais faire le travail de plusieurs personnes, n'avons-nous vraiment pas besoin d'autant d'artistes, d'ingénieurs logiciels et de rédacteurs ?
La réponse n'est pas si simple.
Lorsque vous utilisez l'IA générative pour créer de l'art, vous pensez souvent : "Non, ce n'est pas ce que je veux."
C'est aussi un point de vue qui apparaît souvent sur les forums.
Certaines personnes peuvent rétorquer que c'est parce que votre invite manque de détails et que vous devez donner une invite plus spécifique.
Ce point de vue a du sens.
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Quelle est la différence entre nos propres images et les films professionnels qui ont rapporté plus de 100 millions de dollars au box-office ?
Quelle est la différence entre notre blog personnel et le blog d'un écrivain professionnel à temps plein ?
Quelle est la différence entre nos propres titres de jeux vidéo et 30 heures de titres de jeux vidéo AAA ?
La réponse est dans les détails.
Images générées par l'IA
Ce sont les détails qui séparent les amateurs des professionnels.
Si nous voulons utiliser l'IA générative pour créer un travail aussi impressionnant qu'un contenu professionnel, nous aurons besoin d'une invite avec beaucoup de détails.
De plus, il faut beaucoup d'essais et d'erreurs pour que le modèle produise ce que nous voulons.
L'IA générative n'est qu'un outil, similaire à la saisie semi-automatique, au compilateur, au correcteur orthographique ou à tout autre outil d'assistance.
Il ne fait aucun travail pour vous sauf sa propre corvée.
Reprenons l'exemple de Sora.
Il ne peut générer que des vidéos sans son. Il n'y a pas d'audio, pas de dialogue, pas d'objets qui parlent ou émettent des sons.
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Mais si nous voulons faire un film avec, nous devons l'utiliser -
Générer un script ?
Lire le scénario ?
Générer une vidéo pour accompagner le script ?
Quels sont les aspects des films modernes qui les rendent intéressants ?
Soudain, nous devons intégrer un tas de différents outils d'IA générative pour faire le travail.
Bien sûr, OpenAI dispose d'un outil de génération de musique appelé Jukebox, qui peut ajouter de la musique aux vidéos, mais il ne peut pas ajouter de dialogue.
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Comment ajouter des dialogues à une vidéo ? La tâche semble trop ardue.
Non seulement nous devons générer une vidéo d'une scène spécifique, mais nous devons également rendre cohérents les mouvements de la bouche et les lignes des personnages de la scène.
De plus, le générateur vidéo doit savoir comment les mots sont prononcés. Pas seulement le ton, mais le rythme.
Imaginez combien de main d'œuvre il faudrait pour résoudre tous ces détails ?
Des détails, ça devient assez difficile.
À chaque niveau de chaque étape, il y a des tonnes de détails qui ont des conséquences matérielles.
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Gould a déclaré qu'il avait récemment lu un article de blog qu'il aimait beaucoup "La réalité a une quantité incroyable de détails".
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Les détails de la réalité sont infinis, mais les jetons des modèles d'IA sont limités.
Cela ne peut vous mener que jusqu'à un certain point, après cela, nous devons compter sur les autres pour faire le travail.
De loin, les humains effectuent encore le travail le plus pénible.
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Quelques détails importants de la colonisation de l'univers
Se concentrer sur les détails semble vraiment fatiguant.
Que se passerait-il si vous gardiez les choses simples ? Et si vous aviez seulement besoin de fournir une brève description qui ne prend que quelques minutes à rédiger ?
Finalement, vous obtiendrez des résultats divers, dont la plupart sont totalement incompatibles avec ce que vous aviez en tête.
Vous devez trouver celui que vous voulez parmi des centaines, voire des milliers de résultats, car l'invite est trop générale.
Vous ne trouverez peut-être jamais de résultat efficace.
Si l'invite est trop simple, l'imagination débordante du modèle vous proposera des arrangements illimités parmi lesquels choisir.
Par exemple, entrez cette invite : "un homme", et vous obtiendrez toutes sortes d'hommes.
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Mais en réalité, ce que je veux, c'est un homme aux cheveux bleus, aux yeux marrons, avec une moustache, portant une veste noire avec une capuche.
Si vous saisissez uniquement « un homme » comme invite, combien de temps faudra-t-il pour trouver le résultat exact ?
Il existe un équilibre entre profondeur et largeur où vous pouvez minimiser vos efforts.
Cela nécessite beaucoup de réflexion critique sur les détails et beaucoup de recherches.
Alors, pourquoi dites-vous que l'IA ne nous remplacera pas ?
Parce que les entreprises n'existent pas pour résoudre des petits problèmes comme la génération d'images et de clips vidéo.
Les entreprises résolvent des problèmes plus vastes et plus complexes pour leurs parties prenantes.
La partie la plus difficile pour résoudre ces problèmes est la logistique.
Résoudre des problèmes importants et complexes nécessite le temps et l'énergie d'un grand groupe de résolveurs de problèmes, qui doivent tous être organisés par d'autres résolveurs de problèmes pour faire avancer les choses.
Si vous prenez deux personnes au hasard et leur demandez de s'autogérer et d'organiser leur travail, il est très probable que leurs normes et leurs horaires soient incohérents.
Si vous voulez qu'ils travaillent ensemble, vous devez établir des normes pour qu'ils travaillent en même temps et produisent la même qualité de résultats.
La cohésion est une force, et vous devez faire un certain travail pour rendre les unités individuelles cohérentes.
Une équipe fonctionnant seule peut accomplir la tâche en douceur ; mais lorsque nous introduisons plusieurs équipes dans un seul environnement, de nombreux conflits surviendront.
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Lorsque plusieurs équipes interdépendantes travaillent vers un objectif, une certaine cohésion est nécessaire pour accomplir quelque chose de significatif.
Ce travail de « cohésion » est en réalité très complexe et nécessite souvent la résolution de conflits interpersonnels, souvent illogiques et émotionnels.
Évidemment, l'IA ne peut pas résoudre ce type de conflit.
En résumé -
De toute évidence, les robots ne sont tout simplement pas capables de faire ce travail et leurs performances seront terribles.
L'IA ne prendra pas votre travail
Lorsque nous examinons de plus près l'état actuel de l'IA générative, ce fait est évident -
Il n'existe actuellement aucun moyen d'automatiser le travail.
Les interfaces et les modèles de conseils manquent d'autonomie et de pensée critique, ce qui entraîne des limitations critiques.
Oui, l’IA générative peut effectivement nous permettre d’améliorer l’efficacité du travail, mais c’est tout.
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Cette phrase a été acceptée par de plus en plus de personnes : l'IA ne vous enlèvera pas votre travail.
La véritable menace pour vous est quelqu'un qui maîtrise mieux que vous l'utilisation des outils d'IA.
L'IA générative est une excellente ressource pour vous aider à accélérer, mais elle n'automatisera pas complètement votre travail.
Il ne vous reste plus qu'à les ajouter à votre boîte à outils et à les maîtriser habilement.
Référence :
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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