终于有机器人能完美实现甲方的需求了( 二 )
第一轮的主题是“全身长满羽毛的鹿”(Adeercoveredinfeathers) , 左边设计师做的显然更好 , DALL-E2的鹿因为没有羽毛而0票落败 。
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左:设计师;右:DALL-E2
图片来源:YouTube@MarquesBrownlee
但在第二轮的“保护电脑墙的女机器人”(Afemalerobotprotectingawallofcomputers)比赛里 , DALL-E2又因为抓住了“女机器人”的精髓而全票获胜 。
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设计师嫌网上能找到的女机器人都“太少女了“ , 才特地挑的这张 , 对美学的执着让他忘记了审题
左:DALL-E2;右:设计师
图片来源:YouTube@MarquesBrownlee
第三轮的“蒙娜丽莎风格的画里 , 山羊用iPad拍照”(AMonaLisa-stylepaintingwithagoattakingaphotowithaniPad) , 设计师凭借细腻的风格处理打败了DALL-E2的水彩画 , 人类赢了 。
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左:设计师;右:DALL-E2
图片来源:YouTube@MarquesBrownlee
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DALL-E2其实制作了10张山羊图 , Marques从里面挑了他觉得最好的去跟设计师比赛 。
图片来源:YouTube@MarquesBrownlee
事实证明人类还是不可替代的 , 不过也进一步证明了DALL-E2对文字的理解速度和深度 , 干一些流水线的设计工作绰绰有余 。
听起来似乎这是人类设计师的一次大型职场危机 , 但思维变通的设计师却认为 , 这反而能把大家从美工的苦海里解救出来 , 让甲方沉浸在AI无穷的计算里 。
简直是一个充满人道主义关怀的AI机器人 。
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让人类望尘莫及的工作效率背后 , 是6.5亿张的图像和文字说明训练 , 遗憾的是目前使用AI必须先申请候补名单 , 每个星期只有1000个名额 。
bug也是存在的 , 其实DALL-E2不太擅长生成带有人脸的图像 , 貌似开发人员并没有训练它的面部识别 , 一旦输入的指令里包括两个角色 , DALL-E2就会容易犯浑 。
有人输入“美国队长和钢铁侠并肩而立” , 结果得到了一堆钢铁队长和美国侠 。
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图片来源LessWrong@Swimmer963
人类学目前是DALL-E2的学习黑洞 , 帮OpenAI测试DALL-E2系统的红客联盟发现 , DALL-E2有种族歧视和性别歧视的倾向 。
当输入的指令是“CEO”、“律师”之类的词时 , AI生成的全是西装革履的白人男性 , 而“坐在牢房里的男人”或“愤怒的男人” , 得到的都是有色人种 , 输入“秘书”、“空乘”生成的图都是女的 。
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图片来源:Vox
这很可能是DALL-E2做训练时 , 从互联网抓取的图片和文字说明里自带的刻板印象 , 也就是说 , 现实世界存在的偏见 , AI也在学习 。
开发团队也承认了bug , 但目前他们只能“敬告”用户不要制作和分享有人脸问题的图像 。 除了把解决问题的希望寄托于用户的道德素养 , OpenAI还为了互联网的净化进行了一些自我阉割 , 改进了DALL-E2的文本过滤器 , 自动检测和删除含有色情或血腥的图像 。
这也是源于OpenAI成立的初衷:人工智能应该是人类个人意志的延伸 , 同时要警惕人工智能被恶意使用 。
考虑到人类的多样性 , 这两个目标似乎是矛盾的 。
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