ຄວາມຂັດແຍ້ງຂອງການສ້າງຮູບພາບ AI

ຮູບພາບ Nano Banana Pro ຂອງ Google ມີຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບທີ່ສົມຈິງ. ຮູບພາບ: Mashable .

ໃນຊ່ວງຕົ້ນໆຂອງເຕັກໂນໂລຊີການຖ່າຍພາບປັນຍາປະດິດ (AI), ຜະລິດຕະພັນທີ່ໄດ້ຮັບມັກຈະສາມາດລະບຸໄດ້ງ່າຍວ່າເປັນຂອງປອມ. ຮູບພາບທີ່ມີນິ້ວມືຫຼາຍເກີນໄປ, ລາຍລະອຽດຂອງຮ່າງກາຍທີ່ບິດເບືອນ, ຫຼື ແສງທີ່ບໍ່ສົມຈິງແມ່ນສັນຍານທີ່ບອກເຖິງທົ່ວໄປ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຍຸກສະໄໝນັ້ນກຳລັງຈະສິ້ນສຸດລົງ. ເຄື່ອງມືສ້າງຮູບພາບທີ່ໃຊ້ AI ກຳລັງກາຍເປັນສິ່ງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ບໍ່ແມ່ນໂດຍການເຮັດໃຫ້ຮູບພາບສົມບູນແບບ, ແຕ່ໂດຍການລວມເອົາຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ລອກລຽນແບບຮູບຖ່າຍຕົວຈິງໂດຍເຈດຕະນາ.

ແນວໂນ້ມໃນການສ້າງຮູບພາບ AI

OpenAI ໄດ້ເປີດຕົວເຄື່ອງມືສ້າງຮູບພາບ DALL-E ຂອງຕົນເມື່ອບໍ່ຮອດຫ້າປີກ່ອນ. ລຸ້ນທຳອິດສາມາດສ້າງຮູບພາບທີ່ມີຄວາມລະອຽດ 256 x 256 ພິກເຊວເທົ່ານັ້ນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນການທົດລອງຫຼາຍກວ່າການປະຕິບັດຕົວຈິງ. ດ້ວຍ DALL-E 2, ຄວາມລະອຽດໄດ້ຖືກເພີ່ມຂຶ້ນເປັນ 1024 x 1024 ພິກເຊວ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຮູບພາບມີຄວາມເປັນຈິງຫຼາຍຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ລາຍລະອຽດຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນອາການຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ຕັ້ງແຕ່ພື້ນຜິວທີ່ມົວໄປຈົນເຖິງວັດຖຸທີ່ຍາກທີ່ຈະອະທິບາຍດ້ວຍສາຍຕາ.

ໃນເວລາດຽວກັນ, Midjourney ແລະ Stable Diffusion ຍັງໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຢ່າງໄວວາຈາກຊຸມຊົນສ້າງສັນ. ໃນໄລຍະສອງສາມປີຕໍ່ມາ, ຮູບແບບຕ່າງໆໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດທາງເລຂາຄະນິດ ແລະ ເພີ່ມການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ຄວາມ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, AI ສ່ວນໃຫຍ່ຍັງຮູ້ສຶກວ່າ "ສົມບູນແບບເກີນໄປ", ດ້ວຍແສງ, ອົງປະກອບ ແລະ ຄວາມລຽບນຽນຄ້າຍຄືກັບຮູບແຕ້ມຫຼາຍກວ່າຮູບຖ່າຍຕົວຈິງ.

ຮູບແບບ AI ຫຼາຍຮູບແບບຜະລິດຮູບພາບທີ່ເບິ່ງຄືຈິງເກີນໄປທີ່ຈະເປັນຈິງກັບຊີວິດຈິງ. ຮູບພາບ: Bloomberg .

ທ່າອ່ຽງນີ້ກຳລັງປ່ຽນແປງ. ນັກພັດທະນາກຳລັງເລີ່ມກ້າວໄປສູ່ຄວາມເປັນຈິງ, ສ້າງຄວາມບໍ່ສົມບູນແບບທີ່ມີຢູ່ໃນຮູບພາບທີ່ຖ່າຍດ້ວຍອຸປະກອນທົ່ວໄປ, ໂດຍສະເພາະກ້ອງຖ່າຍຮູບໂທລະສັບ.

ໃນຊ່ວງເຄິ່ງຫຼັງຂອງປີ 2025, Google ໄດ້ນຳສະເໜີຮູບແບບການສ້າງຮູບພາບ Nano Banana ໃນແອັບ Gemini, ຕາມດ້ວຍການຍົກລະດັບເພີ່ມເຕີມດ້ວຍ Nano Banana Pro. ອີງຕາມບໍລິສັດຄົ້ນຫາຍັກໃຫຍ່, ນີ້ແມ່ນຮູບແບບຮູບພາບທີ່ສົມຈິງທີ່ສຸດໃນປະຈຸບັນ, ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການນຳໃຊ້ຄວາມຮູ້ໃນໂລກຕົວຈິງ ແລະ ສະແດງຂໍ້ຄວາມໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

ສິ່ງທີ່ໜ້າສັງເກດແມ່ນຮູບພາບຫຼາຍຮູບທີ່ຜະລິດໂດຍຮຸ່ນນີ້ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນກັບຮູບພາບທີ່ຖ່າຍດ້ວຍໂທລະສັບສະຫຼາດ, ຕັ້ງແຕ່ຄວາມຄົມຊັດ ແລະ ມຸມມອງ ຈົນເຖິງແສງສະຫວ່າງ ແລະ ຄວາມຄົມຊັດ.

ຮູບພາບທີ່ຖ່າຍດ້ວຍກ້ອງຖ່າຍຮູບໂທລະສັບສະຫຼາດມີຮູບແບບທີ່ເປັນເອກະລັກສະເພາະຂອງຕົນເອງ. ເນື່ອງຈາກຂໍ້ຈຳກັດໃນຂະໜາດເຊັນເຊີ ແລະ ເລນ, ໂທລະສັບສະຫຼາດອາໄສການປະມວນຜົນຫຼາຍເຟຣມເພື່ອປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບ. ສິ່ງນີ້ສ້າງຮູບພາບທີ່ມີພື້ນທີ່ມືດທີ່ດີຂຶ້ນ, ລາຍລະອຽດທີ່ໂດດເດັ່ນ, ແລະ ປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມສຳລັບການສະແດງຜົນໃນໜ້າຈໍຂະໜາດນ້ອຍ. AI ທີ່ຮຽນຮູ້ແບບນີ້ເຮັດໃຫ້ຮູບພາບຄຸ້ນເຄີຍກັບຜູ້ຊົມຫຼາຍຂຶ້ນ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງສິ່ງທຽມ.

ຄວາມຂັດແຍ້ງຂອງຮູບພາບທີ່ເປັນຈິງ

Google ບໍ່ແມ່ນກໍລະນີດຽວ. Adobe Firefly ສະເໜີຕົວເລືອກ "ການປັບປຸງຮູບພາບ", ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລຽບງ່າຍຂອງຮູບພາບ AI ໃຫ້ຄ້າຍຄືກັບຮູບຖ່າຍທີ່ແທ້ຈິງ. Meta ຍັງປະກອບມີຕົວເລື່ອນ "ການຈັດຮູບແບບ", ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປັບລະດັບຄວາມສົມຈິງໄດ້.

ໃນຂົງເຂດ ວິດີໂອ , ເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ Sora ຂອງ OpenAI ຫຼື Veo ຂອງ Google ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຄລິບທີ່ມີຄຸນນະພາບຕໍ່າ, ເປັນເມັດໆທີ່ລອກລຽນຮູບພາບຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບຄວາມປອດໄພ, ເຊິ່ງ "ບໍ່ດີ" ພໍທີ່ຈະເຊື່ອຖືໄດ້.

ວິດີໂອທີ່ຜະລິດໂດຍໃຊ້ AI ກຳລັງກາຍເປັນຮູບພາບທີ່ເບິ່ງຄືຈິງຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ຮູບພາບ: Bloomberg .

ອີງຕາມຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຖ່າຍຮູບບາງຄົນ, ຄວາມສາມາດຂອງ AI ໃນການຈຳລອງຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ຄຸ້ນເຄີຍສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຮູບແບບຫຼີກລ່ຽງການຕົກຢູ່ໃນ "ຮ່ອມພູທີ່ຜິດປົກກະຕິ," ເຊິ່ງເປັນສະພາບທີ່ຮູບພາບຄ້າຍຄືກັບຄວາມເປັນຈິງຫຼາຍ ແຕ່ຍັງສ້າງຄວາມຮູ້ສຶກບໍ່ສະບາຍໃຈໃຫ້ກັບຜູ້ຊົມ. ແທນທີ່ຈະສ້າງຄວາມເປັນຈິງຄືນໃໝ່, AI ພຽງແຕ່ຕ້ອງການຮຽນແບບວິທີທີ່ມະນຸດຖ່າຍພາບດ້ວຍຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງທັງໝົດຂອງມັນ.

ການພັດທະນານີ້ສ້າງສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສຳຄັນຕໍ່ຄວາມສາມາດໃນການຈຳແນກລະຫວ່າງຮູບພາບແທ້ ແລະ ຮູບພາບປອມ. ຍ້ອນວ່າຮູບພາບ AI ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັບຮູບຖ່າຍທຳມະດາຫຼາຍຂຶ້ນ, ການລະບຸຕົ້ນກຳເນີດຂອງມັນຈຶ່ງກາຍເປັນເລື່ອງຍາກຂຶ້ນ. ເພື່ອຕອບສະໜອງຕໍ່ສິ່ງນີ້, ມາດຕະຖານຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວເນື້ອຫາ C2PA ກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອເພີ່ມລາຍເຊັນເຂົ້າລະຫັດໃສ່ຮູບພາບ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ຕັ້ງແຕ່ຊ່ວງເວລາທີ່ສ້າງ.

ປະຈຸບັນ, ຮູບພາບສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ຖ່າຍດ້ວຍໂທລະສັບສະຫຼາດຂາດຂໍ້ມູນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ໃນຂະນະທີ່ເສັ້ນແບ່ງລະຫວ່າງຮູບພາບທີ່ແກ້ໄຂດ້ວຍດິຈິຕອນ ແລະ ຮູບພາບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ທັງໝົດກຳລັງມົວລົງເລື້ອຍໆ. ຈົນກວ່າມາດຕະຖານຈະຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງເປັນເອກະພາບໃນທົ່ວຮາດແວ ແລະ ແພລດຟອມການແບ່ງປັນ, ຜູ້ໃຊ້ຍັງຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ຄວາມລະມັດລະວັງທີ່ຈຳເປັນກ່ຽວກັບຮູບພາບໃນພື້ນທີ່ດິຈິຕອນ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://znews.vn/nghich-ly-cua-ai-tao-anh-post1612058.html