في تجربة علمية رائدة، نجح الباحث تيرنس برود في إنشاء أعمال فنية مذهلة باستخدام الذكاء الاصطناعي دون أي بيانات تدريب، مما يثير تساؤلات عميقة حول طبيعة الإبداع الآلي ويقدم بديلاً أخلاقياً لاستخدام أعمال الآخرين في تدريب النماذج.

محتويات المقالة:

• مقدمة
• خلفية التجربة
• المنهج التقني
• مقارنة روثكو
• الدافع الأخلاقي
• التحديات القانونية
• المنهج العلمي
• ابتكار الشبكات التوليدية
• غموض الإبداع الآلي
• الخاتمة
• الأسئلة الشائعة

مقدمة

إذا كنت قد عثرت على عمل فني مولد بالذكاء الاصطناعي بعنوان «التوازن غير المستقر» لتيرنس برود على يوتيوب، فقد تفترض أنه درب نموذجاً على أعمال الرسام مارك روثكو – الأعمال المبكرة والأخف، قبل أن تصبح رؤيته أكثر قتامة ومليئة بالخراب. مثل روثكو في فترته المبكرة، تتكون صور برود المولدة بالذكاء الاصطناعي من حقول بسيطة من الألوان النقية، لكنها تتحول، وتغير شكلها ولونها باستمرار.

الإبداع من العدم: كيف ابتكر فنان تقنية الذكاء الاصطناعي الأخلاقية بدون بيانات

خلفية التجربة

لكن برود لم يدرب ذكاءه الاصطناعي على روثكو؛ بل لم يدربه على أي بيانات على الإطلاق. من خلال اختراق شبكة عصبية، وإقفال عناصر منها في حلقة تكرارية، تمكن من حث هذا الذكاء الاصطناعي على إنتاج صور دون أي بيانات تدريب على الإطلاق – لا مدخلات، ولا تأثيرات. اعتماداً على وجهة نظرك، فإن فن برود هو إما عرض رائد للإبداع الاصطناعي الخالص، أو نظرة على روح الذكاء الاصطناعي ذاتها، أو منتج إلكتروني ذكي ولكن بلا معنى، أقرب إلى صدى الغيتار منه إلى الموسيقى.

المنهج التقني

لدى برود تحفظات عميقة حول أخلاقيات تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي على أعمال الآخرين، لكن إلهامه الرئيسي للتوازن غير المستقر لم يكن فلسفياً؛ بل كان وظيفة سيئة. في عام ٢٠١٦، بعد البحث عن وظيفة في التعلم الآلي لا تنطوي على المراقبة، وجد برود عملاً في شركة تدير شبكة من كاميرات المرور في مدينة ميلتون كينز، مع التركيز على خصوصية البيانات.

«كانت وظيفتي هي تدريب هذه النماذج وإدارة مجموعات البيانات الضخمة هذه، مثل ١٥٠ ألف صورة في جميع أنحاء أكثر المدن مملة في المملكة المتحدة»، يقول برود. «وقد سئمت من إدارة مجموعات البيانات. عندما بدأت ممارستي الفنية، كنت أقول، لن أفعل ذلك – لن أصنع مجموعات بيانات».

مقارنة روثكو

عند النظر إلى نتائجه الأولية، كانت مقارنة روثكو واضحة فوراً؛ يقول برود إنه حفظ تلك الصور الأولى في مجلد بعنوان «شبيه بروثكو». (يقول برود أيضاً أنه عندما قدم الأعمال التي تشكل التوازن غير المستقر في مؤتمر تقني، اتهمه شخص في الجمهور بغضب بأنه كاذب عندما قال إنه لم يدخل أي بيانات في الشبكة التوليدية المتنافسة، وأصر على أنه يجب أن يكون قد دربها على لوحات الحقل اللوني.)

الدافع الأخلاقي

دفعته التهديدات القانونية من شركة متعددة الجنسيات إلى الابتعاد أكثر عن المدخلات. كان أحد نجاحات برود الفنية المبكرة ينطوي على تدريب نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية يسمى الترميز التلقائي على كل إطار من فيلم بليد رانر (١٩٨٢)، ثم طلب منه توليد نسخة من الفيلم. النتيجة، التي لا تزال أجزاء منها متاحة على الإنترنت، هي في الوقت نفسه مظاهرة لقيود الذكاء الاصطناعي التوليدي، حوالي عام ٢٠١٦، وتعليق ساخر على مخاطر الذكاء المخلوق من قبل الإنسان.

التحديات القانونية

نشر برود الفيديو على الإنترنت، حيث سرعان ما حصل على اهتمام كبير – وإشعار إزالة DMCA من وارنر برازرز. «كلما حصلت على إشعار إزالة DMCA، يمكنك الاعتراض عليه»، يقول برود. «لكنك تجعل نفسك مسؤولاً عن المقاضاة في محكمة أمريكية، وهو أمر، كخريج جديد مع الكثير من الديون، لم أكن مستعداً للمخاطرة به». عندما اتصل صحفي من فوكس بوارنر برازرز للتعليق، سحبت الإشعار بسرعة – فقط لإعادة إصداره بعد فترة وجيزة.

المنهج العلمي

في عام ٢٠١٨، بدأ برود الدكتوراه في علوم الحاسوب في جولدسميثس، جامعة لندن. كان هناك، كما يقول، أنه بدأ في التعامل مع التداعيات الكاملة لنذر امتناعه عن البيانات. «كيف يمكنك تدريب نموذج ذكاء اصطناعي توليدي دون تقليد البيانات؟ استغرق الأمر مني بعض الوقت لأدرك أن ذلك كان تناقضاً في المصطلحات. النموذج التوليدي هو مجرد نموذج إحصائي للبيانات يقلد فقط البيانات التي تم تدريبه عليها. لذا كان عليّ أن أجد طرقاً أخرى لصياغة السؤال».

ابتكار الشبكات التوليدية

سرعان ما وجه برود انتباهه إلى الشبكة التوليدية المتنافسة، أو GAN، وهو نموذج ذكاء اصطناعي كان رائجاً آنذاك. في شبكة GAN تقليدية، تتحد شبكتان عصبيتان – المميز والمولد – لتدريب بعضهما البعض. تحلل كلا الشبكتين مجموعة بيانات، ثم يحاول المولد خداع المميز من خلال توليد بيانات مزيفة؛ عندما يفشل، يعدل معاملاته، وعندما ينجح، يعدل المميز. في نهاية عملية التدريب هذه، فإن شد الحبل بين المميز والمولد سينتج، نظرياً، توازناً مثالياً يمكّن هذه الشبكة من إنتاج بيانات مماثلة لمجموعة التدريب الأصلية.

كانت لحظة الإلهام لبرود هي حدس أنه يمكن أن يستبدل بيانات التدريب في الشبكة بشبكة مولد أخرى، ويربطها بشبكة المولد الأولى، ويوجهها لتقليد بعضها البعض. أدت جهوده المبكرة إلى انهيار النمط وأنتجت «كتل رمادية؛ لا شيء مثير»، يقول برود. لكن عندما أدخل مصطلح فقدان تباين اللون في النظام، أصبحت الصور أكثر تعقيداً وحيوية.

غموض الإبداع الآلي

هل نجح؟ حتى برود ليس متأكداً تماماً. عندما سُئل عما إذا كانت الصور في التوازن غير المستقر هي المنتج الحقيقي لـ «إبداع اصطناعي خالص»، يقول: «لا يتم فرض أي تمثيل أو ميزة خارجية على مخرجات الشبكات في حد ذاتها، لكنني تكهنت أن تفضيلاتي الجمالية الشخصية كان لها بعض التأثير على هذه العملية كشكل من أشكال ‘التدبير الفوقي’. أعتقد أيضاً أن سبب إنتاجها لما تنتجه لغز إلى حد ما. كان لدي الكثير من الأكاديميين يقترحون عليّ أن أحاول التحقيق وفهم سبب إنتاجها لما تنتجه، لكن لأكون صادقاً، أنا سعيد جداً بغموض الأمر!»

الخاتمة

في أي حال، يشير عمله إلى طريقة أكثر إبداعاً وأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي والإبداع خارج التصنيع واسع النطاق للمحتوى المشتق الذي يتدفق الآن عبر ثقافتنا البصرية. استكشافات برود للمخرجات بدون مدخلات تلقي بعض الضوء على العمليات الداخلية للذكاء الاصطناعي، حتى لو بدت جهوده أحياناً أشبه بأطباء الفصوص المبكرين الذين يحفرون في الدماغ بقطعة جليد أكثر من الاستكشافات الأكثر دقة للتحليل النفسي.

الأسئلة الشائعة

١. ما هو مشروع «التوازن غير المستقر»؟
هو عمل فني رقمي أنشأه تيرنس برود باستخدام الذكاء الاصطناعي دون أي بيانات تدريب، حيث تتحول الألوان والأشكال باستمرار.

٢. كيف تمكن من إنشاء الذكاء الاصطناعي والإبداع دون بيانات؟
استخدم تقنية ربط شبكتين توليديتين متنافستين لتقليد بعضهما البعض بدلاً من تقليد بيانات خارجية.

٣. لماذا تجنب استخدام بيانات التدريب التقليدية؟
لأسباب أخلاقية وقانونية، حيث واجه مشاكل قانونية عند استخدام مادة محمية بحقوق الطبع والنشر في مشاريع سابقة.