الصور الرمزية للذكاء الاصطناعي في TikTok تعتمد على أشخاص حقيقيين
تاريخ النشر: 17th, June 2024 GMT
في شهر أبريل الماضي، ذكرت صحيفة The Information أن TikTok كان يعمل على الصور الرمزية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي يمكن للمعلنين استخدامها لبيع منتجاتهم على المنصة.
الآن، أعلنت الشركة عن هذه الخطط للعامة، معلنة عن "صور رمزية رقمية" جديدة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي ستبدأ في تقديمها للمبدعين والعلامات التجارية على التطبيق.
وفقًا لـ TikTok، فإن المقصود من شخصيات الذكاء الاصطناعي هو تسهيل الأمر على المبدعين والشركات لإنشاء محتوى يحمل علامة تجارية لا يزال يتمتع "بإحساس إنساني" ولكن بدون الوقت والموارد اللازمة لإنشاء إعلان نموذجي يتم إنتاجه وتحريره بدرجة عالية.
بدأ TikTok بنوعين من الصور الرمزية: الصور الرمزية الخاصة بالمخزون التي تعتمد على الممثلين المدفوعين والصور الرمزية المخصصة بناءً على المبدعين الحاليين والمتحدثين باسم العلامة التجارية.
ستظهر هذه الصور الرمزية بعد ذلك في مقاطع فيديو TikTok التي تروج للمنتجات ويمكن تخصيصها للتحدث بلغات مختلفة بناءً على الجمهور المستهدف.
وتقول الشركة إن الميزة الجديدة توضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد منشئي المحتوى في الوصول إلى عدد أكبر من الأشخاص على منصتها (ومن المفترض أن يحقق المزيد من إيرادات الإعلانات للشركة). ولكن بعد النظر في بعض الأمثلة على ذلك، فأنا لست متحمسًا لمجموعة من المبدعين الذين تم إنشاءهم بواسطة الذكاء الاصطناعي لتتولى إدارة موجز For You الخاص بي.
خذ المثال أعلاه للصورة الرمزية المخصصة التي تمت مشاركتها بواسطة TikTok. يبدو أن الشخصية الرقمية تعتمد على TikTok exec Adrienne Lahens. ولكن على الرغم من أن الصورة الرمزية تبدو مثلها، إلا أن أسلوب التحدث والحركات ليست... صحيحة تمامًا. إذا راقبت عن كثب، ستلاحظ أن هناك اهتزازًا طفيفًا في حركات الرأس واليد مما يضفي أجواء M3GAN. وبالحديث عن الروبوتات المخيفة، هناك شيء مثير للقلق للغاية بشأن عيون AI Adrienne.
الآن، لقد تحدثت مع Lahens من قبل ويمكنني أن أؤكد أنها تتحدث بشكل أكثر دفئًا وطبيعية من الصورة الرمزية الخاصة بها والتي تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي. حتى اللقطة الثابتة للصورة الرمزية للذكاء الاصطناعي المستندة إلى منشئ المحتوى أونيل توماس في الجزء العلوي من هذه المقالة تحتوي على نظرة منحرفة لمسافة 1000 ياردة لا يبدو أنها تمثل شخصية توماس الفعلية.
TikTok ليست الشركة الأولى التي تجرب الذكاء الاصطناعي "الواقعي" وتتوصل إلى شيء يشعرك بعدم الارتياح إلى حد ما حتى لو لم تتمكن من تحديد حقيقته تمامًا. على الأقل، تتطلب قواعد الشركة الخاصة أن يحصل هذا النوع من المحتوى على إفصاحات بارزة. وربما تساعد الصور الرمزية الجديدة منشئي المحتوى على بيع المزيد من أدوات TikTok Shop أو غيرها من المنتجات التي يُفترض أنها "فيروسية". أتمنى فقط أن يتمكن TikTok من فعل شيء ما لجعل تلك العيون التي يولدها الذكاء الاصطناعي تبدو أقل رعبًا.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی الصور الرمزیة
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
محافظ بني سويف يؤدي صلاة عيد الفطر الميارك بساحة مسجد عمر بن عبدالعزيز