هل اكتشفتوا أن الآن عند تصفح عشرة صور ذكاء اصطناعي، ثمانية منها تبدو وكأنها من قالب واحد.

هذه ليست وهماً، بل هي نتيجة لضغط بيانات التدريب وخوارزمية التوصية معًا على مؤشرات الأداء البصرية.
أدوات مثل GPT و Gemini حقًا كسرت الحواجز، يمكن لأي شخص أن ينتج صورًا.
النتيجة هي:
الجميع يتبع prompts الشعبية، ويستخدم LoRA، ويقلد معلمات الخبراء.
المنصات أيضًا سعيدة، لأن هذه الصور ذات التشبع العالي، والإحساس السينمائي، والألوان النيونية السيبرانية، هي الأسهل في الاحتفاظ بها.
تعتقد أنك تبتكر، لكنك في الواقع فقط تنفذ مجموعة من القواعد البصرية التي تم التحقق منها في السوق.
هذه الأشياء مثل النودلز الفورية، أول قضمة لذيذة، لكن مع التكرار قد تمل منها.
تمامًا مثل NFTs السابقة، الأدوات خفضت الحواجز، لكن النتيجة كانت ملايين الضوضاء البصرية عديمة المعنى.
الذكاء الاصطناعي الآن يدفع بهذه المنطق إلى أقصى حد.
يبتلع الأساليب الحالية، ثم يخرج الإجابات الصحيحة بشكل جماعي.
الأخطر في الأمر ليس أن الذكاء الاصطناعي يرسم بشكل سيء، بل أنه يرسم بشكل يشبه الإجابة النموذجية جدًا.
المنافسة على الجمال في المستقبل لن تكون حول من يتعلم استخدام الذكاء الاصطناعي أولاً، بل من يستطيع الحفاظ على خطأه الخاص وسط المتوسط الذي يقدمه الذكاء الاصطناعي.
الآثار اليدوية غير المهذبة، والتحيز الشخصي، والخبرات الإقليمية التي لا يمكن ضبطها بدقة عبر prompts، هي الأشياء التي ستصبح القيمة الحقيقية في المستقبل.
في عصر الاكتظاظ البصري هذا، أن تكون فريدًا يترك أثرًا في الناس أصعب بكثير من أن تكون قطعة قياسية مثالية، لكنه أيضًا أكثر أهمية.