今日と明日のクリエイティブ AI | ビジネスにおける AI #20
公開: 2022-10-03人工知能は驚くほど良い画像を構成します。 要するに、それはその機械的性質に疑問を投げかけます. 手がかりと追加の質問に頼って、インターネットで入手可能なコンテンツで文章と段落を書きます。 同様に、会議の記録を翻訳、言い換え、適切なメモに変換します。 では、企業は最先端のクリエイティブ AI ソリューションが提供する大きな可能性をどのように活用できるのでしょうか?
今日と明日のクリエイティブ AI – 目次:
- クリエイティブ AI – 紹介
- 文字から画像へ。 DALL-E 2 とその潜在的なビジネス アプリケーション
- GPT-3、リタと未来のライター
- クリエイティブ AI – まとめ
クリエイティブ AI – 紹介
コンテンツ作成は人工知能の専有領域になるのでしょうか? AI はオンデマンドでマルチメディアを生成しますか? これまでにない品質と機知に富んだテキストとオリジナルのビデオ、画像を使用して、クリエイティブな取り組みをサポートしてください。 誰も知らない。 それでも、次のテキストでは、クリエイティブな AI が画像やテキストの生成をどのように処理し、複雑な質問に答えるかを見てみたいと思います。 また、企業がこれらの機能をどのように活用して拡大できるかについても、いくつかの見通しを示します。
文字から画像へ。 DALL-E 2 とその潜在的なビジネス アプリケーション
最近、あるソリューションが人工知能愛好家の想像力をかきたてました。 OpenAI Foundation の DALL-E 2 モデル。 自然言語の記述に基づいてリアルな画像を生成します。 そして、ただの画像ではありません。
財団は最近、生成された画像のパッケージの価格を発表しました。 無料の 50 クエリの制限を使い果たした後、別の 460 の異なる画像を取得するには $15 を支払う必要があります。 ピーナッツ。
これは確かにクリエイティブ業界の分野を揺るがすものであり、視覚的な素材を作る人々、特に認識できるスタイルや個人のブランドをまだ開発していない人々を惜しまない. 特に、 AI 画像生成技術に関する集中的な作業を行っている組織は OpenAI だけではありません。 Disco Diffusion や Image などの DALL-E 2 の競合他社が最も注目されていますが、すでに限界を押し広げるソリューションを開発しているため、フォロワーが現れることは確実です。
それはまた、現在反復的なストック写真で埋め尽くされている Web サイトの外観に革命をもたらす可能性もあります。 特に DALL-E 2 は、単一の「写真」または定型化された画像を特定のスタイルで構成できるだけでなく、特定のテーマのバリエーションを提供することもできます。 そのため、非常に低コストで大量の高解像度画像を生成し、会社のニーズに最も適した画像を選択することが可能です。 モデルやデザイナーを雇ったり、写真撮影のためにマルチメディア エージェンシーにお金を払ったりする代わりに、必要なのはビジュアルのメッセージを特定するための少しの時間だけです。
テキストから画像を偽造した後は、視覚的またはテキストの手がかりに基づいてビデオや 3D モデルを作成するときが来ます。 このようなソリューションについては、すでに広範な作業が行われています。 その一例が、Nvidia が作成した GANverse3D です。 これは、たとえばドラゴンを描いた 1 つの画像に基づいて 3 次元モデルを作成するためのツールです。 ソフトウェアは、提供された画像またはイラストのライブラリから、描かれたオブジェクトの形状を学習します。 次に、一貫した 3 次元モデルを構成します。
最大のハードルは、ほとんど画像に写らないパーツのモデリングです。 したがって、たとえばドラゴンの場合、問題は背中または下腹部にある可能性があります。 それでも、このような 3D モデルは、3D アーティストがゼロから作成するよりもはるかに少ない労力で、生産標準に到達します。 これは、仮想現実とメタバース プレゼンス市場に参入しようとしている企業にとって特に重要なヒントです。
GPT-3、リタと未来のライター
執筆活動は、創造的な人工知能の中で最も急速に成長している分野の 1 つです。 類似製品の独自の説明を自動的に生成し、ソーシャル メディアで公開するためにパラフレーズを言い換えることは、もはや珍しいことではないように思えますが、AI の可能性はさらに先へと進んでいます。 そして、私たちはこの創造的な旅の始まりに過ぎません。 今日言及したいクリエイティブ AI のもう 1 つの重要な側面は、仮想アシスタントを含む、自然言語を使用する人工知能の未来です。
2022 年 4 月、The New York Times は、人工知能は、人間が作成したテキストと見分けがつかない独自の散文を作成する能力をすでに備えていると書いています。 この声明は特に、人工知能によって処理された大量のデータを人間が理解できる発話に変換するための現在最も興味深いソリューションの 1 つである GPT-3 モデルに関するものでした。 Generative Pre-trained Transformer 3 は、頭字語の GPT-3 が拡張されているため、深層学習を使用して言語を使用し、質問に答える言語モデルです。
GPT-3 の動作を示す最も興味深い方法の 1 つは、アラン D. トンプソン博士が Leta という名前のアバターに話しかけるビデオ シリーズです。 Leta は驚くほど創造的に質問に答えます。世界についての知識と自分自身についての質問です。 同様にトレーニングされたモデルが、企業の製品やサービスのあらゆる側面について顧客に話すことを妨げるものはないようです。
ただし、GPT-3 の商用アプリケーションは、コンテンツ作成を中心に展開する傾向があります。 現在、オリジナルのテキストを作成できるツールには、次のようなものがあります。
- 碧玉
- 単語 AI
- コピースミス
- ライトソニック
- コピー.ai
定義された見出しや最適化された検索エンジンの要件などのガイドラインを通じて、オリジナルのテキストを配信します。
GPT-3 モデルは、チャットボット、ボイスボット、さらにはビジネス アイデアの生成にも既に使用されています。 また、プログラミングレスでアプリケーションを設計するためのソフトウェアやツールのマニュアルも取り扱っています。 自然言語の音声を SQL に変換することもできます。
ビジネスにとって価値のある特定の機能の 1 つは、テキストを要約する機能です。これには、録音された対話をテキストに変換する機能が含まれます。 これは、GPT-3 に基づくツールが会議の概要メモを一瞬で作成し、必要に応じて各会議参加者の母国語に翻訳するためです。
クリエイティブ AI – まとめ
画像、3D モデル、ビデオを作成し、質問に創造的に対応し、会議を要約し、テキストを作成する人工知能にサウンドトラックを作成する機能を追加すると、たとえばジュークボックス プロジェクトの場合のように、結果が判明します。人工知能の創造的な活動は、最も人気のあるコンテンツのほとんどの領域をカバーしています。
アーティストにとって幸いなことに、当面の間、市販のクリエイティブ AI はアイデアやスケッチを生成するためのツールにすぎませんが、依然として多くの人間の入力が必要です。 とはいえ、最近の人工知能の大きな飛躍は、デジタル コンテンツの作成と使用に直接関連するビジネスの将来を真剣に考えさせます。
これは、一方でAI は独自のコンテンツを作成するコストの大幅な削減を意味し、他方では、AI がサポートするツールを使用して後で仕事を終えることができる、より高度なスキルを持つ従業員を雇う必要があるためです。 、つまり、会社とますます要求の厳しい顧客の期待に応えるために材料を改良します。
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ビジネスにおける AI:
- ビジネスにおける人工知能 - はじめに
- ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 1)
- ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 2)
- ビジネスにおける AI アプリケーション - 概要
- NLP、またはビジネスにおける自然言語処理とは
- 自動文書処理
- AI とソーシャル メディア – 彼らは私たちについて何と言っていますか?
- 自動翻訳機。 デジタル製品のインテリジェントなローカリゼーション
- AI 支援テキスト チャットボット
- ボイスボットの運用と業務応用
- 仮想アシスタント技術、または AI と話す方法は?
- ビジネスNLPの今日と明日
- 人工知能は BPM にどのように役立つのでしょうか?
- 人工知能はビジネス アナリストに取って代わるでしょうか?
- ビジネスの意思決定における AI の役割
- ビジネスインテリジェンスとは?
- ソーシャル メディアへの投稿のスケジュール設定。 AI はどのように役立つのでしょうか?
- 自動化されたソーシャル メディア投稿
- コンテンツ管理における人工知能
- 今日と明日のクリエイティブ AI
- マルチモーダル AI とそのビジネスへの応用
- 新しい相互作用。 AI はデバイスの操作方法をどのように変えていますか?
- デジタル企業における RPA と API
- AIを活用した新サービス・新製品
- 将来の雇用市場と将来の職業
- グリーンAIと地球のためのAI
- エドテック。 教育における人工知能