I forlængelse af det generelle spørgsmål om kunstig intelligens – og særskilt ChatGPT – er det indlysende at få sat navne på værktøjer, der her og nu kan gøre en forskel, herunder brug af AI til billedbehandling.
Vi bevæger os dermed ned i et af de positive kerne områder for kunstig intelligens, med dramatiske produktivitetsløft.
For undertegnede handler produktivitetsløftet om to nøgle opgaver:
- Automatisering og støtteværktøjer til arbejdet med billeder
- Udvikling og brug af originale billeder
Særskilt den sidste del fylder i lighed med ChatGPT hovedparten af debatten, men produktivitetsgevinsterne er i min optik faktisk de mest værdifulde. Artiklen er selvsagt skrevet af ChatGPT, og billedet fra DALL-E
Produktivitetsgevinster: Automatisering og hjælpeværktøjer
Der er mange forskellige AI-værktøjer til billed- og videobehandling, der kan være nyttige for en redaktion. Nogle af de mest anvendte og effektive værktøjer med brug af AI til billedbehandling inkluderer:
- Image recognition software – Dette værktøj bruger deep learning-algoritmer til at analysere og genkende objekter, ansigter og steder i billeder. Det kan være nyttigt til at organisere store mængder af billeder og gøre det lettere at finde specifikke billeder.
- Video editing software – AI-baserede video editing-software kan automatisere rutineopgaver som klipning og farvekorrektion, hvilket sparer tid og øger effektiviteten.
- Content-aware image resizing – Dette værktøj kan ændre størrelsen på et billede uden at miste vigtige detaljer og dele af billedet. Det kan være særligt nyttigt, når man skal tilpasse billeder til forskellige platforme.
- Facial recognition software – Dette værktøj kan genkende ansigter i billeder og kan være nyttigt til at organisere billeder efter personer eller til at hjælpe med at identificere personer på billeder.
- Captioning software – Dette værktøj kan generere automatiske billedtekster baseret på billedindholdet. Det kan være nyttigt til at gøre billeder mere tilgængelige for personer med hørenedsættelse eller til at tilføje ekstra information til billederne.
- Object detection software – Dette værktøj kan identificere og klassificere objekter i billeder, hvilket kan være nyttigt til at organisere billeder eller til at identificere specifikke objekter.
- Image enhancement software – Dette værktøj kan forbedre billedkvaliteten ved at reducere støj, øge kontrasten eller skarpheden i billedet.
- Video summarization software – Dette værktøj kan opsummere lange videoer ved at identificere vigtige scener og klippe dem sammen til en kortere video.
- Virtual reality and 360-degree video software – Dette værktøj kan skabe en mere interaktiv oplevelse ved at tillade seerne at bevæge sig rundt i et virtuelt miljø.
- Smart cropping software – Dette værktøj kan identificere og beskære de mest relevante dele af et billede for at fokusere på det mest vigtige indhold.
Det er vigtigt at huske, at AI-værktøjer ikke er en erstatning for menneskelig kreativitet og indsigt, men kan være et nyttigt supplement til at forbedre effektiviteten og kvaliteten af arbejdet på en redaktion.
Udvikling af originale billeder
I dagens digitale tidsalder er visuelt indhold blevet en vigtig del af onlinekommunikation og markedsføring. Billeder og videoer kan tiltrække opmærksomhed og engagere publikum på en måde, der er vanskelig at opnå med tekst alene. Men at producere kvalitetsindhold på denne måde kan være både tidskrævende og dyrt.
AI-teknologi kan dog gøre det nemmere og billigere at skabe visuelt indhold. Specielt værktøjer, der bruger generativ teknologi, kan skabe originalt billedmateriale baseret på tekstbeskrivelser eller andre input. Men hvad er fordele og ulemper ved at bruge AI-teknologi til at skabe originale billeder?
Fordele:
- Hurtig og billig produktion: Brug af AI-teknologi kan reducere den tid og de omkostninger, der normalt er forbundet med at producere originalt billedmateriale. Det kan tage timer, dage eller endda uger at producere et enkelt billede manuelt. Med AI-teknologi kan du generere et billede på få minutter eller endda sekunder.
- Skræddersyede billeder: AI-teknologi kan producere billeder, der er skræddersyet til det indhold, de skal ledsage. Ved at give værktøjet en præcis beskrivelse af det ønskede billede kan det generere et billede, der er specifikt målrettet til indholdet og målgruppen.
- Skabe billeder, der er svære eller umulige at producere manuelt: AI-teknologi kan producere billeder, der ville være vanskelige eller umulige at producere manuelt. For eksempel kan værktøjer som DALL-E generere billeder af fantasifulde eller usædvanlige objekter, der ville kræve en betydelig indsats at skabe manuelt.
Ulemper:
- Begrænsede muligheder: Selvom AI-teknologi kan producere billeder hurtigt og billigere end manuel produktion, er mulighederne stadig begrænsede. AI-værktøjer kan producere originale billeder, men billederne kan være mere stereotype og mindre varierede end billeder skabt af en menneskelig designer.
- Utilstrækkelig kvalitet: AI-teknologi kan producere billeder hurtigt og billigt, men kvaliteten af billederne kan være utilstrækkelig i forhold til det ønskede formål. Der kan være problemer med opløsning, farver og andre aspekter, der kan påvirke billedkvaliteten negativt.
- Manglende følelse af originalitet: Selvom AI-teknologi kan producere originale billeder, kan de mangle følelsen af originalitet. Det kan være svært at skabe billeder, der er helt unikke og skiller sig ud fra andre billeder i samme kategori.
Værktøjer til udvikling af originale billeder
Der er flere AI-værktøjer, der kan generere originale billeder baseret på specifikke input og kriterier. Nogle af de mest bemærkelsesværdige er:
- DALL-E – Dette værktøj er udviklet af OpenAI og bruger en transformer model til at generere originale billeder baseret på tekstbeskrivelser af motivet og andre specifikke kriterier. Det er særligt nyttigt til at skabe fantasifulde og komplekse billeder, der kan bruges i en redaktionel sammenhæng.
- GANs (Generative Adversarial Networks) – Disse værktøjer bruger to neurale netværk til at generere originale billeder baseret på input fra en eksisterende database af billeder. Det kan være nyttigt til at skabe realistiske billeder, der passer til specifikke kriterier.
- Deep Dream – Dette værktøj bruger et neuralt netværk til at generere billeder baseret på input fra et eksisterende billede. Det kan være nyttigt til at skabe abstrakte og surrealistiske billeder, der kan bruges i en redaktionel sammenhæng.
- Neural Style Transfer – Dette værktøj bruger et neuralt netværk til at overføre stilen fra et eksisterende billede til et andet billede. Det kan være nyttigt til at skabe unikke og stilfulde billeder, der passer til specifikke kriterier.
Det er vigtigt at huske, at AI-værktøjer til generering af billeder stadig er under udvikling og ikke altid kan producere billeder af høj kvalitet eller relevans til specifikke opgaver. Det er vigtigt at bruge disse værktøjer som et supplement til menneskelig kreativitet og indsigt i stedet for som en erstatning.
Brug af AI-teknologi til at skabe originale billeder målrettet teksten kan have både fordele og ulemper. Det kan reducere tiden og omkostningerne ved at producere visuelt indhold og skabe skræddersyede billeder, der er specifikt målrettet det indhold, de skal ledsage. Men det kan også have begrænsede muligheder, utilstrækkelig kvalitet og mangel på følelse af originalitet.
På en redaktion kan det være en god idé at prøve forskellige AI-værktøjer til billedproduktion og se, hvad der fungerer bedst for det ønskede formål og målgruppe. Ved at bruge AI-teknologi på en klog måde og tage hensyn til dens begrænsninger, kan det være en effektiv og omkostningseffektiv måde at skabe originale billeder, der engagerer og tiltrækker læsernes opmærksomhed.
Afsluttende betragtning
Det er vigtigt for redaktioner at begynde at starte med brug af AI til billedbehandling, fordi det kan give dem en konkurrencefordel i en stadig mere digital og konkurrencepræget medieindustri. Ved at bruge AI-værktøjer kan redaktioner producere mere indhold hurtigere, mere effektivt og med større nøjagtighed og præcision.
Hvad der fortsat er til gode at få afklaret, er de begyndende spørgsmål og juridiske udredninger af rettighedskomplekset. Hvad er originalt, hvad kan indgå “rettighedsfrit” i et manipuleret AI udviklet billede – der i sagens natur er baseret på alle andre billeder, scannet af softwaren…altså helt på linje med ChatGPT.
